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我也要
不知道做了什么操作，一点预兆都没有，实在不晓得怎么回事，在某一个java类的左上角出现了灰色叉号，尝试了各种方法，最后还是无奈，有叉号的那个类始终无法被编译。
在尝试中找到一条解决办法：
1、找到project的目录下.idea文件夹中compiler.xml。里面有一个标签叫“<excludeFromCompile><resourceExtensions />”，里面列了那个不被编译的类，把这个标签对删掉。
2、在intellij中删掉这个module，重启intellij
3、到module的目录下删掉ciatexam.iml
4、在Intellij中重新导入module，重新配置
5、重新编译，哦了。
MuJoCo 关节角速度记录与可视化，监控机械臂运动状态
1. 手动计算关节速度，其中timestep为仿真步长。2. 使用data.qvel直接取得关节速度。
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初使用idea，在项目中发现类上有这样的灰色X号，启动项目后idea会报找不到这个类的错误，原因是它没有被编译， 解决方法 setting->Build->Compiler->Excludes 转载于:https://www.cnblogs.com/wangjinyu/p/10112121.html...
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IntelliJ IDEA下载安装教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了
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orchestrator常见问题汇总
默认的取集群名称的规则为参数决定 ，默认为取主实例 主机名 ，然后按分隔符"."之前的第一段字符为集群别名，这样在集群主库宕机后，新提升的从库的服务器名称为了新的集群名，宕机的主库成为单独的一个集群。1 默认配置文件中设置了匹配规则 ，只有被匹配的主机名才能进行故障恢复，所以该参数需要设置为 "*"3 另外配置文件中还有许多发现，恢复的忽略规则（Ignore） 这些参数也是需要注意的。由于LVS的后端的RS为IP地址，如果直接显示主机名，LVS的接口方法将无法工作。只传入脚本中用到的参数，不要多传入。
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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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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")
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
Java单元测试实战：JUnit 5核心概念、环境搭建与最佳实践
单元测试是软件工程中保障代码质量的核心实践，其核心思想是通过自动化、可重复的验证来确保代码行为符合预期。从概念上讲，单元测试聚焦于验证单个代码单元（如一个方法）的逻辑正确性，其原理在于通过测试用例、断言和生命周期管理三大要素构建可重复的验证框架。在Java生态中，JUnit作为事实标准的单元测试框架，其技术价值在于为开发者提供了编写、组织和运行测试的标准化工具，从而提升代码的可靠性、可维护性，并支持测试驱动开发（TDD）等先进工作流。应用场景广泛，从基础的业务逻辑验证，到处理边界条件、异常路径，乃至与持续集
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
idea项目中java文件没有run选项 和 java文件左上角出现灰色叉号的解决办法
java文件没有run选项 或者是 java文件名左下角有个橘色转向箭头 解决办法: file–> projectStrcture–>Modules–>把这个项目添加到Modules中去, 并把src作为源码文件目录(sources) 更详细的说明: 参考这篇文章 java文件左上角出现灰色叉号 产生原因: 标识这个类不会在工程编译的时候进行编译 解决办法: ctrl+alt+s打开Settings设置查找excludes，(或File->Settings-&.
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
idea exclude from compile 再加回来
IDEA类上有叉的解决方法
java 在新建文件后，启动过程中发现java文件左上角出现小叉号 原因：具说是标识这个类不会在工程编译的时候进行编译 解决：ctrl+alt+s打开Settings设置查找excludes，(或File->Settings->builde,Excution,Deployment->compiler->excludes)， idea中类的头上出现X解决办法 ct...
2023最新版IntelliJ IDEA安装教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了
IDEA全称IntelliJ IDEA，是Java语言对的集成开发环境，IDEA在业界被认为是公认最好的Java开发工具。
IDEA class 有小叉
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【Java】IDE集成开发环境工具IntelliJ安装和使用
序列《Java》在前篇文章已经介绍学习路线图，本篇文章主要是了解IDE集成开发环境（Integrated Development Environment）。 这里使用的IDE工具是，InterliJ IDEA
IntelliJ IDEA,idea下载,安装详解,手把手教你
IntelliJ IDEA是一款强大的Java开发工具,它具有很多优势,IntelliJ IDEA的代码编辑器具有智能感知和自动补全功能，能够根据上下文提供准确的代码建议、自动导入包、重构代码,支持多种开发语言和技术，包括Java、Kotlin、JavaScript、Python等,整合了项目管理、版本控制、构建工具、调试器等功能,开发人员可以根据自己的需求选择和安装各种插件，从而定制和增强IDE的功能,下面也会有一些简单的插件推荐,辅助各位开发下面就是具体的软件安装流程介绍。
分享一下快速搭建IntelliJ IDEA开发环境的完整教程
IntelliJ IDEA是我们Java程序员使用最多的的开发工具，用过之后都觉得香，相比之下，Eclipse和MyEclipse就有点平平无奇了（反正我果断抛弃了Eclipse）。接下来这篇文章将会详细地介绍如何快速搭建一个IntelliJ IDEA的开发环境。
新手学编程必会的100个代码（从零基础到精通，收藏这篇就够了）
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IDEA解决自动导入.*
使用IDEA的时候，如果导入一个包里的类超过5个时，会自动使用*来代替，一直与CheckStyle提示报错，如下： 为了解决这个问题，可以在IDEA的设置界面设置，首先打开设置面板，按如下图点击打开： 可以看到红框有一行英文，表示“当一个包里的类操作？个自动变为*”，里面默认为5，我们可以把它设置大点，设置为10000（相信一个包里很少有10000个类了吧），这样就完美的解决了本文的问题了。 ...
IntelliJ IDEA安装教程，三分钟手把手教会，非常简单！
但也不是指上面那个调节字体大小功能没用，至少那里还能调节字行间距，还是有点用的，俗话说的好，技多不压身，多懂一点也没什么坏处。网络安全行业产业以来，随即新增加了几十个网络安全行业岗位︰网络安全专家、网络安全分析师、安全咨询师、网络安全工程师、安全架构师、安全运维工程师、渗透工程师、信息安全管理员、数据安全工程师、网络安全运营工程师、网络安全应急响应工程师、数据鉴定师、网络安全产品经理、网络安全服务工程师、网络安全培训师、网络安全审计员、威胁情报分析工程师、灾难恢复专业人员、实战攻防专业人员…
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