eclipse 常用插件

Eclipse 插件安装指南

http://dl-ssl.google.com/android/eclipse

http://download.eclipse.org/egit/updates

http://findbugs.cs.umd.edu/eclipse

http://download.eclipse.org/tools/cdt/releases/...

http://wiki.eclipse.org/EGit/FAQ#Where_can_I_find_older_releases_of_EGit.3F


一、CheckStyle:安装地址:http://eclipse-cs.sourceforge.net/update

    二、SVN:安装地址:http://subclipse.tigris.org/update

    三、反编译插件:Jadclipse  

    1、打开eclipse增加站点:http://jadclipse.sf.net/update,在线安装好JDT Decompiler 3.4.0

    2、http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/jadclipse/net.sf.jadclipse_3.3.0.jar将jadclipse3.3.jar下载下来,置入eclipse安装目录的plugins目录下。

   3、下载jad.exe文件

   4、在eclipse的window—>preferences—>Java—>Decompilers中的Decompiler:处选择Jad

   5、在eclipse的window—>preferences—>Java—>Decompilers—>Jad中的Path to Decompiler:处填上jad.exe的在本机的绝对路径,如:D:\IDE_Tools\jadnt158\jad.exe

   6、重启eclipse

四、直接跳入接口实现类插件:implementors

   在线安装地址:http://eclipse-tools.sourceforge.net/updates  

五、代码折叠插件:Coffee Bytes Java Folding  

   在线安装地址:http://eclipse.realjenius.com/update-site

六、代码检查插件:Findbug

     1、http://findbugs.cs.umd.edu/eclipse 只包含官方正式发布版

      2、http://findbugs.cs.umd.edu/eclipse-candidate 包含候选发布版和最新的正式发布版

      3、http://findbugs.cs.umd.edu/eclipse-daily 包含所有正式发布版和一个正在开发的版本 

七、代码分析插件:PMD

     在线安装地址:http://pmd.sf.net/eclipse

八、代码编写规范检查插件:CheckStyle

       zip下载地址:http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=29721

九、检查代码复杂度:metrics

      http://metrics.sourceforge.net/update

十、依赖项检查:JDepend

     zip下载地址:http://clarkware.com/software/JDepend.html#download


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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