win10+matlab2018a+matconvnet-1.0-beta25+cudav10.0配置GPU时出错,"错误使用 vl_compilenn>activate_nvcc (line 746)",如何解决?

win10+matlab2018a+vs2015+matconvnet-1.0-beta25+cudav10.0配置CPU成功,配置GPU时出错,_**错误使用 vl_compilenn>activate_nvcc (line 746)**_,如何解决?

vl_compilenn('enableGpu', true,'Debug',true,...
'cudaRoot', 'F:\CUDA\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1', ...
'cudaMethod', 'nvcc', 'enableCudnn', true, ...
'cudnnRoot', 'F:\matlab\matconvnet-1.0-beta25\matconvnet-1.0-beta25\local\cuda'

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python调用matlab的问题
# 在matlab运行函数时没有问题,但是用python调用该matlab函数时,出现报错如下。求问有遇到这种情况的吗? ``` import matlab.engine engine = matlab.engine.start_matlab() # Start MATLAB process engine.vl_compilenn label=engine.experi('/13/10.wav') print(label) ``` ``` Attempt to execute SCRIPT vl_nnconv as a function: /usr/local/MATLAB/R2017b/toolbox/MatConvNet/matconvnet-1.0-beta25/matlab/vl_nnconv.m Error in dagnn.Conv/forward (line 12) outputs{1} = vl_nnconv(... Error in dagnn.Layer/forwardAdvanced (line 85) outputs = obj.forward(inputs, {net.params(par).value}) ; Error in dagnn.DagNN/eval (line 91) obj.layers(l).block.forwardAdvanced(obj.layers(l)) ; Error in experi (line 68) dag.eval({'data', gpuArray(inp1)}) ; Traceback (most recent call last): File "/home/affcgroup/affc/Ser/affccompute/mcnCrossModalEmotions-master/emoVoxCeleb/p3.py", line 4, in <module> label=engine.experi('/home/affcgroup/mustudy/data/lianke/13/10.wav') File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matlab/engine/matlabengine.py", line 78, in __call__ _stderr, feval=True).result() File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matlab/engine/futureresult.py", line 68, in result return self.__future.result(timeout) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matlab/engine/fevalfuture.py", line 82, in result self._result = pythonengine.getFEvalResult(self._future,self._nargout, None, out=self._out, err=self._err) matlab.engine.MatlabExecutionError: File /home/affcgroup/MatConvNet/matconvnet-1.0-beta25/matlab/+dagnn/Conv.m, line 12, in Conv.forward File /home/affcgroup/MatConvNet/matconvnet-1.0-beta25/matlab/+dagnn/Layer.m, line 85, in Layer.forwardAdvanced File /usr/local/MATLAB/R2017b/toolbox/MatConvNet/matconvnet-1.0-beta25/matlab/+dagnn/@DagNN/eval.m, line 91, in eval File /home/affcgroup/affc/Ser/affccompute/mcnCrossModalEmotions-master/emoVoxCeleb/experi.m, line 68, in experi Attempt to execute SCRIPT vl_nnconv as a function: /usr/local/MATLAB/R2017b/toolbox/MatConvNet/matconvnet-1.0-beta25/matlab/vl_nnconv.m ```
MATLAB实现bp神经网络代码运行时出问题,是怎么回事?数据代码如下
P=[-0.6023 -0.1927 -1 -1 -0.3044 -0.6296 -0.3378 1 1 1 1 -0.9842 ;-1 0.4495 -0.8522 -0.3333 0.7391 -0.8148 0.6151 0 1 1 0 -0.9805 ;-0.1696 -0.5256 -0.7761 -0.3333 -0.3913 -0.6296 -0.3617 -1 0 1 1 -0.9918 ;-0.0117 -0.1795 -0.6808 1 -0.3044 -1 -0.3855 0 -1 -1 0 -0.9839 ;0 -0.8143 -1 -1 -0.913 -0.8148 -0.8474 1 0 1 1 -0.9913 ;-0.0117 -0.1385 -0.8409 0.3333 0.3913 -0.8148 0.2303 0 0 1 0 -0.9792 ;-0.0117 -0.4859 -0.8999 0.3333 0.3913 -0.8148 0.2303 0 0 1 0 -0.979 ;-0.0117 -0.4293 -0.8938 0.3333 0.3913 -0.8148 0.2303 0 0 1 0 -0.979 ;-0.0117 -0.1795 -0.6808 1 -0.3044 -0.8148 -0.3736 0 0 1 0 -0.9839 ;-0.0117 -0.1143 -0.8269 0.3333 -0.1304 -0.8148 -0.2316 1 1 1 0 -0.979 ;-0.0117 -0.4859 -0.8999 0.3333 0.3913 -0.8148 0.2303 1 1 1 0 -0.9792 ;-0.0117 0.4509 -1 -1 -0.3044 -0.6296 -0.3378 1 -1 1 0 -0.9999 ;0.5614 -0.2707 -0.9028 -0.3333 -0.3044 -0.6296 -0.3378 1 -1 1 0 -0.9789 ;0.4795 -0.6361 -1 -1 -0.913 -0.8889 -0.935 1 0 1 1 -0.9905 ;0.5614 -0.688 -1 -1 -0.3044 -0.6296 -0.3218 0 -1 1 0 -0.984 ;0.5614 -0.5412 -1 -1 0.2174 -0.6296 0.1958 0 0 1 0 -0.9918 ;0.5614 -0.341 -1 -1 -0.3044 -0.6296 -0.3218 0 -1 1 -1 -0.984 ;0.4795 -0.6498 -1 -1 -0.913 -0.6296 -0.858 1 0 1 1 -0.9905 ;0.7368 -0.493 -1 -1 -0.8261 -0.6296 -0.7492 0 -1 1 -1 -0.988 ;0.5088 -0.6223 -0.9526 -0.3333 -0.3044 -0.8148 -0.3431 1 0 1 1 -0.9803 ]; T=[0.0013 -0.4642 -0.8882 -0.4874 0.0314 0.3814 1 0.7132 -0.5058 0.2303 0.1788 -0.5178 0.2263 -0.4451 -0.3165 -0.0472 -0.6324 -0.5788 -0.6667 -0.2091 ]; net=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','logsig'},'trainlm'); W12=net.IW{1,1}; b2=net.b{1}; net.trainparam.show=300; net.traiparam.lr=0.05; net.traiparam.goal=1e-20; [net,tr]=train(net,P,T);
使用vs2017给matlab做编译器的时候出现的问题
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201807/03/1530622039_95132.png) 我在复现这个里面的 https://github.com/cszn/IRCNN 目前是matlab2016b和vs2017 输入代码这些 mex -setup mex -setup:'C:\Program files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mexopts\msvc2017.xml' C mex -setup C++ mex -setup:'C:\Program files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mexopts\msvcpp2017.xml' C++ cd 'C:\Program files\MATLAB\R2016b\matconvnet\matconvnet-1.0-beta25' addpath matlab %run this vl_compilenn('enableGpu', true, 'cudaMethod', 'nvcc', ... 'cudaRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0', ... 'enableCudnn', true, 'cudnnRoot', 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0') ; ``` ```
MATLAB含有三角函数矩阵的方程求解
请问下面这个程序哪里有问题,要求解dlamd2,不知道哪里有问题解不出来,请各位高手指点一下 Y1=[ 0.9997,0.0034,0.026;0,0.9915,-0.1305;-0.0262,- 0.1304,0.9911]; syms dlamd2; KR1=[184.0763*cosd(161.0109-dlamd2),184.0763*sind(161.0109-dlamd2),87.9403]; KR=Y1*KR1; %%结果为一行3列矩阵 Kt1=[-172.541253363747 -173.516884901048 -174.438966295171 -175.307216671191 -176.121371551632 -176.881182937031 -177.586419381479 -178.236866063123 -178.832324849604 -179.372614358407 -179.857570012112 -180.287044088531 -180.660905765700 -180.979041161729 -181.241353369495 -181.447762486159 -181.598205637504 -181.692636997089 -181.731027800207 -181.713366352647 -181.639658034258 -181.509925297307 -181.324207659643 -181.082561692657 -180.785061004052 -180.431796215419 -180.022874934636 -179.558421723084 -179.038578057713 -178.463502287939];%%一行30列矩阵 Kt2=[44.8888789707568 41.8508892177787 38.7966559905670 35.7271096381498 32.6431851740813 29.5458219916280 26.4359635776201 23.3145572250563 20.1825537445494 17.0409071747000 13.8905744914870 10.7325153167637 7.56769162594759 4.39706745499313 1.22160860673735 -1.95771764329319 -5.13994284152393 -8.32409765133256 -11.5092121483184 -14.6943161157508 -17.8784393401065 -21.0606119066061 -24.2398644946593 -27.4152286731298 -30.5857371953283 -33.7504242936457 -36.9083259737346 -40.0584803081522 -43.1999277293718 -46.3317113220771]; %%一行30列矩阵 Kt3=[99.1568955835643 98.7824844558560 98.4045325743461 98.0231550668389 97.6384681046179 97.2505888670581 96.8596355059328 96.4657271094231 96.0689836658424 95.6695260270870 95.2674758718233 94.8629556684233 94.4560886376596 94.0469987151713 93.6358105137117 93.2226492851901 92.8076408825192 92.3909117212787 91.9725887412082 91.5527993675396 91.1316714721828 90.7093333347743 90.2859136036020 89.8615412564178 89.4363455611496 89.0104560365253 88.5840024126195 88.1571145913375 87.7299226068448 87.3025565859582]; %%一行30列矩阵 for i=1:30 Q=solve(‘(KR(1)-Kt1(i))^2+(KR(2)-Kt2(i))^2+(KR(3)-Kt3(i))^2+1226’); Q(i)=double(Q); end
这个程序(Matlab)哪里写错了?
这是一个生成一个x从-5到5,y从0到10的坐标系,然后计算坐标系中点(-0.525,0)到坐标系中的某一点的夹角的程序。 x=-5:5;y=0:10;[X,Y] = meshgrid(x,y); if(X>-0.525&Y>0) beta1=atand(abs((Y-0)/(X+0.525))); elseif(X<-0.525&Y>0) beta1=90+atand(abs((X+0.525)/(Y-0))); elseif(X==-0.525) beta1=90; elseif(Y==0&X>-0.525) beta1=0; elseif(Y==0&X<-0.525) beta1=180; end disp(beta1) 错误提示如下 test 未定义函数或变量 'beta1'。 出错 test (line 14) disp(beta1)
用Mac版Matlab的fraclab工具箱计算分形维数时出错。
用Mac版Matlab的fraclab工具箱计算分形维数时出错 可以到达这个界面 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/28/1574905590_824947.png) 但是点击计算之后无论是自动还是手动都无法计算分形维数。 手动计算报错代码如下: MEX 文件 '/Applications/MATLAB_R2018a.app/toolbox/FracLab-2-2.2-Universal_20170325/FracLab-2.2-Universal/FracLab/Binaries/osx64intel/monolr.mexmaci64' 无效: dlopen(/Applications/MATLAB_R2018a.app/toolbox/FracLab-2-2.2-Universal_20170325/FracLab-2.2-Universal/FracLab/Binaries/osx64intel/monolr.mexmaci64, 6): Library not loaded: @loader_path/libmex.dylib Referenced from: /Applications/MATLAB_R2018a.app/toolbox/FracLab-2-2.2-Universal_20170325/FracLab-2.2-Universal/FracLab/Binaries/osx64intel/monolr.mexmaci64 Reason: image not found。 出错 fl_monolr (line 36) [a_hat,b_hat] = monolr(x,y,RegType,u{:}); 出错 choixbornes (line 64) [a_hat,b_hat]=fl_monolr(x(Indexes),y(Indexes),RegParam_bis{:}); 计算 Line ButtonDownFcn 时出错。 自动计算报错代码如下: MEX 文件 '/Applications/MATLAB_R2018a.app/toolbox/FracLab-2-2.2-Universal_20170325/FracLab-2.2-Universal/FracLab/Binaries/osx64intel/monolr.mexmaci64' 无效: dlopen(/Applications/MATLAB_R2018a.app/toolbox/FracLab-2-2.2-Universal_20170325/FracLab-2.2-Universal/FracLab/Binaries/osx64intel/monolr.mexmaci64, 6): Library not loaded: @loader_path/libmex.dylib Referenced from: /Applications/MATLAB_R2018a.app/toolbox/FracLab-2-2.2-Universal_20170325/FracLab-2.2-Universal/FracLab/Binaries/osx64intel/monolr.mexmaci64 Reason: image not found。 出错 fl_monolr (line 36) [a_hat,b_hat] = monolr(x,y,RegType,u{:}); 出错 fl_regression (line 89) [a_hat,b_hat]=fl_monolr(x,y,RegParam{:}); 出错 boxdim_listepoints (line 135) [boxdim,handlefig,bounds]=fl_regression(log2(tailles_carres),log2(Nboites),'-a_hat','BoxDimension',reg,RegParam{:}); 出错 boxdim_binaire (line 136) [boxdim,Nboites,handlefig,bounds]=boxdim_listepoints(listepoints,tailles_carres,pave_elementaire,Waitbar,reg,u{:}); 出错 fl_boxdim_compute (line 251) [dim,nb,handlefig]=boxdim_binaire(SignIn,box_size,AspectRatio,[],1,reg,RegParam{:}); 计算 UIControl Callback 时出错。 请求大佬帮忙看一下
MATLAB读取txt文件中的很多段数据并且分别输出txt
txt文件格式是这样: StartLoft StartCurve 48.080990338 -13.719269957 -27.057190581 48.092208870 -13.679892032 -27.092132636 48.104499723 -13.636609050 -27.120879916 48.117735369 -13.589832336 -27.142704970 48.134686891 -13.529668065 -27.158733442 EndCurve StartCurve 48.251861561 13.105642138 25.599082613 48.255634126 13.091744541 25.603722117 48.259503396 13.077474218 25.606634001 48.263434891 13.062957267 25.607440615 48.267413133 13.048250054 25.605574332 EndCurve EndLoft End 要求从StartLoft开始到End结束,把每段StartCurve和EndCurve中的数据输出为一个txt
LIBSVM-3.23 matlab运行没有结果?
在libsvm-3.23/matlab下运行这个程序: ``` data = [180 76;184 77;160 52;165 55]; label = [1; 1; -1; -1]; model = libsvmtrain(label,data,'-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.1'); testdata = [189 82;163 49]; testdatalabel = [1;1]; [predictlabel,accuracy] = libsvmpredict(testdatalabel, testdata, model); ``` 出来的结果是 ``` *.* optimization finished, #iter = 5 nu = 0.902449 obj = -1.805008, rho = 0.067372 nSV = 4, nBSV = 0 Total nSV = 4 Usage: [predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model, 'libsvm_options') [predicted_label] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model, 'libsvm_options') Parameters: model: SVM model structure from svmtrain. libsvm_options: -b probability_estimates: whether to predict probability estimates, 0 or 1 (default 0); one-class SVM not supported yet -q : quiet mode (no outputs) Returns: predicted_label: SVM prediction output vector. accuracy: a vector with accuracy, mean squared error, squared correlation coefficient. prob_estimates: If selected, probability estimate vector. ``` 为什么没有显示predictlabel = [1;-1]?
用MATLAB或SIMULINK对噪声用FxLMS算法进行降噪处理
问一下有人可以用matlab或simulink对噪声数据用FxLMS算法进行降噪处理吗? 数据在图中,X轴为linear,Y轴为dB。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202001/10/1578629038_127555.png)!![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202001/10/1578629059_107679.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202001/10/1578629070_775416.png) 用matlab编程可以(请在程序中加上注释),也可以用simulink建模完成(最好)。
matlab曲线拟合APP中,显示x已经被正则化了,然后给出的拟合公式,我如何恢复成可用的公式?
x和y各为9个数,其中y已经是取过自然对数的了,拟合成形如f(x) = a*exp(b*x) + c*exp(d*x)的公式,并提示到:where x is normalized by mean 0.4976 and std 0.3081,请问,这是怎回事?我如何使用这个公式?我试过了把x除以0.4967,然后再带入公式,但计算结果和y差很多。看曲线拟合得很好啊,按说用拟合公式计算的结果不应该差很多啊 小白一枚,请各位指教,我应该怎么使用这个拟合公式啊!多谢!!!![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/20/1574214775_9128.jpg) Coefficients (with 95% confidence bounds): a = 3.307 (2.82, 3.795) b = 0.3261 (0.2537, 0.3985) c = -1.133 (-1.613, -0.6535) d = -0.8544 (-1.073, -0.6358) Goodness of fit: SSE: 0.008095 R-square: 0.9998 Adjusted R-square: 0.9997 RMSE: 0.04024
6-sps并联机器人工作空间的MATLAB编程
在这个网站上找了一个6-sps并联机器人工作空间的MATLAB编程可是没有图 请问坐标系是怎么定的 xa=[92.58 132.58 40 -40 -132.58 -92.58]; ya=[99.64 30.36 -130 -130 30.36 99.64]; za=23.1*ones(1,6); xb=[30 78.22 48.22 -48.22 -78.22 -30]; yb=[73 -10.52 -62.48 -62.48 -10.52 73]; zb=-37.1*ones(1,6); roumin=454.5*ones(1,6); roumax=504.5*ones(1,6); u=xa-xb;%圆心位置x v=ya-yb;%圆心位置y w=za-zb;%球心位置z 这是部分程序
matlab 使用.mexw32文件时提示不是有效的 Win32 应用程序。
我在运行.mex程序时出现如下问题 ??? Invalid MEX-file 'D:\grassmann_averages-0.3\grassmann_averages-0.3\trimmed_mean.mexw32': D:\grassmann_averages-0.3\grassmann_averages-0.3\trimmed_mean.mexw32 不是有效的 Win32 应用程序。 请问高人怎么解决啊,mex setup时使用的是lcc编译后只有一个警告,但是运行时有出错。
matlab运行Faster R-CNN问题
![程序出错为未定义函数](https://img-ask.csdn.net/upload/201609/27/1474979775_760652.jpg)![之前编译成功了的](https://img-ask.csdn.net/upload/201609/27/1474979808_654498.jpg)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201609/27/1474979847_519935.jpg)
ubuntu16.04安装opencv时,make不通过该怎么办?
cmake已经完成,情况如下: ``` cmake .. -- Detected version of GNU GCC: 54 (504) -- Found ZLIB: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so (found suitable version "1.2.8", minimum required is "1.2.3") -- Found ZLIB: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so (found version "1.2.8") -- Checking for module 'gstreamer-base-1.0' -- No package 'gstreamer-base-1.0' found -- Checking for module 'gstreamer-video-1.0' -- No package 'gstreamer-video-1.0' found -- Checking for module 'gstreamer-app-1.0' -- No package 'gstreamer-app-1.0' found -- Checking for module 'gstreamer-riff-1.0' -- No package 'gstreamer-riff-1.0' found -- Checking for module 'gstreamer-pbutils-1.0' -- No package 'gstreamer-pbutils-1.0' found -- Checking for module 'gstreamer-base-0.10' -- No package 'gstreamer-base-0.10' found -- Checking for module 'gstreamer-video-0.10' -- No package 'gstreamer-video-0.10' found -- Checking for module 'gstreamer-app-0.10' -- No package 'gstreamer-app-0.10' found -- Checking for module 'gstreamer-riff-0.10' -- No package 'gstreamer-riff-0.10' found -- Checking for module 'gstreamer-pbutils-0.10' -- No package 'gstreamer-pbutils-0.10' found -- Looking for linux/videodev.h -- Looking for linux/videodev.h - not found -- Looking for linux/videodev2.h -- Looking for linux/videodev2.h - found -- Looking for sys/videoio.h -- Looking for sys/videoio.h - not found -- Checking for module 'libavresample' -- No package 'libavresample' found -- Looking for libavformat/avformat.h -- Looking for libavformat/avformat.h - found -- Looking for ffmpeg/avformat.h -- Looking for ffmpeg/avformat.h - not found -- Checking for module 'libgphoto2' -- No package 'libgphoto2' found -- found IPP (ICV version): 9.0.1 [9.0.1] -- at: /home/quxutao/opencv-3.1.0/3rdparty/ippicv/unpack/ippicv_lnx -- CUDA detected: 7.5 -- CUDA NVCC target flags: -gencode;arch=compute_20,code=sm_20;-gencode;arch=compute_20,code=sm_21;-gencode;arch=compute_30,code=sm_30;-gencode;arch=compute_35,code=sm_35;-gencode;arch=compute_30,code=compute_30 -- Could NOT find Doxygen (missing: DOXYGEN_EXECUTABLE) -- To enable PlantUML support, set PLANTUML_JAR environment variable or pass -DPLANTUML_JAR=<filepath> option to cmake -- Could NOT find PythonInterp: Found unsuitable version "1.4", but required is at least "2.7" (found /home/quxutao/.virtualenvs/cv/bin/python) -- Could NOT find PythonInterp: Found unsuitable version "1.4", but required is at least "2.6" (found /home/quxutao/.virtualenvs/cv/bin/python) -- Could NOT find PythonInterp: Found unsuitable version "1.4", but required is at least "3.4" (found /home/quxutao/.virtualenvs/cv/bin/python) -- Could NOT find PythonInterp: Found unsuitable version "1.4", but required is at least "3.2" (found /home/quxutao/.virtualenvs/cv/bin/python) -- Could NOT find JNI (missing: JAVA_INCLUDE_PATH JAVA_INCLUDE_PATH2 JAVA_AWT_INCLUDE_PATH) -- Could NOT find Matlab (missing: MATLAB_MEX_SCRIPT MATLAB_INCLUDE_DIRS MATLAB_ROOT_DIR MATLAB_LIBRARIES MATLAB_LIBRARY_DIRS MATLAB_MEXEXT MATLAB_ARCH MATLAB_BIN) -- VTK is not found. Please set -DVTK_DIR in CMake to VTK build directory, or to VTK install subdirectory with VTKConfig.cmake file -- Caffe: NO -- Protobuf: YES -- Glog: NO -- HDF5: YES -- Module opencv_sfm disabled because the following dependencies are not found: Eigen Glog/Gflags -- Tesseract: NO -- HDF5: YES -- Build libprotobuf from sources: -- The protocol buffer compiler not found -- Tesseract: NO -- -- General configuration for OpenCV 3.1.0 ===================================== -- Version control: unknown -- -- Platform: -- Host: Linux 4.15.0-47-generic x86_64 -- CMake: 3.5.1 -- CMake generator: Unix Makefiles -- CMake build tool: /usr/bin/make -- Configuration: RELEASE -- -- C/C++: -- Built as dynamic libs?: YES -- C++ Compiler: /usr/bin/c++ (ver 5.4.0) -- C++ flags (Release): -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -msse -msse2 -mno-avx -msse3 -mno-ssse3 -mno-sse4.1 -mno-sse4.2 -ffunction-sections -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG -DNDEBUG -- C++ flags (Debug): -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -msse -msse2 -mno-avx -msse3 -mno-ssse3 -mno-sse4.1 -mno-sse4.2 -ffunction-sections -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g -O0 -DDEBUG -D_DEBUG -- C Compiler: /usr/bin/cc -- C flags (Release): -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wno-narrowing -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -msse -msse2 -mno-avx -msse3 -mno-ssse3 -mno-sse4.1 -mno-sse4.2 -ffunction-sections -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG -DNDEBUG -- C flags (Debug): -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wno-narrowing -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -msse -msse2 -mno-avx -msse3 -mno-ssse3 -mno-sse4.1 -mno-sse4.2 -ffunction-sections -fvisibility=hidden -g -O0 -DDEBUG -D_DEBUG -- Linker flags (Release): -- Linker flags (Debug): -- Precompiled headers: YES -- Extra dependencies: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjasper.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so gtk-3 gdk-3 pangocairo-1.0 pango-1.0 atk-1.0 cairo-gobject cairo gdk_pixbuf-2.0 gio-2.0 gobject-2.0 gthread-2.0 glib-2.0 dc1394 v4l1 v4l2 avcodec-ffmpeg avformat-ffmpeg avutil-ffmpeg swscale-ffmpeg /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libbz2.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/openmpi/lib/libhdf5.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsz.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libm.so dl m pthread rt cudart nppc nppi npps cufft -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -- 3rdparty dependencies: libwebp IlmImf libprotobuf -- -- OpenCV modules: -- To be built: cudev core cudaarithm flann hdf imgproc ml reg surface_matching video cudabgsegm cudafilters cudaimgproc cudawarping dnn fuzzy imgcodecs photo shape videoio cudacodec highgui objdetect plot ts xobjdetect xphoto bgsegm bioinspired dpm face features2d line_descriptor saliency text calib3d ccalib cudafeatures2d cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo datasets rgbd stereo structured_light superres tracking videostab xfeatures2d ximgproc aruco optflow stitching -- Disabled: world contrib_world -- Disabled by dependency: - -- Unavailable: java python2 python3 viz cvv matlab sfm -- -- GUI: -- QT: NO -- GTK+ 3.x: YES (ver 3.18.9) -- GThread : YES (ver 2.48.2) -- GtkGlExt: NO -- OpenGL support: NO -- VTK support: NO -- -- Media I/O: -- ZLib: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so (ver 1.2.8) -- JPEG: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so (ver ) -- WEBP: build (ver 0.3.1) -- PNG: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.so (ver 1.2.54) -- TIFF: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so (ver 42 - 4.0.6) -- JPEG 2000: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjasper.so (ver 1.900.1) -- OpenEXR: build (ver 1.7.1) -- GDAL: NO -- -- Video I/O: -- DC1394 1.x: NO -- DC1394 2.x: YES (ver 2.2.4) -- FFMPEG: YES -- codec: YES (ver 56.60.100) -- format: YES (ver 56.40.101) -- util: YES (ver 54.31.100) -- swscale: YES (ver 3.1.101) -- resample: NO -- gentoo-style: YES -- GStreamer: NO -- OpenNI: NO -- OpenNI PrimeSensor Modules: NO -- OpenNI2: NO -- PvAPI: NO -- GigEVisionSDK: NO -- UniCap: NO -- UniCap ucil: NO -- V4L/V4L2: Using libv4l1 (ver 1.10.0) / libv4l2 (ver 1.10.0) -- XIMEA: NO -- Xine: NO -- gPhoto2: NO -- -- Parallel framework: pthreads -- -- Other third-party libraries: -- Use IPP: 9.0.1 [9.0.1] -- at: /home/quxutao/opencv-3.1.0/3rdparty/ippicv/unpack/ippicv_lnx -- Use IPP Async: NO -- Use VA: NO -- Use Intel VA-API/OpenCL: NO -- Use Eigen: NO -- Use Cuda: YES (ver 7.5) -- Use OpenCL: YES -- Use custom HAL: NO -- -- NVIDIA CUDA -- Use CUFFT: YES -- Use CUBLAS: NO -- USE NVCUVID: NO -- NVIDIA GPU arch: 20 21 30 35 -- NVIDIA PTX archs: 30 -- Use fast math: NO -- -- OpenCL: -- Version: dynamic -- Include path: /home/quxutao/opencv-3.1.0/3rdparty/include/opencl/1.2 -- Use AMDFFT: NO -- Use AMDBLAS: NO -- -- Python 2: -- Interpreter: NO -- -- Python 3: -- Interpreter: NO -- -- Python (for build): NO -- -- Java: -- ant: NO -- JNI: NO -- Java wrappers: NO -- Java tests: NO -- -- Matlab: Matlab not found or implicitly disabled -- -- Documentation: -- Doxygen: NO -- PlantUML: NO -- -- Tests and samples: -- Tests: YES -- Performance tests: YES -- C/C++ Examples: YES -- -- Install path: /usr/local -- -- cvconfig.h is in: /home/quxutao/opencv-3.1.0/build -- ----------------------------------------------------------------- -- -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /home/quxutao/opencv-3.1.0/build ``` 但是make的时候,就报错: ``` make [ 4%] Built target libwebp [ 4%] Built target IlmImf [ 4%] Built target opencv_cudev [ 4%] Built target opencv_core_pch_dephelp [ 4%] Built target pch_Generate_opencv_core [ 4%] Building NVCC (Device) object modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/src/cuda/cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.o /usr/include/string.h: In function ‘void* __mempcpy_inline(void*, const void*, size_t)’: /usr/include/string.h:652:42: error: ‘memcpy’ was not declared in this scope return (char *) memcpy (__dest, __src, __n) + __n; ^ CMake Error at cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.o.cmake:266 (message): Error generating file /home/quxutao/opencv-3.1.0/build/modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/src/cuda/./cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.o modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/build.make:399: recipe for target 'modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/src/cuda/cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.o' failed make[2]: *** [modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/src/cuda/cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.o] Error 1 CMakeFiles/Makefile2:2307: recipe for target 'modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/all' failed make[1]: *** [modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/all] Error 2 Makefile:160: recipe for target 'all' failed make: *** [all] Error 2 ``` 弄了一下午了,没有找到相关的解决办法。我的cuda是7.5,其实不用GPU也可以的,我只是想用KAZE滤波。。。跪求大神帮忙。。。
Matlab新建GUIDE后会弹窗报错
Matlab新建Guide后弹出窗口,报错如图 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202001/31/1580449180_431605.jpg)
y3=exp(-0.1.*x1).*sin(6*x1);数字与括号后面的点.有什么用呢?
close all; clear all; clc; %关闭所有图形窗口,清除工作空间所有变量,清空命令行 x=-20:20; y=x.^2+2*x+1; %输入为一维向量 plot(x,y); z=magic(4); %输入为4阶方阵 plot(z); c=[1+2i,4+3i,7+11i]; %输入为一维复向量 plot(c); x1=0:0.01:10; y1=exp(sin(x1)); y2=sin(2*x1+2.*pi./3); y3=exp(-0.1.*x1).*sin(6*x1); plot(x1,y1,x1,y2,x1,y3); %在同一图形窗口中画出y1,y2和y3曲线
matlab如何做如下图片处理.
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/30/1548823110_266458.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/30/1548823116_797119.png) matlab如何做如下图片处理
右边的白化权函数图用python怎么画出来?
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202001/12/1578805647_591824.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202001/12/1578805655_554249.png) 1、白化权函数图用python或者matlab怎么画出来? 2、代码发一下,谢谢大家了!
终于明白阿里百度这样的大公司,为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了
点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点,捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类,各个线程都拥有一份线程私...
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
Linux(服务器编程):15---两种高效的事件处理模式(reactor模式、proactor模式)
前言 同步I/O模型通常用于实现Reactor模式 异步I/O模型则用于实现Proactor模式 最后我们会使用同步I/O方式模拟出Proactor模式 一、Reactor模式 Reactor模式特点 它要求主线程(I/O处理单元)只负责监听文件描述符上是否有事件发生,有的话就立即将时间通知工作线程(逻辑单元)。除此之外,主线程不做任何其他实质性的工作 读写数据,接受新的连接,以及处...
阿里面试官问我:如何设计秒杀系统?我的回答让他比起大拇指
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图和个人联系方式,欢迎Star和指教 前言 Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸,打败了...
五年程序员记流水账式的自白。
不知觉已中码龄已突破五年,一路走来从起初铁憨憨到现在的十九线程序员,一路成长,虽然不能成为高工,但是也能挡下一面,从15年很火的android开始入坑,走过java、.Net、QT,目前仍处于android和.net交替开发中。 毕业到现在一共就职过两家公司,目前是第二家,公司算是半个创业公司,所以基本上都会身兼多职。比如不光要写代码,还要写软著、软著评测、线上线下客户对接需求收集...
C语言魔塔游戏
很早就很想写这个,今天终于写完了。 游戏截图: 编译环境: VS2017 游戏需要一些图片,如果有想要的或者对游戏有什么看法的可以加我的QQ 2985486630 讨论,如果暂时没有回应,可以在博客下方留言,到时候我会看到。 下面我来介绍一下游戏的主要功能和实现方式 首先是玩家的定义,使用结构体,这个名字是可以自己改变的 struct gamerole { char n...
一文详尽系列之模型评估指标
点击上方“Datawhale”,选择“星标”公众号第一时间获取价值内容在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标,针对不同机器学习问题如回归、分类、排...
究竟你适不适合买Mac?
我清晰的记得,刚买的macbook pro回到家,开机后第一件事情,就是上了淘宝网,花了500元钱,找了一个上门维修电脑的师傅,上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷,只是想要个固态硬盘的笔记本,用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后,最终决定,还是买个好(xiong)看(da)的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了,所以今天尽量客观...
程序员一般通过什么途径接私活?
二哥,你好,我想知道一般程序猿都如何接私活,我也想接,能告诉我一些方法吗? 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”,还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多,挣到的钱也没有多少,加起来不到 20W。说实话,这个数目说出来我是有点心虚的,毕竟太少了,大家轻喷。但我想,恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉,我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外...
压测学习总结(1)——高并发性能指标:QPS、TPS、RT、吞吐量详解
一、QPS,每秒查询 QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。互联网中,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 二、TPS,每秒事务 TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一...
Python爬虫爬取淘宝,京东商品信息
小编是一个理科生,不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具(Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver)其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip installselenium -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ...
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。
前奏: 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者,工作4年26岁,统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况: 专业技能: 1、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具:SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;熟悉Nginx、tomca...
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...
程序员该看的几部电影
1、骇客帝国(1999) 概念:在线/离线,递归,循环,矩阵等 剧情简介: 不久的将来,网络黑客尼奥对这个看似正常的现实世界产生了怀疑。 他结识了黑客崔妮蒂,并见到了黑客组织的首领墨菲斯。 墨菲斯告诉他,现实世界其实是由一个名叫“母体”的计算机人工智能系统控制,人们就像他们饲养的动物,没有自由和思想,而尼奥就是能够拯救人类的救世主。 可是,救赎之路从来都不会一帆风顺,到底哪里才是真实的世界?如何...
Python绘图,圣诞树,花,爱心 | Turtle篇
每周每日,分享Python实战代码,入门资料,进阶资料,基础语法,爬虫,数据分析,web网站,机器学习,深度学习等等。 公众号回复【进群】沟通交流吧,QQ扫码进群学习吧 微信群 QQ群 1.画圣诞树 import turtle screen = turtle.Screen() screen.setup(800,600) circle = turtle.Turtle()...
作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会!
CPU对每个程序员来说,是个既熟悉又陌生的东西? 如果你只知道CPU是中央处理器的话,那可能对你并没有什么用,那么作为程序员的我们,必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的,尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事,因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起,来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说,我们首先就要搞明白它是怎么回事,也就是它的内部构造,当然,CPU那么牛的一个东...
还记得那个提速8倍的IDEA插件吗?VS Code版本也发布啦!!
去年,阿里云发布了本地 IDE 插件 Cloud Toolkit,仅 IntelliJ IDEA 一个平台,就有 15 万以上的开发者进行了下载,体验了一键部署带来的开发便利。时隔一年的今天,阿里云正式发布了 Visual Studio Code 版本,全面覆盖前端开发者,帮助前端实现一键打包部署,让开发提速 8 倍。 VSCode 版本的插件,目前能做到什么? 安装插件之后,开发者可以立即体验...
破14亿,Python分析我国存在哪些人口危机!
一、背景 二、爬取数据 三、数据分析 1、总人口 2、男女人口比例 3、人口城镇化 4、人口增长率 5、人口老化(抚养比) 6、各省人口 7、世界人口 四、遇到的问题 遇到的问题 1、数据分页,需要获取从1949-2018年数据,观察到有近20年参数:LAST20,由此推测获取近70年的参数可设置为:LAST70 2、2019年数据没有放上去,可以手动添加上去 3、将数据进行 行列转换 4、列名...
2019年除夕夜的有感而发
天气:小雨(加小雪) 温度:3摄氏度 空气:严重污染(399) 风向:北风 风力:微风 现在是除夕夜晚上十点钟,再有两个小时就要新的一年了; 首先要说的是我没患病,至少现在是没有患病;但是心情确像患了病一样沉重; 现在这个时刻应该大部分家庭都在看春晚吧,或许一家人团团圆圆的坐在一起,或许因为某些特殊原因而不能团圆;但不管是身在何处,身处什么境地,我都想对每一个人说一句:新年快乐! 不知道csdn这...
听说想当黑客的都玩过这个Monyer游戏(1~14攻略)
第零关 进入传送门开始第0关(游戏链接) 请点击链接进入第1关: 连接在左边→ ←连接在右边 看不到啊。。。。(只能看到一堆大佬做完的留名,也能看到菜鸡的我,在后面~~) 直接fn+f12吧 &lt;span&gt;连接在左边→&lt;/span&gt; &lt;a href="first.php"&gt;&lt;/a&gt; &lt;span&gt;←连接在右边&lt;/span&gt; o...
在家远程办公效率低?那你一定要收好这个「在家办公」神器!
相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息,接下来,在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了,相反,对于沟通效率,文件协作,以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战,比如: 1在异地互相不见面的会议上,如何提高沟通效率? 2文件之间的来往反馈如何做到及时性?如何保证信息安全? 3如何规划安排每天工作,以及如何进行成果验收? ...... ...
作为一个程序员,内存和磁盘的这些事情,你不得不知道啊!!!
截止目前,我已经分享了如下几篇文章: 一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!! 作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会! 作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂! 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识,可能大家在上大学的时候都学习过了,但是嘞,当时由于老师讲解的没那么有趣,又加上这些知识本身就比较枯燥,所以嘞,大家当初几乎等于没学。 再说啦,学习这些,也看不出来有什么用啊!...
2020年的1月,我辞掉了我的第一份工作
其实,这篇文章,我应该早点写的,毕竟现在已经2月份了。不过一些其它原因,或者是我的惰性、还有一些迷茫的念头,让自己迟迟没有试着写一点东西,记录下,或者说是总结下自己前3年的工作上的经历、学习的过程。 我自己知道的,在写自己的博客方面,我的文笔很一般,非技术类的文章不想去写;另外我又是一个还比较热衷于技术的人,而平常复杂一点的东西,如果想写文章写的清楚点,是需要足够...
别低估自己的直觉,也别高估自己的智商
所有群全部吵翻天,朋友圈全部沦陷,公众号疯狂转发。这两周没怎么发原创,只发新闻,可能有人注意到了。我不是懒,是文章写了却没发,因为大家的关注力始终在这次的疫情上面,发了也没人看。当然,我...
这个世界上人真的分三六九等,你信吗?
偶然间,在知乎上看到一个问题 一时间,勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工,做过家教,干过辅导班,做过中介。零下几度的晚上,贴过广告,满脸、满手地长冻疮。 再回首那段岁月,虽然苦,但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了,在这个世界上,无论环境多么的恶劣,只要心存希望,星星之火,亦可燎原。 下文是原回答,希望能对你能有所启发。 如果我说,这个世界上人真的分三六九等,...
节后首个工作日,企业们集体开晨会让钉钉挂了
By 超神经场景描述:昨天 2 月 3 日,是大部分城市号召远程工作的第一天,全国有接近 2 亿人在家开始远程办公,钉钉上也有超过 1000 万家企业活跃起来。关键词:十一出行 人脸...
Java基础知识点梳理
虽然已经在实际工作中经常与java打交道,但是一直没系统地对java这门语言进行梳理和总结,掌握的知识也比较零散。恰好利用这段时间重新认识下java,并对一些常见的语法和知识点做个总结与回顾,一方面为了加深印象,方便后面查阅,一方面为了掌握好Android打下基础。
2020年全新Java学习路线图,含配套视频,学完即为中级Java程序员!!
新的一年来临,突如其来的疫情打破了平静的生活! 在家的你是否很无聊,如果无聊就来学习吧! 世上只有一种投资只赚不赔,那就是学习!!! 传智播客于2020年升级了Java学习线路图,硬核升级,免费放送! 学完你就是中级程序员,能更快一步找到工作! 一、Java基础 JavaSE基础是Java中级程序员的起点,是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。 在Java基础板块中有6个子模块的学...
B 站上有哪些很好的学习资源?
哇说起B站,在小九眼里就是宝藏般的存在,放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下,更别提今年的跨年晚会,我简直是跪着看完的!! 最早大家聚在在B站是为了追番,再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频,最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了,而且学习成本还免费,真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ノ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源: 综合类 Oeasy: 综合...
如何优雅地打印一个Java对象?
你好呀,我是沉默王二,一个和黄家驹一样身高,和刘德华一样颜值的程序员。虽然已经写了十多年的 Java 代码,但仍然觉得自己是个菜鸟(请允许我惭愧一下)。 在一个月黑风高的夜晚,我思前想后,觉得再也不能这么蹉跎下去了。于是痛下决心,准备通过输出的方式倒逼输入,以此来修炼自己的内功,从而进阶成为一名真正意义上的大神。与此同时,希望这些文章能够帮助到更多的读者,让大家在学习的路上不再寂寞、空虚和冷。 ...
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