Groovy, hello world.

下载了eclipse groovy plugin,成功安装后准备写一个hello world,发现了两个问题。
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1. 第一个问题是这样的。参看这个网页。
网页中提到需要将eclipse java project的default output folder设置为bin-groovy。详细描述见下面英文。

Create a Groovy Project

To create a basic Groovy project in Eclipse perform the following steps:

  • Go to: File -> New -> Project
  • Select Java Project and press Next
  • In the Project Name field enter the name of your project (GroovyJava for this example)
  • Under Project Layout select Create separate source and output folders and press Finish
  • In the Package Explorer find the newly created project, right click, and select Groovy -> Add Groovy Nature

So far you should have a src folder, a bin-groovy folder, and several libraries. There is also a bin folder that was created by Eclipse, but is hidden due to exclusion filters. The next steps are needed to make the bin-groovy folder the default output folder, and to connect it to the src folder so that the debugger will know where to find the associated source and classes:

  • In the Package Explorer, right click on the "GroovyJava" project, and select: Build Path -> Configure Build Path
  • Select the Source tab and then use the Browse button to change the Default Output Folder from bin to bin-groovy
  • Press OK, OK

This will expose the bin folder in the Package Explorer. I'm not sure why the plugin creates a bin-groovy directory. Perhaps there are other "bin" files that are best kept separate from the Groovy classes, or perhaps one of the original versions of Eclipse didn't create a "bin" directory automatically. Some day when someone has a clear idea of the usefulness of this, or lack thereof, we can clean up my instructions.

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2. 第二个问题是插件的问题。写了一个简单的脚本后,运行的时候会抛出异常。

这是因为在点击【右键工程文件夹-->Groovy-->Import Groovy Libs into Project】按钮的时候,并没有将Groovy需要的jar包拷贝到工程的classpath中,手动将%Groovy_home%/lib路径下的jar包拷贝到工程中,并设置为classpath。运行hello world,一切搞定!~

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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