Flex Builder 3.0 For Eclipse 3.3 安装方法

本文提供了一种FlexBuilder3.0的绿色安装方法,适用于Eclipse3.3。通过将特定文件夹从FlexBuilder复制到Eclipse中,避免了冗余组件的安装,实现了轻量化配置。
Flex Builder 3.0 For Eclipse 3.3 安装方法
[quote]这两天准备学习Flex,于是下载了Flex Builder 3.0 For Eclipse plugin准备安装.
但是安装后启动Eclipse,找了半天也没找到Flex.而且Flex Builder会把JRE也安装.觉得这样很不爽.

所以我想到能不能来个Flex Builder绿色安装方法呢.

想到就做.下面是我的安装过程.(前提是系统已经有JRE,且JAVA环境变量已经配置OK,此处略过该安装)

一.首先下载安装Eclipse 3.3 解压到 D:/Program Files/eclipse 到算安装成功了.
二.下载安装Flex Builder 3.0
[url]http://trials.adobe.com/Applications/Flex/FlexBuilder/3/FB3_WWEJ_Plugin.exe
[/url]
1. 指定 Flex Builder 3.0 安装路径为D:/Program Files/eclipse/Flex Builder,进下一步. (你也可设为其它目录,但不要这样:D:/Program Files/eclipse)
2. 指定 Eclipse 安装路径为 D:/Program Files/eclipse 进下一步.
3. 选择是否安装浏览器 Flash Plyer 9 插件(可选安装)
安装要花一点时间.大家慢慢等待...出现一些提示你不用管它.
等安装完后运行 Eclipse.exe 你是看不到 Flex的..往下看我会帮你解决这个问题^_^
三. 绿化Flex Builder 这是重点.
1. 把D:/Program Files/eclipse/Flex Builder/com.adobe.flexbuilder.update.site/下的 plugins、features、site.xml
复制到 D:/Program Files/eclipse/ (如果你的eclipse目录已经有一个site.xml 你只要把两个文件的feature节内容合并就好了.)

2. 把D:/Program Files/eclipse/Flex Builder/eclipse/下的 plugins、features(如果有的话,这是Eclipse的一些更新)
复制到 D:/Program Files/eclipse/

3. 把D:/Program Files/eclipse/Flex Builder/sdks 复制到D:/Program Files/eclipse/

OK,Flex Builder安装完成,接下来就是启动Elipse
我们现在已经可以找到Flex了.但还没完,请往下看.

4. 进行Flex的配置.
在Eclipse中.点击->Window->Preferences->Flex->Installed Flex SDKs
修改Flex SDKs 2.0 和 Flex SDKs 3.0的路径点Apply让设置成效.
[attach]33138[/attach]
重启Eclipse..你就可以开发Flex了.

5. 现在你的Flex已经开始工作了.但之前安装的Flex Builder怎么办呢.哈哈.
运行这个D:/Program Files/eclipse/Flex Builder/Uninstall Adobe Flex Builder 3 Plug-in/Uninstall Adobe Flex Builder 3 Plug-in.exe就可以了.
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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