Android学习系列二:SVN安装及检出工程

本文详细介绍了如何在Eclipse中安装SVN插件Subclipse,并指导如何将项目从SVN检出到Eclipse的工作空间。特别针对检出后可能出现的类库路径错误提供了修正方法。

一、安装SVN

1、下载最新的Eclipse

2、下载SVN插件subclipse,SVN插件下载地址及更新地址,你根据需要选择你需要的版本。现在最新是1.8.x 

3、将插件包复制到Eclipse安装目录。
   
   下载后的插件包目录结构: 

 


4、将SVN压缩包解压,然后通过Eclipse安装,如图 


 





然后一路点Next,就OK了!! 

重启eclipse后即可使用了。

 

二、将项目检出到Eclipse工作空间:

进入Eclipse工作空间后,点击File-》Import


选择“SVN->从SVN检出项目”即可。

注意:检出工程后,类库文件位置可能出错,需要在工程名称上单击鼠标右键,选择Properties-》Java Bulid Path,在Libraries中修改类库路径


内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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