大数据day01

博客介绍了Java开发相关基础内容,包括JDK组成(Jre+开发工具,Jre=JVM+类库),常用DOS命令如cd、cls等,eclipse快捷键如alt+/、ctrl+shift+O,还给出Java代码示例,最后详细说明了Java环境变量的配置步骤及验证方法。

1.JDK:Jre+JAVA的开发工具 Jre:JVM+类库
2.常用DOS命令:cd~进入用户主目录;cd…返回上级目录;cd-cls:清屏;cd-exit:退出dos命令行
3.eclipse快捷键:代码提示:alt+/;快速导入包:ctrl+shift+O
4.//减少内存占用 frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
//画圆 g.drawOval(230, 400, 100, 100);
5.环境变量的配置
1.在C盘下找到Java中JDK的路径,然后复制。
在这里插入图片描述

2.右击“这台电脑”点开“属性”
在这里插入图片描述

3.点击“高级系统配置”后再次点击“环境变量”。
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4.环境变量中新建一个变量名JAVA_HOME,值为第1步复制的路径。
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5.点击Path新建一个”%JAVA_HOME%\bin”。
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6.依次点击确定即可完成环境变量的配置。
7.在cmd中敲入javac和java -version进行验证。
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内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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