编译hadoop eclipse插件注意事项

本文介绍了解决Hadoop 1.1.0插件编译过程中遇到的问题的方法,包括设置环境变量、修改构建文件、添加缺失的jar包等步骤。
编译1.1.0的插件时,
1、设置变量
-Declipse.home=/Applications/eclipse
-Dversion=1.1.0
-Dbuild.dir=/Users/markerking/Documents/DevelopmentTools/hadoop-1.1.0/src/contrib/eclipse-plugin

否则报错找不到类,不知道其他朋友是否遇到过这个情况

2、修改build.xml
69行修改为
<copy file="${hadoop.root}/hadoop-core-${version}.jar" tofile="${build.dir}/lib/hadoop-core.jar" verbose="true"/>

3、拷贝$HADOOP_HOME/lib/commons-cli-1.2.jar到$HADOOP_HOME/build/ivy/lib/Hadoop/common目录中

4、少了几个jar包,需要手动添加到编译后的jar中
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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