使用jad及eclipse插件进行.class文件的反编译

本文介绍了一款名为Jadclipse的Eclipse插件,它利用jad作为核心反编译工具,使得开发者可以直接在IDE中查看.class文件的源代码。文中详细指导了如何下载并配置jad1.2.8版本以及安装Jadclipse插件的过程。
jad是java的反编译工具,是命令行执行,
反编译出来的源文件可读性较高。可惜用起来不太方便。

还好找到eclipse下的插件,叫jadclipse,
安装好之后,只要双击.class文件,就能直接看源文件,
包括jar包中的class文件,也可以直接反编译。

1.下载jad1.2.8
http://www.kpdus.com/jad.html#download
下载后解压。只用过最新版1.2.8能够成功,1.2.7都不行。

2.下载 jadclipse2.06beta
http://sourceforge.net/projects/jadclipse/
按eclipse的plguin进行安装,将jadclipse目录解压 阅读全文
类别: java基础  查看评论
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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