eclipse中如何导入jar包

如图,首先右键点击项目,选择最下面的properties,

然后进去之后点击java build path,右边会出来4个选项卡,选择libraries,

这时候最右边会有多个选项,第一个add jars是添加项目文件中的jar包,即已经在你的workspace下的项目中可用的包;第二个是add exernal jars,选这个就可以到电脑上任意的位置加入jar包了;add variable是变更环境变量的,不用管;add library是选择一个jar库,可以自定义,或者导入一个完整的jar库。

点击打开以后导入的jar包会显示在上面

点击OK回到项目目录,

新添加的jar包就放在Referenced Libraries下面

按你的要求,选择第二个add external jars就行了。导入之后,项目会相应的显示jar库,单个导入的jar包会在Referenced libraries里出现

转载于:https://www.cnblogs.com/smallrock/p/3501015.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/493540.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

线性-LR-softmax傻傻分不清楚

softmax 对于分类网络,最后一层往往是全连接层,如果是N分类,那么最终的全连接层有N个结点。很显然,每个节点对应一个类,该节点的权重越大,说明网络越倾向于认为输入样本属于该类。这其实就是Softmax的思想…

一图看懂国外智能网联汽车传感器产业发展!

来源:赛迪智库编辑:煜 佳未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测&#…

深度学习中的信息论——交叉熵

信息量 可以说就信息量是在将信息量化。首先信息的相对多少是有切实体会的,有的人一句话能包含很多信息,有的人说了等于没说。我们还可以直观地感觉到信息的多少和概率是有关的,概率大的信息也相对低一些。为了量化信息,一个做法…

传统手工特征--opencv

一,颜色特征: 简单点来说就是将一幅图上的各个像素点颜色统计出来,适用颜色空间:RGB,HSV等颜色空间, 具体操作:量化颜色空间,每个单元(bin)由单元中心代表&…

特写李飞飞:她激励了人工智能的发展,更要给人工智能赋予人的价值

文 | MrBear 编辑 | 杨晓凡来源:雷锋网摘要:李飞飞无疑是人工智能界最响亮的名字之一。她既对机器学习领域的发展做出了杰出的贡献,也是普通大众眼中温和的人工智能技术宣扬者,还是谷歌这一科技巨头的人工智能技术领导人之一。WI…

Chap-4 Section 4.2.4 指令修正方式

对于X86平台下的ELF文件的重定位入口所修正的指令寻址方式只有两种:绝对近址32寻址和相对近址32寻址。 这两种指令修正方式每个被修正的位置的长度都为32位,即4个字节,而且都是近址寻址,不用考虑Intel的段间远址寻址。r_info成员的…

没见过女人的小和尚——SVDD

是的,即便是出生在山上的小和尚,从来没有下过山,没有见过女人,但是一旦有女施主上山,小和尚依然可以轻松地区分出眼前的人是如此不同。 传统的SVM是寻找一个超平面,而SVDD寻找的超平面更进一步&#xff0c…

解读GAN及其 2016 年度进展

作者:程程 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25000523 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 GAN,全称为Generative Adversarial Nets,直译为生成式对抗网络…

全国首套中小学生人工智能教材在沪亮相

来源:网络大数据中小学 AI 教材正式亮相11 月 18 日,优必选与华东师范大学出版社共同发布了《AI 上未来智造者——中小学人工智能精品课程系列丛书》(以下简称“AI 上未来智造者”丛书)。据了解,该丛书根据教育部“义务…

numpy基础知识点

1. np.squeeze 一,np.squeeze """ np.squeeze 删除单维度的条 对多维度无效 """ import numpy as np anp.array([[1,2],[3,4],[4,5]]) print(a) print(a.shape) bnp.squeeze(a) print(b) ca.reshape(1,6,1) print(c) print(np.squeeze(c)) pri…

从智能交通到智能能源:智慧城市在7个方面的应用实践

来源:资本实验室目前,智慧城市已经成为全球众多城市未来规划和设计的方向,并致力于通过各种新技术的应用来改善城市居民的工作与生活。但什么样的技术应用能够推动智慧城市的建设?如何让新技术在智慧城市中的应用效率最大化&#…

别以为if slse很简单——决策树

怎么分——熵与Gini指数 熵,表示信息量的期望,含义是混乱程度,也是对随机变量编码所需的最小比特数。请参考之前的文章。 信息增益建立在熵之上,是选择某特征之后熵减少的多少(熵减少即信息增加)&#xf…

tensorflow实现回归

直线拟合:yw*xb """ 回归:直线拟合 """ import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_datanp.random.rand(100) y_datax_data*51Wtf.Variable(0.) btf.Variable(0.) y_predW*x_databxtf.placehol…

微软亚研院20周年独家撰文:数据智能的现在与未来

文:微软亚洲研究院软件分析组来源:雷锋网摘要:今年是微软亚洲研究院(MSRA)20周年,站在这个大节点上,MSRA副院长张冬梅以及她的团队写了这篇有关数据智能的文章,对该领域的发展和未来…

二维与三维之间的桥梁——点云

在做图像配准时就听闻过一些点云的方法,却没对其有太多的认识,只是知道点云point cloud顾名思义就是一些离散点的集合。现在在无人驾驶中一些激光雷达的作用其实就是生成点云数据,接下来介绍一下点云数据的含义和基础的使用方法。 虽然特斯拉…

python刷题+leetcode(第一部分)

1. 设计前中后队列 思路:python代码直接利用list的insert特性 class FrontMiddleBackQueue:def __init__(self):self.queque []def pushFront(self, val: int) -> None:self.queque.insert(0, val)def pushMiddle(self, val: int) -> None:self.queque.insert(len(self…

LINQ基础概述

介绍LINQ基础之前,首说一下LINQ 的历史和LINQ是什么,然后说一下学习 LINQ要了解的东西和 LINQ基础语法LINQ 的历史从语言方面的进化 –委托 –匿名方法 –Lambda表达式 –Linq查询表达式 上边这四个我会在下边一一解说 从时间方面的演进 –2004年 –2005…

机器人“快递小哥”上岗了!京东配送机器人编队长沙亮相

11 月 22 日上午,京东物流配送机器人智能配送站启用仪式在长沙举行,随着载有用户订单的配送机器人编队从站内依次发出,全球首个由机器人完成配送任务的智能配送站正式投入使用。首个京东配送机器人智能配送站位于长沙市科技新城,占…

3D打印技术如何影响未来

来源:学习时报我们应该对3D打印技术保持谨慎态度,但过度反应和监管也可能会扼杀创新。历史经验表明,在技术的不利一面被应用之前进行规范构建对话是最有效的。因此,各国际主体,包括国家、商业领袖、政府官员和其他政策…

HDR简单介绍

问题定义 HDR字面意思是高动态范围High Dynamic Range,而动态范围是高图像质量的五个要素之一(其余是1. 分辨率,2.位深度,3.帧速率,4.色域),而画质直接关系到人眼的主观感受。 如果将动态范围理解为量化的…