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，maven 项目从jdk1.8升级到jdk21后报错：
java: java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not have member field 'com.sun.tools.javac.tree.JCTree qualid'
这个错误通常是由于Lombok版本与JDK 21不兼容导致的
1、将Lombok更新到与JDK 21兼容的版本，建议使用1.18.30或更高版本，本人使用idea2025，推荐使用1.18.32。
2、在idea 终端执行命令：mvn idea:idea
该命令的主要作用是基于 Maven 项目生成 IntelliJ IDEA 的项目配置文件，例如 .iml、.idea 目录等，以便在 IDEA 中顺利打开和管理项目。
3、在idea 终端执行命令：mvn clean compile
更新依赖后，需要清理项目缓存并重新编译项目。
MoveIt控制睿尔曼RM65机械臂：从仿真到实机的3种控制模式对比
本文详细解析了使用MoveIt框架控制睿尔曼RM65机械臂的三种核心模式：拖动规划、目标姿态规划和Python API控制，从Gazebo仿真到实机部署的完整实现路径。通过ROS环境配置、控制参数优化及实机过渡技术，为工业自动化和机器人研究提供实用指南。
报错java: java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not ...解决方法
在运行项目时出现java: java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not have member field 'com.sun.tools.javac.tree.JCTree qualid'zz这样的报错。
Godot 城市模拟 – 005 OpenStreetMap 介绍：数据结构与详细示例
**摘要：OpenStreetMap（OSM）是一个开源协作奔驰地图的全球地图项目，采用社区编辑模式Tube数据自由共享。其核心数据结构包括节点（Node）、路径（Way）和关系-关系（Relation），通过标签（Tag）描述属性。节点代表坐标点，路径由节点序列组成线或面，关系则关联多个元素表达复杂地理实体。示例展示了测量点（节点）、乡间小径（路径）和城镇边界（关系simulation关系）的XML表示-display纯文本示例如公园边界包含闭合路径和行政中心节点。OSM的轻量级数据模型支持ising开放
Java｜IDEA 运行和打包报错解决
将 IDEA 的 Project Structure（File > Project Structure）中的 Project 和各个 Modules 的 JDK 版本统一。在部分 IDEA 或 Maven 版本，如果统一上述配置后仍未解决，需再检查系统环境变量与上述配置中的 JDK 版本是否统一。lombok 的 1.18.26 版本兼容性问题，使用 1.18.30 版本即可。
机器学习模型系列：随机森林的原理和示例介绍
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告别调试烦恼：用Lattice Diamond手把手教你JTAG烧录FPGA（附SRAM/Flash模式详解）
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启动 jeecg项目报错 java: java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree...
启动 jeecg项目报错 java: java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not have member field ‘com.sun.tools.javac.tree.JCTree qualid’。
基于STM32的馆藏文物保存环境监测系统设计与实现
针对馆藏文物保存环境中温湿度、光照、有害气体等参数波动易导致文物损坏的问题，本文设计了一种基于STM32微控制器的馆藏文物保存环境监测系统。该系统以STM32L431RCT6为核心，集成高精度传感器实现多参数实时采集，通过有线与无线结合的通信方式构建监测网络，具备数据存储、异常预警、远程监控等功能。测试结果表明，系统温湿度测量精度分别达±0.2℃、±2%RH，光照与有害气体检测误差≤5%，可满足文物保存环境的高精度监测需求，为文物保护提供科学的数据支撑。
java: java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not have membe
lombok版本导致。升级lombok版本。
NBIS单细胞教程：差异基因（五）
此文章是通过学习瑞典国家生物信息学基础设施(NBIS) 所开放的单细胞分析教程加上网上所查找的资料，自身的理解所形成的，可能会有不足之处。该部分是对不同集群之间的差异基因进行分析。参考来源：https://github.com/NBISweden/workshop-scRNAseq/blob/master/labs/seurat/seurat_05_dge.Rmd感兴趣的话可以阅读原文。
基于STM32姿态解算-正点原子ATK-IMU901模块标准库开发——正点原子串口角度传感器模块十轴IMU加速度气压计陀螺仪_资料编号29
购买了正点原子的ATK-IMU901模块后，发现例程给的是HAL库的，本项目将HAL库例程转换为库函数版本（基于STM32）。实战开发，亲测无误。
【异常】JDK21报错NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not have member fie
lombok版本兼容性的问题。更新新版 lombok即可。
第8章-认知工程：构建Agent的认知飞轮与自进化《万物皆映射》
认知架构（Cognitive Architecture）是一个系统组织和运行其认知过程的整体设计。对人类而言，认知架构是大脑的结构和功能组织方式；对 AI Agent 而言，认知架构是它处理信息、做出决策、学习经验的系统设计。固定映射 vs 进化映射维度固定映射 Agent进化映射 Agent知识静态（训练时确定）动态（持续积累）策略固定（设计时确定）自适应（经验驱动）工具预定义自主发现/创建错误处理硬编码规则从错误中学习能力边界固定持续扩展在认知工程中，技能。
java: java.lang.NoSuchFieldError:报错解决
java: java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not have member field 'com.sun.tools.javac.tree.JCTree qualid’解决。lombok版本导致。升级lombok版本。
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
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报错：java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$...的解决办法
奔跑文章主要讲解：java报错：java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not hav的解决办法。日期：2024年5月27日作者：任聪聪。
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解决报错：java: java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport
报错的原因是：java.lang.NoSuchFieldError 是一个运行时错误，当 Java 虚拟机（JVM）试图访问一个类的特定字段，但该类在编译时存在该字段，而在运行时却找不到该字段时，就会抛出此错误。在你的情况中，错误提示表明 com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport 类没有 com.sun.tools.javac.tree.JCTree qualid 这个成员字段。当使用jdk21后，Lombok编译无法访问内部Java编译器API所导致的。
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
Java 21运行报错Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not have member field ‘com.sun.tools.
解决方法：Lombok和Java21不兼容。再Java21中运行报错。
【SpringBoot】JCTree$JCImport does not have member field ‘com.sun.tools.javac.tree.JCTree qualid‘
如果你使用的是Maven或Gradle来管理依赖，你可以在你的项目的构建文件中指定所需的Spring Boot版本。例如，在Maven项目的pom.xml文件中，指定使用Java 17版本和Spring Boot 2.7.6版本。确保你选择的Spring Boot版本与你当前使用的JDK版本兼容。你需要确保你使用的Spring Boot版本与你的JDK版本兼容。可能是你使用的Spring Boot版本与你的JDK版本不兼容。然后在IDEA的项目结构中，修改你的项目SDK，改为兼容的JDK版本。
java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not have member fiel
实际操作下来，发现java版本不对应也会出现这种问题，遇到这种问题 的可以看看自己的java版本对不对。看网上说是因为lombok不兼容问题，修改lombok版本后可以正常编译。
解决异常java: java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport does not have m
版本不匹配：你可能正在使用的com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport类的版本与你的编译器或JDK版本不兼容。例如，如果你的代码依赖于一个特定版本的Javac API，但在不同的环境中使用了不同版本的Javac。更新JDK版本：确保你的项目和所有依赖项都使用相同的JDK版本。如果可能，升级到最新版本的JDK，以获得更好的兼容性和支持。检查依赖库版本：如果你的项目依赖于其他使用Javac API的库，确保这些库的版本与你的JDK版本兼容。这样我就解决问题了，
解决Maven项目打包时出现的Lombok版本与JDK编译器不兼容问题
可能的原因：Java JDK的版本和lombok的版本不兼容，可以在pom.xml文件中修改依赖的版本来解决，也可以通过修改项目使用的JDK版本来解决（不推荐）可以通过这个地址查看当前版本的lombok支持哪个版本的jdk。
前后端分离项目启动教程
《前后端分离项目启动教程》课程用于帮助同学们启动我的付费资源项目：https://blog.csdn.net/qq_41464123?type=download部分同学们购买了我的付费资源项目后，出现了项目无法启动、无法登录等问题，所以我特意录制这门课程，手把手教大家解决项目的安装问题。课程总体包括前端、数据库、后端三大部分，分为 11 个小节，学习完全免费，帮助同学们更好的入门 Vue 和 SpringBoot，提升实战项目经验。
运行项目出现java: java.lang.NoSuchFieldError: Class com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport ...
java.lang.NoSuchFieldError 表示在运行时尝试访问一个不存在的类字段。这个错误通常是由于不同版本的类文件或库之间的不兼容性引起的，尤其是在使用编译器内部 API 或第三方工具时。简单来说就是项目jdk与你使用加载的jdk版本不同，在其他版本中jdk所用的方法已经改变命名或者被迁移，废除，或者是由于你使用的某个插件智能在某个版本jdk中使用。
Lombok和jdk21的兼容性
选了的话 依赖版本就由springboot 父工程 统一管理 可能就会和你的jdk版本产生冲突，导致get set 构造方法没法生成，就会报错。java.lang.NoSuchFieldError 是一个运行时错误，表示某个类中不存在代码试图访问的字段。试图访问的字段是：qualid，其类型为 com.sun.tools.javac.tree.JCTree。出错的类是：com.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImport。
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