tensorFlow概念计算图实战Mnist分布式Mnist参考文献 祝大家在2017年有新的收获。非常感谢大家在春节前夕依然还坚持参加中生代技术的分享活动，也感谢中生代提供的强大的分享平台。 我是刘光聪，来自于中兴通讯技术规划部，关注敏捷软件开发，从事机器学习算法研究，目前负责AI平台架构与设计。 今天我给大家分享的题目是：剖析TensorFlow架构与设计之编程模
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2024-05-30 07:54:02
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**Java依赖报红的原因及解决方法**
在Java开发中，经常会遇到依赖报红的情况，即在IDE中，依赖的类、方法或包名显示为红色，表示找不到相应的依赖。这可能会导致编译错误或运行时异常。本文将探讨Java依赖报红的原因，并提供一些常见的解决方法。
## 1. 依赖报红的原因
依赖报红通常有以下几个原因：
### 1.1 依赖库未正确引入
在Java开发中，我们通常会使用构建工具（如Mav
原创
2023-10-15 08:37:48
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【导读】 TensorFlow 2.0 于近期正式发布后，立即受到学术界与科研界的广泛关注与好评。此前，AI 科技大本营曾特邀专家回顾了 TensorFlow 2.0 从初版到最新版本的发展史。今天，我们将介绍一本全面详解 TensorFlow 2.0 的手册。这本手册是 Google Summer of Code 2019 项目之一，从基础安装与环境配置、部署，到大规模训练与加速、扩
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2024-10-12 16:17:10
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1.首先仔细检查依赖，对应本地仓库的路径位置，如果不存在，要重新下载2.如果路径存在，jar也存在，删除包括jar的文件，比如 然后maven update 或者reimport 3.重新导入，如果pom还报红，删除项目的pom的依赖包括父类坐标，然后回退。其实就是没有改动，然后idea自动更新，报红不存在了！！！ 另外情况：如果发现pom中依赖爆红，找到对应路径：发
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2023-06-05 19:55:50
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因为项目保密原因，有时候避免不了要进行离线开发idea 在线是神器，离线问题就来了，经常是出现maven库依赖问题，报出大量红色波浪线，如下图：研究两天，多方查询，总结解决方法如下：重点一检查是否为离线模式，maven的各项配置路径是否正确重点二各项配置正确的情况下，点击刷新，重新加载依赖如果还是报红重点三移除maven项目，再重新添加到maven右键点击Unlink Maven Projects
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2023-09-11 13:14:58
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一些面试题创建对象的四种方式new反射机制：,调用java.lang.Class 或者 java.lang.reflect.Constructor 类的newInstance()实例方法clone：继承Cloneable接口，Hello h2 = h1.clone();public class Hello implements Cloneable{
public void sayWorld(){
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2024-06-01 22:05:45
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公司后端用的Spring Boot,作为啥也不会的前端，也很好奇，自己搭个demo试试水…… 额…… 然后一路坎坷，idea一直不断 报红 这篇文章主要记录自己搭demo，起公司服务遇到的bug问题1：创建之后，整个项目都是灰色，或者好多报红全是灰色是因为没有安装maven解决办法: 下载maven并安装，安装好之后电脑配置环境变量，idea也做好相应的setting即可。 下面是详细过程 大佬可
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2024-06-27 10:29:22
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# 教你如何解决“java导入依赖报红”的问题
## 一、整体流程
```mermaid
gantt
title Java导入依赖报红解决流程
section 了解问题 :a1, 2022-01-01, 7d
section 解决问题 :a2, after a1, 14d
```
## 二、了解问题
### 流程图：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-05-06 03:48:45
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简介Solo 是一款小而美的开源博客系统，专为程序员设计。Solo 有着非常活跃的社区，可将文章作为帖子推送到社区，来自社区的回帖将作为博客评论进行联动。Solo 基于AGPL-3.0 开源协议，Github 官网地址如下：https://github.com/b3log/solo功能列表Markdown / Emoji标签聚合分类自定义导航链接随机文章 / 相关文章 / 置顶 / 更新提醒自定义
情景再现： 今天工作时用IDEA从svn上down个项目，完成后点击重新导入所有maven项目后，maven报了红色警告线错误，如图： 最终的错误信息为：“omitted for conflict with 1.1”。大致意思是这个javax.activation:activation:1.02版本与1.1版本存在依赖冲突。原因分析： 平时对maven不是特别了解，在一番搜索学习后，大致明白了其中
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2024-03-02 09:41:33
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Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法：使用placeholder读内存中的数据使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制)相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两
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2024-05-29 11:31:40
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maven介绍Maven是基于项目对象模型(POM project object model)，可以通过一小段描述信息（配置）来管理项目的构建，报告和文档的软件项目管理工具[百度百科] 简单的说就是一个实现自动化构建的工具。构建是指由源文件、配置文件、图片、js、css等项目中所需要的所有的原材料生成一个可执行的应用程序的过程就叫构建如何使用1、安装1）下载压缩包，解压操作 a、要使用maven工
提示：cpu版本不用安装cuda，gpu版本需要。官网教程：使用 pip 安装 TensorFlow总结：虚拟机可以安装cpu版本，tensorflow版本要和python版本相对应。各种原因安装过程一言难尽 下载的python3.6，但使用pip install --upgrade tensorflow直接安装，
在使用 Java 的 Maven 构建项目时，常常会出现依赖报红的问题，这会导致项目无法正常运行。解决这一问题需要关注环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查及迁移指南等多个方面。下面将详细记录解决这一问题的过程。
## 环境预检
在开始之前，确保你的开发环境符合以下系统要求：
| 组件 | 版本 |
|----------------
# 如何实现“依赖redisson报异常”
## 1.引言
在开发过程中，我们经常会使用Redis来缓存数据或实现分布式锁等功能。而Redisson是一个功能强大的Java Redis客户端，提供了丰富的功能和易用的API。在使用Redisson的过程中，有时可能会遇到依赖Redisson报异常的情况，本文将教授如何处理这种情况。
## 2.整体流程
下面是处理“依赖Redisson报异常
原创
2023-12-14 07:44:53
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我刚接触IDEA和Maven是在学校期间，当时作为新手，遇到这种错误导致课程没法进行，真的是头皮发麻，问老师网上搜，各种答案各种方法一个一个试，也是费了很大的劲才把问题解决，今天我就总结一下我学习以来遇到的所有的maven报错的原因和解决办法。一、网络延迟或网络波动。原因： 当我们在pom文件中导入依赖的时候爆红，表示正在下载，当很长时间都没有下载下来jar包，其中一种原因就是网络不好，有延迟，就
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2023-07-19 00:21:10
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Spring的主要特性包括IOC和DI，其中DI是IOC的基础。在以前的Spring使用过程中大部分都是使用XML配置文件显式配置spring组件，导致大量的XML配置文件以及冗余的XML配置代码。阅读《Spring in Action》后总结Spring的DI功能的三种主要装配方式以及混合装配方式根据注解自动装配Spring中有非常丰富的注解，通过这些注解可以方便地配置Spring容器，使得Sp
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2024-04-12 13:09:17
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报错原因分析报错原因①「Class path contains multiple SLF4J binding」23-May-2019 16:04:25.300 INFO [localhost-startStop-1] org.apache.jasper.servlet.TldScanner.scanJars At least one JAR was scanned for TLDs yet con
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2024-06-17 13:01:24
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因为解决爆红要反复下载依赖项进行多次尝试，所以maven下载速度慢的小伙伴可以参考这篇文章解决maven依赖下载很慢的问题 1.尝试删除旧的依赖的缓存有时候依赖问题可能是由于本地仓库缓存中的文件损坏或不一致引起的。你可以尝试清理本地仓库缓存，然后让 Maven 重新下载依赖Maven 的仓库缓存通常位于用户目录下的 /.m2 文件夹中，Maven 仓库缓存包括两个主要部分：1
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2024-06-05 20:36:49
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TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式，一模型运行在云端服务器，向服务器发送请求，接收服务器响应；二在本地运行模型，PC训练模型，放到移动端预测。向服务端请求数据可行性差，移动端资源稀缺。本地运行实时性更好。加速计算，内存空间和速度优化。精简模型，节省内存空间，加快计算速度。加快框架执行速度，优化模型复杂度和每步计算
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2024-05-27 21:44:28
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