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我也要
严重 [RMI TCP Connection(3)-127.0.0.1] org.springframework.web.context.ContextLoader.initWebApplicationContext Context initialization failed
整合后出现这个Error，找了好久，开始以为是spring-context写错了，找了很久的错误也没有找到。然后拉到下面的couseBy, 发现这个错误：com.github.pagehelper.PageHelper cannot be cast to org.apache.ibatis.plugin.Interceptor。
经百度是因为pagehelper的版本过高，我用的是5的版本，但是mybatis的版本低，版本冲突。把pagehelper的版本换成4的，然后就没有这个报错了。
四足机器人如何用对抗运动先验(AMP)实现复杂地形行走？Unitree Go1实战解析
本文深入解析了四足机器人Unitree Go1如何通过对抗运动先验(AMP)算法实现复杂地形行走。AMP结合模仿学习与对抗训练，使机器人仅凭本体感知就能适应未知地形。文章详细介绍了AMP的核心架构、仿真训练工程实践以及在Unitree Go1上的部署优化方案，展示了其在极端地形下的卓越性能表现。
05-Mar-2020 21:58:13.090 严重 [RMI TCP Connection(3)-127.0.0.1] org.springframework.web.servlet.Framew
一.问题描述： 今天建ssm项目遇到一个问题 05-Mar-2020 21:58:13.090 严重 [RMI TCP Connection(3)-127.0.0.1] org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.initServletBean Context initialization failed org.springframew...
解决/usr/lib64/libstdc++.so.6和/lib64/libc.so.6版本过低问题
在CentOS7.0中编译好MySQL5.7.14之后，然后在CentOS6.5中初始化MySQL，执行：/usr/local/mysql/bin/mysqld --version出现如下问题：./bin/mysqld: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.15' not found (required by ./bin/mysqld)
严重 [RMI TCP Connection(3)-127.0.0.1] org.springframework.web.context.ContextLoader.initWebApplicatio
严重 [RMI TCP Connection(3)-127.0.0.1] org.springframework.web.context.ContextLoader.initWebApplicationContext Context initialization failed org.springframework.beans.factory.BeanInitializationException: Could not load properties; nested exception is java.io
dify1.3.1应用服务与数据服务分离，附件及插件包迁移至minio，实现离线部署，保证插件正常运行
dify1.3.1应用服务与数据服务分离，附件及插件包迁移至minio，实现离线部署，保证插件正常运行
Shell编程规范及变量
文章目录一.Shell脚本1.1Shell概述1.2Shell脚本 一.Shell脚本 1.1Shell概述 Shell是Linux系统中开机自动加载的一个特殊程序，它将用户输入的指令，转换成Linux内核可以识别的语言，从而让内核执行调用硬件。 Bash是Linux系统中默认使用shell的程序，它位于/bin/bash。 1.2Shell脚本 将需要执行的命令保存到一个文件中，按照顺序执行，它不需要编译，它是解释型的 ...
03-May-2023 16:18:54.555 严重 [RMI TCP Connection(3)-127.0.0.1] org.apache.catalina.session.StandardMa
03-May-2023 16:18:54.555 严重 [RMI TCP Connection(3)-127.0.0.1] org.apache.catalina.session.StandardManager.startInternal 从持久化存储加载会话发生异常 java.io.StreamCorruptedException: invalid type code: 00@TOC
机理模型与数据模型融合的方式
风电场的发电量受到多种因素的影响，包括但不限于风速、温度、空气密度等。尽管这些环境变量可以直接测量并用作模型输入，但它们与发电量之间的关系往往是复杂的非线性关系。通过引入基于物理定律计算出的理论发电量作为额外特征，可以为数据驱动模型提供更丰富的信息，从而提高预测精度。在这个案例中，我们将使用贝茨理论（Betz Limit）来计算风电场的理论发电量，并将其作为一个新的特征添加到数据集中。然后，我们使用增强后的数据集训练一个简单的神经网络模型来进行发电量预测。
RMI TCP CONNECTION 内存问题
记一次内存分配的排查 最近闲来无事，打开了公司的项目查看了一下内存分析工具（jvisualvm.exe），结果惊人的发现了以下的情景 后面的内存基本也是涨到峰值然后一次GC猛降下来，第一时间想的是不是程序哪个位置一直生成了垃圾对象（没有引用） 然后查看一下线程的内存分配情况 这个RMI TCP Connection的线程一直在以高速的字节分配运行中，足足86W字节/秒，这下一下子懵圈了，这个跟踪包名应该是JDK提供的，远程服务出BUG了？ 翻了各种资料，初步断定这个线程是内存分析工具在计算
汽车诊断服务（UDS——0x11服务解析）
ECU复位服务（0x11）详解：该服务支持硬件/钥匙开关/软件三种复位类型（0x01-0x03），复位前需发送肯定响应。请求格式为11+子功能，响应含51+子功能。典型应用需配合安全访问流程，测试时需监控CAN总线通信及DTC状态。复位后ECU将返回默认会话，期间不处理任何诊断请求。服务在编程会话且安全解锁后执行，硬复位会初始化存储数据。
ARM与PC共享文件方式【samba】移植与配置
方式推荐指数适用平台优点缺点⭐⭐⭐⭐⭐全平台 (Win/Mac/Linux)兼容性最强，操作像本地文件配置稍繁琐，协议开销略大NFS⭐⭐⭐⭐Linux/Mac (Win支持一般)速度极快，CPU占用低Windows配置复杂，权限管理较难SFTP (SSH)⭐⭐⭐⭐全平台 (需客户端)安全加密，无需额外配置服务需使用FileZilla/Xftp等专用软件物理U盘⭐⭐⭐全平台无需网络，速度取决于接口需要人工插拔，不适合自动化Syncthing⭐⭐⭐⭐全平台自动同步，支持远程。
idea报 Exception in thread "RMI TCP Connection(idle)" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
最近老是遇到这个问题： Exception in thread "RMI TCP Connection(idle)" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space，每次从SVN上边拉下来一个项目就会报这个错误，导致项目跑不起来，每次报错都要在网上搜一个vm配置，在这里记录一下，以后就不需要再去搜别人的了 错误： Exception in thread "RM
自己的搭建的slam机器人建图导航测试
1、前言 这里是对自己搭建的slam机器人建图导航的功能测试，原本并不想写这一篇的，因为每个小伙伴的需求都不一样，但是发现还是有同学有需求，于是就有了这一篇。本篇属于说明分享类文章，不涉及细节解释。按照步骤操作即可。 本次测试需要建图算法my_slam_gmapping、导航框架navigation、以及explore_lite功能包、mbot_teleop键盘控制功能包等。 环境：ubuntu mate 16.04 + ROS Kinetic 功能包下载：在公众号：小白学移动机器人，发送：建图导航测试，即
idea整合Gitee,添加项目详细步骤以及部分报错解决
一. idea整合gitee 1. 本地下载git安装 2. idea添加 gitee 插件 3.设置git启动目录 4.添加自己gitee账号, 需在gitee设置邮箱 idea整合 gitee 结束 二. 添加项目到gitee仓库 建议: 在添加项目之前先进行 gitee 用户密码的设置,具体步骤详见 “三.部分报错显示” 1.按图示顺序点击 此处图报红为 gitee 已有该仓库跟远程地址, 第一次添加不会出现以下情况 后续步骤与git,svn提交代码一致, 注意提交时选择 commitA
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
idea 整合ssm学习pagehelper时报错
idea 整合ssm学习pagehelper时报错： Caused by: org.springframework.core.NestedIOException: Failed to parse config resource: class path resource [mybatis-config.xml]; nested exception is org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error parsing SQL Mapper Configurat
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编辑器，maven项目spring整合mybatis测试时报错
idea编辑器，maven项目spring整合mybatis测试时报错 正常情况下通过浏览器地址传参去调接口，运行成功，通过测试类去调接口时就报了以下错， Mapped Statements collection does not contain value for 这个错误在网上找的解决办法，在这里都没有出现，传递的参数也检查过了，在数据库直接把传递的参数拿去执行insert操作，可以成功，请...
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
关于Idea中，整合Struts2和Spring过程中，在action的class属性中配置bean的id名报错问题。
关于Idea中，整合Struts2和Spring过程中，在action的class属性中配置bean的id名报错问题。 解决方法 （1）没有导入struts2-spring-plugin包，手动导入即可 （2）自己配置的spring配置文件applicationContext.xml没有与框架进行匹配 匹配成功的配置文件如图会有绿叶的标志。 匹配方法参考这里： https://blog.csdn...
关于IDEA启动报错问题小整合
IDEA启动问题
Idea实现springboot+vue项目整合
1.首先在Idea中分别创建一个vue项目一个springboot项目（前面文章说过），右键uve项目，新创建一个子项目，New->Module 2.选择Maven->Next 3.填写项目名称，选择Finish 这样就创建好了一个springboot项目 但是由于这样的springboot项目缺少组件，pom文件中缺少很多依赖，所以最好将我们之前创建好的springboot项目导入进来 4.删除springboot项目的src和pom.xml 5.将最初创建完成
关于idea中，整合Struts2和Spring过程中，在action的class属性中配置bean的id名报错问题。
关于Idea中，整合Struts2和Spring过程中，在action的class属性中配置bean的id名报错问题。 解决方法 （1）没有导入struts2-spring-plugin包，手动导入即可 （2）自己配置的spring配置文件applicationContext.xml没有与框架进行匹配 第一步 第二步 ...
IDEA使用SpringSecurity整合SSM，报错No WebApplicationContext found no ContextLoaderListener or
这是一个寻求帮助的帖子，不是解决问题的帖子(问题以解决！！！！！！！！！！) 在SSM中使用了SpringSecurity之后，启动tomcat弹出的页面就会出现报错，开发环境和报错信息如下： 开发的环境 : IDEA 错误提示：java.lang.IllegalStateException: No WebApplicationContext found: no ContextLoaderListener or DispatcherServlet registered 页面报错信息： 导入的依赖 <
idea整合maven报错
问题：项目出现Unable to import maven project: See logs for details 原因：maven和idea版本不兼容导致 方案：maven降版本，一直降到能使用为止
SpringBoot整合redis和elasticsearch导致IDEA启动报错：availableProcessors is already set to [4], rejecting [4]
记一次SpringBoot整合redis和elasticsearch的小坑。 springboot通过starter整合redis和elasticsearch导致IDEA启动程序报错： Caused by: java.lang.IllegalStateException: availableProcessors is already set to [4], rejecting [4] at io...
关于IDEA读取不到applicationContext.xml的问题
先具体说说问题 这几天在尝试Spring与Mybatis整合，使用的开发工具是 IntelliJ IDEA 代码是完全没有问题的，但是控制台报错一直报找不到 applicationContext.xml 文件，如下图： 期间翻了很多前辈的博客，几乎把所有方法试了一遍，始终没有解决问题，好在今晚重新把项目创建一遍才得以解决，所以分享下解决方法的思路。 了解问题所在 首先，我使用的方法是 Appli...
IDEA内整合Hudi报错
本次在IntelliJ中使用Flink-SQL 从Kafka 队列中读取数据保存到Hudi表。
SpringBoot 整合 ES，Idea控制台报错：indices are mandatory
类似的就检查在 ① 判断索引 ② 创建索引 ③ 删除索引 ④ 批量插入...等方法中创建对象的时候是否设置了索引名。这说明在创建Elasticsearch的请求时，
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