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在环境变量里设置好JAVA_HOME和CLASSPATH后执行java命令运行简单的小程序报错:Exception   in   thread   "main"   java.lang.NoClassDefFoundError如果CLASSPATH中应该加的j

报错信息：             * ERROR at line 2: ORA-00923: FROM keyword not found where expected 运行语句1一直报这个错误，运行语句2成功

1.[SQL]SELECT SNO,SNAME,SCLASS WHERE STUDENT 运行错误：[Err] ORA-00923: FROM keyword not found where expected 错误原因：出现此错误是因为查询代码中有单词用错了 1.在我的表中误把sno写成了son 2.查询语句是from，我写成了where

没有写博客的习惯，今天碰到个问题困扰了我好久，网上搜了很多，但都不是自己遇到问题的答案。很是心烦，所以决定开始记录自己遇到的问题，方便以后自己寻找同时方便同行们解决问题，菜鸟萌新，请多关照。 今天写了一个sql，运行时报错“ORA-00923: FROM keyword not found where expected”，网上答案有说select后列之间没有添加“，”，也有说列别名没有添加“双引号”的，但试过后发现并不能解决我的问题，以下是问题部分代码。 BEGIN SELECT wpa.we_channel_id INTO c

                           转载：http://blog.csdn.net/yan_joy/article/details/70241319                     Caffe2 中基本计算单元之一是 Operators。每个 Operator 包含给定适当数量和类型的输入和参数来计算输出所需的逻辑。Caf

从键盘输入一整数（表示数组元素的个数）和一个一维数组，再输入要查找的数。利用折半法查找数组中是否存在该数，并输出查找结果（如果在请输出该数在数组中的位置，如不在请输出不存在）。 程序运行结果示例： 输入：请输入数组的个数: 5 33 66 55 44 88 请输入要查找的数:55 输出：存在排序后数组的第2位 输入提示：“请输入数组的个数：\n” 输入格式：("%d", &n) 输入提示：“请输入要查找的数：” 输入格式：("%d"

项目分享：https://github.com/Claymoreno1/RenderTexture 这一次添加了水平翻转、垂直翻转、顺时针旋转、逆时针旋转，关闭图像，保存，退出功能；对RT的创建和销毁做了一些更改。 界面如下：

<img src="./images/logo.png" class="logos_logo" style="width:auto; height:auto;display: block;margin: 0 auto;padding-top: 1.3rem;"> 其中重要的就是display: block;margin: 0 auto;这两个，其他的就根据自己的需求样式设置了。

斐波那契数列就不用多说了 记录一下怎么优化 代码1： class Solution {

  exception ORA-00923: FROM keyword not found where expected CreationTime--2018年8月16日10点41分 Author:Marydon 1.情景展示 　　oracle存储过程 动态sql调用，调用失败：

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！   

  exception ORA-00923: FROM keyword not found where expected CreationTime--2018年8月16日10点41分 Author:Marydon 1.情景展示 　　oracle存储过程 动态sql调用，调用失败：

关注微信公共号：小程在线 关注CSDN博客：程志伟的博客   这个错误的造成的原因是：select选取的字段名称过多时，字段名之间没有 ‘’逗号‘’隔开。

1. 下载文件 conda install 报错： >>> from caffe2.python import core Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/chenjun/anaconda2/envs/caffe36/lib/python3.6/site-packages/caffe2/python/__init__.

编译存储过程的时候，报如上错误，802行的代码：nvl(useOutSubAcct,’0’) as useOutSubAcct，找了半天原因，as后面也没有单引号，后来才发现，是801行，也就是它的上一行代码最后是以中文逗号结尾，将801行代码最后的中文逗号改为英文逗号在运行一遍，就不报错了，以后引以为戒，最好将搜狗打字的中文时使用英文标点打上对勾，以后就不会犯这个错误了。

Detectron 图片测试结果 随机找的图片进行测试，结果很惊喜，很赞！！！ 1. Box 与 Mask python2 tools/infer_simple.py \ --cfg config

Shopify开发入门-前端保姆级教程🚀🚀🚀 本文旨在介绍Shopify开发入门、环境、配置等，帮助开发者配置环境、了解各个开发模式的区别及用途；已有Shopify开发经验者可退出，以免浪费你的宝贵时间。本文5k字+，图片、链接、代码块较多，请耐心阅读~ 前言 最近在调研Shopify开发，对其也有了一定的认识、了解；即将这些整理沉淀下来，希望能帮助到他人。

转载：http://blog.csdn.net/oJiMoDeYe12345/article/details/79142978 Detectron 初步使用 Detectron 安装. Detectron 提供了基于 COCO Dataset 的推断和训练使用说明 - 

前言 caffe2 是caffe的升级版，跟caffe不兼容，解决了caffe的很多问题，比如没有原生的支持多机器训练，加强了移动端的支持等等。总之，caffe已经不再更新了，打上了tag 1.0，快快转到caffe2吧（but, tensorflow或许是更好的选择） 问题描述 题外话 为什么说tensorflow或许是更好的选择呢，是不是

android.app.action.ACTION_PASSWORD_CHANGED android.app.action.ACTION_PASSWORD_EXPIRING android.app.action.ACTION_PASSWORD_FAILED android.app.action.ACTION_PASSWORD_SUCCEEDED android.app.action.DEVICE_ADMIN_DISABLED and

1.下载地址：http://download.csdn.net/detail/zhangli865621030/7349523 2.安装之后运行该软件，点击左侧新建到如下界面，安装图中所示，选中语言，模板，点击create project .

正文 一、 概念QA以及前置技能 Q:什么时候会用到多进程通信？ A: 常见的多进程 app一般是大型公司的 app组，像是腾讯系的 QQ微信QQ空间，QQ邮箱等等，有可能 在 QQ邮箱登录时，可以直接调用 QQ的登录服务，另外，腾讯阿里都

https://caffe2.ai/docs/getting-started?platform=ubuntu&configuration=compile Caffe2的安装过程区分Ubuntu的不同版本，在Ubuntu 14.04和 Ubuntu 16.04下的相关命令有所不同，最重要的是Caffe2主要支持Python2.7版本，以下python和pip命令默认情况下都是指Python2.7版本，经过笔者测试，Caffe2版本暂时不支持Python3.5及以上版本。 1、首先，安装Required Depe

在安装caffe2和detectron过程中遇到的问题 1.cmake版本过低 需要使用cmake3及以上

Caffe2 - From Source 安装 1. 安装 平台 - Ubuntu14.04 - Ubuntu16.04 从Source安装 依赖项： sudo

零.简介 1.广域网，通常是指覆盖广阔物理范围的、能连接多个城市或国家并能提供远距离通信的数据通信网。在个人计算机和局域网广泛使用后，广域网就成为了实现局域网之间远距离互连和跨地域数据通信的主要手段。   一.广域网概述 1.广域网的特点： (1).覆盖的地理范围广，通常从几公里～几万公里。 (2).数据传输速率比局域网低，而信号的传播

clear; m = 1600;%kg 默认都是double g = 9.8;% m/s^2 f = 0.015;%滚动阻力系数 Cd = 0.3;%空气阻力

这是一本关于人工智能生成内容（AIGC）的科普书，由 a15a 团队编写，于 2023 年 4 月出版，由电子工业出版社出版。它以通俗易懂的方式从各个层面介绍了 AIGC 的基础知识，并辅以大量案例引领读者了解 AIGC 的应用实践，让读者可以更快速地利用 AIGC 改善工作和生活。它全面覆盖了 AIGC 在文本、声音、图片、视频等领域的技术和发展趋势，以及 AIGC 对人类文明发展产生的影响。 AIGC 即 AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继 PGC、UGC 之后的新型内容创作方式。AIGC 是通过提取和理解人类提供的指令

参考链接：https://blog.csdn.net/mr_health/article/details/80676799   一、数据准备 我的数据格式是voc，而detectron要求的数据格式是json，因此首先要进行格式的转换。 1.数据放置 官方网站上的

去掉一些细节，思路分两大模块。第一模块，初始化网络标签权重和待训练权重；第二模块，利用权重依次计算输出、成本、loss，然后更新。也就是第一模块是初始化某些参数，第二模块是调用工具去训练参数。 注意，下面两个引用模块只保留了关键步骤，无法构成完整的训练。如ITER等细节详见后面的输入代码块 第一模块 初始化待训练网络参数： W = init_net.UniformFill([], "W", shape=[1,2], min=-1, max=1.) B = init_net.ConstantFil

Python IP地址排序：方便快捷实现IP地址排序 Python是一种非常优秀的编程语言，可以实现许多功能，其中之一就是对IP地址进行排序。在我们日常的网络安全工作中，IP地址排序已经成为了不可或缺的一部分。然而，手动排序一份IP地址列表可能会花费大量的时间和精力，因此，Python IP地址排序是一个非常方便且高效的工具，可以帮助我们轻松地对IP地址进行排序。 IP地址的分类 IP地址是互联网协议版本4（IPv4）中使用的数字标识符，通常由四个数字组成，它们用

1、纯色：Layer（黑色，不可定制）,LayerColor(指定颜色)，LayerGradient（渐变色），LayerMultiplex（颜色容器，可通过addChild往其添加Layer及其派生类对象） 2、字体：Label======Text，TextAtlas（艺术字），TextBMFont（FNT字体）（字体文件不一样，其他没差） 3、图片：Sprite======ImageView

我们每个人在内心深处都怀有一个梦想：创造一个鲜活的世界，一个宇宙。那些处在我们生 活的中心，被称为架构师的人们，拥有着这样的渴望：某一天，在某一个地方，因为某种原 因，创造出一个不可思议的，美丽的，夺人心魄的场所，在那里人们可以行走，可以梦想， 历经数百年经久不衰。

ChatGPT在语义理解和信息提取领域有着广泛的应用潜力。语义理解是指对文本进行深层次的理解，包括词义、句义和篇章义等层面的理解。信息提取是指从文本中自动抽取结构化的信息，如实体、关系、事件等。ChatGPT作为一种预训练语言模型，具有丰富的语义理解和上下文感知能力，可以在语义理解和信息提取任务中发挥重要作用。 以下是ChatGPT在语义理解和信息提取中的应用方法： 1. **命名实体识别（NER）**： 命名实体识别是一种信息提取任务，旨在从文本中抽取出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。ChatGPT可以通过微调的方式应用于NER任务。

钉钉添加方法参考技术手册https://open-doc.dingtalk.com/microapp/serverapi2/qf2nxq此代码为发送连接 import json import requests import sys def send_msg(url): headers = {'Content-Type': 'application/json;charset=utf-8'} data = { "msgtype": "link", "link": {

简述 训练方式 在一个比较强的BaseModel（GPT3.5）上继续用数据微调(SFT)，但这次的微调还引入了一种学习方式叫RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，人类反馈强化学习）。 所以可以简单总结为：强BaseModel微调 + RLHF 训练过程

题目链接： hannnnah_j’s Biological Test Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)

 C语言：浮点数在内存中的表示 单精度浮点数： 1位符号位   8位阶码位   23位尾数 双精度浮点数： 1位符号位   8位阶码位   52位尾数   实数在内存中以规范化的浮点数存放，包括数符、阶码、尾数。数的精度取决于尾数的

chatGPT之所以能成功，数据和模型都起了很关键的作用，这里重点说说他的数据怎么玩的，主要参考IntructGPT论文数据 prompt分类 InstructGPT论文中将prompt分为10类：生成任务、开放式QA任务、封闭式QA任务、头脑风暴、聊天、改

文章目录 一、源码网址1. 硬件设施：

在智能娱乐和游戏互动领域，ChatGPT具有广泛的应用潜力，可以为用户带来更丰富、个性化和有趣的体验。从虚拟角色和游戏情节到实时互动和玩家支持，ChatGPT可以在多个方面为游戏产业带来创新和改变。 **1. **虚拟角色和NPC互动**：ChatGPT可以被用于创造具有独特个性和情感的虚拟角色。这些角色可以在游戏中充当非玩家角色（NPC），为玩家提供情感丰富的互动体验。这些虚拟角色可以与玩家进行对话，根据玩家的行为和决策作出相应的回应，从而为游戏增加更多的深度和情感连接。 **2. **动态游戏情节**：利用ChatGPT的文本生成能力，游戏开发者可以创造

[扩展库] fsys.jour

好奇怪的游戏（bfs #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; int x1,x2,

         阻塞模式和非阻塞模式 网络不是一个稳定可靠的,存在各种异常情况,比如connect和服务端 三次握手失败,那这个函数就会阻塞,各种问题,可以设置非阻塞, 超时处理,1可以用Socket进行设置,但是考虑到跨

简介 ChatGPT 是一种基于人工智能（AI）技术的应用，它可以通过文字和使用者进行对话和回答问题。它采用的人工神经网络和深度学习等技术，能够学习大量的语言数据，并从中提取出语言规律和模式，从而生成具有逻辑和语法正确性的文本。与其对话，你会惊奇地发现它就如同一个博学多才的老师/助手，可以按照你的要求完成各类任务，包括但不限于：解答问题、提供建议、分析数据、编写文章、编写代码、翻译文本等。 但有些时候，它的回答并不是我们所期望的。例如，我们想知道财经新闻中经常提到的“基点”是什么意思，如果我们直

动态可视化分析的好处与优势： 1. 提高信息理解性：可视化分析使得大量复杂的数据变得易于理解，通过图表、颜色、形状、尺寸等方式，能够直观地表现不同的数据关系和模式。 2. 加快决策速度：数据可视化可以帮助用户更快地分析信息，从而做出更快的决策。它使得数据分析和决策过程更加高效。 3. 发现潜在趋势和模式：可视化可以帮助用户更容易地识别数据中的模式、趋势和关联，从而提供有价值的洞察，这在文本或数字格式的数据中可能会被忽视。 4. 提高记忆保留：研究表明，人类对视觉信息的记忆更为深刻，通过可视化展示的信息更容易被用户记住。

文件夹结构 mobilenet{ mainwin.ui mainwin.py img.jpg 预测的图片 class.json mobilenet_v2.pth 预训练权重 MobileNetV2.pth 自己的数据集训练好的权重 mobilenet_v2.py myMainWin.py 编写调用窗口程序 predict.py 预测 train.py 训练 } 其中myMainWin.py代码如下

ChatGPT的历史和发展过程可以追溯到OpenAI的早期工作和一系列的语言模型项目。下面将对ChatGPT的历史和发展过程进行详细分析： 1. 早期语言模型：早在2015年，OpenAI的研究人员就开始探索使用深度学习模型进行自然语言处理的研究。他们开发了一种基于循环神经网络（RNN）的语言模型，用于生成连贯的文本。这些模型被用于生成文章、对话和代码等任务。 2. Seq2Seq模型和注意力机制：在2017年，OpenAI的研究人员使用了一种称为Seq2Seq的模型架构，并引入了注意力机制来处理翻译任务。这种模型可以将一个序列映射到另一个序列，被应用于机器

Python如何数有多少个数字 Python是一种广泛使用的编程语言，既简单又高效。在Python中，计算数字数量是一项很常见的任务。这篇文章将介绍一些Python计算数字数量的方法。 方法一： 利用字符串操作 Python中数字类型和字符串类型是可以相互转换的。我们可以将数字转换成字符串，然后使用字符串的操作方法来计数数字的个数。下面是一段示例代码： num

知识图谱是指对现实世界中的实体、概念和它们之间的关系进行结果化的表示，并用图形方式表达出来的一种知识表示形式。知识图谱可以用于自然语言处理、机器学习、数据挖掘等多种任务中，可以帮助计算机更好的理解自然语言，提高智能化程度。 一、模型架构 基于ChatGPT的知识图谱构建的模型架构与基于ChatGPT的文本生成模型和推荐系统模型有一些相似之处，但也有一些不同之处。在模型的输入方面，基于ChatGPT的知识图谱构建需要输入自然语言文本和实体、关系等信息。在模型的输出方面，基于ChatGPT的知识图谱构建需要输出知识图谱中实体和关系的表