ant 将中文的资源文件转为ascii

<?xml version="1.0"?>


<project name="Learning Hibernate" default="convertZhPro" basedir=".">

 

 <!-- 将中文的资源文件转为ascii -->
 <property name="source.root" value="src/resource" />


 <target name="convertZhPro">


  <native2ascii encoding="UTF-8" src="${source.root}" dest="${source.root}" includes="**/*_ch_CN.propertie" ext=".properties " />


 </target>


</project>

 

  Attribute   Description   Required:    


  reverse   Reverse   the   sense   of   the   conversion,   i.e.   convert   from   ASCII   to   native 


  encoding:   The   native   encoding   the   files   are   in   (default   is   the   default   encoding   for       the   JVM)   


  src:   The   directory   to   find   files   in   (default   is   basedir)       


  dest:   The   directory   to   output   file   to   Yes    


  ext:   File   extension   to   use   in   renaming   output   files      


  defaultexcludes:   indicates   whether   default   excludes   should   be   used   or   not   ("yes"/"no")Default   excludes   are   used   when   omitted.         


  includes:   comma-   or   space-separated   list   of   patterns   of   files   that   must   be   included. All   files   are   included   when   omitted.  

     
  includesfile:   the   name   of   a   file.   Each   line   of   this   file   is   taken   to   be   an   include  pattern       


  excludes:   comma-   or   space-separated   list   of   patterns   of   files   that   must   be   excluded.   No   files   (except   default   excludes)   are   excluded   when   omitted.   

     
  excludesfile:   the   name   of   a   file.   Each   line   of   this   file   is   taken   to   be   an   exclude pattern      

【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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