[INFO] ———————————————————————— [INFO] Reactor Summary for demo 0.0.1-SNAPSHOT: [INFO] [INFO] demo ……………………………………….. FAILURE [18:18 min] [INFO] admin-service ……………………………….. SKIPPED [INFO] user-service ………………………………… SKIPPED [INFO] myweb ………………………………………. SKIPPED [INFO] ———————————————————————— [INFO]

在xml解析的时候，一直狂报这个错误Nested exception: org.xml.sax.SAXParseException: Content is not allowed in prolog.弄了好久后面找到是把我工程里的dom4j.jar删除，然后加入dom4j-1.6.1.jar与jaxen-1.1-beta-6.jar就能正常解析了

为打印机安装WinUSB驱动，否则报错：LIBUSB_ERROR_NOT_SUPPORTED

Qt5.4下连接Mysql,QSqlDatabase: QMYSQL driver not loaded but available-附件资源

操作步骤 进入命令行环境。我使用的是conda。有两种方式进入命令行。 方法1：通过anconda navigator界面，选择environments，选择对应环境名，选择open terminal 方法2：直接使用cmd或者terminal等终端进入命令行。激活你想要配置代码补全的环境（如果是默认环境不用激活） 1.安装nbextensions  pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple jupyter contrib nbextension install --

python语言对于计算机专业的学生，不管是计算机软件还是物联网，都是很重要的一种编程语言，python未来在人工智能方向上是会有很大的贡献程度的，不仅体现在语言灵活多变，还能处理很多文件、图片、图像、等数据。 本次博客，林君学长主要带大家了解python中以下的方面 理解筛选法求解素数的原理 理解列表切片操作 熟练运用内置函数 enumerate() 熟练运用内置函数 filer() 理解序列解包工作原理 初步了解选择结构和循环结构 例题： 编写程序，输入一个大于 2 的自然数，然后输出小于该数字的所有素数组成的列表 python学习—–使用列表实现筛选法求素数目录一、列表实现筛选法求素数的

基于jupyter notebook的python编程—–利用梯度下降算法求解多元线性回归方程，并与最小二乘法求解进行精度对比目录一、梯度下降算法的基本原理1、梯度下降算法的基本原理二、题目、表格数据、以及python环境搭建1、多元线性回归分析求解题目2、准备的多元线性回归方程的变量的表格数据3、搭建python环境三、梯度下降算法求解多元线性回归的方程的python代码实现1、导入基本库、数据，并为变量赋值2、定义系数初始值以及学习率和迭代次数3、定义最小二乘法函数-损失函数（代价函数）4、定义梯度下降算法求解线性回归方程系数python函数5、代用函数，进行系数求解，并打印6、画出回归方

gcc编译PPC指令集代码时候可能遇到的问题，vxWorks loadModule也可能遇到的问题。

Code::Blocks运行报错问题之（\th_en_US.idx' not found!）及解决方法-附件资源

这是FAST2017的一片关于FUSE的性能分析的论文，基本就是做了翻译，基于理解的一个翻译，不一定完全准确，仅供参考。 To FUSE or Not to FUSE: Performance of User-Space File Systems Bharath Kumar Reddy Vangoor, Stony Brook University; Vasily Tarasov, IBM Research-Almaden; Erez Zadok, Stony Brook University https://www.usenix.org/conference/fast17/technical-sessions/presentation/vangoor