Eclipse集成Myeclipse

本文提供了一种将MyEclipse8.5集成到Eclipse3.5的方法,包括两种可行方案:通过复制插件文件或将插件以链接形式集成。文中还分享了作者在安装过程中遇到的问题及解决经验。

一直用Eclipse3.2+MyEclipse5.1做开发,最近利用GWT开发项目,但是GWT无法安装到Eclipse3.2中,GWT对Eclipse的最低版本要求是3.3,并且以前在看到好多好用的Eclipse插件,都要求Eclipse为3.2以上的版本,这次狠下心将更换Eclipse版本,直接升到3.5。

不过刚开始的时候是想直接换高本版的Myeclipse,据说Myeclipse已经出9.0了,但是为了稳定起见我选择了Myeclipse8.5,但让人桑心的是Myeclipse8.5安装Google插件的时候老是不成功,另外Myeclipse8.5用起来很不习惯,捣鼓了两天最后放弃了Myeclipse8.5,在这两天中偶尔一次机会用Eclipse3.5安装Google插件成功了,决定用Eclipse3.5然后安装Myeclipse8.5,但是Myeclipse8.5已经集成了Eclipse3.5,然后就上搜索将两者集成的方法,最后无果而返,最后看到一篇Eclipse3.4与Myeclipse7.0集成的文章,我按照文章所说Eclipse3.5与Myeclipse8.5,最后成功了,现在将我的操作步骤写出来与大家分享一下。

第一种方法

一、准备

软件直接从官网上下载即可

Eclipse3.5下载:http://www.eclipse.org/downloads/

下载Eclipse IDE for Java EE Developers

MyEclipse8.5

MD5 : a9038148dcde9066abc3711bf8ee636c

http://downloads.myeclipseide.com/downloads/products/eworkbench/galileo/myeclipse-8.5.0-win32.exe

二、安装

解压eclipse到D:\ProgramFiles\eclipse3.5

安装Myeclipse到D:\ProgramFiles\Genuitec

三、集成

将D:\ProgramFiles\Genuitec\Common\plugins下的所有文件家复制到D:\ProgramFiles\eclipse3.5\dropins下。

四、清理

将myeclipse卸载掉,如果myeclipse你还有其它的用也可以不卸载。

五、验证

启动eclipse3.5,第一次启动可能会很慢,稍等一下,不行的话关了重启一下。你会看到菜单栏里面多了一个Myeclipse菜单。至此集成成功!

第二种方法:

以前在用Eclipse3.2的时候安装插件一般都是采用link的方式,对link方式不太清楚的可以参考我的另一篇文章。我摸索着用Link的方式安装Myeclipse插件,试了一下,也成功了。按照以上一、二步骤进行安装

三、集成

在D:\Program Files\eclipse3.5中存放插件的文件夹(我的是plug-in文件夹)中创建MyEclipse文件夹,然后将D:\Program Files\Genuitec下common文件夹复制到D:\Program Files\eclipse3.5中plug-in中,并改名为MyEclipse。在存放Link文件的文件夹(我的是links文件夹)中创建MyEclipse.link文件,用记事本打开,并输入如下内容:

path=D:\\ProgramFiles\\eclipse3.5\\plug-in\\MyEclipse

保存,关闭文件。

后面的步骤参看上面。

说明:

eclipse里的dropins目录存放我们自己加入的插件程序,myeclipse8.5里自带了很多的其它插件。我们如果要手动添加其它的插件,则只需要把安装插件的plugins目录里的东西复制到eclipse的dropins目录下就可以了。

参考:http://developer.51cto.com/art/200906/130176.htm

【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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