Caused by: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassCastException: sun.reflect.generics.reflectiveObjects.TypeVariableImpl cannot be cast to java.lang.Class
at tk.mybatis.mapper.mapperhelper.MapperHelper.setSqlSource(MapperHelper.java:247)
at tk.mybatis.mapper.mapperhelper.MapperHelper.processConfiguration(MapperHelper.java:310)
at tk.mybatis.spring.mapper.MapperFactoryBean.checkDaoConfig(MapperFactoryBean.java:54)
at org.springframework.dao.support.DaoSupport.afterPropertiesSet(DaoSupport.java:44)
at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.invokeInitMethods(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1631)
at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.initializeBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1568)
... 44 more
Caused by: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassCastException: sun.reflect.generics.reflectiveObjects.TypeVariableImpl cannot be cast to java.lang.Class
at tk.mybatis.mapper.mapperhelper.MapperTemplate.setSqlSource(MapperTemplate.java:246)
at tk.mybatis.mapper.mapperhelper.MapperHelper.setSqlSource(MapperHelper.java:244)
... 49 more
Caused by: java.lang.ClassCastException: sun.reflect.generics.reflectiveObjects.TypeVariableImpl cannot be cast to java.lang.Class
at tk.mybatis.mapper.mapperhelper.MapperTemplate.getEntityClass(MapperTemplate.java:278)
at tk.mybatis.mapper.provider.base.BaseSelectProvider.select(BaseSelectProvider.java:67)
at tk.mybatis.mapper.provider.base.BaseSelectProvider.selectByRowBounds(BaseSelectProvider.java:85)
at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor19.invoke(Unknown Source)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
at tk.mybatis.mapper.mapperhelper.MapperTemplate.setSqlSource(MapperTemplate.java:234)
... 50 more
由于把MyMapper放到了mapperScannerConfigurer.setBasePackage的包里面了,MyMapper不能和其他Mapper一样被扫描到
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# 基于Arduino的超声波距离测量系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino平台的超声波距离测量系统。系统包含四个超声波传感器(SPS)模块,用于测量与前方不同方向物体的距离,并通过蜂鸣器(Buzz)模块根据距离范围给出不同的反应。 ## 项目的主要特性和功能 1. 超声波传感器(SPS)模块每个模块包括一个超声波传感器和一个蜂鸣器。传感器用于发送超声波并接收回波,通过计算超声波旅行时间来确定与物体的距离。 2. 蜂鸣器(Buzz)模块根据超声波传感器测量的距离,蜂鸣器会给出不同的反应,如延时发声。 3. 主控制器(Arduino)负责控制和管理所有传感器和蜂鸣器模块,通过串行通信接收和发送数据。 4. 任务管理通过主控制器(Arduino)的 loop() 函数持续执行传感器任务(Task),包括测距、数据处理和蜂鸣器反应。 ## 安装使用步骤 1. 硬件连接
题目:基于单片机的幼儿安全监控报警系统设计 主控:STM32F103C8T6 显示:OLED ESP32 红外对管 火焰传感器 烟雾传感器 按键 继电器+水泵 蜂鸣器+led小灯 电源 1.实时监控:系统能够实时监控幼儿的活动区域,了解幼儿的活动情况。 2.入侵检测:系统可以设置安全区域,当有陌生人或动物进入该区域时, 系统会立即发出警报。 3.紧急呼叫:幼儿在遇到紧急情况时,可以通过按下紧急呼叫按钮触发声光报警, 通知教师或监护人。 4.远程监控与通知:教师或监护人可以通过手机远程监控幼儿的安全状况 5.火灾报警:当检测到着火点且烟雾浓度高于阈值,启动声光报警并自动打开水泵抽水进行灭火
内容概要:该MATLAB函数 `robot_calc.m` 实现了一个12维机器人系统的动力学模型计算,主要用于模拟机器人的运动状态。它基于拉格朗日动力学方程,通过质量矩阵 `M`、科里奥利力/向心力矩阵 `N`、约束矩阵 `C` 和输入矩阵 `E` 描述机器人的运动方程。函数接收当前时间和状态向量作为输入,输出状态导数,包括速度和加速度。控制输入通过外部扭矩 `tau` 模拟,数值求解采用伪逆方法确保稳定性。核心步骤包括参数定义、矩阵计算、动力学方程求解和状态导数输出。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器人动力学理论知识的研究人员、工程师和高校学生。; 使用场景及目标:①机器人控制仿真,测试控制算法(如PID、轨迹跟踪)的表现;②运动规划,模拟机器人在给定扭矩下的运动轨迹;③参数优化,通过调整物理参数优化机器人动态性能。; 其他说明:需要注意的是,当前扭矩 `tau` 是硬编码的,实际应用中应替换为控制器的输出。此外,代码中部分参数单位不一致,需确保单位统一。建议改进方面包括动态输入扭矩、添加可视化功能和参数化管理物理参数。
内容概要:本文介绍了一种创新的光伏数据分类预测方法,采用CPO(冠豪猪优化算法)、Transformer和LSTM三种技术相结合的方式。首先进行数据预处理,包括数据加载、标准化和构建数据迭代器。然后详细介绍了模型架构,包括Transformer编码器捕捉特征间的关系,LSTM处理时间序列模式,以及CPO用于优化关键参数如隐藏层节点数、学习率等。实验结果显示,该模型在处理突变数据方面表现出色,特别是在光伏功率预测和异常检测任务中,相比传统LSTM模型有显著提升。 适合人群:具有一定机器学习基础的研究人员和技术开发者,尤其是关注光伏预测和时序数据分析的人士。 使用场景及目标:适用于需要处理复杂时序数据的任务,如光伏功率预测、电力负荷预测、故障诊断等。主要目标是提高预测准确性,尤其是在面对突变数据时的表现。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和优化技巧,如数据预处理、模型结构调整、早停机制等。此外,还给出了可视化工具和一些实用的避坑指南,帮助初学者更好地理解和应用这一模型。
内容概要:本文详细介绍了如何利用Matlab对传统人工势场法(APF)进行改进,以解决其在路径规划中存在的局部极小值和目标不可达问题。主要改进措施包括重构斥力函数,在靠近目标时使斥力随目标距离衰减,以及引入模拟退火算法用于跳出局部极小值。文中提供了详细的代码示例,展示了传统APF与改进版APF在不同障碍物布局下的表现对比,验证了改进算法的有效性和鲁棒性。 适合人群:具有一定编程基础并熟悉Matlab环境的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要进行路径规划的机器人导航系统或其他自动化设备,旨在提高路径规划的成功率和效率,特别是在复杂环境中。 其他说明:文章不仅提供了理论解释,还有具体的代码实现和测试案例,帮助读者更好地理解和应用改进后的APF算法。同时,附带的场力可视化工具使得势场分布更加直观易懂。
内容概要:本文介绍了一款用于将Simulink模型自动转换为PDF文档的脚本工具。该工具能够自动化生成文档,提取模型中各模块的注释并转化为PDF中的说明文字,整合来自Excel的数据并生成表格,分模块分层打印模型图片,最终生成结构清晰的PDF文档。通过递归遍历模型结构,确保文档的章节结构与模型层次保持一致。此外,还包括自动检测未注释模块等功能,极大提高了文档生成效率和准确性。 适合人群:从事Simulink模型开发和维护的工程师,尤其是那些需要频繁编写和更新模型文档的人员。 使用场景及目标:适用于需要快速生成高质量模型文档的场合,如项目交付、技术评审等。主要目标是提高文档编写效率,减少手动操作带来的错误,确保文档与模型的一致性。 其他说明:该工具采用MATLAB和Python混合开发,支持Windows和Linux平台,可通过持续集成(CI/CD)管道自动化运行,进一步提升工作效率。
# 基于Python和树莓派的智能语音闹钟 ## 项目简介 “RaspberryClock”是一个基于树莓派4B的智能语音闹钟项目,使用Python 3.8开发。该项目集成了时间显示、温湿度监测、天气查询、语音提醒以及与图灵机器人对话等功能,旨在为用户提供一个功能丰富且易于使用的智能闹钟解决方案。 ## 项目的主要特性和功能 1. 时间显示实时显示当前时间。 2. 温湿度监测通过DHT11温湿度传感器读取并显示环境温湿度数据。 3. 天气查询通过API查询并显示当前天气信息。 4. 语音提醒支持语音播放和录音功能,用户可以设置语音提醒。 5. 与图灵机器人对话支持语音输入并与图灵机器人进行对话。 6. 用户界面使用Qt库创建友好的用户界面,操作便捷。 ## 安装使用步骤 假设用户已经安装了树莓派和Python环境,以下是项目的安装和使用步骤 1. 下载项目将项目文件下载并解压到树莓派的指定目录。
# 基于PaddleDetection和Docker的深度学习模型部署系统 ## 项目简介 本项目旨在利用Docker容器技术,将PaddleDetection训练的深度学习模型进行快速部署和推理。通过Docker镜像的制作和发布,用户可以在不安装复杂依赖的情况下,轻松实现模型的推理任务。项目特别适用于需要快速部署深度学习模型的场景,如工业检测、图像识别等。 ## 项目的主要特性和功能 1. 模型训练与推理基于PaddleDetection框架训练深度学习模型,支持PPYOLOE等目标检测模型。 2. Docker容器化部署通过Docker将训练好的模型和运行环境打包成镜像,实现一键化部署。 3. 图像推理支持对本地图像进行推理,并将结果保存到指定目录。 4. 镜像发布与测试支持将Docker镜像发布到阿里云等容器镜像服务,并支持从云端拉取镜像进行测试。 ## 安装使用步骤 ### 1. 安装Docker
内容概要:本文介绍了一种将PCA(主成分分析)和BP(反向传播)神经网络相结合的多变量回归预测方法,并提供了完整的Matlab代码实现。主要内容包括数据预处理、PCA降维、BP神经网络构建与训练、预测结果可视化以及性能评估。文中详细展示了如何通过PCA降维减少数据维度并计算原始特征的贡献率,同时利用BP神经网络进行回归预测,最终生成预测效果对比图、误差分布直方图等多种图表,并计算了多个评价指标如R²、MAE、RMSE等。 适用人群:适用于具有一定Matlab基础的数据分析师、机器学习爱好者及科研工作者。 使用场景及目标:①用于处理高维数据集,降低维度的同时保留重要特征;②通过BP神经网络实现高效的回归预测任务;③提供详细的代码注释和可视化工具,帮助用户快速理解和应用。 其他说明:代码中包含了多种实用的功能,如自动保存关键参数到Excel、自动生成多种类型的图表等。此外,还给出了常见的错误避免建议和技术细节说明。