昨天犯了一个简单的错误,代价是四个小时

最新推荐文章于 2025-07-24 19:56:12 发布
最新推荐文章于 2025-07-24 19:56:12 发布 · 134 阅读 · 0
文章标签：

#Oracle

这几天不知怎么了,好像很不在状态,虽然老板没给自己太大压力,但觉得自己效率真的很低，经常犯一些低级失误，在用java程序调用oracle函数时
CallableStatement cs;
cs = connection.prepareCall(" {? = call myfunc}");
在prepareCall(String arg) 方法的调用里多了一个空格，程序无法识别函数，让我花了四个小时才找到这个错误

希望以后少犯点这样的错误
【软考高项】【简答专题】- 2 - 必须知道的 159 个点
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
03-04 1428
1、管理评审是评审管理主线、技术评审是评审技术主线 2、看到题目的定性、注意正确的原话是不是定量 3、评估需要第三方4、写论文的时候，投资必须写，写数字，单位不要用W 表示，要写“万” 5、监控工作的办公设备肯定有计划和绩效、输出肯定有变更和更新6、实验设计是一种统计方法，用来找到最佳比例、方案的。7、看到风险，就选螺旋。 8、看到冗余，就选减轻。 9、某项目经理刚刚完成了项目的风险应对计划,他下一步该做什么?因为风险应对计划会增加工作,所以要在 WBS上增加任务。对此题目，如果选项只有风险控制，那就选风险
算法打败文盲，我用向量数据库与RAG，做了个“鲁迅没说过”
ZILLIZ
10-29 894
鲁迅说，“世上本没有路，走的人多了，也便成了路。”。鲁迅说，“我家墙外有两株树，一株是枣树，还有一株也是枣树。”鲁迅还说，“猛兽总是独行，牛羊才成群结对。”网络上流传着鲁迅说过的各种名言，我们不禁怀疑，鲁迅到底说没说？原文是什么样的，出处又是哪里？想回答这个问题，最好的办法就是搜索原文。但是，使用传统搜索方式，错了一个字可能就搜索不到，不如试试语义搜索吧。我们可以把鲁迅作品集向量化，储存到向量数据...
一个投资家的20年
陈坚泓的博客
08-18 1295
[toc] 一个投资家的20年（2012年6月～2012年10月）作者按：2007年4月我应《钱经》杂志之邀，每月写一期专栏，内容包涵投资理念的文字与100万元起步的模拟实盘投资组合，以期验证，股票投资是否能成为普通人实现财务自由的可行之道。不料与2008年全球金融危机撞个满怀。这里记录的所有故事，是一部关于忍耐和等待的连续剧……
一个普通专科生，拿什么拯救你的未来？(精简版)
热门推荐
小Du猿的博客
03-09 47万+
一个普通专科生，拿什么拯救你的未来？(精简版) 总有人要赢，为什么不能是我！————— 科比-布莱恩特 原文地址：www.dushunchang.top 此文为小Du博客原创出品 转载，复制请注明原文出处 近来看到一则知乎头条，看完时已潸然泪下。附上原文链接戳这：传送门 前言：我的故事由你来倾听，做最好的自己。2021年1月26日，今天是科比布莱恩特逝世一周年，我犹豫了很久，决定以自言的方式缅怀我的老大。 大家好，我是一名普通的专科生，来自云南大理，大家都叫喜欢叫我小Du。可能很多人看到我的博客...
一个提升英文单词拼写检测性能 1000 倍的算法？
12-08 1041
最常见的，为此目的所允许的编辑操作是： (i) 在字符串中插入一个字符；SymSpell 算法是常数时间（O(1) 时间），即独立于字典大小（但取决于平均术语长度和最大编辑距离），因为我们的索引基于具有平均搜索时间复杂度的哈希表 的 O(1)。将预计算应用于 Norvig 的方法是不可行的，因为预计算所有可能的删除 + 转置 + 替换 + 插入所有术语的候选将导致巨大的时间和空间消耗。通过将正确的字典术语转换为错误的字符串，并将错误的输入术语转换为正确的字符串，我们可以将两者结合起来并在中间相遇。
服务器宕机的两个小时里发生了什么？
chajinglong的专栏
11-22 897
《小雪》 唐·戴叔伦 花雪随风不厌看，更多还肯失林峦。 愁人正在书窗下，一片飞来一片寒。* 纪述昨天服务宕机的点点滴滴，以及面对问题该如何解决？为什么会发生？以及如何避免错误？ 阳光明媚的午后，午睡之后，慢慢的伸展懒腰，一切都是那么洋溢自得，又开开心心开启了下午的工作，本来像今天阳光一样温暖这冬天的寒冷，忽如一夜东风来，千树万树花未开，跑了五六个小时的服...
分析200个项目：这9条审查准则是成功关键
最新发布
AI开发架构师
07-24 399
又一个项目延期了”、“这个功能上线后bug层出不穷”、“客户对交付成果完全不满意”…… 作为技术人，这些声音是否似曾相识？据权威机构统计，全球范围内，高达65%的项目未能按时、按预算交付，或未能达到预期目标。这背后，固然有市场变化、技术挑战等客观因素，但更多时候，是我们在项目启动前、进行中缺乏有效的“体检”和“校准”。项目审查，这个在很多团队中或流于形式、或被忽视的环节，恰恰是决定项目成败的关键“安全阀”和“导航仪”。缺乏系统、全面的审查，项目就像在迷雾中航行，随时可能触礁。
王兴191条思考：一个顶级创始人的修炼与洞察
weixin_45727359的博客
01-08 1340
01关于创业01.最一流的创业路径，注定前无古人后无来者。02.创业不能蛮干，要等「大势至」。03.在不同行业的创业里，资本可能是催化剂、助燃剂、或主力燃料。04.创业公司的一个基本特征，...
【吐血整理】用java编写一个登陆界面
m0_57066201的博客
07-09 177
结构化数据、非结构化数据与半结构化数据 文章的开始，聊一下结构化数据、非结构化数据与半结构化数据，因为数据特点的不同，将在技术上直接影响存储引擎的选型。 首先是结构化数据，根据定义结构化数据指的是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格遵循数据格式与长度规范，也称作为行数据，特点为：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。例如： 因此关系型数据库完美契合结构化数据的特点，关系型数据库也是关系型数据最主要的存储与管理引擎。 非结构化数据，指的是数据结构不规则或不完整，没有任何预
用C语言写一个查单词的小demo
m0_47068593的博客
07-03 5万+
用C语言写一个查单词的小demo #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> int main(int argc, const char *argv[]) { // 用只读的方式打开我们的单词库 FILE *fp = fopen("dict.txt","r"); if (NULL == fp){ perror("fopen"); return -1
论开学第四个月干了点啥
weixin_30340745的博客
12-10 854
12.10 难得没有翘掉周一早上的课(捂脸) 把信概文章瞎改完了.下午思修课订购了形式语言与自动机的课本,然后去水木书屋买了大物英的二手课本. 下午晚上效率还是比较低.... lrd我求求您了,努努力学习啊,别再刷各种无聊的网站了.碎片化信息没有什么好看的. 12.11 上午迷迷糊糊. 下午把思修800字糊弄完了. 然后写写离散.zzzz. 下午又翻了翻观察者网的文章. 感觉我现在真的是太喜欢放松...
SAP License：一个资深SAP顾问的2021年项目总结
SAP权限管控|SAP用户权限管理|SAP权限合规检查|SAP全日志管理
10-10 430
当踏上返沪高铁之时，萦绕在我心里的那句话是：下次再来这个城市，就不知是什么时候了。 过去的几个月，记不清多少次地往返于上海和Z市之间，永远的「滴滴+高铁+滴滴」组合，闭着眼睛也能回忆起这条高铁线上每个小站的名字，也让我的滴滴账户始终保持在「焕金会员」的状态。 Z市，一个滨海四线小城，普通得就像祖国1.8万公里海岸线上的任何一个其他城市，这里有开海之后新鲜的海货，这里有满街乱窜的电瓶车，这里有新建的玻璃外观大楼，这里有碎砖满地的拆迁区。 项目亦无特别之处，一样的普普通通，扔进我密密麻麻写满了项目经验
【转载】100个思维模型（不一定都适用，各取所需）
我驾驶汽车从不是为了从A点到达B点，我喜欢去感受汽车，与之交流，与之融为一体。
01-09 1万+
世界上最有智慧的人是怎样理性思考的？他们在商业活动和个人生活中是如何做决策的？ 95岁的智慧老人查理·芒格的“多元思维模型”，相信大家都不陌生。他提倡要学习在所有学科中真正重要的理论，并在此基础上形成所谓的“普世智慧”，以此为利器去研究商业投资领域的重要问题。因为每个学科都是从一个独特的角度去切入了解这个世界，都是一个摸象的瞎子。要对世界有真实的了解，就必须掌握多个学科的核心思维方式。本文是对查理·芒格100个思维模型的重磅汇总，值得收藏起来反复研读、推敲精进。正文：对查理·芒格的100个思维模型的汇总是希
查理芒格推荐的100个思维模型
Mage25的博客
10-11 1万+
1.机会成本思维模型 机会成本是指为了某种东西而所要放弃另一些东西的最大价值；也可以理解为在面临多方案择一决策时，被舍弃的选项中的最高价值者是本次决策的机会成本；还指厂商把相同的生产要素投入到其他行业当中去可以获得的最高收益。 2.直觉思维模型 又称为直观，通常被描述为，一种不用经过太多思考过程，很快就能出现的直接想法、感觉、信念或者偏好。当我们有某种信仰，但是不确知它的原因时，通常会将它归于是一种直觉。认知科学认为这是因为生存的演化压力而产生的人类心智能力，让人类可以快速做出判断，采取行动，它通常与
C#类库封装：简化SDK调用实现多功能集成，构建地磅无人值守系统
07-24
内容概要：本文介绍了利用C#类库封装多个硬件设备的SDK接口，实现一系列复杂功能的一键式调用。具体功能包括身份证信息读取、人证识别、车牌识别（支持臻识和海康摄像头）、LED显示屏文字输出、称重数据读取、二维码扫描以及语音播报。所有功能均被封装为简单的API，极大降低了开发者的工作量和技术门槛。文中详细展示了各个功能的具体实现方式及其应用场景，如身份证读取、人证核验、车牌识别等，并最终将这些功能整合到一起，形成了一套完整的地磅称重无人值守系统解决方案。 适合人群：具有一定C#编程经验的技术人员，尤其是需要快速集成多种硬件设备SDK的应用开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效集成多种硬件设备SDK的项目，特别是那些涉及身份验证、车辆管理、物流仓储等领域的企业级应用。通过使用这些封装好的API，可以大大缩短开发周期，降低维护成本，提高系统的稳定性和易用性。 其他说明：虽然封装后的API极大地简化了开发流程，但对于一些特殊的业务需求，仍然可能需要深入研究底层SDK。此外，在实际部署过程中，还需考虑网络环境、硬件兼容性等因素的影响。
基于STM32F1的BLDC无刷直流电机与PMSM永磁同步电机源码解析：传感器与无传感器驱动详解
07-24
基于STM32F1的BLDC无刷直流电机和PMSM永磁同步电机的驱动实现方法，涵盖了有传感器和无传感两种驱动方式。对于BLDC电机，有传感器部分采用霍尔传感器进行六步换相，无传感部分则利用反电动势过零点检测实现换相。对于PMSM电机，有传感器部分包括霍尔传感器和编码器的方式，无传感部分则采用了滑模观测器进行矢量控制（FOC）。文中不仅提供了详细的代码片段，还分享了许多调试经验和技巧。 适合人群：具有一定嵌入式系统和电机控制基础知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和实现BLDC和PMSM电机驱动的开发者，帮助他们掌握不同传感器条件下的电机控制技术和优化方法。 其他说明：文章强调了实际调试过程中可能遇到的问题及其解决方案，如霍尔传感器的中断触发换相、反电动势过零点检测的采样时机、滑模观测器的参数调整以及编码器的ABZ解码等。
基于Java的跨平台图像处理软件ImageJ：多功能图像编辑与分析工具
07-24
内容概要：本文介绍了基于Java的图像处理软件ImageJ，详细阐述了它的跨平台特性、多线程处理能力及其丰富的图像处理功能。ImageJ由美国国立卫生研究院开发，能够在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS、Linux等。它支持多种图像格式，如TIFF、PNG、GIF、JPEG、BMP、DICOM、FITS等，并提供图像栈功能，允许多个图像在同一窗口中进行并行处理。此外，ImageJ还提供了诸如缩放、旋转、扭曲、平滑处理等基本操作，以及区域和像素统计、间距、角度计算等高级功能。这些特性使ImageJ成为科研、医学、生物等多个领域的理想选择。 适合人群：需要进行图像处理的专业人士，如科研人员、医生、生物学家，以及对图像处理感兴趣的普通用户。 使用场景及目标：适用于需要高效处理大量图像数据的场合，特别是在科研、医学、生物学等领域。用户可以通过ImageJ进行图像的编辑、分析、处理和保存，提高工作效率。 其他说明：ImageJ不仅功能强大，而且操作简单，用户无需安装额外的运行环境即可直接使用。其基于Java的开发方式确保了不同操作系统之间的兼容性和一致性。
MATLAB语音识别系统：基于GUI的数字0-9识别及深度学习模型应用 · GUI v1.2
07-24
内容概要：本文介绍了一款基于MATLAB的语音识别系统，主要功能是识别数字0到9。该系统采用图形用户界面（GUI），方便用户操作，并配有详尽的代码注释和开发报告。文中详细描述了系统的各个组成部分，包括音频采集、信号处理、特征提取、模型训练和预测等关键环节。此外，还讨论了MATLAB在此项目中的优势及其面临的挑战，如提高识别率和处理背景噪音等问题。最后，通过对各模块的工作原理和技术细节的总结，为未来的研究和发展提供了宝贵的参考资料。 适合人群：对语音识别技术和MATLAB感兴趣的初学者、学生或研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解语音识别技术原理的人群，特别是希望通过实际案例掌握MATLAB编程技巧的学习者。目标是在实践中学习如何构建简单的语音识别应用程序。 其他说明：该程序需要MATLAB 2019b及以上版本才能正常运行，建议使用者确保软件环境符合要求。
c语言通讯录管理系统源码.zip
07-24
C语言项目源码
写一个简单的逻辑回归，代价函数等的代码
10-19
逻辑回归是一种广泛用于分类任务的线性模型，它预测的是一个事件发生的概率而非类别标签。在Python中，我们可以使用sklearn库中的LogisticRegression来创建一个基础的逻辑回归模型。这里是一个简单的例子： ```python # 导入所需的库 from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np # 假设我们有一个数据集 X (特征) 和 y (目标变量) X = np.random.rand(100, 5) # 100个样本，每个样本有5个特征 y = np.random.randint(2, size=100) # 二分类问题，目标变量取值0或1 # 创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression() # 拟合模型 model.fit(X, y) # 成本函数（损失函数），通常使用交叉熵作为逻辑回归的代价函数，但是sklearn默认已经处理了这个过程，我们在训练过程中不需要直接计算 # 对于sklearn，代价函数通常称为"负对数似然损失"（negative log likelihood loss） # cost = -np.mean(y * model.predict_log_proba(X)[:, 1]) + np.logaddexp(0, -model.predict_log_proba(X))) # 预测新数据 predictions = model.predict(X_new) # 评估性能 accuracy = model.score(X, y) ``` 在这个例子中，`fit()`方法会自动优化模型参数以最小化交叉熵损失。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值