先上结论：出现乱码的原因是因为电脑的解码方式与java工作环境的解码方式冲突导致的。使用编码指令后即可正常运行    解决方法如下：在使用“javac”生成字节码文件的时候输入指令“-encoding utf-8”，强制使用utf-8的形式生成字节码文件即可（是在“javac”指令那一行添加！！！）    这就像为什么有的电脑打开别人发来的文件时会出现乱码的原因一样：两台电脑

题目：输出特殊图案，请在c环境中运行，看一看，Very Beautiful! 程序分析：字符共有256个。不同字符，图形不一样。 VC6.0下出现中文乱码(原因+解决方法): 176的16进制是B0，219的16进制是DB，0xB0DB是"佰"字的内码，所以输出的就是"佰"了。 主要原因是文件信息的代码页不同，我们所使用的操作系统中文状态下的代码页，要显示扩展的ASCII码需要在437 O

前情提要 在做一些生物信息与医学统计的工作，本来偷懒希望只靠python完成的，结果还是需要用R语言，倒腾了一会儿，调成功了，就记录一下这个过程。 我的环境： win10, pycharm, R-4.3.2 首先，我们安装R语言，这里给出两个链接 官网：R: The R Project for Statistical Computing 清华镜像：https://mirrors.t

1.进入项目文件夹  2.用virtualenv命令创建虚拟环境，若没有该命令则进行安装  pip install virtualenv   virtualenv -p python3 venv           # venv表示存放虚拟环境的文件夹名字，可以自己随便写，一般默认用venv。 python -m venv test_env --system-site-packa

1，项目地址 https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git 这个项目和llama.cpp 项目类似，使用C++ 去运行模型的。 项目使用了 ggml 这个核心模块，去运行的。 可以支持在 cpu 上面跑模型。 ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之

1 MapReduce介绍 1.1 MapReduce定义 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自身默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。 1.2 MapReduce核心思想 （1）分布式的运算程序往往需要分成至

linux下在转换system.img文件类型时，提示 首先进入到了可执行文件所在目录下，并将system.img也放在同一目录下： 查看文件信息，可以看到文件是存在的，并且是可以执行的。 于是执行如下命令： 执行后提示：bash: ./simg2img: No such file or directory 觉得很纳闷，不知道为什么明明在却提示没有这样的文件， 于是在

需要修改两个函数，第一个是init函数，修改如下： async def init(loop, address, port):  # <1>     # app = web.Application(loop=loop)  # <2>     # app.router.add_route('GET', '/', home)  # <3>     app = web.Application()  # <