FlexBulider Myeclipse整合

FlexBuilder整合MyEclipse教程
本文提供FlexBuilder 3整合到MyEclipse中的详细步骤,包括所需工具的下载链接及安装教程。适用于希望在MyEclipse环境中使用Flex进行开发的用户。
1 FlexBuilder整合到Myeclipse中
1.1 工具下载
FLEX3正式版EXE、插件直接下载地址Flex正式版EXE下载地址:http://trials.adobe.com/Applicat ... lder/3/FB3_WWEJ.exe

Flex正式版插件下载地址:
http://trials.adobe.com/Applications/Flex/FlexBuilder/3/FB3_WWEJ_Plugin.exe

安装教程:http://bbs.9ria.com/viewthread.php?tid=3703&extra=&page=1

插件教程:
Myeclise 6.0 + FB3

http://blog.youkuaiyun.com/zhengcandan/archive/2008/11/24/3361086.aspx
注意 其中有一步是 寻找myeclipse的eclipse安装文件的root根目录,我的myeclipse是


MyEclipse8.5 + FB3/ FB4 http://www.cnblogs.com/chinafine/articles/1746057.html

注: Myeclise 安装FB插件 版本问题: http://www.havenliu.com/java/280.html
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 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、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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