【VBA】学习中出现的错误

1.自定义函数自定义函数尽量不要使用,容易导致excel卡,让你怀疑人生!!!…

1. nodename nor servname provided 原因:Python程序中有段程序调用 socket.gethostbyname(socket.gethostname()) socket.gethostname()获取到主机名,但是socket.gethostbyname()函数无法获取主机名对应的IP地址,所以报错解决办法:本地通过print socket.gethostname()拿到主机名,然后再本地的hosts文件中添加主机名和本地IP地址的映射 2. Envolop…

android学习中遇到的错误

1.运行项目的时候报错: [2013-12-16 17:59:22 - Dex Loader] Unable to execute dex: java.nio.BufferOverflowException. Check the Eclipse log for stack trace.[2013-12-16 17:59:22 - ringset_v1.1] Conversion to Dalvik format failed: Unable to execute dex: java.nio.Bu…

[SQL]学习中遇到的错误

1.中英文模式切换查找语句中不能出现中文字符!!!…

STM32学习中出现的错误

1.添加了多个文件后编译发现出现了无效的重复声明: 原因:文件(头文件)调用的时候重复调用, 解决办法:每个头文件写的时候包含以下代码: #ifndef __STM32F10X_H //头文件的名字 #define __STM32F10X_H #endif 2.声明结构体指针 typedef unsigned int uint32_t typedef unsigned int uint16_t typedef struct { uint32_t CRL; uint32…

ruby初步学习中遇到的错误

print <<off This is the second way of creating here document ie. multiple line string; off 报错: 原因: off前面有一个空格…

记录Python学习中的几个小问题

记录Python学习中的几个小问题,和C#\JAVA的习惯都不太一样. 1.Django模板中比较两个值是否相等错误的做法 <option value="{{group.id}}" {%if group.id==gr.id %}selected='selected'{% endif %}>{{group.name}}</option> 正确的做法 <option value="{{group.id}}" {%ifequal group…

一个超复杂的间接递归——C语言初学者代码中的常见错误与瑕疵(6)

问题: 问题出处见 C语言初学者代码中的常见错误与瑕疵(5) . 在该文的最后,曾提到完成的代码还有进一步改进的余地.本文完成了这个改进.所以本文讨论的并不是初学者代码中的常见错误与瑕疵,而是对我自己代码的改进和优化.标题只是为了保持系列的连续性. 改进程序的总体思想没有改变,所以main()函数不需要任何改动. int main( void ) { unsigned n ; puts( "数据组数=?" ); scanf( "%u" , &n ); )…

要心中有“数”——C语言初学者代码中的常见错误与瑕疵(8)

在 C语言初学者代码中的常见错误与瑕疵(7) 中,我给出的重构代码中存在BUG.这个BUG是在飞鸟_Asuka网友指出“是不是时间复杂度比较大”,并说他“第一眼看到我就想把它当成一个数学问题来做”之后,我又重新对问题进行了数学式的思考后发现的. 这个BUG源于在(1<=A,B<=1000)条件下对矩形个数的数量级心里没数.当时觉得这个题目的目的是考察穷举,由于题目限定了A.B的范围,所以结果应该不是很大.事实证明这种想法是一厢情愿. 通常情况下,我不喜欢用数学方法解决C语言编程问题.因为很多问…

C语言初学者代码中的常见错误与瑕疵(7)

问题: 矩形的个数在一个3*2的矩形中,可以找到6个1*1的矩形,4个2*1的矩形3个1*2的矩形,2个2*2的矩形,2个3*1的矩形和1个3*2的矩形,总共18个矩形.给出A,B,计算可以从中找到多少个矩形输入: 本题有多组输入数据(<10000),你必须处理到EOF为止输入2个整数A,B(1<=A,B<=1000) 输出: 输出找到的矩形数. 样例: 输入: 1 2 3 2 输出: 3 18 原代码-1: #include <stdio.h> int rectang…

Spring中的一个错误：使用Resources时报错（The annotation @Resources is disallowed for this location）

在学习Spring的过程中遇到一个错误:在使用注解@resources的时候提示:The annotation @Resources is disallowed for this location 后来来在学问Java网友的时候解决了. 原来的代码是这样的: package com.show.biz; import javax.annotation.Resources; import com.show.biz.UserBiz; import com.show.dao.UserDAO; publi…

编译recovery及过程中的部分错误解决

你必须使用32位或64位Ubuntu系统,关于如何建立编译环境和同步源码的指导,请自己查找有关指导的文章. 1, 安装所需要的包 2, 建立编译的环境,并同步CWM所需的源码,CyanogenMod源码中附带CWM源码 CWM 5 - Gingerbread CWM 6 - Jellybean 3, 下面我们进入真正的编译阶段,确保你已经使用“repo sync ”命令同步了最新的源码进入源码的目录放出以下命令: make -j4 otatools 3.5, 如果你的机型不被CM1…

ajax中的stasus错误详解

一.英文版解析 0: (Uninitialized) the send( ) method has not yet been invoked. 1: (Loading) the send( ) method has been invoked, request in progress. 2: (Loaded) the send( ) method has completed, entire response received. 3: (Interactive) the response is be…

JS学习中遇到的一些题目

1.找出所有的水仙花数: 水仙花数例如:153 的特点: 1^3+5^3+3^=153 而且水仙花数只会是三位数,所以可以利用循环的方式来解决问题,循环条件可以设为: var i = 1;i <=999; i++;因此具体过程如下: var a, b, c; 作用:接受水仙花数的百,十,个位数 for (var i = 100;i <=999; i++){ a = parseInt(i / 100); i百位上的数 b = parseInt(((i / 10) % 10)); i十位上…

关于深度学习中的batch_size

5.4.1 关于深度学习中的batch_size 举个例子: 例如,假设您有1050个训练样本,并且您希望设置batch_size等于100.该算法从训练数据集中获取前100个样本(从第1到第100个)并训练网络.接下来,它需要第二个100个样本(从第101到第200)并再次训练网络.我们可以继续执行此过程,直到我们通过网络传播所有样本.最后一组样本可能会出现问题.在我们的例子中,我们使用了1050,它不能被100整除,没有余数.最简单的解决方案是获取最终的50个样本并训练网络. 最终目的: …

深度学习中Dropout原理解析

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅…

mybatis学习笔记--常见的错误

原文来自:<mybatis学习笔记--常见的错误> 昨天刚学了下mybatis,用的是3.2.2的版本,在使用过程中遇到了些小问题,现总结如下,会不断更新. 1.没有在configuration.xml配置对应的sql配置文件错误: Error updating database. Cause: java.lang.IllegalArgumentException: Mapped Statements collection does not contain value for ***Mapp…

Expo大作战(十)--expo中的App Icon,expo中的Assets,expo中的ErrorHandling错误处理

简要:本系列文章讲会对expo进行全面的介绍,本人从2017年6月份接触expo以来,对expo的研究断断续续,一路走来将近10个月,废话不多说,接下来你看到内容,讲全部来与官网我猜去全部机翻+个人修改补充+demo测试的形式,对expo进行一次大补血!欢迎加入expo兴趣学习交流群:597732981 [之前我写过一些列关于expo和rn入门配置的东i西,大家可以点击这里查看:从零学习rn开发] 相关文章: Expo大作战(一)--什么是expo,如何安装expo clinet和xde,xd…

Office Word等双击空白处的“隐藏的模块中的编译错误:MTW5”解决

Microsoft Visual Basic for Applications 隐藏的模块中的编译错误:MTW5. ...…

《Visual C++ 2010入门教程》系列四：VC2010中初学者常见错误、警告和问题

<Visual C++ 2010入门教程>系列四:VC2010中初学者常见错误.警告和问题这一章将帮助大家解释一些常见的错误.警告和问题,帮助大家去理解和解决一些常见问题,并了解它的根本原因. iostream.h与<iostream> 下面的代码为什么在VC2010下面编译不过去? #include <iostream.h> int main() { cout<<"Hello World."<<endl; return…

C/C++中的段错误（Segmentation fault）[转]

Segment fault 之所以能够流行于世,是与Glibc库中基本所有的函数都默认型参指针为非空有着密切关系的. 来自:http://oss.lzu.edu.cn/blog/article.php?uid_7/tid_700.html#comment 背景最近一段时间在linux下用C做一些学习和开发,但是由于经验不足,问题多多.而段错误就是让我非常头痛的一个问题.不过,目前写一个一千行左右的代码,也很少出现段错误,或者是即使出现了,也很容易找出来,并且处理掉. 那什么是段错误?段错误为什…

Hebye 深度学习中Dropout原理解析

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅…

Scratch学习中需要注意的地方，学习Scratch时需要注意的地方

在所有的编程工具中,Scratch是比较简单的,适合孩子学习锻炼,也是信息学奥赛的常见项目.通常Scratch学习流程是,先掌握程序相关模块,并且了解各个模块的功能使用,然后通过项目的编写和练习,不断精进孩子的Scratch技术.那么Scratch学习中有那些需要注意的地方呢?一起来看看 1.自我分析自我分析是指项目式学习中,需要分析自身目前的水平以及能力,根据自身水平选择有适当挑战的项目来制作,既不能总是自己非常熟悉很简单的设计,也不能过于超出自己的水平能力.我们是希望在制作过程中遇到问题来…

编程中易犯错误汇总：一个综合案例.md

# 11编程中易犯错误汇总:一个综合案例在上一篇文章中,我们学习了如何区分好的代码与坏的代码,如何写好代码.所谓光说不练假把式,在这篇文章中,我们就做一件事——一起来写代码.首先,我会先列出问题,然后要求读者自己写一份答案:然后,我会给出我写的代码:最后,我们还会以这个问题为例,讨论编程中常见的错误. ## 1 问题描述在[这个](http://wiki.openhatch.org/index.php?title=Scrabble_challenge)页面中,有一道Python相关的练习题,…

【转载】深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解

深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解 2018-08-11 23:49:43 lilong117194 阅读数 5198更多分类专栏: Deep learning 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/81542667 1. softmax层的作用通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层…

在并发Java应用程序中检测可见性错误

了解什么是可见性错误,为什么会发生,以及如何在并发Java应用程序中查找难以捉摸的可见性错误.这些问题你可能也遇到过,当在优锐课学习了一段时间后,我对这些问题有了一定见解,写下这篇文章和大家分享. 检测可见性错误的机会各不相同.在最佳情况下,可以在所有情况的90%中检测到以下可见性错误.在最坏的情况下,检测错误的机会低于百万分之一. 但是首先,什么是可见性错误? 什么是可见性错误? 当线程读取陈旧值时,会发生可见性错误.在以下示例中,一个线程向另一个线程发出信号以停止其while循环的处理: p…