Eclipse SVNPlugin安装

本文介绍如何在Eclipse中安装Subclipse SVN插件。通过官方提供的update site,用户可以轻松完成安装过程。安装完成后,Eclipse将新增SVN功能支持。
这里介紹Eclipse的SVN Plugin,叫做Subclipse,官方网站的下载地址在http://subclipse.tigris.org/,也提供了update site http://subclipse.tigris.org/update。
Eclipse的使用者可以通过Eclipse的插件自动下载和更新功能来安装这个插件,在Eclipse的菜单中选择Help->Software Updates->Find and Install-> Search for new features to install ->New Remote Site。URL中就输入http://subclipse.tigris.org/update或http://subclipse.tigris.org/update_1.0.x,Eclipse就会自已安装上了.
安装完成后,在Eclipse的plugins中就会多了5个包,命名为org.tigris.subversion.*的都应该是了。打开Eclipse,window->show view窗口中多了一个SVN文件夹,到此就证明svn插件成功的安装上了。具体的使用方法,在Eclipse的Help中有详细的帮助Subclipse - Subversion Eclipse Plugin,教你一步一步的使用SVN的客户端了。如果你对subversion想进行深入的了解,那么看看help中的Version Control with Subversion一定有所收获。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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