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我也要
1.Myeclipse导出uml类图很简单，项目-右键=new-UML2 mode-这时根据自己的需要添加就好了。
选择类图，右键export就可以导出，图片格式。
2。Myeclipse导出javadoc时，如果出现编码GBK的不可映射字符”。一般提示都很友好，你会看到那个页面出错。
第一种解决办法：导出时在VM设置行中加入以下代码
-encoding utf-8 -charset utf-8 第二种解决办法,把你出错的java类放到txt记事本中，重新设置格式，再放到项目中替换到之前的。就ok了。
从《新程序员》系列看程序员职业发展趋势与成长路径
在信息技术日新月异的当下，软件开发行业蓬勃发展，程序员作为行业的核心力量，其成长与发展路径备受瞩目。《新程序员》系列杂志应运而生，以其前瞻性的视角、丰富多元的内容，为广大程序员尤其是新程序员提供了洞察行业趋势、学习前沿技术、汲取前辈经验的宝贵窗口。该系列杂志由优快云精心打造，自推出以来，便在开发者群体中引发了强烈反响。《新程序员》系列内容涵盖了从基础技术知识的深入解读，到行业前沿趋势的精准预测；从优秀开发者的成长历程分享，到各大企业数字化转型的实践案例剖析等多个维度。
eclipse 生成api文档出现的编码GBK的不可映射字符错误
刚刚生成api文档的时候，出现：编码GBK的不可映射字符的错误。 解决方法为： 打开myeclipse，project -> Generate javadoc ->next ->next -> Configure Javadoc arguments. 在Extra Javadoc options(path names with white spaces must be...
2.2.1.3-移动平均线(python画k线、均线、5日线、买卖点图、python均线策略)
* 绘制一个k线图，也就是蜡烛图 * 计算5日均线值、10日均线值 * 在k线图上，绘制5日线和10日线图 * 在5日线上，绘制与10日线的交叉点(上穿、下穿时) python画k线、均线、5日线、买卖点图、python均线策略
Myeclipse中导出类图
防止忘记，记录下来，还是很常用的。 步骤一：针对某一项目，鼠标右键选择new，选择uml2 model（如没有，在other中搜索）。 步骤二：选择项目，在箭头处给UML文件命名，点击Finnish，出现内容如下图所示。 步骤三：将要生成类图的文件拖入图片右侧空白处，即可生成类图。 步骤四：导出图片，在上图的图片右侧，即类图中鼠标右键，选择Export Diagram，选择存储位置并命名。
Spring Boot应用Docker化实战：从Dockerfile编写到镜像推送完整流程
本文详细介绍了将Spring Boot应用Docker化的完整实战流程。从环境准备、项目审视，到编写高效且安全的Dockerfile，重点讲解了多阶段构建、镜像层优化、Spring Boot分层JAR等核心技巧，并涵盖了镜像构建、验证、调试以及最终推送至仓库并集成CI/CD的最佳实践，帮助开发者构建生产级Docker镜像。
GD32F303开发实战(一)：从零搭建MDK工程与时钟配置详解
本文详细介绍了如何从零开始为GD32F303微控制器搭建一个清晰、可维护的MDK工程模板。内容涵盖开发环境准备、工程目录结构规划、文件分组管理、关键工程配置，并重点解析了时钟树原理，手把手指导配置108MHz系统时钟。通过实战步骤与常见问题排查，帮助开发者构建一个稳定可靠的开发基础，便于后续功能扩展。
如何在eclipse中直接导出类图和时序图
如何在eclipse中直接导出类图和时序图： 1.安装GEF 1)主菜单help->install new software 2)在弹出的对话框中点击add 3)在新弹出的窗口Name:gef Location:http://download.eclipse.org/tools/gef/updates/releases/ 4)选择GEF 5）点击finish 2.安装AmaterasUML 1)下载jar. 下载地址：http://sourceforge.jp/projects/amatera
Ubuntu 上 1Panel 的安装与高效运维实践
本文详细介绍了在Ubuntu系统上安装和高效运维1Panel面板的完整实践指南。内容涵盖了一键安装、Docker容器可视化部署、计划任务自动化以及网站数据库管理等核心功能，并提供了安全加固、资源监控与数据备份等进阶技巧，旨在帮助用户快速搭建并管理一个强大易用的服务器环境。
"MyEclipse生成javadoc时出错：编码GBK的不可映射字符"解决办法
今天生成java doc文档时，出现了如下所示的错误： 正在装入软件包 com.wisdom.test 的源文件...F:\workspace\StringUtils\src\com\wisdom\test\StringUtilsTest.java:11: 编码 GBK 的不可映射字符 * 鍔熻兘璇存槑: 閽堝StringUtils绫荤殑娴嬭瘯绫? ...
VMware桥接模式实战：用手机热点给Linux虚拟机共享网络（附WiFi适配技巧）
本文详细介绍了在移动办公场景下，如何为VMware中的Linux虚拟机配置桥接模式，以通过手机热点共享网络。文章深入解析了桥接模式在无线环境下的工作原理，提供了从主机端准备、VMware设置到Linux虚拟机内部配置的完整实战步骤，并针对手机热点的特殊性，分享了MTU优化、DNS配置及常见网络问题的诊断与解决方案，帮助用户实现稳定高效的移动虚拟化办公。
Kali Linux实战：Aircrack-ng破解Wi-Fi密码的完整流程与常见问题解决
本文详细介绍了在Kali Linux中使用Aircrack-ng套件进行Wi-Fi密码破解的完整流程，包括环境准备、无线网卡配置、网络扫描、握手包捕获与字典破解等关键步骤。同时针对无线网卡不支持监听模式、无法捕获握手包等常见问题提供了实用解决方案，帮助安全研究人员有效评估无线网络安全性。
解决myeclipse导出javadoc时的“错误: 编码GBK的不可映射字符”问题
将-encoding UTF-8 -charset UTF-8这一段复制到elipse的相应输入框中，如下图：
扣子（Coze）搭建智能体完整实战指南 —— 从零基础入门到写小说及其他需求扩展开发
随着大语言模型进入应用爆发期，我们正在经历从“寻找提示词”向“构建智能体”的范式转移。扣子（Coze）作为字节跳动推出的一站式AI智能体开发与运营平台，极大地降低了AI应用开发的门槛，让非技术人员也能快速搭建具备感知、决策、行动能力的智能体。 本文将手把手带你从零开始，在扣子平台上搭建一个功能完备的**小说创作智能体**，并基于此展示如何将同一套架构扩展到其他需求场景。无论你是写作爱好者、内容创作者，还是希望用AI赋能日常工作的职场人士，这套完整的技术方案都将帮助你快速上手。
解决 java “错误：编码GBK 的不可映射字符”
public class HelloWorldwww{ public static void main(String args[]){ int num ; // 声明一个整型变量num num = 3 ; // 将整型变量赋值为3 // 输出字符串，这里用"+" 号连接变量
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")
Devexpress16.2.6破解工具
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解决用MyEclipse导出javadoc文件时出现的（编码 GBK 的不可映射字符）问题
当项目为utf-8时，若到处javadoc会报编码 GBK 的不可映射字符cuo
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
MyEclipse生成javadoc时出错：编码GBK的不可映射字符
今天需要把注释生成JAVA文档，第一次生成文档，还真碰到壁了。错误如下图： 从图中明显知道，是编码问题，于是仔细看了看导出过程，发现在导出的时候没有指定字符编码，解决方法如下：在下图步骤时添加指定字符编码： -encoding UTF-8 -charset UTF-8
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
错误: 编码GBK的不可映射字符
如果java程序里面有中文字符，直接在命令行里用javac命令运行时会显示 错误: 编码GBK的不可映射字符，+一大堆乱码： 解决方法：javac -encoding utf-8 java程序名，比如： javac -encoding utf-8 LibraryTest.java ...
使用Maven编译项目遇到——“maven编码gbk的不可映射字符”解决办法
一、问题描述 今天在MyEclipse中使用Maven编译项目源代码时，结果如下了如下的错误 百思不得其解啊，java源代码在MyEclipse中显示是没有任何错误的，可是执行"maven install"命令编译项目时就会出现上述的错误，导致项目编译失败。这个问题还是第一次遇到，还好在这里http://capslk.iteye.com/blog/1419958看到了解决问题的办法。
MyEclipse生成javadoc时出错：编码GBK的不可映射字符"解决办法
转自：http://heweina2007.iteye.com/blog/1561387 今天生成java doc文档时，出现了如下所示的错误： 正在装入软件包 com.wisdom.test 的源文件...F:\workspace\StringUtils\src\com\wisdom\test\StringUtilsTest.java:11: 编码 GBK 的不可映射字符 * 鍔熻兘璇存槑: ...
解决Android Studio Gradle 错误 编码GBK的不可映射字符
今天刚学习Android Studio这个IDE来写代码，然后在代码中加了中文注释导致无法编译： 提示错误：“ Gradle: 错误: 编码 GBK 的不可映射字符”。 经过查资料发现以下方法可成功解决，故此记录。 解决方法： 在项目下的build.gradle下添加以下代码即可解决 tasks.withType(Compile) { options.encoding =
解决eclipse导出javadoc时的“错误: 编码GBK的不可映射字符”问题
本人实力微薄，不对之处，敬请指出，不喜勿喷
Java学习：解决——错误: 编码GBK的不可映射字符
在使用cmd的javac命令编译java文件时，出现报错： 原因是java源文件中出现了中文注释，并且源文件保存为UTF-8，即源文件的编码格式为UTF-8。 解决办法： ①执行javac命令时指明编码格式 使用：javac -encoding UTF-8 Test.java可编译成功 ②修改源文件的编码格式 把源文件保存为ANSI格式（使用另存为，然后选择编码），然后再编译，可通过。 ...
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