JAVAWeb学习随笔(2)------Eclipse->SVN->IDEA/Eclipse

本文详细介绍了如何使用Eclipse与IDEA通过SVN进行代码上传与下载的步骤,包括Eclipse与IDEA的SVN插件安装、配置及常见问题解决。

最近被要求使用代码版本管理,记录下用Eclipse上传代码到SVN上再用IDEA/Eclipse下载的步骤。

1.Eclipse->SVN->Eclipse

应为插件的缘故Eclipse对于SVN的操作总体是比较简单的。

1.插件准备

首先需要一个插件。
Exler
选择1中的Install New SoftWare
再点击2 Add
点击3 Archive
选择插件
Exler

Exler
选中两个CheckBox中的选项,把底下的CheckBox取消选中

Exler
打开视图

Exler
选择SVN资源库

Exler

连接SVN

在添加好的SVN资源库中右键选择新建
Exler

添加SVN上面的项目地址(版本库)
Exler

SVN创建项目

对于想要上传的项目右键 -> Team -> Share Project
Exler

选择SVN
Exler

选择要上传的资源库
Exler

选定一个文件夹名称
Exler

填写共享备注
Exler

Exler
控制台出现这个表示SVN处项目创建完成。

点击确定

1是目录全部展开
2是目录收起
Exler

在根目录右键 -> 提交
Exler

Exler
点击OK项目上传成功。

Exler

下载

在SVN资源库中对想要check out的文件右键 -> 检出为
Exler

Exler
点击Finish 项目检出成功

因为跟上传项目的同学JDK版本的使用不同。
还需要进行一定的配置。
Exler

把存在的JRE删除, Add Library再点击Environment 再选择自己电脑的JRE
Exler

1.Eclipse->SVN->IDEA

因为我自己用的是IDEA,所以还是花了点功夫研究了一下。(用着Eclipse总感觉体验不佳)

安装SVN命令行工具

刚开始安装了一下小乌龟,但在使用IDEA的svn时提示出错:Can’t use Subversion command line client: svn.Errors found while svn working copies detection.
TortoiseSVN工具,本身是不带有command-line功能的,必须要安装VisualSVN,而且须要单独安装。果断提走小乌龟。 工具链接

配置SVN

Exler
勾选,并且选择命令行工具中svn.exe所在的位置。

Exler
选择从版本控制工具Subversion

Exler
添加项目地址

Exler
选择项目所在的目录
点击Checkout

Exler
选择要导入到本机的地址

Exler

Exler
此处是IDEA自动勾选的,这个地方的勾选应该与SVN命令行小工具版本有关系。
点击OK等待。

Exler
这时候选择No!No!No!

Exler

配置项目

点击Import Project

Exler
选择从SVN上Checkout下来项目所保存的位置
点击OK

Exler
点击Next

Exler
这一步一定要这么选,虽然不是很清楚为什么,但是应该跟目录结构有关系。
一路Next到Finish。

Exler
会出现一个报错。 这是jdk版本冲突,先不管它。
点击OK。

Exler
总觉得要点一下。

Exler
IDEA与Eclipse web项目有一点不同,需要进行配置。

Project:
Exler

Modules:
在这里解决jdk版本冲突的问题
Exler

Libraries:
Exler
Exler
选择jra包的目录

Artifacts:
Exler

Exler
这样的输出结构 Tomcat运行是能访问我们拷下来的项目的。

一个很坑爹的地方就是JAVAEE6的包是需要手动导入的。
这里写图片描述

配置Tomcat

Exler

导一下 Artifacts中添加的包
Exler

运行:

Exler

Exler


之后有空闲的话会更新一下 IDEA->SVN->IDEA

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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