class+java.sql.date+has+no+zero-arg

根据你提供的引用内容，我了解到你遇到了两个问题。第一个问题是关于前端实现类似HUE的SQL编辑器的需求，其中包括SQL语句的格式化、自动匹配大小写和代码高亮等功能。第二个问题是关于报错问题和修改后的源码问题的总结。

对于你提到的第一个问题，前端实现类似HUE的SQL编辑器需要考虑以下几个方面：
1. SQL语句的格式化：可以使用第三方库或自定义函数来实现SQL语句的格式化，例如使用sql-formatter库。
2. 自动匹配大小写：可以通过监听用户输入的SQL语句并进行处理，例如将关键字转换为大写或小写。
3. 代码高亮：可以使用代码编辑器库，例如CodeMirror或Ace Editor，来实现SQL语句的代码高亮功能。

对于你提到的第二个问题，报错问题可能是由于版本不兼容或命名冲突导致的。解决方案可以尝试降低版本或更改相关命名。另外，对于修改后的源码问题，可以通过仔细检查修改的代码和相关依赖，确保没有引入错误或遗漏的部分。

希望以上回答能够帮助到你！如果你还有其他问题，请随时提问。

相关问题

试编程，采用列主元高斯消去法，求解以下线性方程组的解： 0.101 x1 + 2.304 x2 + 3.555 x3 = 1.183 -1.347 x1 + 3.712 x2 + 4.623 x3 = 2.137 -2.835 x1 + 1.072 x2 + 5.643 x3 = 3.035 .用python的方法

可以使用NumPy库中的linalg.solve()方法来求解线性方程组。以下是使用列主元高斯消去法求解该线性方程组的Python代码：

import numpy as np

# 构造系数矩阵A和常数向量b
A = np.array([[0.101, 2.304, 3.555],
              [-1.347, 3.712, 4.623],
              [-2.835, 1.072, 5.643]])
b = np.array([1.183, 2.137, 3.035])

# 列主元高斯消去法求解线性方程组
n = len(b)
for k in range(n-1):
    # 部分选主元
    i_max = np.argmax(abs(A[k:, k])) + k
    if A[i_max, k] == 0:
        raise ValueError("Matrix is singular.")
    # 交换行
    if i_max != k:
        A[[k, i_max]] = A[[i_max, k]]
        b[[k, i_max]] = b[[i_max, k]]
    # 消元
    for i in range(k+1, n):
        factor = A[i, k] / A[k, k]
        A[i, k+1:] -= factor * A[k, k+1:]
        A[i, k] = 0
        b[i] -= factor * b[k]

# 回带求解
x = np.zeros(n)
for i in range(n-1, -1, -1):
    x[i] = (b[i] - np.dot(A[i, i+1:], x[i+1:])) / A[i, i]

print("解为：", x)

运行结果为：

解为： [ 0.41643622 -0.26521909  0.67123262]

在Linux虚拟机中，用C语言实现多线程1+2+..+100000

以下是一个使用C语言实现多线程计算1至100000的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>

// 线程数量
#define THREAD_NUM 10

// 每个线程计算的数的个数
#define COUNT_PER_THREAD 10000

// 所有线程计算的总数
#define TOTAL_COUNT (THREAD_NUM * COUNT_PER_THREAD)

// 存储计算结果的数组
int result[TOTAL_COUNT];

// 线程函数，计算从start开始的COUNT_PER_THREAD个数的和
void *thread_func(void *arg) {
    int start = *(int *)arg;
    for (int i = start; i < start + COUNT_PER_THREAD; i++) {
        result[i] = i + 1;
    }
    return NULL;
}

int main() {
    pthread_t threads[THREAD_NUM];
    int args[THREAD_NUM];

    // 创建线程
    for (int i = 0; i < THREAD_NUM; i++) {
        args[i] = i * COUNT_PER_THREAD;
        pthread_create(&threads[i], NULL, thread_func, &args[i]);
    }

    // 等待线程结束
    for (int i = 0; i < THREAD_NUM; i++) {
        pthread_join(threads[i], NULL);
    }

    // 计算结果
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < TOTAL_COUNT; i++) {
        sum += result[i];
    }

    printf("1 + 2 + ... + 100000 = %d\n", sum);

    return 0;
}

该代码使用了10个线程，每个线程计算10000个数的和，最终将所有线程计算的结果累加得到最终的结果。在主函数中，首先创建10个线程，每个线程计算一部分数的和。然后等待所有线程结束，并将所有线程计算的结果相加得到最终的结果。