eclipse 自动添加注释

在eclipse进行设置:

 

window->preferences->java->code style->code templates右侧,打开comment->types,点击edit

 

/**
 * 类说明
 * @author limx
 * @date ${date}
 * ${tags}
 */

 

注: author 和 date 都是可以通过insert variable 实现,但由于我的登录账号是lenovo所以自己手动输入自己的名字字符串。

 

在preferences下面有个 auto add comments for new methods and types 的复选框,勾选了它,然后应用。就可以了。

 

查看最终效果:

 

/**
 * 类说明
 * @author limx
 * @date 2011-6-23
 */
public class Test {

	/**
	 * 方法说明
	 * @param x
	 * @param y
	 * @return
	 */
	public int add(int x,int y){
		return x+y;
	}

}

  注:方法的注释自动生成方式为:输入/** 然后按下enter即可。

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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