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我也要
今天部署项目的时候出现了bean “××Service” available”的错误。尝试了很多方式排错，最后导师告诉我是打包部署项目的方式有问题。之前都没意识到打包部署方式的区别，这里来记录下war和war explode两种打包部署方式的区别。
W25N01GV SPI NAND Flash驱动开发避坑指南：详解2KB缓冲区机制与状态寄存器正确用法
本文深入解析W25N01GV SPI NAND Flash芯片的2KB缓冲区机制与状态寄存器正确用法，提供STM32 HAL和ESP-IDF项目的实战解决方案。涵盖双阶段操作原理、状态寄存器深度解析、时序控制优化及跨平台驱动设计要点，帮助开发者避免常见错误并提升存储性能。
详细说明idea中的war和war exploded的区别
如果你选择:war部署到idea中的tomcat，然后点击运行后，浏览器却没有弹出页面，那大概是启动失败了，仔细看idea启动tomcat时所加载的日志信息，大概有一个提示说找不到某某某.war包。那么你使用maven去clean后再重新package下，就可以看到项目的target文件下出现了.war包了，此时再运行就可以了。这模式是不会发布到tomcat的webapps文件夹下的，而是告诉tomcat，这个要发布的文件夹在哪里，让tomcat去运行它，如下图。
嵌入式SD/TF卡通用协议-SDIO协议
为了驱动SD卡，首先的第一步就是观察SD卡引脚接线情况，通常我们在画原理图时，都是使用的SD卡卡槽与MCU进行接线。SD卡可以使用SDIO协议和SPI协议进行通信，这里我们主要介绍SDIO协议。下图中的TF卡只是容量小一点的SD卡。以F1C100S为例，接线图如下所示：我们发现上图中的TF卡使用的协议为SDIO协议，主要有4根数据线，1根命令线，1根时钟线组合而成。为了驱动这个SD/TF卡我们就需要去了解SDIO协议的时序。
idea使用war以及war exploded的区别
war：先打包成war包，再把该war包部署到服务器上 war exploded：直接把文件夹、class文件等等移到Tomcat上进行部署。因此这种方式支持热部署，一般在开发的时候都是使用这种模式。 war exploded模式： 1、new Project然后创建web application项目 2、填写项目名称 3、在WEB-INF文件夹下新建两个目录lib、classes。...
uniapp 基于单选框多选框实现上拉触底多选/单选、回显
showPickerCheckbox弹层显示 label和value 类似下拉框的label和value一个意思 键和值。结果:可以传接口(接口只能post请求) 可以搜索 下面是结果图片展示 单选多选都可以。fieldValue回显传的值 传的是字符串 数组的话[1,2]转为1,2格式传入。mode是控制的单选还是多选 true为多选默认值 其余参数 单选多选一样。fieldName字段名 确定后会返回该字段名 根据字段名找对应的传入值。问题:在uniapp上 实现分页多选的操作。下面是组件的完整代码。
TI AWR1642实战指南：CCS调试mmWave Demo Visualizer全流程解析
本文详细解析了TI AWR1642开发板的CCS调试流程，重点介绍了mmWave Demo Visualizer的使用方法。从环境准备、版本确认到bin文件烧录、CCS工程配置，再到调试启动与结果验证，提供了全流程的实战指南，帮助开发者快速掌握AWR1642的调试技巧，避免常见错误。
idea----部署web项目的时候，Artifact中war和war exploded的区别以及war exploded形式tomcat启动失败的解决方法
文章目录一、Jdeis概述1、Artifact介绍2、 图片展示 一、Jdeis概述 1、Artifact介绍 在刚刚整这个web开发的时候，在配置tomcat的时候，我也是很好奇，这个东西是什么，其实Artifact 是maven中的一个概念，表示某个module要如何打包。一个web项目中有多个模块，不懂的就先当这个module是个web项目即可。 例如war、war exploded、jar、ear等这些打包形式；一个module有了 Artifacts 就可以部署到应用服务器中了！ 2、 图
Unity雷达图效果实现
unity雷达图源码
war和war exploded
开发调试时建议选择war exploded包进行部署，正式上线时选择war包部署。
QT5.12.1报错：1. clang++:error: :fatal error andriod Input/output error
QT5.12.1报错：1. clang++:error: :fatal error andriod Input/output error 解决方式： 1.qt程序不要放在共享目录下编译，直接拷贝到ubuntu系统中编译 2.修改/home/xt/Qt5.12.1/5.12.1/android_armv7/mkspecs/android-clang中 #QMAKE_LINK = QMAKECXXQMAKE_CXX QMAKECXXQMAKE_CFLAGS -Wl,–exclude-libs,libgc
医学图像处理实战：利用OpenSlide解析病理SVS切片的完整解决方案
本文介绍了使用openslide处理病理SVS切片的完整流程，从基础安装到科研应用。主要内容包括：1）SVS切片特点及openslide工具简介；2）环境配置与软件安装；3）基础操作：读取切片、查看信息、可视化不同层级图像；4）进阶操作：坐标裁剪与批量处理；5）科研方向拓展：结合AI模型进行病理分割分类、量化分析及可视化报告。教程提供了完整的代码示例，帮助毕业设计学生快速掌握病理图像分析的核心技能。
Tomcat部署时war和war exploded区别
一、war和war exploded的区别 在使用IDEA开发项目的时候，部署Tomcat的时候通常会出现下边的情况： 是选择war还是war exploded 这里首先看一下他们两个的区别： war模式：将WEB工程以包的形式上传到服务器 ； war exploded模式：将WEB工程以当前文件夹的位置关系上传到服务器； （1）war模式这种可以称之为是发布模式，看名字也知道，这是先打成war包，再发布； （2）war exploded模式是直接把文件夹、jsp页面 、classes等等移到Tomc
【原创】下载RealEstate10K数据集原始视频的方法
目前互联网上能搜到下载RealEstate10K数据集原始视频的方法都已经不能用了，这篇博客介绍一种目前可用的下载RealEstate10K数据集原始视频的方法，并给出自动化的脚本代码。
idea 打war包_Tomcat部署时war和war exploded区别以及平时踩得坑
一、war和war exploded的区别在使用IDEA开发项目的时候，部署Tomcat的时候通常会出现下边的情况：是选择war还是war exploded 这里首先看一下他们两个的区别：war模式：将WEB工程以包的形式上传到服务器 ；war exploded模式：将WEB工程以当前文件夹的位置关系上传到服务器；(1)war模式这种可以称之为是发布模式，看名字也知道，这是先打成war包，再发布；...
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
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")
IDEA web工程部署包war和war exploded包的区别 和 Facets和Artifacts的设置
IDEA下创建web工程后在Project setting里设置Artifacts，点击加号，会生成当前项目对应的war 和 war explodedexploded的英文翻译是：爆破了的，被打破的。这里可以理解为是未被压缩的war包，这个包是用来本地发开环境使用的，使用这个 war exploded部署在tomcat中可以实现热部署。上图所示的红色加号处可以选择切换使用war 或者是war ex...
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。
IDEA中jar包war包和war exploded的区别(8/9)
初步认识：jar包就是将java项目中的classes文件和相关部署文件压缩成包 war包通常是将web完成的项目，包括前端资源、配置文件、部署信息文件等 war exploded：将web项目等资源与路径输出为映射 （待修改） ...
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
war包安装好后放在哪里idea_tomcat部署war和war exploded区别和intellij idea部署项目的位置...
tomcat部署war和war exploded区别和intellij idea部署项目的位置来自https://blog.youkuaiyun.com/u013041642/article/details/79475095http://www.seotest.cn/jishu/32877.html首先解释在intellj idea中target目录和out目录有什么区别：https://blog.csdn....
IDEA中war包与war exploded包的区别以及热部署时没有Update classes and resources
当遇到IDEA部署Tomcat的时候，发现“On Update Action”和“On frame deactivation”里面没有之前的“Update classes and resources”，只有“Hot Swap classes”。如图所示： 这是因为你在部署tomcat的时候Deployment选择了war包，而不是之前的war exploded包 那这两个包有什么区别呢？ war...
【IDEA】Tomcat部署时选择war或war exploded的区别及注意点
1、war和war exploded的区别 （1）首先、需要了解war和war exploded的区别： >> war包是自己打包生成的，如pom文件中<packaging>war</packaging>，则在项目build的构建的时候将打包成一个war包，默认是一个已经完成准备部署发布的项目包； >>war exploded包是IDEA在工...
war和war exploded的区别
war和war exploded的区别 war模式：将WEB工程以包的形式上传到服务器 ； war exploded模式：将WEB工程以当前文件夹的位置关系上传到服务器； （1）war模式这种可以称之为是发布模式，看名字也知道，这是先打成war包，再发布； （2）war exploded模式是直接把文件夹、jsp页面 、classes等等移到Tomcat 部署文件夹里面，进行加载部署。因此这种方式支持热部署，一般在开发的时候也是用这种方式。 （3）在平时开发的时候，使用热部署的话，应该对Tomcat进行相
war和war-exploded的区别
在使用idea开发项目的时候，部署Tomcat的时候通常会出现下边的情况： 是选择war还是war exploded这里首先看一下他们两个的区别： war模式：将web工程以war包的形式上传到服务器 war exploed模式：将web工程以当前文件夹的位置关系上传到服务器 war模式这种可以称之为是发布模式，看名字也知道，这是先打包war包，再发布； war explo...
【IDEA小技巧】Tomcat部署 war和war exploded的区别
war和war exploded的区别war和war exploded的区别用途区别地址区别war模式war exploded模式总结 war和war exploded的区别 要选择哪一个呢 用途区别 war模式：将WEB工程以包的形式上传到服务器 ； war exploded模式：将WEB工程以当前文件夹的位置关系上传到服务器； 1）war模式这种可以称之为是发布模式,就是先打成war包，再发布； 2）war exploded模式是直接把文件夹、jsp页面 、classes等等移到Tomcat 部署文件
Artifact中war和war exploded
1. 问题描述 在IDEA中,我们选择tomcat的部署项目时选择Artifact后,会看到有两个部署选项: 那么这两个选项的区别是什么呢? 2. 解析 例如:我们有此项目: 在maven构建项目时,会将web项目编译:并且放在target文件夹中: 如果选择war exploded (推荐) 那么就会使用上图中的webdemo文件夹作为tomcat使用的项目; 以我的项目为...
关于idea 生成war 包放入tomcat的路径访问问题
目录 1.打包成war 2. 关于war 和war exploded 3.在idea中使用tomcat启动 4.把war包放在指定的tomcat下启动 1.打包成war 点击右上角project structure或者左上角File-project structure打开project structure文件结构，选中atrifacts，点击+，选中web apllication a...
Tomcat部署时war和war exploded区别以及平时踩得坑
Tomcat部署时war和war exploded区别以及平时踩得坑
tomcat部署war和war exploded区别和intellij idea部署项目的位置
war： 这是先打成war包，再发布，正常的发布就是用的这种。工程target目录下会生成war包, 并且解压后的war包会被部署到tomcat的webapp 目录下。注意：如果application-context 设置为 /， tomcat目录下不会有解压后的war文件，只有指定文件目录，才会生成文件夹，这个文件夹作为项目的根目录war exploded ： 模式是直接把文件夹、jsp页面 、c
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