C:\Users\dei'i\IdeaProjects1\MapReduceDemo\src\main\java\com\sprirt\mapreduce\writable\FlowBean.java:56:9 java: 找不到符号 符号: 变量 out

时间: 2023-05-23 21:06:34 浏览: 132
A:这个错误提示意味着编译器无法找到名为“out”的变量。通常在这种情况下,这是因为您没有正确地初始化或声明这个变量。请确保您在代码中正确地声明、初始化和使用变量“out”,或者检查您的导入语句是否正确。如果问题仍然存在,请参考具体的错误信息和代码,以便更好地理解问题的根本原因。
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C:\Users\dei'i>scala 'scala' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。

出现 "不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件" 的错误通常意味着系统无法找到指定的命令。在你提供的例子中,尝试在命令行中运行 "scala",但系统返回了错误信息,这表明Scala运行环境可能没有正确安装在你的系统中,或者 "scala" 命令没有被添加到系统的环境变量 PATH 中。 要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 确认Scala是否已经安装:检查你是否已经下载并安装了Scala。如果你使用的是Windows系统,通常Scala安装程序会提供一个选项来自动将Scala添加到环境变量中。如果未选择这个选项,你可能需要手动添加。 2. 设置环境变量:如果你确认Scala已经安装,但是仍然出现错误,那么可能是环境变量PATH没有正确配置。你需要将Scala的安装路径添加到环境变量PATH中。例如,如果Scala安装在 `C:\Program Files\scala\bin`,则需要将这个路径添加到系统环境变量中。 3. 使用完整路径运行:在将Scala添加到环境变量之前,你也可以通过输入完整路径来运行Scala。例如,如果你的Scala安装在 `C:\Program Files\scala\bin`,你可以使用命令 `C:\Program Files\scala\bin\scala` 来启动Scala。

Java编程实现modbus通讯协议

Modbus是一种工业标准通信协议,主要用于设备间的数据交换,特别是在自动化控制系统中。在Java编程中实现Modbus通讯,通常会利用现成的第三方库,如`modbus-rtu`、`modbus-serial`等,这些库基于TCP/IP或串口通信。 以下是简单的步骤: 1. **添加依赖**:引入支持Modbus的库到你的项目中。如果你使用Maven,可以在pom.xml文件中添加相应的依赖,如: ```xml <dependency> <groupId>com.github.modbus4j</groupId> <artifactId>modbus4j-core</artifactId> <!-- 选择版本 --> <version>4.x.x</version> </dependency> ``` 2. **配置连接**:根据你的应用需求,设置Modbus的服务器地址、端口号(对于RTU,通常是502;TCP则可能是502或1502)、以及是否通过串口或网络连接。 3. **初始化客户端**:创建 ModbusClient 或者 ModbusSerialClient 实例,然后打开连接。 4. **发送请求**:使用提供的API,比如`readHoldingRegisters`、`writeSingleRegister`等,发送读取或写入数据的请求。 5. **解析响应**:收到服务器响应后,解析返回的数据,这通常包括字节序列转化为实际的数据值。 6. **处理异常**:确保捕获并处理可能出现的连接错误、通信错误或其他异常情况。
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拼音数据(无声调):a ai an ang ao ba bai ban bang bao bei ben beng bi bian biao bie bin bing bo bu ca cai can cang cao ce cen ceng cha chai chan chang chao che chen cheng chi chong chou chu chua chuai chuan chuang chui chun chuo ci cong cou cu cuan cui cun cuo da dai dan dang dao de den dei deng di dia dian diao die ding diu dong dou du duan dui dun duo e ei en eng er fa fan fang fei fen feng fo fou fu ga gai gan gang gao ge gei gen geng gong gou gu gua guai guan guang gui gun guo ha hai han hang hao he hei hen heng hong hou hu hua huai huan huang hui hun huo ji jia jian jiang jiao jie jin jing jiong jiu ju juan jue jun ka kai kan kang kao ke ken keng kong kou ku kua kuai kuan kuang kui kun kuo la lai lan lang lao le lei leng li lia lian liang liao lie lin ling liu long lou lu lü luan lue lüe lun luo ma mai man mang mao me mei men meng mi mian miao mie min ming miu mo mou mu na nai nan nang nao ne nei nen neng ng ni nian niang niao nie nin ning niu nong nou nu nü nuan nüe nuo nun ou pa pai pan pang pao pei pen peng pi pian piao pie pin ping po pou pu qi qia qian qiang qiao qie qin qing qiong qiu qu quan que qun ran rang rao re ren reng ri rong rou ru ruan rui run ruo sa sai san sang sao se sen seng sha shai shan shang shao she shei shen sheng shi shou shu shua shuai shuan shuang shui shun shuo si song sou su suan sui sun suo ta tai tan tang tao te teng ti tian tiao tie ting tong tou tu tuan tui tun tuo 定义数据集:采用字符模型,因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 样本是时间相关的,分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 标签Y与X同形状,但时间超前1 准备数据:一次梯度更新使用的数据形状为:(时间步,Batch,类别数) 实现基本循环神经网络模型 循环单元为nn.RNN或GRU 输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 隐状态初始值为0 测试前向传播 如果采用顺序划分,需梯度截断 训练:损失函数为平均交叉熵 预测:给定一个前缀,进行单步预测和K步预测

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