Dreamweaver 中安装EXT IDE插件Spket

本文介绍如何在Dreamweaver中安装Spket DW插件,以实现Extjs代码提示功能。提供了适用于不同版本Dreamweaver的插件,并说明了安装步骤及所需工具。

前几天写了在Myeclipse6.5下安装Spket插件, 安装以后发现个不好的,就是字体太小,设置都不起作用(可能我技术不到家.嘿嘿),郁闷到家了.

安装好以后也一直没用myeclipse写Extjs 都是用Dreamweaver,  今天胡乱逛了以下spket官网,还发现真有Dreamweaver插件,高兴啊,这里分享给大家

 

对于Dreamweaver有两种可用的插件SpketDW(Dreamweaver 2004或新版)和SpketDWCS(Dreamweaver CS3)。


可以在http://www.spket.com/dreamweaver-extension.html下载得到。最新版本为SpketDWCS Ext 2.2,下载后的文件为spketdwcs-ext-2.2.mxp

 

需要安装Adobe Extension Manager,下载地址: http://www.adobe.com/cn/exchange/em_download/em18_download.html

我的是Dreamweaver CS3, 需要下载 Extension Manager 1.8 版本, 根据自己的Dreamweaver版本选择下载即可.

注意: 使用Extjs2.2以上版本需要Dreamweaver CS3

 

安装Adobe Extension Manager完成以后, 直接双击SpketDW即可完成安装,启动Dreamweaver,在编辑ExtJs时就会有代码提示功能了。尽情的点吧

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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