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Maven 错误找不到符号

Maven 错误找不到符号问题,通常有三种原因: ? 可能项目编码格式不统一。 可能项目编码使用的JDK版本不统一。...当碰到maven错误:找不到符号问题时,通常第一反应应该是执行eclipse的Project -> Clean … -> Clean all projects,然后再执行maven clean,将项目清理一下...,有些项目在jre环境下是会出现问题的,而jdk中存在一些jre没有的开发工具)。...最简单的情况就是你没有为相应的jar包配置依赖,这种情况只要在pom.xml中添加相应jar包依赖就可以了,如果是聚合项目的话可能是你这个项目依赖其它的项目,那就要在你这项目pom.xml中配置其它项目的依赖...maven 错误找不到符号这个问题,大体上就是上面几种情况,这篇文章只能提供一种参考,基于以上三种情况而衍生出来的其它情况也会导致错误找不到符号这个问题,这句需要大家伙自己慢慢查找了。

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    实时错误453:找不到DLL入口点

    不过今天上午问题又来了,在给窗体实现换肤功能的时候,虽然添加了模块(其中也已经调用声明了相应的API),窗体中也添加了相应的代码,但在运行时弹出了“实时错误'453':找不到DLL入口点SkinH_AttachEx...其实遇到这种问题,很可能是调用的函数与系统接口的问题,我在换肤的模块中声明的函数为: Public Declare Function SkinH_AttachEx Lib "SkinH_VB6.dll"...(ByVal lpSkinFile As String, ByVal lpPasswd As String) As Long  提示找不到DLL入口点有几种可能: 1、在声明系统调用中的语句的词出错(...(在声明系统调用函数时必须区分大小写); 3、还有一种情况就是你调用的那个DLL文件损坏或者缺少你要调用的函数,比如上面出现的错误“找不到DLL入口点SkinH_AttachEx in SkinH_VB6....dll”,很可能就是因为你的SkinH_VB6.dll动态链接库中中缺少SkinH_AttachEx函数或此函数发生错误,这时你同样可以用Dependency Walker检测一下该动态链接库中是否缺少此函数或此函数是否被破坏

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    实时错误‘453‘:找不到DLL入口点

    不过今天上午问题又来了,在给窗体实现换肤功能的时候,虽然添加了模块(其中也已经调用声明了相应的API),窗体中也添加了相应的代码,但在运行时弹出了“实时错误'453':找不到DLL入口点SkinH_AttachEx...如下图:       其实遇到这种问题,很可能是调用的函数与系统接口的问题,我在换肤的模块中声明的函数为: Public Declare Function SkinH_AttachEx Lib "SkinH_VB6....dll" (ByVal lpSkinFile As String, ByVal lpPasswd As String) As Long  提示找不到DLL入口点有几种可能: 1、在声明系统调用中的语句的词出错...(在声明系统调用函数时必须区分大小写); 3、还有一种情况就是你调用的那个DLL文件损坏或者缺少你要调用的函数,比如上面出现的错误“找不到DLL入口点SkinH_AttachEx in SkinH_VB6....dll”,很可能就是因为你的SkinH_VB6.dll动态链接库中中缺少SkinH_AttachEx函数或此函数发生错误,这时你同样可以用Dependency Walker检测一下该动态链接库中是否缺少此函数或此函数是否被破坏

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    java 错误: 找不到符号遇到的几种情况

    今天在学习java面向对象的时候写了两个类,在运行时出现了以下错误: 然后下面是我的两个java类 public class ArrayTool { ArrayTool(){ } public...ar.getMax(arr)); ar.print(arr); } } 首先我检查了下代码,发现并没有问题,然后将ArrayTool.java文件的内容复制到Demo_ArrayTool.java中,...发现程序能正常运行,而之前的两个java类在同一个文件下,想想是执行“ javac Demo_ArrayTool.java”的时候 找不到 ArrayTool.class文件,然后觉得可能是环境变量配置的时候出现了问题...“号前面多了一行空格,删掉之后发现就能正常运行了,如果你 也遇到类似的问题,且你的代码本身没问题,那么仔细检查下你配的环境变量吧,一个分号或者空格都可能导致错误。

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    谷歌:LLM找不到推理错误,但能纠正它

    机器之心报道 编辑:Panda LLM 找不到推理错误,但却能纠正错误! 今年,大型语言模型(LLM)成为 AI 领域关注的焦点。...最近,剑桥大学和 Google Research 联合开展的一项研究发现:LLM 找不到推理错误,但却能使用该研究提出的回溯(backtracking)方法纠正错误。...这说明当前最佳的 LLM 难以发现错误,即使是在最简单和明确的案例中。相较之下,人类在没有特定专业知识时也能发现错误,并且具有很高的一致性。...与传统强化学习中的奖励模型类似,这个分类器可以检测 CoT 轨迹中的任何逻辑错误,然后再将其反馈给生成器模型以提升输出。如果想要最大化提升,可以进行多次迭代。...逻辑错误可能出现在 correct_ans 轨迹中,也可能不出现在 incorrect_ans 轨迹中。 回溯方法不依赖于任何特定的 prompt 文本或措辞,从而可减少相关的偏好。

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