eclipse导入所有的Android代码

本文介绍如何将Android源码导入Eclipse进行开发。主要包括调整Eclipse内存配置、复制配置文件并确保与源码匹配、创建Java项目并导入源码等步骤。
方法如下:
cd myandroid
1. 把eclipse工程配置文件复制到android源码根目录下
cp development/ide/eclipse/.classpath ./
chmod u+w .classpath  # Make the copy writable
2. 修改eclipse程序的配置
1)、增大eclipse内存设置
把eclipse.ini(在eclipse软件的安装目录下)的3个值改为下面的值:
-Xms128m
-Xmx512m
-XX:MaxPermSize=256m
3. 把android源码作为一个工程导入eclipse
导入前先检查.classpath里的文件在android源码中是否有相应的文件(文件夹),否则也会破坏android源码(一般是多添加文件/文件夹),.classpath里多余的路径可删除
新建Java Project(不是android project,否则会破坏android源码),选择从已存在的工程导入,工程名任意,完成。


 .project文件内容                                                                                                                    
==========================================================================================
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>                                                                                   
 <projectDescription>
     <name>GingerBread</name>
     <comment></comment>
    <projects>
     </projects>
     <buildSpec>
         <buildCommand>
             <name>org.eclipse.jdt.core.javabuilder</name>
             <arguments>
             </arguments>
         </buildCommand>
     </buildSpec>
     <natures>
         <nature>org.eclipse.jdt.core.javanature</nature>
     </natures>
     <linkedResources>
         <link>
             <name>packages/providers/CalendarProvider/src/com/android/providers/calendar/EventLogTags.java</name>
             <type>1</type>
             <location>/work/gingerbread2.3/out/target/common/obj/APPS/CalendarProvider_intermediates/src/src/com/android/providers/calendar/EventLogTags.java</location>
         </link>
         <link>
             <name>packages/providers/ContactsProvider/src/com/android/providers/contacts/EventLogTags.java</name>
             <type>1</type>
             <location>/work/gingerbread2.3/out/target/common/obj/APPS/ContactsProvider_intermediates/src/src/com/android/providers/contacts/EventLogTags.java</location>
         </link>
     </linkedResources>
 </projectDescription>
===========================================================================================================
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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