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我也要
重启动系统，Eclipse意外关闭，之后一打开CPU50%。
换了个工作空间。可以打开，怀疑工作空间出了问题。
查找工作空间log显示
!MESSAGE The workspace exited with unsaved changes in the previous session; refreshing workspace to recover changes.
那么如何recover呢？
首先，打开 <工作空间\.metadata\.plugins\org.eclipse.core.resources\.projects >目录，里面是改工作空间的所有项目
然后，还记得之前打开的项目么？不记得的话只好一个项目一个项目找。只修改关闭时打开的项目（别忘了SERVER，如果有的话）
最后，把其中的.snap文件删除。
启动Eclipse，搞定。
从时序博弈到数据稳定：CS1237驱动中的信号滤波与卡尔曼实践
本文探讨了CS1237高精度ADC驱动在复杂工业环境中的信号处理挑战，重点介绍了一阶滤波与自适应卡尔曼滤波算法的实践应用。通过参数优化和动态调整策略，有效提升了数据稳定性和抗干扰能力，为嵌入式系统在噪声环境下的精密测量提供了可靠解决方案。
eclipse: workspace出错导致无法启用的解决
通常我们会在eclipse中创建多个workspace，比如一个用于学习，一个用于工作... ，因为种种原因，时不时会发现eclipse切换workspace后启动失败，提示让你去看workspace\.metadata\.log文件，今天又遇到了! （我觉得在这点上，eclipse的稳定性远不如vs.net） 在日志里找到这段文字： !ENTRY org.eclipse.core.re
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Eclipse错误导致无法启动The workspace exited with unsaved changes in the previous session
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用 CORRESPONDING #( ) 优雅复制同名字段：从 MOVE-CORRESPONDING 到现代 ABAP 结构映射的关键差异与最佳实践
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车载以太网测试-3【Wireshark介绍】
数据包捕获支持从多种网络接口（如以太网、Wi-Fi、蓝牙等）捕获数据包。可以实时捕获或从文件中读取已捕获的数据包。协议解析支持解析数百种网络协议（如 TCP/IP、HTTP、DNS、FTP 等）。能够深入解析协议头部和负载，帮助用户理解网络通信的细节。过滤功能提供强大的显示过滤器和捕获过滤器，帮助用户快速定位和分析感兴趣的数据包。支持基于协议、IP地址、端口号等多种条件的过滤。统计和分析提供多种统计工具，如流量图、会话统计、协议分层统计等。
关于eclipse启动报错，an error has occurred.see the log file
网上搜索各种方法，得知为由于Eclipse卡死或强制关闭之后会出现的情况 提供解决方法一： 查看log文件，发现有这样的信息： !MESSAGE The workspace exited with unsaved changes in the previous session; refreshing workspace to recover changes. 解决方案： 删...
3D视觉实战之双目相机物体尺寸实时测量
视差图滤波能够将稀疏视差转变为稠密视差，并在一定程度上降低视差图噪声，改善视差图的视觉效果，但是比较依赖初始视差图的质量。的目标是获得左右两个相机的内参、外参和畸变系数，其中内参包括左右相机的fx，fy，cx，cy，外参包括左相机相对于右相机的旋转矩阵和平移向量，畸变系数包括径向畸变系数（k1， k2，k3）和切向畸变系数（p1，p2）以及其他一些畸变类型。：相比于昂贵的专业设备，便宜的双目摄像头可以显著降低成本，使得实时点云生成技术更加普及和经济实惠。
The workspace exited with unsaved changes in the previous session; refreshing workspace to recover changes
<br />eclipse.buildId=I20100608-0911<br /> java.version=1.6.0_18<br /> java.vendor=Sun Microsystems Inc.<br /> BootLoader constants: OS=win32, ARCH=x86, WS=win32, NL=zh_CN<br /> Framework arguments: -product org.eclipse.epp.package.jee.product<br />
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深度解构事务码 SQF：Support Query Framework 与 ABAP 静态分析实战
某制造企业在年度审计前，需要确认自定义发票过账程序 ZFI_INV* 系列是否存在硬编码公司代码与未捕获异常。技术团队在字段填入ZFI_INV*后，勾选与规则，执行扫描。SQF 生成的 ALV 报告列出 42 个警告，其中 17 条与抛出 CX_SY_NO_HANDLER 相关，8 条涉及动态 SQL 注入风险。结果导出至 Excel 供开发整改，并在 ATC 阶段验证修复。此过程较手工逐个执行 Code Inspector 节省超 80 % 时间。
线程Thread类的start()方法和run()方法
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RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
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JAVA里面如何让一个线程死亡或结束
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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
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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")
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声明：该文章只是做技术分享，若侵权请联系我删除。！！源码：https://space.bilibili.com/565112134使用技术：Java（JavaSE期末课程设计）主要内容：用java实现大战大战功能具体的代码也在该链接下。
JavaSE期末课程设计——贪吃蛇小游戏（IDEA、eclipse）
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我们前面介绍了Servlet的创建和访问，以及它的继承结构和执行原理，我们能够观察到一个Servlet都是一个类，我们没有利用main方法进行调用，那么它是如果执行的呢？ Servlet生命周期 Servlet的创建 我们来创建一个Servlet，结构如下： package com.yht.servlet; import java.io.IOException; import j...
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