请来看看这到底是什么问题?求救!!!

josserchai 2002-03-05 05:06:50
问题是这样产生的:

我从sun的主页上download了j2sdk1.4.0,然后安装到 Win2000的c:\j2sdk1.4.0目
录下,然后在系统path 变量中分别设置了
path=c:\j2sdk1.4.0\bin;
set JAVA_HOME=C:\j2sdk1.4.0
set CLASSPATH=C:\j2sdk1.4.0\lib\tools.jar;C:\j2sdk1.4.0\lib\dt.jar;
然后重新restart了计算机。

然后我在c:\j2sdk1.4.0下建了一个目录myjava紧接着我在该目录中建了一个test.java如下:
public class test{
public static void main(String args[])
{
System.out.print("JDK setup successful!\n");
}
}

然后进入到c:\j2sdk1.4.0\myjava目录下执行:>javac test.java没见任何错误和
提示;然后我又执行:>java test
结果出现以下提示:就没有运行该程序。
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: test

请各位帮帮小弟,这是什么原因造成的?如何解决?多谢!
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cxhz_cn 2002-03-06
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你在装j2sdk1.4前是否已经安装了jbuilder
如果这样,我以前碰到过象你这样的问题
uninstall jbuilder first,then setup up j2sdk1.4
josserchai 2002-03-06
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不好意思,各位这个问题是这样得到解决的:
在程序前面加上这样两句:

import java.lang.*;
import java.io.*;

哎,是51javascript论坛的版主给解决的,高手呀!!
snmmc 2002-03-06
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你先编译通过了Test.java没有

c:\j2sdk1.4\myjava>javac test.java

编译通过再执行以下
c:\j2sdk1.4\myjava> java test -classpath c:\j2sdk1.4\myjava

应该是没有问题的呀,再试试

furarmy 2002-03-05
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不可能啊,classpath加了.;还不行吗。那究竟有没有生成.class文件,找一找
karyon 2002-03-05
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public ... ...main(String[] args){...}
可不可以??
iamfancy 2002-03-05
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真是没理由。

CLASSPATH=.;C:\j2sdk1.4.0\lib\tools.jar;C:\j2sdk1.4.0\lib\dt.jar;
真的不能解决吗?

那么你编译真的通过了吗?看看有没有生成 .class 文件
gularess 2002-03-05
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我以前也出现过这个问题,卸载重装后,将classpath设为.;c:\j2sdk1.4.0\bin;c:\j2sdk1.4.0后就好了。
zhgzhang 2002-03-05
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ldgs(钢锁) 说得对
如果还不对,新开一个dos窗口,在新窗口试试
josserchai 2002-03-05
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不好意思以上两种方法都没实现问题的解决请指教!
ldgs 2002-03-05
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在CLASSPATH里加上一个点一个分号“ .; ”

set CLASSPATH=.;C:\j2sdk1.4.0\lib\tools.jar;C:\j2sdk1.4.0\lib\dt.jar;

snmmc 2002-03-05
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请这样试试:
c:\j2sdk1.4\myjava>java test -classpath c:\j2sdk1.4\myjava
应该没有问题了
大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题,精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷,本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统,融合监测、气象、工业排放与交通四类数据,构建基于时空注意力的LSTM(STAM-LSTM)预测模型与基于正定矩阵因子分解(PMF)的源解析模型,形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。 系统实现四类数据时空对齐与融合,构建时序与空间邻域特征,以普通克里金插值生成1km网格浓度场;STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重,以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度;PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子,量化各源全年贡献度并分析时空演变。 实验表明:STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88,相对LSTM基线(30.2)提升18.5%;普通克里金插值误差8.9,优于反距离加权(11.4);源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源,冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%,下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点;减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%,与源贡献度排序一致。 系统按五模块14组件实现,功能测试16项用例全部通过,为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测研究(Python代码实现)内容概要:本文提出了一种基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测方法,旨在通过结合多种先进深度学习模型的优势,提升在复杂工况下的预测精度与鲁棒性。该方法利用iTransformer捕捉长期时间序列中的全局依赖关系,通过BiGRU模型提取双向时序特征,最后引入KAN(Kernel Attention Network)增强非线性映射与关键特征的自适应加权能力,实现对轴承退化过程的精准建模。文中详细介绍了模型架构设计、训练流程及在公开数据集上的实验验证,结果表明该融合模型相比单一模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事设备故障诊断、工业大数据分析或智能运维相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合研究生及以上学历或有相关项目经验的专业人员。; 使用场景及目标:①应用于工业设备状态监测与预测性维护系统中,实现对滚动轴承等关键部件剩余寿命的精准预测;②为复杂时间序列回归任务提供多模型融合的设计思路与技术参考;③推动深度学习在智能制造与工业物联网领域的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合Python代码实现部分,深入理解各子模型的接口设计与融合逻辑,重点关注特征融合机制与注意力权重的可视化分析,以便在实际项目中灵活调整与优化模型结构。

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