文章目录1.问题2.分析问题3.升级kotlin插件版本3.1升级方法13.1升级方法24.其他问题4.1方法1中的Cannotdownload...Readtimedout问题4.2方法2中的Plugin'Kotlin'isincompatiblewiththisinstallation问题1.问题今天在启动springboot项目时，idea报出错误：Error:Kotlin:ModulewascompiledwithanincompatibleversionofKotlin.Thebinaryversionofitsmetadatais1.5.1,expectedversionis1.1
文章目录1.问题2.分析问题3.升级kotlin插件版本3.1升级方法13.1升级方法24.其他问题4.1方法1中的Cannotdownload...Readtimedout问题4.2方法2中的Plugin'Kotlin'isincompatiblewiththisinstallation问题1.问题今天在启动springboot项目时，idea报出错误：Error:Kotlin:ModulewascompiledwithanincompatibleversionofKotlin.Thebinaryversionofitsmetadatais1.5.1,expectedversionis1.1
TargetingS+(version31andabove)requiresthatoneofFLAG_IMMUTABLEorFLAG_MUTABLEbespecifiedwhencreatingaPendingIntent.查找问题思路我出现的原因是因为引入了华为推送导致，我试了网上说的下面的引用，但是对我来说，没啥用。你们可以试试dependencies{//ForJavaimplementation'androidx.work:work-runtime:2.7.1'//ForKotlinimplementation'androidx.work:work-runtime-ktx:2.7.1
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下载pandas报错如下：pipinstallpandasERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementpandas(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundforpandas解决方法： 在语句后面加上其他源，我这里用的清华源pipinstallpandas-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/然后成功：！！！ ps：国内常用镜像源清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/阿里
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在学习《第一行代码：Android篇》时，做书中的Demo，案例是：打开app/build.gradle文件，在dependencies闭包中添加如下内容：dependencies{compilefileTree(dir:'libs',include:['*.jar'])compile'com.android.support:appcompat-v7:24.2.1'compile'com.android.support:percent:24.2.1'testCompile'junit:junit:4.12'}此时，AndroidStudio已经帮助检查出是过时了：经过上网查阅，找到报错原因：由
在学习《第一行代码：Android篇》时，做书中的Demo，案例是：打开app/build.gradle文件，在dependencies闭包中添加如下内容：dependencies{compilefileTree(dir:'libs',include:['*.jar'])compile'com.android.support:appcompat-v7:24.2.1'compile'com.android.support:percent:24.2.1'testCompile'junit:junit:4.12'}此时，AndroidStudio已经帮助检查出是过时了：经过上网查阅，找到报错原因：由
1、What在自编码器中，有两个神经网络，分别为Encoder和Decoder，其任务分别是：Encoder：将读入的原始数据（图像、文字等）转换为一个向量Decoder：将上述的向量还原成原始数据的形式而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing、Representation、Code。而它的主要用处就是将原始数据（高维、复杂）经过Encoder后得到的向量（经过处理，低纬度）作为下游任务的输入。2、Why因为例如图像这种原始数据它的变化是有限的（不可能每一个像素点都是完全随机的，这不是我们可能看到的图片），因此如果AutoEncoder能够找到它
1、What在自编码器中，有两个神经网络，分别为Encoder和Decoder，其任务分别是：Encoder：将读入的原始数据（图像、文字等）转换为一个向量Decoder：将上述的向量还原成原始数据的形式而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing、Representation、Code。而它的主要用处就是将原始数据（高维、复杂）经过Encoder后得到的向量（经过处理，低纬度）作为下游任务的输入。2、Why因为例如图像这种原始数据它的变化是有限的（不可能每一个像素点都是完全随机的，这不是我们可能看到的图片），因此如果AutoEncoder能够找到它
