How do I set a preference value?

本文介绍了三种在Eclipse中设置自动构建的方法:通过向后兼容层、通过从根节点导航和通过作用域上下文。这些方法适用于不同场景,帮助用户灵活地配置Eclipse的自动构建功能。

ps:内容来自Eclipse Preferences FAQ。代码简单,直接贴了。

 

1.

Through the backwards compatibility layer.

Again, all the old APIs exist and are fully functional.

String key = ResourcesPlugin.PREF_AUTO_BUILDING;
boolean value = true;
ResourcesPlugin.getPluginPreferences().setValue(key, value);

2.Via navigation from the root node.

If the user knows which scope they wish to store the preference in and knows the path structure for the hierarchy of that scope, then they are able to navigate directly to that preference node and set their preference value. In the example below we are setting the auto-build setting in the INSTANCE scope.

String qualifier = ResourcesPlugin.getDescriptor().getUniqueIdentifier();
String key = ResourcesPlugin.PREF_AUTO_BUILDING;
boolean value = true;
IEclipsePreferences root = Platform.getPreferencesService().getRootNode();
root.node(InstanceScope.SCOPE).node(qualifier).putBoolean(key, value);

3.Through the scope context.

If the user knows which scope they wish to set the preference value in but doesn't know the path structure for that scope, (or prefers not to navigate it themselves) then they can use the convenience methods in IScopeContext to determine the correct preference node. This is the method in which we envision most clients setting preference values. In the example below we are storing the preference in the project preferences for "MyProject".

String qualifier = ResourcesPlugin.getDescriptor().getUniqueIdentifier();
String key = ResourcesPlugin.PREF_AUTO_BUILDING;
boolean value = true;
IScopeContext context = new ProjectScope(MyProject);
IEclipsePreferences node = context.getNode(qualifier);
if (node != null)
    node.putBoolean(key, value);

 

【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
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