java was started but returned exit code=-1 export下载

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java was started but returned exit code=-1 export

使用Eclipse时发现经常出现崩溃退出的情况,提示的错误信息都是“java was started but returned exit code=-1 解决myeclipse 点击export闪退现象

基于Fedora 14搭建高效稳定的Java开发环境(五、安装基本工具软件,不断更新)...

基于Fedora 14搭建高效稳定的Java开发环境    (五)   转载请注明出处:http://kei.iteye.com     安装软件之前,请建目录:  cd /usrsudo mkdir keisudo chown $USERNAME:$USERNAME kei   JDK安装 ...

node-sass 安装报错解决办法

E:\kibana>npm install node-sass> node-sass@3.8.0 install E:\kibana\node_modules\node-sass > node scripts/install.jsCannot download "https://github.com/sass/node-sass/releases/download/v3.8.0/win3...2-x64

node-sass 安装失败的各种坑

开始的时候引入别人的一个项目npm installnpm run dev 启动项目报错> sell@1.0.0 dev E:\web_hwf\Vue\02app > node build/dev-server.js ... ...webpack: wait until bundle finished: /index....

Java exit code 13 on Eclipse RCP application (Indigo)

发布Eclipse RCP之后运行程序遇到如下图exception :"Java was started but returned exit code=13",很多帖子说是32位和64位的问题,实则不然。 解决办法: “Seems this had nothing to do with 32-...

安装node-sass时报python2_node-sass 安装失败的各种坑

开始的时候引入别人的一个项目npm installnpm run dev 启动项目报错> node build/dev-server.jsListening at ...

odm_georef fails with large point clouds (exit code 139, seg fault)

<p>All of them look fine, but the <code>smvs_dense_point_cloud.ply</code> is an amazing PLY presenting 7.8 Gb. The machine running the Docker application is exclusively used for ODM and it has 252 Gb ...

vmscan.c

/* * linux/mm/vmscan.c * * Copyright (C) 1991, 1992, 1993, 1994 Linus Torvalds * * Swap reorganised 29.12.95, Stephen Tweedie. * kswapd added: 7.1.96 sct * Removed kswapd_ctl limits, and swap out as m

Fails with post-code-update cloud hook on Acquia Cloud.

At that time I thought that my project had a cause but this happened even when I started a new project. <p>Output of <code>blt doctor</code>: <pre><code> Changed current directory to /Users/snize/....

BLT post-code-deploy hook failing on ACSF

<div><p>BLT version: 8.9.14 <p>We've been referred to report a BLT issue we're encountering on D8 ... [2018-03-20 18:17:31] WARN: Command returned exit code 1: /mnt/users/asf8/02devup.shell /var/...

一步一步搭建11gR2 rac+dg之安装rac出现问题解决(六)

一步一步搭建11gR2 rac+dg之安装rac出现问题解决(六) 一步一步在RHEL6.5+VMware Workstation 10上搭建oracle 11gR2 rac + dg之安装rac出现的问题 (六) 本章主要是搜集了一些安装rac的过程中出现的问题及...

SpringBoot之所有的application.properties的所有属性

1.声明 当前内容主要用于方便查看application.properties中的所有可以配置的属性 2.内容 # =================================================================== # COMMON SPRING BOOT PROPERTIES # # This sample...

2020-01-15 Oracle JDK Migration Guide

本指南的目的是帮助您确定潜在的问题,并就如何将现有的Java应用程序迁移到JDK 13发行版提供建议。 该指南还重点介绍了对JDK 13版本所做的重大更改和增强。原文地址 This guide contains the following sections: ...

docker学习笔记-3.docker镜像制作

制作jdk1.8的基础镜像 ...设置 java的环境变量 1 #JDK 7 base centos7.5 1804 2 FROM centos-base:v1 3 MAINTAINER hexintong 137841632@qq.com 4 ADD jdk-8u131-linux-x64.tar.gz /usr/local/src/...

(一)ROS系统入门 Getting Started with ROS 以Kinetic为主更新 附课件PPT

第一章课件下载地址:http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9738564 此indigo版本停止更新,稍后会补充kinetic版本教案和演示幻灯片! 课程为双语课程,配套用书为英文版和中文版,但教案与课件均为英中文...

qemu-system-x86_64(1)-Linux手册页

qemu-system-x86_64名称概要描述选项printf ``letmein'' > mypasswd.txt # qemu-system-x86_64 -object secret,id=sec0,file=mypasswd.txt,format=raw ...$ man 1 qemu-system-x86_64 名称 qemu-doc-QEMU版本4.

sqoop使用指南

Sqoop User Guide (v1.4.6) ...1.Introduction Sqoop is a tool designed to transfer data between Hadoop and relational databases or mainframes. You can use Sqoop to import data fr...

JD-GUI for mac big sur打不开问题

1.下载官网 https://mac.filehorse.com/download-jd-gui-java-decompiler/ 2.M1的mac打不开报错 ERROR launching 'JD-GUI'No suitable Java version found on your system! 3.解决办法 将一下代码覆盖...

Springboot - 项目的全部可配置属性及其说明

1.可配置的项目如下 // 包含了可配置的字段, 默认值,以及说明 // 有机会后面翻译一下 debug=false # Enable debug logs. trace=false # Enable trace logs. # LOGGING logging.config= # Location of the ...

Spring-boot配置文件属性大全(2.0.5版本)

# =================================================================== # COMMON SPRING BOOT PROPERTIES # # This sample file is provided as a guideline. Do NOT copy it in its # entirety to your own app....

SpringBoot重点详解--application.properties配置项

原文地址:https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/common-application-properties.html # =================================================================== ...

IDAPython类库---idc.py的源码

#!/usr/bin/env python #--------------------------------------------------------------------- # IDAPython - Python plugin for Interactive Disassembler # # Original IDC.IDC: # Copyright (c) 1990-2010 Il

Spring Boot入门教程(四):配置文件

配置方式 每个starter都有自己默认的配置,如果需要改变默认值,可以在其他地方配置来覆盖掉默认的值,覆盖默认的配置有多种方式,每种方式的优先级也不同,如果在多个地方配置则优先使用优先级高的值,其中命令行...

Spring-Boot (二) application.properties配置文件内容

Spring-Boot官方开发指导文档 默认创建spring-boot项目后,会在resources目录下生成一个空的application.properties配置文件,springboot启动时加载该配置文件。 application.properties(或者application.yml)中...

Android6.0系统启动流程分析一:init进程

到了Android6.0,Init进程使用c++来写了,不过没有关系,它和c写的init没有太大的区别。 Init进程的入口代码是:system\core\init\init.cpp main函数: int main(int argc, char** argv) { if (!...

Kubernetes 帮助文档查看(kubectl -h,kubectl explain)

参考:... 在使用k8s时,很多时候记不清命令如何写、且无法访问互联网查资料。我们可以用到k8s本地的一些帮助。 kubectl -h # kubectl -h kubectl controls the Kubernetes cluster manager...

SpringBoot application properties全部属性配置

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Java Secure Socket Extension (JSSE) Reference Guide

Java Secure Socket Extension (JSSE) Reference Guide

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)。

Pygame中文手册 完整版

Pygame 是一组用来开发游戏软件的 Python 程序模块,基于 SDL 库的基础上开发。允许你在 Python 程序中创建功能丰富的游戏和多媒体程序,Pygame 是一个高可移植性的模块可以支持多个操作系统。 《pygame中文手册》为Python程序员介绍了pygame库。Pygame是一个Python扩展库,它包装了SDL库及其助手。本文档详细的介绍了Pygame的属性和方法,方便大家查询和使用,感兴趣的可以下载学习

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