根据cs61b 21spring Lab2 setup的教程,完成Maven的配置后,启动Intellij并打开lab2的project。
这时出现报错,JUnit的模块@Test, assertEquals等均出错,打开Project Structure,发现Libraries里Maven调用的CS61B jar包均出错。
在网上搜了一圈都没有对应的方法,新手小白也看不懂javalib的配置,但是尝试了以下两个步骤解决了:
1)pom.xml里maven compiler plugin的版本不对,改成目前intellij使用的最新版本
2)找到cs61b 2022fall的课程网站,发现Lab2有类似的javalib,但是教程中没有要求配置Maven,并且提示手动添加javalib。所以我还原了maven的设置,然后在打开project后,选择 File -> Project Structure -> Libraries,手动添加javalib中的.jar文件
最后再重新打开文件就奇迹般地work了......猜测是maven更新但21spring里的配置文件还是按照旧版本,导致路径出了问题......
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爬取Python关键词下的1000条播放最多的视频,筛选标题或简介或标签里包含爬虫的结果,剔除时长小于60分钟,和收藏比小于10%,按收藏比排序后得到的结果。筛选结果比较片面,但也可以方便找到自己需要的视频教程了。视频标题播放量收藏播放比视频时长30个小时搞定网络爬虫(全套详细版)带源码433238.27%17452019 黑客编程:安全工具开发7136...
学习过Spring框架的人一定都会听过Spring的IoC(控制反转) 、DI(依赖注入)这两个概念,对于初学Spring的人来说,总觉得IoC 、DI这两个概念是模糊不清的,是很难理解的,今天和大家分享网上的一些技术大牛们对Spring框架的IOC的理解以及谈谈我对Spring Ioc的理解。 首先要分享的是Iteye的开涛这位技术牛人对Spring框架的IOC的理解,写得非常通俗
前言:axios当之无愧目前开发中最应该选用的请求的方式,既提供了并发的封装,也没有fetch的各种问题,而且体积也较小axios 是一个基于Promise 用于浏览器和 nodejs 的 HTTP 客户端,本质上也是对原生XHR的封装,只不过它是Promise的实现版本,符合最新的ES规范。它本身具有以下特征:从浏览器中创建 XMLHttpRequest支持 Promise API...
# git diff kernel/MakefileKBUILD_AFLAGS := -D__ASSEMBLY__KBUILD_CFLAGS := -Wall -Werror -Wundef -Wstrict-prototypes -Wno-trigraphs \ -fno-strict-aliasing -fno-common -fshort-wchar \ -Werror-implicit-function-declaration \ -Wno-format.
XILINX常用的是7系列V高端,侧重于逻辑资源和transeiver速率;;K中端;A带ARM ;S低端 V逻辑资源,trans速率高速率PCB板走线带宽受限, 在30GHz左右,走线相当于低通,限制了传输速率。0101(类似OOK)→多进制,如PAM4,带2bit信息,在同样波特率下,2倍提高比特率。异构SOC加ARM,ADC/DAC,AI引擎内置FEC硬核,比自己写RS编码,节省很多资源。但是相干算法用很多乘法器,DSP少了受限制。ALTERA原来是5系列(对
题意:从n个数中,最少能分出几个单调递增序列。思路:水题。就是找到n个数中出现次数最多的次数。 只是n个数范围有30个十进制位,需要当成字符串处理,这就用到了字符串哈希。代码:#include <bits/stdc++.h>using namespace std;const int MAXN = 3005;const int MOD = 100007;struct Node { No
走弱3:=BARSLAST(PL20>REF(PL20,1));{STICKLINE(做多 AND C>=O,C,O,1.5,0),COLOR0000DD;STICKLINE(做多 AND C>=O,C,O,0.4,0),COLOR0000FF;STICKLINE(做多 AND C=O,C,O,3,1),COLOR0000FF;STICKLINE(做空 AND C>=O,C,O,3,1),COLOR00FF00;
深度卷积网络一、总述计算机视觉研究中的大量研究集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络。而找到感觉的方法之一就是多看一些案列,通过研究别人的来构建自己的。已有的一些例如识别猫、识别人脸等比较好的框架,在我们需要用到其中的某部分时我们可以借鉴来解决自己的问题。下面主要是一些计算机视觉的经典网络,包括:LeNet-5、AlexNet、VGGNet等。然后还有残差网络(Res...
在进行后台管理中,常常用到分页技术,每次数据从数据库中的读取都是非常耗时的,如果用redis来做缓存处理的话就会加快效率。 但是,需要实现分页的话需要用到sortset(zadd(),zrevrangebyscore()),hash(hset(),hmget())数据类型来完成。比如:查询某条微博下的某个页码下的所有评论(按时间顺序排序) 整个思路: 设置值: ...
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