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我也要
开发项目使用jdk21，版本较高，需要用模块化引入。在使用gson转换json数据时，报错
Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: java/sql/Time at gson@2.8.5/com.google.gson.Gson.<init>(Gson.java:265) at gson@2.8.5/com.google.gson.Gson.<init>(Gson.java:186)
在引用其他依赖时，也报过类似关于sql错误，网上提到的解决方法多为引用gson .jar文件到本地，
经测试这种方法无效，不知什么原因。
可直接在module-info.java文件中引入
requires java.sql; 即可解决。
在转换json为bean时，要在module-info.java配置
opens xx.xx.bean to gson;
将bean所在包对gson模块放开
Java 开发 修改【冒险岛 079 私服】完整学习流程
第 1-2 天：环境搭建 + 运行原版 079 服务端，能正常登录游戏；第 3-4 天：纯配置文件修改，掌握倍率、属性、怪物、道具的修改，改出第一个「百倍经验私服」；第 5-10 天：Java 代码基础修改，掌握 Player/Skill/Monster 核心类的修改，实现技能无冷却、一刀秒怪、升级满属性；第 11-20 天：Java 代码进阶修改，掌握业务逻辑修改，实现死亡不掉经验、自动捡物、装备强化无失败；第 21-30 天。
Gson和JDK21的兼容问题
【代码】【无标题】
Vue3 - 详解实现网站接入钉钉扫码登录功能，钉钉授权生成登录二维码用户用手机扫描二维码登陆，支持弹框式、浏览器单独新开页显示，钉钉扫描二维码登录详细流程及示例代码，最新vue集成钉钉扫码授权登录！
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Android程序 依赖库引用Gson 报java.lang.NoClassDefFoundError: com/google/gson/Gson 解决
Android程序 依赖库引用Gson 报java.lang.NoClassDefFoundError: com/google/gson/Gson 解决 Android 程序所依赖一个Library程序gson-2.3.1.jar ， gson-2.3.1.jar 程序中用到解析json串，转换成标准json串的要求 protected void parseData(String
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Matlab 轴承信号仿真+分析
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com.google.gson.Gson 使用详解
import com.google.gson.Gson出错，标红 这个主要是缺少jar包，搜索这个jar包添加到Libs里面就可以了 下载地址：https://mvnrepository.com/artifact/com.google.code.gson/gson/2.8.5 在Android Studio的Project视图中展开你的项目工程目录，找到libs目录，并将其展开，找到你放入的ja...
制作3D地形图的方法-使用GlobalMapper和3ds Max软件
打开GlobalMapper软件，在菜单栏中选择“文件”>“打开数据文件”，然后选择相应的高程数据文件。在菜单栏中选择“渲染”>“渲染设置”，根据需要进行设置，如分辨率和输出格式。选择地形对象，点击菜单栏中的“渲染”>“材质编辑器”，然后根据需要调整材质属性，如颜色、纹理和光照等。在菜单栏中选择“工具”>“高程栅格和网格”>“创建地形网格”。在菜单栏中选择“文件”>“导出”>“导出栅格格式”。打开3ds Max软件，在菜单栏中选择“文件”>“导入”，然后选择之前导出的地形数据文件。步骤3：导出地形网格。
Google Gson API 介绍与使用
目录 Gson 概述与下载 Gson (反)序列化 Java 对象 JsonElement Json 元素 JsonObject Json 对象 JsonArray Json 数组 JsonParser Json 解析 GsonBuilder 构建 Gson Gson 概述与下载 1、Java解析Json最常用的类库有：google 的Gson、阿里巴巴的FastJson、以及 Jackson。这些都是非常优秀而且常用的库。 2、GSON是Google提供的用来在Ja...
【中项】案例分析 | 答题技巧 | 备考
对偏差原因的分析和对项目未来趋势的理解。如果偏差是由一次性事件或特殊原因引起的，那么这种偏差是非典型的，意味着未来的绩效将回归到预期的绩效水平。例如，如果项目初期的CPI小于1，原因是意外的自然灾害导致成本增加，那么这种偏差被认为是非典型的，因为它不太可能在未来重复发生。例如，如果项目初期的CPI小于1，且原因是低效的团队协作，那么这种偏差被认为是典型的，因为它可能在整个项目生命周期中持续存在。在实际应用中，项目经理通常会结合CPI、SPI和偏差趋势图等工具，综合分析偏差的性质，以制定合理的项目控制策略。
《【一看就会】Autoware.universe的“规划”部分源码梳理》系列文章目录（持续更新中）
第零章：Planning综述 第一章：【一】全局路径生成模块——mission_planner 第二章：【二】路径行为规划模块——behavior_path_planner第一部分——behavior_path_planner模块 第三章：【二】路径行为规划模块——behavior_path_planner第二部分——behavior_path_planner_common模块（1） 第四章：【二】路径行为规划模块——behavior_path_planner第三部分——behavior_path_plan
【收藏】35个JDK 21新特性（含示例代码）
好了，以上是 V 哥在学习 JDK21的过程中总结的35个新特性，有了这些新特性的加持，对 Java 开发的应用在安全、稳定、简化复杂代码、构建和部署、可靠性、并发、模块化等方面，有了更好的支持。
uniapp [全端兼容] - 实现接入使用天地图及卫星视图切换功能，在国家天地图上自由切换地图显示类型（卫星视图/地形视图/卫星混合/地形混合/普通视图）天地图切换视图显示改成卫星风格，切换地图图层
uni-app，h5移动端网页，微信小程序，支付宝小程序，Android安卓，苹果ios，app，nvue，天地图，视图，卫星，地图类型切换，uniAPP天地图，改成卫星视角，在线地图切换，来回切换卫星图，天地图如何实现来回切换卫星图，地形图，卫星视图，VUE3引入天地图卫星版，详细教程示例源码代码，天地图切换卫星用什么api，卫星视角API方法，vue3卫星天地图，能改地图的显示方式，vue3中使用天地图自定义样式切换地图图层，切换报错，加载出错，卫星图太卡，地图图层更换，vue3安装集成天地图详细示例源
Android程序 依赖库引用Gson 报java.lang.NoClassDefFoundError: com/google/gson/Gson 解决方法...
Android 程序所依赖一个Library程序B ， B 程序中用到格式化json串，转换成标准json串的要求 public static String jsonFormatter(String uglyJSONString) { Gson gson = new GsonBuilder().setPrettyPrinting().create(); JsonParser jp =...
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
如何解决 java.lang.NoClassDefFoundError: 找不到类定义错误？亲测有效的解决方法！
是 Java 中的一个常见错误，通常表示 Java 虚拟机（JVM）在运行时无法找到指定的类定义。这个错误的发生通常意味着编译时存在的类在运行时不可用，或者运行时的类路径（classpath）配置不正确。
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")
关于Android使用HttpClient中出现的"java.lang.NoClassDefFoundError"
今天在使用Gson解析时出现时，出现了"java.lang.NoClassDefFoundError"异常 后来在百度了一下，原来是找不到导入json.jar外部，路径发生错误。在新建文件夹，存放jar外包时，将libs写成了lib 修改： 将导入的外包删除，将存放外部JAR包文件的文件夹名字从“lib”改为"libs"，重新导入，清理整个工程，完毕 原因： 是新版的ADT管理JAR包的方式
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
idea报错java.lang.NoClassDefFoundError: com/google/gson/Gson错误的解决
这个错误浪费了一下午和一晚上 这边报错是一创建Gson对象就报错 在网上找个很多方法解决，还是没有解决，最终想起了以前的一个bug,灵光一现 解决方法： 在Tomcat里的lib目录下放入gson包 然后在工程的lib目录下也放这个包，就解决了 ...
java.lang.NoClassDefFoundError: com/google/gson/Gson错误的解决
SSH返回JSON格式的数据时，需要用到gson，将gson-1.6.jar添加进Build path以后运行，出错： 后来把gson-1.6.jar复制到WEB-INF/lib/下再运行，就没再出这个错误了。原来即使加入了Build path也还是要复制到WEB-INF/lib/下，但是其他的jar文件好像不需要这样。
maven添加gson依赖,GSON未导入到Maven项目中
I am getting the following error - I have added the GSon in my dependency -Can someone point out what I am doing wrong?Edit : dependency specified -com.google.code.gsongson1.7.1I am using the followin...
jdk20 升级, gson 的坑
【代码】jdk升级的坑。
java.lang.ClassNotFoundException: com.google.gson.Gson 问题解决
我是这么解决：把gson.jar放到WEB-INF/lib目录下。 放在其他目录就会报错。
Java学习｜JSON 处理库：Gson、FastJson、Jackson的比较与使用指南
在Java开发中，处理JSON数据是一个常见需求。Gson、FastJson、Jackson是最受欢迎的三大JSON处理库。本文将详细比较它们的特点、使用注意事项，并提供代码示例和常见面试问答，帮助开发者在不同场景下做出最优选择。
GSON简单实用及常用方法（附 .jar 地址）
Gson 是google解析Json的一个开源框架,同类的框架fastJson,JackJson等等 本人fastJson用了两年，也是从去年才开始接触Gson,希望下面的总结会对博友有用,至于Gson与FastJson的对比,其实半斤八两的问题,不再赘述 第一步:在AS下面创建Java工程 并添加gson依赖 compile 'com.google.code.gson:gson:2.6.2
使用com.google.gson.Gson进行实体类与JSON转换时遇到的坑
一.、 com.google.gson.stream.MalformedJsonException 可能原因： 1.JSON中存在空格 eg:{"data_type" : "SQL Server"} 2.JSON中存在空字符串 eg:{ "data_type" ： "" } 解决方式： 使用toJson将gson转为json eg: private Gson gson = new Gson(); String fieldstr = gson.toJson(obj); // 将gson转化为js
工作日志：java.lang.noclassdeffounderror com/google/gson/gson 问题解决方案
今天用Idea启动使用maven的项目时报送：java.lang.noclassdeffounderror com/google/gson/gson pox.xml配置： <dependency> <groupId>com.google.code.gson</groupId> <artifactId>...
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