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我也要
此贴用来记录一下我的Java路上遇到的各种翻车情况；
2019.7.3第一更：
这各错误发生的原因是我之前安装了低版本的jdk(8.0)现在又用高版本的装，结果编译执行两头不一致。因此只要卸载原来的版本就可以啦
第二更：
在编译含有中文代码的项目时出现如下提示：
经过阅读，初步推测是编码的问题，网上查阅资料后，得已确定并解决，只要直接选择选项中的Save as UTF-8即可。
UBUNTU使用RTL8811CU网卡（包含树莓派）
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笔记-07-(1)
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深入解析Lora SX1268：从基础配置到高级应用
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coze 的插件输入飞书多维表格 app_token 后一直显示错误，如何解决？
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Java 新手维护 Demo 站总踩坑？这款免费工具，稳保接口安全不翻车
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迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Java 新手维护 Demo 站总翻车？雷池 WAF 免费护接口，再也没被异常请求搞崩
试了雷池 WAF 后，不用改代码，30 分钟部署完成，Demo 站再也没翻车，今天分享新手也能上手的防护方案，避免大家走弯路。我的 Demo 站用 Nginx 做反向代理，先确认 Nginx 正常运行（systemctl status nginx），再确保 80/443 端口没被其他程序占用（netstat -tuln | grep 80），没装 Docker 的话，先执行一键安装脚本：。如果你们也是 Java 新手，维护 Demo 站总翻车，试试雷池，免费又简单，新手也能轻松护好接口。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
Java新手维护Demo站总踩坑？这款免费工具，稳保接口安全不翻车
对比多款工具后，雷池社区版成为我心中Java新手的“宝藏工具”，核心在于它精准匹配了新手的需求：零成本适配刚入行的预算现状，零运维门槛让后端开发专注编码，轻量化设计适配入门级服务器，场景化模板解决Java Demo站的核心痛点。这半年，我的Demo站累计拦截各类风险请求300+次，包括120次恶意参数提交、80次登录暴力破解、60次高并发异常访问，期间没有因为安全问题影响一次面试展示，反而凭借稳定的表现获得了面试官的认可。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
当Java程序说“找不到主类“时，老司机教你5招绝杀技（附经典翻车案例）
记住这个报错就像Java世界的"404 Not Found"——它只是告诉你：“兄弟，你给的地址我找不到啊！”（摊手）下次遇到时别慌，按本文的排查流程图走一遍，保你药到病除！（本文完，但你和Java的爱恨情仇永远不会完…）
新手村的翻车记录
今年下午偶然间想起当初刚学java时用过javac指令编译本地的源码，再用java指令运行编译好的class文件，于是又在本地试了一下，没成想翻了车，后多方查阅尝试才找到问题根源所在。 首先我是随便进了一个idea项目中的包目录下，以该目录为基础，调出来cmd指令控制台，如下图所示： 然后我javac编译了YanJing.java文件，再调用java指令对其进行执行 就报错...
把JSON当JS对象用？新手村常见翻车现场
还在把JSON当JS对象用？新手村常见翻车现场说实话，我当年刚入坑前端的时候也干过这种蠢事——看着JSON那大括号套小括号的结构，心里直嘀咕："这不就是个JavaScript对象吗？搞这么复杂干嘛？"直到有次我把后端接口返回的数据直接当函数调用，控制台给我弹出一堆红彤彤的报错，我才意识到事情没那么简单。这玩意儿看着像鸭子，叫起来也像鸭子，但它真不是鸭子。JSON和JavaScript对象这对"双胞胎"，长得像得让人怀疑人生，脾气秉性却是一个天上一个地下。今天咱们就掰开了揉碎了聊聊，这俩到底啥关系，以及那些年
Java新手必看：NoClassDefFoundError详解与避坑指南
比如Maven项目的标准结构会自动把编译好的class文件放在target/classes下。来练习，它的在线Java环境会自动处理编译和类路径问题，能更专注学习语言本身。3. 如果在classpath中找不到Helper.class文件，就会抛出NoClassDefFoundError。今天我就用最直白的语言，结合一个Hello World示例，带大家彻底搞懂这个错误。当类文件不在当前目录时，需要指定类路径。记住这个错误是Java学习路上的必经阶段，解决几次后你就会对类加载机制有更深的理解。
推荐java开发过程中一些实用的idea插件(新手可看)
在推荐插件之前先说一下如何安装插件 首先首页右下角依次点击Configure-Settings进入到配置界面 如果已经打开项目了，则可以直接在左上角点击File-Settings进入 进入Settings之后找到Plugins，如果找不到可以使用搜索框查找，点开Plugins之后，就可以在该界面的搜索框输入想要安装的插件，搜索，然后安装，有的插件安装之后需要重启才能使用，一般需要重启的话话=会提示你的，注意：电脑需要联网，这样才能从网上去下载到插件 好，接下来进入正文，推荐在我心中排行第一的插件， 1
BrainPilot后端架构解析：8个TypeScript Monorepo包的协作原理
BrainPilot 是一个开源的多智能体科研协作平台（Agentic Research），用 TypeScript + Pi SDK 构建：一个 Principal 智能体协调多个专家智能体完成脑科学任务，并以 Hono 后端 + React SPA 的形式运行在本地进程上，无需 Docker。本文带你读懂 BrainPilot 后端 8 个 TypeScript Monorepo 包的分工、依
Java新手必看：5分钟理解并解决‘Unable to find main class‘
最近在帮学弟调试Java作业时，发现'Unable to find main class'这个报错出现的频率特别高。作为过来人，我完全理解初学者的困惑——明明代码看起来没问题，为什么就是跑不起来？今天就用最直白的方式，带大家拆解这个经典问题。尝试他们的Java项目模板时，发现环境配置和依赖管理特别省心。特别是遇到类似问题时，平台的实时错误提示能直接定位到具体行，对新手非常友好。他们的可视化项目结构展示，让包路径和类关系一目了然，推荐刚入门的朋友试试看。保持耐心，你正在积累宝贵的调试经验！
SoapUI接口测试踩坑实录：从环境变量配置到断言脚本，这些细节新手最容易翻车
本文详细解析了SoapUI接口测试中的常见问题与解决方案，从环境变量配置到断言脚本编写，帮助新手避开常见陷阱。特别针对JDK版本冲突、中文路径问题、动态签名参数处理等高频痛点提供实用技巧，提升接口自动化测试效率。
当程序猿们开始“找对象“：面向对象编程的终极生存指南（避坑版）
面向对象不是银弹，但确实是构建复杂系统的利器。记住：好的OOP设计就像乐高积木——每个模块独立完整，组合起来威力无穷！下次当你说"new一个对象"时，希望嘴角会浮现老司机的微笑😎（终极提示）多读优秀源码（如Java集合框架、Django ORM），比看100篇教程都管用！遇到问题别死磕，Stack Overflow的老哥们在等你～
CodeWhisperer团队推广翻车：同一款AI助手，为什么资深工程师爱用而新手抱怨干扰？
团队推广Amazon CodeWhisperer时发现两极分化：资深工程师效率翻倍，新手却抱怨干扰。问题根源在于缺乏人工智能基础认知，通过AWS人工智能入门课程补足概率思维后，采纳率从50%提升至82%。本文将揭示AI编程助手的高效使用秘诀，并分享5条经过验证的团队培训策略。
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