《机械求职避坑tips》专题

我在Java开发了一个客户端-服务器游戏（称为“Set”）。 在调试过程中遇到了一个非常尴尬的问题: 如果在同一台机器上同时运行客户端和服务器（客户端连接到localhost）,这个游戏工作得很棒（如果我运行服务器和大量客户端的话也是如此）。 但是，如果我在两台不同的机器上运行客户端和服务器，那么客户端和服务器都挂起了Inputstream readLine方法。 我会提到我正在使用writeBy

问题内容： 我一直在谷歌上寻找答案，但似乎找不到一个万无一失的东西，而且真的负担不起将其弄乱（进入生产站点）。 我所拥有的是具有20多个过滤器的高级搜索，它返回一个包含ID和Distance的数组。我需要做的是将这些结果混洗以每次随机显示。目前我得到的数组是： 我需要做的是每次都对它们进行随机化或排序，但要保持id和距离对，即： 谢谢 ：） 问题答案： 在第一个用户后下的文件： 在保留键，值对的同

我正在尝试了解Spring Boot如何关闭分布式Hazelcast缓存。当我连接然后关闭第二个实例时，我会得到以下日志： 似乎当我关闭它时，第二个实例并没有向第一个实例报告它正在正确关闭。我们在它无法连接到它几秒钟后收到警告，因此从集群中删除。 它表示它正在尝试运行一个关闭挂钩，但它所做的最后一个报告仍然是“活动的”，并且它从来没有像本文中提到的那样转到“关机”或“关机”。 pom。xml 只是

本文向大家介绍Linux中虚拟机宕机之后解决办法，包括了Linux中虚拟机宕机之后解决办法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Linux中虚拟机宕机之后解决办法 问题现象 一次意外操作，导致虚拟机无法启动，重启宿主操作系统也无效。  恢复方法 第一步： 删除原来建立的虚拟机。 第二步： 重新建立新虚拟机。 第三步： 在建立虚拟硬盘步骤，选择“使用已有的虚拟硬盘文件”，该文件笔者为G:\vmd

谢谢，

我试图理解与Spring数据JPA的使用。考虑以下是从表中拉出的位置。 公共接口用户存储库扩展了JpaRepository{ 一切都很好。现在，在同一个界面上，我可以添加如下方法，其中它是从中提取的，它将与实体类不匹配。 A这也很好用。现在我真正的问题是，如果实体类与无关，为什么我们需要实体类。我们只是想确保代码能够正确编译吗？这是否意味着我甚至可以将任何类放入

我已经检查了关于同一问题的大多数主题，但我找不到解决方案。 我的应用程序使用连接到一个服务，当我使用托管该服务的机器的IP地址时，它工作正常。但是，当我用主机名替换它时，它无法连接。我使用的连接方法非常标准： 例外情况是： JAVA网。UnknownHostException:无法解析主机“myHostname”：没有与主机名关联的地址 myHostname是我的实际主机名。 当我在我的电脑上使用

我正在使用Camera2 API创建自定义相机。我想在使用相机预览保存图像后重新打开相机（继续拍摄图像）。我试图在保存图像后重新打开相机，但显示错误。 android.view.ViewRootImpl$CalledFromWrongThread异常：只有创建视图层次结构的原始线程可以触摸其视图。 开放式摄像法 重新打开相机方法 捕获会话 保存图像方法

我们在应用程序中使用docker compose，但不熟悉应用程序的这一部分。在运行＜code＞docker Cosme up--build＜code＞后，我们遇到了此错误：

我正在尝试各种Azure功能，目前希望从KeyVault检索一个秘密。 直截了当地说： 我正在使用这个nuget包与我的azure资源进行交互。 我开发了一个简单的。NET核心控制台应用程序，并在本地运行。 我有一个密钥库资源，其中定义了一个处于活动状态且未过期的秘密。 我在AAD中注册了一个应用程序，因此我的本地出货。NET Core控制台应用程序在AAD中具有标识。 然后我在AAD的注册应用程

我正试图按照官方文档设置一个Spark独立集群。 我的主人在一个运行ubuntu的本地vm上，我也有一个工作人员在同一台机器上运行。它是连接的，我能够在大师的WebUI中看到它的地位。 以下是WebUi图像- 我已经在两台机器上的/etc/hosts中添加了主IP地址和从IP地址。我遵循了SPARK+独立集群中给出的所有解决方案：无法从另一台机器启动worker，但它们对我不起作用。 我在两台机器

我正在使用Jmeter分布式测试在远程机器中运行JMX文件。两者都连接良好，远程机器不会向我发送任何结果。它说刚刚开始测试并完成测试。但是没有结果被发送回主计算机。

第一层、了解SVM 支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 1.1、线性分类 理解SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。 1.1.1、分类标准 考虑一个二类的分类问题，数据点用x来表示，类别用y来

条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型，在自然语言处理中得到了广泛应用。本系列主要关注于CRF的特殊形式：线性链(Linear chain) CRF。本文关注与CRF的模型基础。 1.什么样的问题需要CRF模型 和HMM类似，在讨论CRF之前，我们来看看什么样的问题需要CRF模型。这里举一个简单的例

uniapp 链接手机调试，无法识别手机？ 打开了usb 调试模式，把手机查到同事电脑上可以识别，本电脑之前也可以，但是重装系统后就不行了，请问如何解决？