新手上路-Windows下Java开发环境的设置(JDK)

本文指导如何在Windows系统上安装JDK并配置环境变量,通过创建并运行简单的Java程序来验证配置是否正确。

安装完JDK后(假设安装到C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_10目录下),配置Windows操作系统环境变量


我的电脑 》属性 》高级 》环境变量 》系统变量


JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_10 

classpath=.; %JAVA_HOME%\lib\dt.jar; %JAVA_HOME%\lib\tools.jar;

path=%JAVA_HOME%\bin


建完以后写一段程序检验一下,在某个目录下建立一个Test.java文件,输入以下内容

public class Test {
	public static void main(String args[]) {
		System.out.println("This is my first Java program.");
	}
}


然后cmd下进入到该目录,输入以下命令

javac Test.java

java Test

(如果有错误,仔细找下原因,可能是环境变量设置有误,可能是程序输入有误)

最终会在cmd中打印一行

This is my first Java program.


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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