我的第一个SWT程序

Eclipse SWT项目搭建指南

 

《Eclipse 入门和精通》书中讲解了通过 SWT Desinger 自动创建 SWT 项目的步骤,其中导入原生图形库的部分产生了两个问题。分析解决如下——

由于本书是针对 Eclipse 3.0 编写,版本有一些出入。对于 Eclipse 3.1.x 而言,并没有书中提到的那个“org.eclipse.swt.win32_3.0.1”目录,自然也不会有目录下的 swt.jar 和 swt-win32-3063.dll,这个目录在 Eclipse 3.1.x 中被 org.eclipse.swt.win32.win32.x86_3.1.x.jar 文件替代,而原生库文件也被压缩到这个 jar 文件中,用 WinRAR 解压即可得到。

在安装了 SWT Designer 后通过其建立项目时,会自动导入所有必须的 jar 文件到项目中,无需手动导入;

总结解决步骤:
①安装 Eclipse 3.1.x 和 SWT Designer,解压 org.eclipse.swt.win32.win32.x86_3.1.x.jar 文件。
②依书上步组导入原声库,即SWT-WIN32-xxxx.dll动态链接库文件
④新建 SWT/JFace Java Project,然后就可以直接新建 SWT 类文件了,无需再导入原生包, 会自动导入。

PS:推荐参考《SWT/JFace in Action》配合《Eclipse 入门和精通》进行学习。在《SWT/JFace in Action》附录“Creating projects with SWT/JFace”中的 316 页可以找到关于导入原生图形库的讲述:

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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