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<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>2.11.8</version>
</dependency>
引入上面依赖然后再次build project （跟项目版本保持一致）
如果还是报错，重启IDEA，再次build project 解决。
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还有就是可能是：
provided 没有注释
<!-- provider如果存在，那么运行时该Jar包不存在，也不会打包到最终的发布版本中，只是编译器有效 -->
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还有就是IDEA项目如果复制的是别人的话，导包就会一直出现各种各样的问题。
各种包就是导不进去，各种类就是找不到。build project 各种报错，极其难受。
可以考虑将**.idea**文件删除，然后重新打开让IDEA自己重新构建。
但是还是会出现各种意想不到问题，建议自己重头构建自己的项目，不要去复制别人的。
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set;} // 输入图像set;} // 异步返回结果set;} // 用于监控延迟性能优化不是魔法，而是对资源生命周期的精细管理和对硬件特性的充分利用。多线程池解决了 CPU/GPU 闲置问题。对象池解决了 GC 停顿问题。零拷贝解决了总线带宽瓶颈。严格的 Dispose解决了内存泄漏问题。这套架构已在多个高速锂电、3C 电子检测产线落地，轻松应对 200ms 甚至 50ms 的严苛节拍。记住，在工业领域，稳定性与速度同等重要。
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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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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")
maven工程中添加scala-library并非idea scala插件
<dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>2.11.12</version> </dependency> 添加了上述配置后idea的scala插件还是得安装，只是为了解决scal
【scala】idea 刷新maven或gradle报错 Cannot find project Scala library 2.11.12 for module
向configuration标签添加scala版本信息。
scalac: Token not found: C:\Users\User\AppData\Local\JetBrains\IntelliJIdea2020.3\compile-server\to
记一次IDEA Scala项目报错： 错误信息： scalac: Token not found: C:\Users\User\AppData\Local\JetBrains\IntelliJIdea2020.3\compile-server\to 解决方法： 删除project structure下Libraries中的Scala SDK后关闭IDEA，重新打开，检查pom.xml文件中Scala的版本，重新导入Scala SDK ...
spark-在IDEA中搭建scala编程环境
入门spark-rdd编程
java报错需要 class_spark执行源码中的例子时报错
在运行spark源码时报错：Error:(45, 66) not found: type SparkFlumeProtocolval transactionTimeout: Int, val backOffInterval: Int) extends SparkFlumeProtocol with Logging {^...Error:(25, 27) not found: type EventB...
Error:scalac: error while loading package, Scala signature package has wrong version
java和scala与版本冲突的问题 https://blog.csdn.net/miaohui8023/article/details/105314937
QwtPolarPlot相关一个编译错误：‘staticMetaObject‘ is not a member of ‘XXXClass’
这个错误是怎么引起的呢？就是如果一个类不是从QObject及其相关子类派生的，但是误用了Q_OBJECT宏，就会报如题所示的错误。 问题： 项目中用到QwtPolarWgt类，报这个错误，.h .lib包含没问题， 去掉Q_OBJECT 宏的确不会报错，但是要用到相关属性。 解决方法： 在C/C++ 预处理器 中加入 qwt qwtpolar 预处理宏就可以解决（TODO:暂时忘了宏写法，明天补上ku） ...
c ref java_使用Scala 2.11.8 SDK时出现“错误：scalac：错误：对象VolatileFloatRef没有成员创建”...
当我在IntelliJ中切换到Scala 2.11.8 SDK时，我在编译期间收到以下错误 . 当我在IntelliJ中使用具有相同代码的2.10.6 SDK时编译很好 .有想法该怎么解决这个吗？Error:scalac: Error: object VolatileFloatRef does not have a member createscala.reflect.internal.Fatal...
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/Function1
项目本地测试过程中报错 Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/Function1 at com.yoloho.bigdata.SparkStreamingrocketmq.main(SparkStreamingrocketmq1.scala) Caused by: java.lang.ClassN...
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