common-lang类的学习(二)

Apache -Common-lang包使用 ad commons: https://blog.youkuaiyun.com/f641385712/article/details/82468927 https://blog.youkuaiyun.com/f641385712/article/details/82469877 https://blog.youkuaiyun.com/u012240455/article/details/79014224 原... 阅读详情

接上一篇

 

五、对象工具类:

 

 

六、序列化工具类:

 

 

七、随机字符串类

 

 

八、类工具类

 

 

九、数值工具

 

 

单片机欠压保护、欠压复位的用法及作用 一. 前言 使用编程环境 :KEIL mdk4 单片机 : NRF24LE1   二. 分析 查询各开发芯片的数据手册,一般在电源管理或者复位设置章节中。以下NRF24LE1为例: Power supply supervisor(电源监控): 电源主管在开机时对系统进行初始化,对即将发生的情况提供预警当电源电压过低而不能安全运行时,系统处于复位状态。 电源管理框图如下:   ... 阅读详情

相关推荐

银河麒麟V10新特性解析:从安装到AI应用的全面指南

本文全面解析银河麒麟V10操作系统的新特性,从安装指南到AI应用开发,详细介绍了其智能调度引擎、神经网络加速和场景化AI工具集等核心功能。通过实战案例展示如何高效配置AI环境、优化性能,并解决常见问题,助力开发者在国产操作系统上实现高效AI开发与应用部署。

seed的博客 302

使用Guava报错NoSuchMethodError的解决方法

在使用Guava缓存的时候,系统报错: java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Objects.firstNonNull 错误原因就是找不到方法,我使用的是17.0版本的Guava,Google上找到解决办法。 参考网址:http://noobjuggler.blogspot.com/2013/01/javalangn

偶尔记一下 - mybatis.io 3万+

MagicDraw-需求图

MagicDraw学习笔记

木头征的博客 4135

hbase Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBu

今天启动hbase报错,停止hbase没有问题,但是启动的时候一直报错,以为zookeper挂了,结果发觉正常也没有其他错误就一个错误: java.lang.RuntimeException: Failed construction of Master: class org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster at org.apache.hadoop.hbas

不断挑战中!!! 1万+

这可是全网网工数通方向学习路线最完整,最详细的版本,没有之一

文章篇幅较长,耐心看完你一定有所收获。

最铁头的网工博客 2万+

《UE4游戏开发》之 《音效系统的实现》

音效系统需要负责管理什么事情: 1.1 确定声音控制的分类:如背景音乐、技能音效、界面音效、角色配音等,不同游戏对声音有不同的分类 1.2 控制每个分类的声音的开启与关闭,以及调节每个分类声音的大小 解决如何分类: 2.1 首先需要知道ue4为声音分类提供了什么:SoundClass通常需要一个根分类【SC_RPG_Master】,便于总体控制音效,以及指定引擎默认启动的音效 打开SoundClass资产【SC_RPG_Master】,对根控制的设置,将逐级传递并按比例进行设置,以此达到控制一类声音的目的.

qq_21919621的博客 2126

java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.util.concurrent.MoreExecutors

java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.util.concurrent.MoreExecutors

CHEN的技术积累 1万+

别再手动连线了!用Tessent IJTAG的SIB和TDR,5分钟搞定复杂芯片的DFT网络分区

本文探讨了如何利用Tessent IJTAG的SIB(Segment Insertion Bit)和TDR(Test Data Register)技术,高效解决复杂芯片DFT网络分区问题。通过智能化的扫描链管理和声明式定义,显著降低连接复杂度,提升测试覆盖率和良率,适用于超大规模SoC设计。

weixin_29251131的博客 300

weblogic 12c下使用hadoop时jar包冲突的两个问题的解决办法

1. 在使用hadoop时,出现jar包冲突,报错信息如下: Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.util.concurrent.MoreExecutors.sameThreadExecutor()Lcom/google/common/util/concurrent/ListeningExecutorService;

云枫的专栏 8095

【ZZULIOJ】郑州轻工业大学oj题解整合

写在前面 关于ZZULIOJ题解 学习编程,想要巩固无非就是刷题或者做项目,然后因为我大一开始是刷郑轻的题目,就想着自己整合一下自己写的题目。既是复习也是笔记吧。 题解(内有题目描述) 1000 整数a+b 1001 植树问题 1002 简单多项式求值 1003 两个整数的四则运算 1004 三位数的数位分离 1005 整数幂 1006 求等差数列的和 1007 鸡兔同笼 1008 美元和人民币 1009 求平均分 1010 求圆的周长和面积 1011 圆柱体表面积 1012 求绝对值 1013 求两点间

蒟蒻乱写的博客 29万+

高通平台开发系列讲解(USB篇)MBIM协议详解

📢本文主要介绍高通平台USB网卡MBIM协议。

内核笔记 5438

java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.collect.Sets.newConcurrentHashSet()异常解决思路

Spark集群下运行程序出现java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.collect.Sets.newConcurrentHashSet()Ljava/util/Set异常的解决思路

fengzheku的专栏 4万+

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

common-lang 常用的工具类使用示例

common-lang 常用的工具类使用示例 源代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1550463718640640.htm

springmvc_springdata的专栏 2213

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

JAVA利用apache的common-lang库转义HTML、SQL、Unicode

转义通常用在需要写入数据库的时候,经过转义可以避免很多潜在的问题,使系统更健壮。但是Java并没有自带相关类库。通常我们使用Apache开源的common-lang类库。 Apache common lang最新版下载地址:点击下载 import org.apache.commons.lang.StringEscapeUtils; public class StringEsc

从零开始 5003

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

Common-lang提供了8种基本类型包装类的可变状态

一、前言 1、数据的8种

xiaoyezi1001的专栏 957

java common-lang_common-lang3工具类-使用手册

apache的common包列表BeanUtilsCommons-BeanUtils 提供对 Java 反射和自省API的包装BetwixtBetwixt提供将 JavaBean 映射至 XML 文档,以及相反映射的服务.ChainChain 提供实现组织复杂的处理流程的“责任链模式”.CLICLI 提供针对命令行参数,选项,选项组,强制选项等的简单API.CodecCodec 包含一些通用的编码...

weixin_36221113的博客 1368

common-lang的StringUtils工具类说明

null 和 ""操作 判断是否Null 或者 “” System.out.println(StringUtils.isEmpty(null)); System.out.println(StringUtils.isNotEmpty(null)); 判断是否null 或者 “” 去空格 System.out.println(StringUtils.isBlank(" ")); Syste...

一只没有脚的鸟 1540

apache-common-lang3之mutable包

apache-common-lang3中org.apache.commons.lang3.mutable包下的类是干什么用的?MutableInt跟Integer什么区别?跟AtomicInteger什么区别?这里说下我的理解,如有不对的地方,还请不吝赐教。 简要概括 org.apache.commons.lang3.mutable包对Java基本类型和String提供了一些简单的可变值封装类,比...

孔天逸'Blog 912

Apache Jakarta Common Lang 3

Apache Jakarta Common Lang 介绍  无论你在开发哪中 Java 应用程序,都免不了要写很多工具类/工具函数。你可知道,有很多现成的工具类可用,并且代码质量都很不错,不用你写,不用你调试,只要你发现。  在 Apache Jakarta Common 中, Lang 这个 Java 工具包是所有 Apache Jakarta Common 项目中被使用最广泛的,

sixianfeng的专栏 2136

Common-lang包中StringUtils用法

Common-lang包中StringUtils用法 StringUtils 方法的操作对象是 java.lang.String 类型的对象,是 JDK 提供的 String 类型操作方法的补充,并且是 null 安全的(即如果输入参数 String 为 null 则不会抛出 NullPointerException ,而是做了相应处理,例如,如果输入为 null 则返回也是 null 等,具体

涂作权的博客 1664

Apache Jakarta Common Lang 介绍

Apache Jakarta Common Lang 介绍  无论你在开发哪中 Java 应用程序,都免不了要写很多工具类/工具函数。你可知道,有很多现成的工具类可用,并且代码质量都很不错,不用你写,不用你调试,只要你发现。  在 Apache Jakarta Common 中, Lang 这个 Java 工具包是所有 Apache Jakarta Common 项目中被使用最广泛的,几乎你所知道

jacklondon的专栏 5992

common-lang.jar相关报错

写了一个方法,使用的反射,结果里面莫名就报了这个错,代码看不出来问题,,, 遇到NoClassDefFoundError这个报错几乎可以确认就是jar包的问题了。。。 换成他需要的这个jar包版本common-lang3.jar java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/lang3/StringUtils 然而并没有完。。。又抱个错,这回怎么办,查看代码在jar包中错的位置 java.lang.NoClassDefFoundErro.

qq_37069064的博客 476

apache-common-lang3系列之一

本系列的apache-common-lang3的代码版本是3.9,本系列博客主要的作用是工具书的作用。能够快速知道自己想要的功能是否已经实现,是否需要自己重新写代码。 v3.9版本常用类手册 文章目录ArrayUtilsclone方法insert方法subarray方法add And addAll方法contains方法indexOf方法isSorted方法lastIndexOf方法reverse...

天空之蓝的博客 1008

java common.lang_Java 开源工具 Apache Common Lang

? ? ? ?Commons Lang 扩展了标准 java.lang api增加了串操作思路方法、基本数值思路方法、对象反射、创建和串行化以及 ?属性它还包含个可继承 enum 类型、对多种嵌套 Exception 类型支持、对java.util.Date 增强以及用于构建思路方法实用例如 hashCode、toString 和 equals我发现 Commons Lang对应用很多方面都很有帮...

weixin_28918553的博客 335

apache common Lang包StringUtils系列(一)

本文介绍的是lang包中StringUtils类的方法,是根据apache common lang包系列官网(http://commons.apache.org/proper/commons-lang/)上翻译过来的,留在此处仅供学习参考使用。 import org.apache.commons.lang3.StringUtils; 1 public static Stri

zuodongmei0921的博客 2951
上一篇: 对common-lang包的学习(一)
下一篇: 如何在dwr中访问session或是request对象
夜光寒
博客等级 码龄23年 127粉丝 41原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
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