Eclipse保存就报错,代码没有问题,没有错误提示 求大牛解决

Java > Eclipse [问题点数:40分,结帖人qq_19587543]
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Tensorflow常见错误

本人在2016年7月份刚开始学习神经网络,原来是VS写C++,现在什么...研一下半年那会刚搞C++,也把C++常见错误给罗列出来,方便日后自己知道错误方向,慢慢写得多了,错误基本上一看知道是哪里蹦错了,到后期也就没有

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MyEclipse:详细使用教程

无意中发现了一个巨的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太了,所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。 第一部分MyEclipse的基本使用 ...

cocos2dx 3.2+ 项目创建与问题总汇

本文为Cocos2d-x 3.x 全平台(Android,...如果教程中有错误,欢迎指正。如果在配置开发平台时还遇到问题,欢迎大家讨论。 本文所使用的环境是PC(Win7),HTC G18,MacBook Air 以及 Mini iPad。   一、通用准备工作

Win10+VS2013+Cocos2d-x3.6+Eclipse项目打包发布详解

Win10+VS2013+Eclipse项目打包发布详解 1、下载软件: JDK Android_adt Android_ndk Android_ant 2、环境配置 进入到cocos2dx引擎目录下,执行setup.py,然后把项目软件的路径拷贝进去。如果是ant,则需要进入到...

Eclipse快捷键 10个最有用的快捷键

Eclipse中10个最有用的快捷键组合  一个Eclipse骨灰级开发者总结了他认为最有用但又不太为人所知的快捷键组合。通过这些组合可以更加容易的浏览源代码,使得整体的开发效率和质量得到提升。  1. ctrl+shift+...

我的Android进阶之旅------>经典的大牛博客推荐(排名不分先后)!!

今天看到一篇文章,收藏了很多大牛的博客,在这里分享一下(转载于:http://blog.csdn.net/wujxiaoz/article/details/8237096) Android中文Wiki AndroidStudio-NDK开发-移动开发团队谦虚的天下 - 博客园gundumw100...

小程序开发中遇到的问题—汇总

小程序面试题 1.bindtap和catchtap的区别是什么? bind事件绑定不会阻止冒泡事件向上冒泡,catch事件绑定可以阻止冒泡事件向上冒泡 2.Js数组转成换字符串,强制转换成整数及转换成浮点数的函数分别是什么?...

Android之基于百度云推送IM

偶然的一天,发现百度出了一个云推送包,想想百度的服务器还是比较靠谱的说,怎么着也比我们自己搭建的服务器要稳定,于是乎,我花了几天时间,写了一个小小的聊天工具,权当是练手。主要思路是:客户端的聊天内容...

一些大牛的博客推荐,排名不分先后

今天看到一篇文章,收藏了很多大牛的博客,在这里分享一下(转载于:http://blog.csdn.net/wujxiaoz/article/details/8237096) Android中文Wiki AndroidStudio-NDK开发-移动开发团队谦虚的天下 - 博客园gundumw...

一年成为Emacs高手(像神一样使用编辑器)

作者:陈斌(redguardtoo) 版本号:20140329 更新时间: 2014-03-29 Sat 原创时间: 2012-01-31 Tue 版权:本文采用以下协议进行授权,自由转载 - 非商用 - 非衍生 - 保持署名 | Creative Commons BY-NC-ND 3.0,转载请...

Spark面试精选题(06)

1、Operation category READ is not supported in state standby是什么原因导致的 org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category READ is not supported in...

cocos2d-x 菜鸟实习生学习篇(十) win32项目移植到安卓

相信很多大牛说的都是新年快乐之类的,但是咱不能跟他们一样啊,咱虽然博客不咋的,但是肯定要体现出自己的身份跟内涵。所以,祝大家。。清明节快乐。。。 可能是因为快过年的缘故,boss难得的没有给我布置新的任务...

eclipse常见问题技巧

前言  eclipse是一个功能强大的开发工具,工具用得好,...我们在开发过程中,往往还遇到许多问题,有时为解决这个问题会花费很多额外的时间,有时觉得eclipse很难用,其实我们不应因噎废食,只要我们善于总结,积累经

一些大牛的博客

天看到一篇文章,收藏了很多大牛的博客,在这里分享一下(转载于:http://blog.csdn.net/wellto/article/details/12838675) Android中文Wiki AndroidStudio-NDK开发-移动开发团队谦虚的天下 - 博客园gundumw100...

Maven实战

我本来已经决定停止更新该博客了,但是为了推广下我的新书《Maven实战》,在此破例一下。该书包含了我不少的经验总结和心血劳动,希望能让更多的人了解。    简介 你是否早已厌倦了日复一日的手工构建工作?...

unity 加密、防止反编译、mono编译

最近再弄unity的打包安全的问题,下面记录下自己搞定整个过程...那些东西要加密呢其实我看大牛们的博客,直接了当,直接讨论加密方法,原理,新手一开始搞的云里雾里,这里主要照顾到新手,老鸟直接自行略过即可。u

大神博客资源

Android中文Wiki AndroidStudio-NDK开发-移动开发团队谦虚的天下 - 博客园gundumw100博客 - android进阶分类文章列表 - ITeye技术网站CSDN博文精选:Android系列开发博客资源汇总 - CSDN.NET - CSDN资讯Android...

小程序开发最重要、最经典面试题

小程序面试题 1.bindtap和catchtap的区别是什么? bind事件绑定不会阻止冒泡事件向上冒泡,catch事件绑定可以阻止冒泡事件向上冒泡 2.Js数组转成换字符串,强制转换成整数及转换成浮点数的函数分别是什么?...

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Spark面试题及其答案

1.Spark master使用zookeeper进行HA的,有哪些元数据保存在Zookeeper? 答:spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置,包括Worker,Driver和Application以及Executors...

大牛的博客

今天看到一篇文章,收藏了很多大牛的博客,在这里分享一下(转载于:http://blog.csdn.net/wujxiaoz/article/details/8237096) Android中文Wiki AndroidStudio-NDK开发-移动开发团队谦虚的天下 - 博客园gundumw...

今天看到一篇文章,收藏了很多大牛的博客

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UE高效使用(转载)

其实,非也,本人的理解,UE编辑器默认的非换行功能是为了让某种语言的编译器(注意这里是编译器,而不是编辑器)能指出错误的精确行数,比如,如果编译器告诉你错误出现在187行,在UE下这是很好处

100家公司java笔试题汇总(带答案)

Java考试题 一:单选题 1. 下列哪一种叙述是正确的(D ) A.... B. 抽象方法的body部分必须用一对括号{ }包住 ...2. 如下代码 public class Test { public int aMethod() { static int i = 0;

茅台、鞋子、手机、抢购、软件,抢购秒杀

最近各大电商平台不断持续放货,京东,天猫,苏宁,网易等,还有新加入的大军,酒仙网,,国美,华润万家和主播等等……给平台带去了巨大流量。 看到很多小伙伴都撸货撸到手发软,发财发到腿抽筋。一瓶几百+,你算算,这能赚多少钱。是不是不想上班的那种,上班一天才两三百,什么时候才能买到房子。 今天带来一个福利。那就是抢购软件,很实用。朋友圈好多都在用这个抢购。内有教程仔细阅读。最后祝每个伙伴都抢到 赚到

Visio_2016

visio_2016下载安装,亲测可用,不需要破解,而且无秘钥。简单方便实用

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题).pdf

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题)

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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