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原创 tomcat Server 连接服务器 进展

这意味着你正在64位的操作系统上运行32位的Tomcat。你需要下载并安装64位的Tomcat版本以匹配你的操作系统。由于机房的环境变更,所接触的问题也不一样!版本错误,替换tomcat版本后继续操作。

2025-04-23 11:58:53 330

原创 无法启动Tomcat Server,该如何处理?(未解决)

又出现新的错误:java: 无法访问org.springframework.boot.SpringApplication 错误的类文件: /C:/Users/Administrator/Desktop/javaee/repository/org/springframework/boot/spring-boot/3.1.5/spring-boot-3.1.5.jar!/org/springframework/boot/SpringApplication.class 类文件具有错误的版本 61.0,

2025-04-23 09:58:01 755

原创 Docker的基本概念和一些运用场景

Docker 是一种开源的容器化平台,可以帮助开发人员更加高效地打包、发布和运行应用程序。总的来说,Docker 的基本概念和优势使其成为现代应用程序开发中不可或缺的工具,能够提高开发团队的生产力和应用程序的可靠。

2025-04-22 15:24:49 348

原创 电影评论与情感分析系统

电影评论与情感分析系统。

2025-04-22 09:51:05 526

原创 JavaEE-0416

今天修复了一个查询数据时数据显示哈希码:搜索检阅后得到显示该格式的原因:在 Java 编程中,默认情况下,对象的 方法会返回类似于 的字符串。这是由于默认实现返回的是类名加上哈希码的结果。为了使输出更加友好和易于理解,通常需要重写 方法。于是,便在score类中写入tostring方法:跳转到scoreTest文件内运行单元测试结果如下:问题解决!!!

2025-04-16 09:51:55 316

原创 通过使用LSTM的深度学习方法创建自动写诗模型-0408

第二步则是开始搭建长短期记忆网络,这里用到Keras函数库来搭建LSTM网络模型。准备或获取足够多的数据集。数据获取得越多,诗自动生成的多样性就越多。今天来尝试着做一个简易的自动生成诗歌的程序!以上设置准备完成,设置定输出维度,激活函数。准备模型训练,生成对应的LSTM模型。用训练好的模型,自动生成各种诗句。将运用到LSTM的深度学习方法。

2025-04-08 10:00:47 213

原创 JavaEE-0403学习记录

【代码】JavaEE-0403学习记录。

2025-04-03 11:56:48 367

原创 JavaEE连接数据库对遇到的报错处理和项目优化的插件安装

然而在启动数据库时发现数据库服务已经建立的情况,就需要在电脑的服务管理中心将对应的数据库服务停止,在打开cmd进行上述操作。这里由于我的端口号为3306,却使用了3305,数据不匹配,所以出现报错。通过导入预先设定的my.ini文件,使用数据库指令来对其进行指定操作。可以下载mybatisx插件来对项目进行更好的优化和简化一些操作。数据库连接完成后,进入到idea工具界面,打开项目文件。Javaee的数据库连接及相关更新指令。在设置中心导入项目所用到的依赖。

2025-04-03 11:21:41 426

原创 如何重置 MySQL root 用户的登录密码?

【代码】如何重置 MySQL root 用户的登录密码?

2025-03-13 11:25:38 765

原创 在 Java 中使用 `if` 语句实现双重判定

`testFirstConditionFailed`| 9, 4 | "Condition Not Met" | 验证第一个条件不满足 || `testSecondConditionFailed`| 11, 6 | "Condition Not Met" | 验证第二个条件不满足 |1. **条件组合**:`&&` 和 `||` 的短路特性。- **逻辑与 `&&`**:两个条件同时满足时触发。- **逻辑或 `||`**:任意一个条件满足时触发。

2025-02-21 20:18:22 581

原创 关于Linux创建用户、组、项目及角色的基本展示

对组、项目、角色的修改方式也相同。

2024-12-27 09:49:52 232

原创 人工智能-深度学习情感分析应用实战

【代码】人工智能-深度学习情感分析应用实战。

2024-12-20 21:21:37 428

原创 人工智能-深度学习图像分类应用实现项目实现-源码及结果

【代码】test11。

2024-12-20 21:00:48 134

原创 pycharm报错

使用支持减号字符的其他中文字体,例如 Microsoft YaHei 或 STHeiti。用户警告:字体 SimHei 中缺少字形 8722 (N{MINUS SIGN})。使用 SimHei 和 DejaVu Sans 的组合,以确保所有字符都能正确显示。将 SimHei 更换为 Microsoft YaHei。使用 SimHei 和 DejaVu Sans 的组合。表明 SimHei 字体中缺少减号字符。

2024-12-08 23:45:38 1925

原创 pycharm集成环境中关于安装sklearn库报错问题分析及解决

正在使用缓存的 sklearn-0.0.post12.tar.gz (2.6 kB)PyPI 上的 'sklearn' 包已被弃用,请使用 'scikit-learn'而不是 'sklearn' 来执行 pip 命令。× 获取构建轮子的需求未成功运行。正在安装构建依赖项... 完成。获取构建轮子的需求... 出错。错误:子进程退出并出现错误。╰─> [15 行输出]收集 sklearn。

2024-12-07 17:53:36 1455

原创 鸿蒙应用简单计算器代码及演示

【代码】鸿蒙os简单计算器代码及演示。

2024-12-06 17:16:52 530

原创 openstack --user

object setuser listuser setuser show

2024-11-28 15:29:38 649

原创 EOL while scanning string literal错误处理

错误 "EOL while scanning string literal" 通常出现在 Python 或其他需要明确字符串边界的编程语言中。这个错误表明 Python 解释器在扫描一个字符串字面量时遇到了意外的行尾(End Of Line, EOL),这通常是因为字符串的引号没有正确闭合。'''"""

2024-07-31 21:13:27 4081

原创 文本类人工智能项目-情感分析

【代码】文本类人工智能项目-情感分析。

2024-07-31 21:03:40 487

原创 交叉验证错误处理

【代码】交叉验证错误处理。

2024-07-31 10:02:11 309

原创 12334156

2024-07-30 16:14:24 474

原创 k近邻算法的应用实施

【代码】k近邻算法的应用实施。

2024-07-26 17:58:29 228

原创 项目7:对话情感倾向分析

【代码】项目7:对话情感倾向分析。

2024-07-26 15:37:10 1940

原创 鸢尾花逻辑回归分类项目实施

本项目最后一步需要用图形表示模型的分类效果,而数据集中有四个特征,维度较高,难以直接用图形表示。因此在特征提取中提取花瓣长度和花瓣宽度这两个特征作为训练模型的特征属性。

2024-07-25 21:48:40 659

原创 Call ‘fit‘ with appropriate arguments before using this estimator.

应该返回一个包含四个元素的元组,分别是训练数据、训练标签、测试数据和测试标签。你需要正确地解包这个元组。时没有正确分割数据,导致。

2024-07-25 21:32:05 1341

原创 文本数据加载及存储

【代码】文本数据加载及存储。

2024-07-24 21:17:00 117

原创 图像数据加载及存储

【代码】图像数据加载及存储。

2024-07-24 21:01:03 241

原创 机器学习项目二实训作业

注意:由于笔者的系统内没有题目所要求的字体,所以简化为用英文替代。

2024-07-24 09:45:09 442

原创 使用逻辑回归进行分类

线性回归的直线是尽可能的你拟合自变量的分布,使得训练集中的所有样本点到直线的距离尽可能短。由于阶跃函数呈现为不连续的函数,无法对其进行求导,在求线性回归参数的时候,经常需要通过。把线性回归模型输出的连续值进行离散化,即将线性回归模型改造成相应的线性分类模型。设置若干阈值,将回归模型输出的连续值分割为不同的分区,每个区间表示一个类别。激活函数就是对连续值的离散化的一种函数。分类问题:相反地,模型的预测值是不连续的离散值,就是分类问题。回归问题:如果模型的预测值是连续的数值,就是回归问题。

2024-07-24 09:10:23 412

原创 机器学习模型训练

print(np.shape(scores)) #显示数组的形状。

2024-07-23 16:10:02 209

原创 训练线性回归模型及预测——学习存档

In[4]:# In[5]:# In[7]:# In[8]:# In[10]:# In[11]:# In[12]:# In[13]:# In[14]:# In[15]:# In[16]:# In[19]:# In[20]:

2024-07-23 15:23:35 374

原创 关于数据清洗的缺失值处理

'成绩':[90.0,80.0,80.0,np.nan,60.0]})print(df['成绩'].fillna(df['成绩'].mean(),inplace=True))'姓名':['小明','小华','小红','小红','小李'],df = pd.DataFrame({'学号':[1,2,3,4,5],但由于笔者时间限制,至于第三个为何没显示,还需要研究,下次补充!

2024-07-23 09:58:57 382

原创 E:\>python test1.pyTraceback (most recent call last): File “E:\test1.py“, line 33, in <module>

如果你的图像是经过一系列处理步骤得到的(如裁剪、旋转、缩放等),请确保这些步骤没有导致图像数据为空。在每个处理步骤后,打印图像的形状和类型,以确认数据是否仍然有效。print(f"Error: 图像文件 {filename} 无法加载,请检查文件路径和文件名是否正确。filename = 'E:/path/to/your/image.jpg' # 确保这是正确的文件路径。在你的代码中添加异常处理逻辑,以便在发生错误时能够捕获并处理它们。等)或空格,请确保它们被正确处理(例如,使用双反斜杠。

2024-07-12 17:59:42 1183 1

原创 python安装opencv出现错误

yield。

2024-07-12 17:50:42 571 2

【生物信息识别】基于SVM的情感与压力状态分析:情感分类及压力水平可视化系统构建

内容概要:本文档展示了三个任务,分别使用不同的机器学习和数据处理技术对生物信息进行识别与分类。任务一利用支持向量机(SVM)模型对生物信号数据进行训练,评估了不同标签集下的唤醒度和愉悦度;任务二通过计算注意力指数并绘制趋势图来分析脑电波数据;任务三则结合标准缩放、SVM和支持向量嵌入(t-SNE)方法,实现了对HRV数据的压力水平分类,并可视化了两类样本点的分布情况。; 适合人群:对生物信息学、机器学习感兴趣的科研工作者或学生,以及希望深入了解SVM、t-SNE等算法应用的人士。; 使用场景及目标:①学习如何运用Python中的sklearn库构建和评估SVM模型;②掌握使用matplotlib库进行数据可视化的技巧;③理解生物信息数据预处理流程,如加载、转换和标准化;④探索不同特征组合对于压力检测的效果。; 阅读建议:由于文中涉及较多代码片段,建议读者具备一定的编程基础,特别是熟悉Python语言及其常用库。同时,在阅读过程中可以尝试复现相关实验,以便更好地理解各步骤的意义和作用。

2025-04-09

Javaee11全额群翁项目.zip

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2025-04-09

项目实践开发资源合集javaee.zip

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2025-04-09

mybatis以及spring框架的项目实例

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2025-04-09

人工智能导论三个小任务0407.rar

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2025-04-02

计算机应用工程4班-07-李长文-人工智能赋能健康管理:从个性化预测到智能干预的应用进展.doc

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2025-03-25

第03章 SpringCloud微服务应用开发.ppt

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2025-03-21

springboot-第二章教学案例-3 .11

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2025-03-11

【基于仓颉编程语言的实践课程设计】实验教学案例赛项

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2025-03-14

人工智能导论第三方库的安装指令

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2025-03-12

计应4班-李长文-07-人工智能期末考试试卷B.doc

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2024-12-26

111人工智能代码.zip

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2024-12-20

人工智能学习资源及源码.zip

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2024-12-20

实训项目教师传原始代码

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2024-12-06

练习项目-关于如何深入理解openstack计算服务所作的总结

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2024-12-06

鸿蒙组件与布局的使用1111

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2024-11-29

openstack-openstack认证服务-练习

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2024-11-29

基于项目描述与知识准备内容的学习

基于项目描述与知识准备内容的学习

2024-08-01

Java技术基于Spring Boot的网上招聘求职系统:大学生就业招聘信息管理与操作手册

内容概要:本文档是基于Java技术的网上招聘求职系统操作手册,详细介绍了该系统的开发背景、架构设计、功能模块及其使用方法。系统旨在解决大学生就业难的问题,通过信息化手段提高招聘效率。该系统采用Spring Boot框架作为后端开发技术,前端使用Vue框架,数据库选用MySQL,确保了系统的稳定性和高效性。系统分为管理员、企业和用户三大角色,各自拥有不同的操作权限和功能模块,如登录、个人中心管理、求职/招聘信息管理、岗位申请管理、在线留言管理和邀请面试管理等。此外,文档还提供了各角色的具体操作指南,确保用户能够快速上手并充分利用系统功能。 适合人群:适用于高校毕业生、企业招聘负责人以及系统管理员等相关人员。 使用场景及目标:①帮助高校毕业生便捷地发布求职信息并申请心仪岗位;②协助企业高效筛选和管理求职者资料;③为系统管理员提供全面的操作指导,确保系统正常运行和维护。 其他说明:本系统不仅简化了招聘流程,提高了工作效率,还为未来的招聘求职系统发展提供了宝贵的数据支持。系统设计注重用户体验,界面友好、操作简便,同时具备良好的安全性和扩展性。

2025-06-06

IntelliJ IDEA 2021.1.1.zip

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2025-05-08

javaee0508.zip

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2025-05-08

bishe-tool-2026.zip

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2025-05-06

项目实训-若依专题.zip

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2025-05-06

模拟分布式单点登录.zip

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2025-04-25

Javaee-apache-tomcat-8.0.42.zip

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2025-04-24

4月22日OAuth2.0教学案例

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2025-04-22

4月22日基于Spring Cloud OAuth 2.0的安全机制.pptx

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2025-04-22

电影评论爬取与情感分析系统.zip

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2025-04-22

Java开发网站后端程序源码

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2025-04-17

Java项目0416 打撒撒阿达

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2025-04-16

第05章 Nacos配置管理.pptx

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2025-04-15

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2025-04-15

Java-springCloud微服务项目开发设计学习资源.zip

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2025-04-11

hmall-微服务后端.zip

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2025-04-11

Javaeedadadad

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2025-04-10

Javaee教程网址100000

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2025-04-10

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