2024-09-19 12:40:59: 开始执行... 2024-09-19 12:40:59: Error on line 40:11: ReferenceError: Can't find variable: setTimeout

时间: 2024-09-19 07:08:54 浏览: 52
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看起来你在尝试使用 `setTimeout` 函数,但是在某个时间点遇到了 `ReferenceError`,这表示 JavaScript 没能找到名为 `setTimeout` 的变量或函数。这个错误通常发生在以下情况: 1. **全局作用域**:`setTimeout` 是 JavaScript 的内置函数,如果它在这个上下文中找不到,可能是由于你没有在全局作用域或者当前的作用域块中正确引入它。确保你是在支持浏览器环境中编写,并且在需要的地方直接引用 `setTimeout`。 ```javascript // 正确引入 window.setTimeout(function() { console.log('延迟后执行'); }, 1000); ``` 2. **命名冲突**:如果你在一个局部作用域里定义了一个同名的变量或函数,可能会覆盖 `setTimeout`。检查是否有无意中遮蔽了 `setTimeout` 的地方。 3. **模块化或异步加载**:如果你正在使用模块化工具(如 ES6 中的 `import`),确保正确导入了包含 `setTimeout` 的模块。 4. **错误拼写或大小写**:确保你输入的是 `setTimeout` 而不是类似 `setTimeOut` 或 `setTimeout()`(函数名不需要括号)。 5. **错误的时间戳**:如果是作为参数传递给 `setTimeout`,确保提供的不是一个无效的时间值。 修复这个问题后,你应该能看到 `setTimeout` 正常工作并按照预期延迟执行后续代码。如果还有疑问,可以提供更多的代码片段以便进一步分析。
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Initialization error (ESLint). Cannot find module 'C:/Users/14304/Desktop/JAVA/JinRongKanBan/pc_前端源码/node_modules/eslint/lib/options' Require stack: - C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\languageService\eslint\bin\eslint-common.js - C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\languageService\eslint\bin\eslint-plugin.js - C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\languageService\eslint\bin\eslint-plugin-provider.js - C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\jsLanguageServicesImpl\js-language-service.js Error: Cannot find module 'C:/Users/14304/Desktop/JAVA/JinRongKanBan/pc_前端源码/node_modules/eslint/lib/options' Require stack: - C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\languageService\eslint\bin\eslint-common.js - C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\languageService\eslint\bin\eslint-plugin.js - C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\languageService\eslint\bin\eslint-plugin-provider.js - C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\jsLanguageServicesImpl\js-language-service.js at Module._resolveFilename (node:internal/modules/cjs/loader:1077:15) at Module._load (node:internal/modules/cjs/loader:922:27) at Module.require (node:internal/modules/cjs/loader:1143:19) at require (node:internal/modules/cjs/helpers:110:18) at requireInContext (C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\languageService\eslint\bin\eslint-common.js:24:12) at new ESLintPlugin (C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\languageService\eslint\bin\eslint-plugin.js:33:61) at ESLintPluginFactory.create (C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\languageService\eslint\bin\eslint-plugin-provider.js:25:34) at Interface.<anonymous> (C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2023.1.3\plugins\javascript-impl\jsLanguageServicesImpl\js-language-service.js:82:52) at Interface.emit (node:events:513:28) at [_onLine] [as _onLine] (node:internal/readline/interface:422:12) Process finished with exit code -1

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We can now use a method to plot the loss surface of the network by projecting the parameter updates into two dimensions. You can find more information on that here. But you can just use the provided code. The contour plot will show how the loss will change if you would follow the two main directions of the past parameter updates. Think about the challenges and the optimization process of this landscape. What could impede the convergence of the net? # project states onto the main directions of the gradient updates using n samples over all steps starting from sample x # the directions are calculated using the last sample as a reference directions, state_ids, loss_coordinates = get_state_directions(states, n_states=10, start_from=0, reference_id=-1) # compute the losses over the main directions of the gradient updates x, y, Z, _ = get_loss_grid(net, data_loader, loss_fn, directions=directions, resolution=(20, 20), scale=loss_coordinates.abs().max().item()) # plot the landscape as a contour plot fig = plot_contour(np.copy(x), np.copy(y), np.copy(Z), scale=True) fig.add_traces(go.Scatter(x=np.copy(loss_coordinates[0].cpu().numpy()), y=np.copy(loss_coordinates[1].cpu().numpy()))) print('loss samples:', np.array(losses)[state_ids]) conf_pltly() init_notebook_mode(connected=False) iplot(fig) --------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-62-26d05ea2d790> in <cell line: 3>() 1 # project states onto the main directions of the gradient updates using n samples over all steps starting from sample x 2 # the directions are calculated using the last sample as a reference ----> 3 directions, state_ids, loss_coordinates = get_state_directions(states, n_states=10, start_from=0, reference_id=-1) 4 5 # compute the losses over the main directions of the gradient updates <ipython-input-60-6cc4aad7dcda> in get_state_directions(states, n_states, start_from, reference_id) 15 params.append(param.view(-1)) 16 ---> 17 params = torch.stack(params, dim=0) 18 reference = params[-1] 19 RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [200704] at entry 0 and [256] at entry 1这个错误怎么改

[19:49:14][ERROR]<airtest.core.api> Traceback (most recent call last): File "airtest\core\android\adb.py", line 374, in shell File "airtest\core\android\adb.py", line 332, in raw_shell File "airtest\core\android\adb.py", line 197, in cmd airtest.core.error.AdbError: stdout[b''] stderr[b'java.lang.SecurityException: Injecting to another application requires INJECT_EVENTS permission\r\n\tat android.os.Parcel.createException(Parcel.java:2074)\r\n\tat android.os.Parcel.readException(Parcel.java:2042)\r\n\tat android.os.Parcel.readException(Parcel.java:1990)\r\n\tat android.hardware.input.IInputManager$Stub$Proxy.injectInputEvent(IInputManager.java:991)\r\n\tat android.hardware.input.InputManager.injectInputEvent(InputManager.java:886)\r\n\tat com.android.commands.input.Input.injectMotionEvent(Input.java:428)\r\n\tat com.android.commands.input.Input.access$200(Input.java:41)\r\n\tat com.android.commands.input.Input$InputTap.sendTap(Input.java:224)\r\n\tat com.android.commands.input.Input$InputTap.run(Input.java:218)\r\n\tat com.android.commands.input.Input.onRun(Input.java:108)\r\n\tat com.android.internal.os.BaseCommand.run(BaseCommand.java:56)\r\n\tat com.android.commands.input.Input.main(Input.java:71)\r\n\tat com.android.internal.os.RuntimeInit.nativeFinishInit(Native Method)\r\n\tat com.android.internal.os.RuntimeInit.main(RuntimeInit.java:380)\r\nCaused by: android.os.RemoteException: Remote stack trace:\r\n\tat com.android.server.input.InputManagerService.injectInputEventInternal(InputManagerService.java:754)\r\n\tat com.android.server.input.InputManagerService.injectInputEvent(InputManagerService.java:728)\r\n\tat android.hardware.input.IInputManager$Stub.onTransact(IInputManager.java:451)\r\n\tat android.os.Binder.execTransactInternal(Binder.java:1021)\r\n\tat android.os.Binder.execTransact(Binder.java:994)\r\n\r\n'] During handling of the above exception, another exception occurred:

C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\python.exe D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py Pipeline Start Current Time = 07.24.23_12:19:44 Using GPU 1/r2 [dB]: tensor(30.) 1/q2 [dB]: tensor(30.) Start Data Gen Data Load data_lor_v0_rq3030_T20.pt no chopping trainset size: torch.Size([1000, 3, 20]) cvset size: torch.Size([100, 3, 20]) testset size: torch.Size([200, 3, 20]) Evaluate EKF full Extended Kalman Filter - MSE LOSS: tensor(-26.4659) [dB] Extended Kalman Filter - STD: tensor(1.6740) [dB] Inference Time: 37.115127086639404 KalmanNet start Number of trainable parameters for KNet: 19938 Composition Loss: True Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 146, in <module> [MSE_cv_linear_epoch, MSE_cv_dB_epoch, MSE_train_linear_epoch, MSE_train_dB_epoch] = KalmanNet_Pipeline.NNTrain(sys_model, cv_input, cv_target, train_input, train_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 150, in NNTrain MSE_trainbatch_linear_LOSS = self.alpha * self.loss_fn(x_out_training_batch, train_target_batch)+(1-self.alpha)*self.loss_fn(y_hat, y_training_batch) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 520, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3112, in mse_loss return torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction)) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

修改代码中的错误#include "oled.h"#include "oledfont.h"#include "matrix_key.h"#include "LED.h"#define PassWord_MAX_Num 8void password_correct(){ OLED_ShowCHinese(16, 2, 20, 1); OLED_ShowCHinese(32, 2, 21, 1); OLED_ShowCHinese(48, 2, 24, 1); OLED_ShowCHinese(64, 2, 25, 1);}void password_Error(){ OLED_ShowCHinese(16, 2, 20, 1); OLED_ShowCHinese(32, 2, 21, 1); OLED_ShowCHinese(48, 2, 22, 1); OLED_ShowCHinese(64, 2, 23, 1);}void password_input(){ OLED_ShowCHinese(0, 0, 17, 0); OLED_ShowCHinese(16, 0, 18, 0); OLED_ShowCHinese(32, 0, 19, 0); OLED_ShowCHinese(48, 0, 20, 0); OLED_ShowCHinese(64, 0, 21, 0);}uint8_t flag = 1;void oled_xs(){ if(flag==1){ password_input(); flag++; } else if(flag==2){ password_correct(); flag++; } else if(flag==3){ password_Error(); flag++; }}void oled_skip(uint8_t num){ OLED_Clear(); flag = num;}uint8_t PassWord[PassWord_MAX_Num+1] = "123456\0";uint8_t PassWord_Temp[PassWord_MAX_Num+1];uint8_t PassWord_n;uint8_t password_verifiers(){ uint8_t n = 0; for(n = 0; n < PassWord_MAX_Num; n++) { if(PassWord_Temp[n] != PassWord[n]) return 0; } return 1;}void key_command(){ uint8_t key_num = 0; uint8_t text = 0; key_num = matrix_key(); if(flag == 1){ if(PassWord_n < PassWord_MAX_Num) { switch(key_num) { case 1: text = '1'; break; case 2: text = '2'; break; case 3: text = '3'; break; case 4: text = '4'; break; case 5: text = '5'; break; case 6: text = '6'; break; case 7: text = '7'; break; case 8: text = '8'; break; case 9: text = '9'; break; case 10: text = '0'; break; case 11: text = '*'; break; case 12: text = '#'; break; case 13: PassWord_Temp[PassWord_n] = '\0'; PassWord_n++; if(password_verifiers() == 1) { oled_skip(2); //LED2_ON(); } else { oled_skip(3); PassWord_n = 0; memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); } break; case 14: PassWord_n = 0; memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); break; default: break; } if(text) { PassWord_Temp[PassWord_n] = text; PassWord_n++; } } }}错误如下password.c(101): warning: #223-D: function "memset" declared implicitly memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); password.c(106): warning: #223-D: function "memset" declared implicitly memset(PassWord_Temp, 0, sizeof(PassWord_Temp)); password.c(117): warning: #1-D: last line of file ends without a newline } password.c: 3 warnings, 0 errors compiling stm32f1xx_hal_flash_ex.c... compiling stm32f1xx_hal_flash.c... linking... project\project.axf: Error: L6200E: Symbol F6x8 multiply defined (by password.o and oled.o). project\project.axf: Error: L6200E: Symbol F8X16 multiply defined (by password.o and oled.o). project\project.axf: Error: L6200E: Symbol Hzk multiply defined (by password.o and oled.o). Not enough information to list image symbols. Not enough information to list load addresses in the image map. Finished: 2 information, 0 warning and 3 error messages. "project\project.axf" - 3 Error(s), 3 Warning(s).

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为了有效地掌握S7-200 SMART PLC中的MB_Client指令,以便实现Modbus TCP通信,建议参考《S7-200 SMART Modbus TCP教程:MB_Client指令与功能码详解》。本教程将引导您了解从连接建立到数据交换的整个过程,并详细解释每个步骤中的关键点。 参考资源链接:[S7-200 SMART Modbus TCP教程:MB_Client指令与功能码详解](https://wenku.csdn.net/doc/119yes2jcm?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,确保您的S7-200 SMART CPU支持开放式用户通
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MAX-MIN Ant System:用MATLAB解决旅行商问题

资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)提供了一种基于蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)的MAX-MIN蚁群系统(MAX-MIN Ant System, MMAS)的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题,要求找到一条最短的路径,让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题,随着城市数量的增加,寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法,它在基本的蚁群算法的基础上,对信息素的更新规则进行了改进,以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛,它在某些情况下比经典的蚁群系统(Ant System, AS)和带有局部搜索的蚁群系统(Ant Colony System, ACS)更为有效。 在本Matlab实现中,用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件(例如"filename.tsp")来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例,用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例,以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意,虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的,但若要用于商业用途,则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外,压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip",该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压,并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源,用户应当对蚁群优化算法有初步了解,尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外,熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中,用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数,如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等,以获得最优的求解效果。此外,也可以结合其他启发式或元启发式算法,如遗传算法、模拟退火等,来进一步提高算法的性能。 总之,本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架,且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力,使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用,用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用,为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。
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"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
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【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整:优化流程全掌握

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模拟生物进化过程的搜索启发式算法,它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境,设置工作路径,以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法,它的特点是不依赖于问题的梯度信息,适用于搜索复杂、多峰等难
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在Spring AOP中,如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑?

在Spring AOP中,环绕通知(Around Advice)是一种强大的通知类型,它在方法执行前后提供完全的控制,允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知,你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类,并重写`invoke`方法。 参考资源链接:[Spring AOP:前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例,我们将通过Spring配置启用这个