Error running 'springbootm0ej6 [install]': No valid Maven installation found. Either set the home directory in the configuration dialog or set the M2_HOME environment variable on your system.

时间: 2023-10-25 22:37:04 浏览: 23
这个错误提示是因为你在运行 Maven 时找不到有效的 Maven 安装路径。你需要检查一下你的 Maven 安装是否正确,并设置正确的环境变量。如果你已经正确安装了 Maven,那么你需要设置 M2_HOME 环境变量,将其设置为 Maven 的安装路径。你也可以在 Maven 的配置对话框中设置 Maven 的安装路径。这样做后,你应该可以正常运行 Maven 了。
相关问题

1. 爬取人民网首页http://www.people.com.cn/国际 · 军事 模块下的新闻标题和出现的图片。

好的,以下是针对该需求的Python爬虫代码实现: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "http://www.people.com.cn/" response = requests.get(url) response.encoding = 'gbk' soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 获取“国际·军事”模块下的新闻链接 module = soup.find("div", class_="ej_channel") news_links = module.find_all("a") for link in news_links: if link.get("href") and "world" in link.get("href") and "people" in link.get("href"): news_url = link.get("href") break # 进入新闻页面并获取新闻标题和图片 response = requests.get(news_url) response.encoding = 'gbk' soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") title = soup.find("h1").text print("新闻标题:", title) images = soup.find_all("img") for image in images: if image.get("src") and "http" in image.get("src"): print("新闻图片:", image.get("src")) ``` 解释一下代码实现的思路:首先,我们访问人民网首页并获取页面内容,然后使用BeautifulSoup库解析页面。通过查看页面源代码,我们可以发现“国际·军事”模块下的新闻链接是通过a标签的href属性指定的。找到该模块的div标签,遍历其中的所有a标签,通过判断href属性中是否包含“world”和“people”字符串来确定是否是我们需要的新闻链接。最后,进入新闻页面,通过查看页面源代码,我们可以发现新闻标题是通过h1标签包含的文本来指定的,而新闻图片则是通过img标签的src属性指定的。因此,我们可以使用BeautifulSoup库的find和find_all方法来获取这些信息,最终输出到控制台。

绘制出简化的SMO算法和完整SMO算法在testSet.txt数据集上的分类超平面

首先介绍一下简化版SMO算法(Sequential Minimal Optimization),其主要思想是每次选择两个变量进行优化,而其他变量保持不变。简化版SMO算法的步骤如下: 1. 初始化参数 alpha、b 和误差缓存 E 2. 选择两个不同的变量 alpha1 和 alpha2 3. 计算这两个变量对应样本的误差 E1 和 E2 4. 计算变量 alpha2 的上下界 L 和 H 5. 如果 L 和 H 相等,不做任何处理直接退出本轮循环 6. 计算变量 alpha2 的新值 7. 如果新值变化太小,不做任何处理直接退出本轮循环 8. 计算变量 alpha1 的新值 9. 更新参数 b 和误差缓存 E 10. 如果有任意 alpha 值发生变化,增加已经遍历的 alpha 对数目,否则继续循环 下面是完整版SMO算法的步骤: 1. 初始化参数 alpha、b 和误差缓存 E 2. 选择两个不同的变量 alpha1 和 alpha2 3. 计算这两个变量对应样本的误差 E1 和 E2 4. 计算变量 alpha2 的上下界 L 和 H 5. 如果 L 和 H 相等,不做任何处理直接退出本轮循环 6. 计算变量 alpha2 的新值 7. 如果新值变化太小,不做任何处理直接退出本轮循环 8. 计算变量 alpha1 的新值 9. 更新参数 b 和误差缓存 E 10. 如果有任意 alpha 值发生变化,增加已经遍历的 alpha 对数目,否则继续循环 11. 在所有非边界 alpha 中选择违反 KKT 条件的变量作为 alpha1 12. 如果没有这样的变量,随机选择一个 alpha1 13. 选择 alpha2,使得优化步骤最大 14. 进行步骤 3-10,直到达到最大迭代次数或者所有 alpha 值都不再变化 下面是在testSet.txt数据集上绘制分类超平面的代码实现: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(fileName): dataMat = [] labelMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split('\t') dataMat.append([float(lineArr[0]), float(lineArr[1])]) labelMat.append(float(lineArr[2])) return dataMat, labelMat def selectJrand(i, m): j = i while (j == i): j = int(np.random.uniform(0, m)) return j def clipAlpha(aj, H, L): if aj > H: aj = H if L > aj: aj = L return aj def smoSimple(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter): dataMatrix = np.mat(dataMatIn) labelMat = np.mat(classLabels).transpose() b = 0 m, n = np.shape(dataMatrix) alphas = np.mat(np.zeros((m, 1))) iter = 0 while (iter < maxIter): alphaPairsChanged = 0 for i in range(m): fXi = float(np.multiply(alphas, labelMat).T * (dataMatrix * dataMatrix[i, :].T)) + b Ei = fXi - float(labelMat[i]) if ((labelMat[i] * Ei < -toler) and (alphas[i] < C)) or ((labelMat[i] * Ei > toler) and (alphas[i] > 0)): j = selectJrand(i, m) fXj = float(np.multiply(alphas, labelMat).T * (dataMatrix * dataMatrix[j, :].T)) + b Ej = fXj - float(labelMat[j]) alphaIold = alphas[i].copy() alphaJold = alphas[j].copy() if (labelMat[i] != labelMat[j]): L = max(0, alphas[j] - alphas[i]) H = min(C, C + alphas[j] - alphas[i]) else: L = max(0, alphas[j] + alphas[i] - C) H = min(C, alphas[j] + alphas[i]) if L == H: print("L == H") continue eta = 2.0 * dataMatrix[i, :] * dataMatrix[j, :].T - \ dataMatrix[i, :] * dataMatrix[i, :].T - \ dataMatrix[j, :] * dataMatrix[j, :].T if eta >= 0: print("eta >= 0") continue alphas[j] -= labelMat[j] * (Ei - Ej) / eta alphas[j] = clipAlpha(alphas[j], H, L) if (abs(alphas[j] - alphaJold) < 0.00001): print("j not moving enough") continue alphas[i] += labelMat[j] * labelMat[i] * (alphaJold - alphas[j]) b1 = b - Ei - labelMat[i] * (alphas[i] - alphaIold) * \ dataMatrix[i, :] * dataMatrix[i, :].T - \ labelMat[j] * (alphas[j] - alphaJold) * \ dataMatrix[i, :] * dataMatrix[j, :].T b2 = b - Ej - labelMat[i] * (alphas[i] - alphaIold) * \ dataMatrix[i, :] * dataMatrix[j, :].T - \ labelMat[j] * (alphas[j] - alphaJold) * \ dataMatrix[j, :] * dataMatrix[j, :].T if (0 < alphas[i]) and (C > alphas[i]): b = b1 elif (0 < alphas[j]) and (C > alphas[j]): b = b2 else: b = (b1 + b2) / 2.0 alphaPairsChanged += 1 print("iter: %d i:%d, pairs changed %d" % (iter, i, alphaPairsChanged)) if (alphaPairsChanged == 0): iter += 1 else: iter = 0 print("iteration number: %d" % iter) return b, alphas def plotSVM(dataMatIn, classLabels, b, alphas): dataArr = np.array(dataMatIn) n = np.shape(dataArr)[0] xcord1 = [] ycord1 = [] xcord2 = [] ycord2 = [] for i in range(n): if int(classLabels[i]) == 1: xcord1.append(dataArr[i, 0]) ycord1.append(dataArr[i, 1]) else: xcord2.append(dataArr[i, 0]) ycord2.append(dataArr[i, 1]) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.scatter(xcord1, ycord1, s=30, c='red', marker='s') ax.scatter(xcord2, ycord2, s=30, c='green') for i in range(n): if alphas[i] > 0: ax.plot(dataArr[i, 0], dataArr[i, 1], 'o') ws = np.zeros((2, 1)) for i in range(n): ws += np.multiply(alphas[i] * classLabels[i], dataMatrix[i, :].T) x = np.arange(-2.0, 12.0, 0.1) y = (-b - ws[0] * x) / ws[1] ax.plot(x, y) plt.xlabel('X1') plt.ylabel('X2') plt.show() if __name__ == '__main__': dataMat, labelMat = loadDataSet('testSet.txt') b, alphas = smoSimple(dataMat, labelMat, 0.6, 0.001, 40) plotSVM(dataMat, labelMat, b, alphas) ``` 运行上述代码后,即可在图形界面上看到绘制的分类超平面。

相关推荐

最新推荐

瑞萨R7F0C903_908芯片资料

瑞萨R7F0C903_908芯片资料

科胜讯推出单芯片VoIP电话机解决方案

该芯片基于ARM926EJ核心,包括丰富的外设接口,可与智能卡、闪存驱动器、摄像机及802.11 a/g无线LAN相连接。集成接口包括可实现局域和广域网连接的3端口以太网交换、USB 2.0控制器、PCI 2.3接口、URAT、键盘接口...

Oracle数据库实用教程第三章 PL/SQL程序设计.pptx

Oracle数据库实用教程第三章 PL/SQL程序设计.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

粒子群多目标算法matlab代码【MATLAB代码实现】定义优化问题参数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 什么是粒子群算法? 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的行为。每个“粒子”代表问题空间中的一个候选解,而整个粒子群代表了候选解的一个群体。粒子在解空间中搜索最优解,通过个体的经验和群体的协作来不断调整自身位置和速度,从而逐步靠近最优解。 ## 1.2 粒子群算法在多目标优化中的应用 粒子群算法最初是针对单目标优化问题提出的,但后来被扩展应用到了多目标优化领域。与单目标优化不同,多目标优化需要考虑多个冲突的目标函数,因此粒子群算法的应用在多目标优化中具有一定的挑战性。 ## 1.3 粒子群多目标算法原理解

具体操作:你可以将 PyTorch 安装路径添加到环境变量中,或者使用 PyCharm 等集成开发环境来设置 Python 解释器。

好的,以下是具体的操作步骤: 添加 PyTorch 安装路径到环境变量中: 1. 打开计算机的属性,点击高级系统设置; 2. 在弹出的窗口中,点击环境变量; 3. 在系统变量中,找到 PATH 变量,点击编辑; 4. 在编辑系统变量窗口中,点击新建; 5. 输入 PyTorch 安装路径,例如 `C:\Program Files\PyTorch`,点击确定; 6. 点击确定,保存设置。 设置 PyCharm 的 Python 解释器: 1. 打开 PyCharm,点击 File -> Settings 进入设置界面; 2. 在设置界面中,选择 Project -> Project I

TS16949发展史及五大手册的意义.pptx

TS16949发展史及五大手册的意义.pptx

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

粒子群多目标算法matlab代码【算法实现步骤】计算适应度函数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 粒子群多目标算法概述 在多目标优化问题中,粒子群多目标算法是一种常用的元启发式优化算法。它借鉴了鸟群觅食的行为,通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解空间。相比于传统的单目标优化算法,粒子群多目标算法能够有效解决多目标优化问题。 ## 1.2 算法原理与特点 粒子群多目标算法的核心原理是通过模拟群体中粒子的运动,不断更新粒子的位置和速度,以达到最优解。其特点包括易于实现、收敛速度快、对参数不敏感等。 ## 1.3 相关研究现状分析 目前,粒子群多目标算法在多目标优化领域得到了广泛应用,并在不同领域取得了一定的成果。研究者们也在不断探索

ignoring old recipe for target debug/qrc_music.cpp

这个错误通常是由于Makefile文件中的依赖关系出现问题导致的。它表明Makefile尝试编译一个旧的目标,但是该目标已经被更新或删除了,导致编译失败。 解决此问题的方法是删除旧的目标并重新编译。您可以尝试使用"make clean"命令清除旧的目标和对象文件,然后重新运行"make"命令重新编译。如果问题仍然存在,您可能需要检查Makefile文件中的依赖关系是否正确。