eclipse 常用插件

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冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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