如何在Eclipse中查看Android源码或者第三方组件包源码

本文提供了一种便捷的方法来在Eclipse中查看Android源码及第三方组件源码,包括如何下载、解压源码,并在Eclipse中配置查看源码和帮助文档的步骤。

在学习过程中如果经常阅读源码,理解程度会比较深,学习效率也会比较高,那么如何方便快捷的阅读Android源码?

如何查看Android源码[以Android2.2为例]

我们知道在Eclipse里按住Ctrl键不松手在某个类上点击鼠标左键,可以跳转到该类的文件。如果没有源码就会跳到class文件上。因此我们只需要把源码拷贝到合适位置,Eclipse就可以找到源码了。接下来我说一下步骤:

把android-2.2-froyo-src.zip源码下载下来,[解压后]放在Android SDK的指定目录下,在我机器上的目录是:C:/AndroidSDK/android-sdk-windows/platforms/android- 8/sources,其中sources目录是自己建的。解压后的情况应该是这样的:

 

完成之后重启Eclipse,打开一个Android项目,按住Ctrl点击一下Activity试试,在Eclipse中查看是否出现了下图的源码?

 

如何查看第三方组件源码[以ormlite-android-4.22.jar 和 ormlite-core-4.22.jar为例]

我们先下载好相对应的[源码包]和[帮助文档包],分别为:ormlite-android-4.22-sources.jar;ormlite- android-4.22-javadoc.jar 和 ormlite-core-4.22-sources.jar;ormlite-core-4.22-javadoc.jar,我们在项目中添加一个 lib文件夹来存放jar包,项目工程目录如下:

步骤如下图:

第一:在Referenced Libraries目录下右键第三方组件包[ormlite-android-4.22.jar ] --> Build Path --> Configure Build Path...

第二:在弹出的属性框中,按如下图操作:

在Source Attachment Configuration框中,点击External File...按钮来选择源码的位置,记在/lib目录下的ormlite-android-4.22-sources.jar包。然后点击OK按钮。

第三:添加帮助文档包。操作如下图:

在Javadoc For 'ormlite-android-4.22.jar'属性框中点击Browse按钮来选择帮助文档包,然后点击OK按钮。

第四:经过以上的操作步骤,就完成了对第三方组件源码的添加设置以及帮助文档的添加和设置。这样就可以和查看Android源码一样可以查看第三方组件的源码了,同时在Eclipse中把光标定位到某个类,按F1键就可以查看相应的帮助文档了。对ormlite-core-4.22.jar 的操作也是一样。

文章出处:http://blog.youkuaiyun.com/cjjky/article/details/6535426

欢迎使用“可调增益放大器 Multisim”设计资源包!本资源专为电子爱好者、学生以及工程师设计,旨在展示如何在著名的电路仿真软件Multisim环境下,实现一个具有创新性的数字控制增益放大器项目。 项目概述 在这个项目中,我们通过巧妙结合模拟电路与数字逻辑,设计出一款独特且实用的放大器。该放大器的特点在于其增益可以被精确调控,并非固定不变。用户可以通过控制键,轻松地改变放大器的增益状态,使其在1到8倍之间平滑切换。每一步增益的变化都直观地通过LED数码管显示出来,为观察和调试提供了极大的便利。 技术特点 数字控制: 使用数字输入来调整模拟放大器的增益,展示了数字信号对模拟电路控制的应用。 动态增益调整: 放大器支持8级增益调节(1x至8x),满足不同应用场景的需求。 可视化的增益指示: 利用LED数码管实时显示当前的放大倍数,增强项目的交互性和实用性。 Multisim仿真环境: 所有设计均在Multisim中完成,确保了设计的仿真准确性和学习的便捷性。 使用指南 软件准备: 确保您的计算机上已安装最新版本的Multisim软件。 打开项目: 导入提供的Multisim项目文件,开始查看或修改设计。 仿真体验: 在仿真模式下测试放大器的功能,观察增益变化及LED显示是否符合预期。 实验与调整: 根据需要调整电路参数以优化性能。 实物搭建 (选做): 参考设计图,在真实硬件上复现实验。
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计与数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定区间卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论与Matlab实现,涵盖了非线性系统状态估计、多源数据融合、目标跟踪及传感器优化等应用场景。文中通过Matlab代码实例演示了各类滤波方法在动态系统中的性能对比与适用条件,尤其强调在复杂噪声环境和非线性系统中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论基础的研究生、科研人员及从事自动化、导航、机器人、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于动态系统的状态估计与噪声抑制,如目标跟踪、无人机姿态估计、电池SOC估算等;②为科研项目提供主流滤波算法的Matlab实现参考,支持算法复现与性能对比;③辅助教学与课程设计,帮助理解滤波算法的核心原理与编程实现。; 阅读建议:建议结合Matlab代码实践操作,重点关注不同滤波算法在非线性、非高斯环境下的表现差异,建议读者按章节顺序学习,并参考文档中提供的网盘资源获取完整代码与仿真模型以加深理解。
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