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phpstudy apache 突然无法启动(80端口被占用)

原本这里是两个红点 刚变绿又变回红了(提示我80端口被占用)后来看网上的操作win+R cmd 然后操作netstat -ano看看后面的数字是几,我的是4 然后上任务管理器的详细信息里找pid是4的发现是system 无法关闭后来又看到一篇文章,是因为sql 2014的问题,才想起来昨天刚安的,可能是这个原因具体步骤:1.打开开始菜单:2.选择配置管理器后,找到然后右键关闭就好了...

#mysql
计算机算法设计与分析 期末复习笔记

1.算法复杂度的求解与分析:https://blog.csdn.net/weixin_43510131/article/details/84237929?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162519159816780265479319%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.1

#算法
用springboot写一个简单的web登录页面

前言先简单建一个springboot项目试试,看看运行以后,localhost:8080能否进入,还有maven包是否已经导入。项目目录具体实现1.按照目录,依次将包建好,我的项目名叫test。2.bean包内建立“Userbean”package com.example.test.bean;public class UserBean {private int id;private String

#spring#数据库
Uncaught TypeError: $.ajax is not a function 完美解决办法!!

先附上错误图:解决办法:你的jquery 版本可能不太行 ajax删掉了你可以引用CDN官网的:直接引用即可<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>

#jquery#ajax
SpringBoot2.x常见的配置文件形式 xml、yml、properties的区别和使用

常⻅的配置⽂件格式xml、properties、json、yamlSpringboot⾥⾯常⽤xx.ymlYAML(Yet Another Markup Language)写 YAML 要⽐写 XML 快得多(⽆需关注标签或引号) 使⽤空格 Space 缩进表示分层,不同层次之间的缩进可以使⽤不同的空格数⽬注意:key后⾯的冒号,后⾯⼀定要跟⼀个空格,树状结构server:port: 8080 /

#spring boot#spring#xml +1
回归分析及预测性能评估(通过python的scikit-learn实现)

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDI5ODAyMA==&mid=2461050302&idx=2&sn=1d1c7c40e16f4c50205508581406f7be&chksm=b1cde47586ba6d63adfc5acd8dae91421964f49c15b74e8a4d494293ccfae5224ef83d3

python的口算自动生成系统(GUI界面编程)

1.tkinter库类似前端css技术的grid布局ipady垂直方向内边距ipadx水平方向内边距#第4步,在图形界面上设定标签 var = tk.StringVar()# 将label标签的内容设置为字符类型,用var来接收hit_me函数的传出内容用以显示在标签上 l = tk.Label(window,textvariable=var, bg=‘green’, fg=‘white’, fo

#python
基于HBulider和mui框架创建移动微信app

前言:项目包自取:链接:https://pan.baidu.com/s/1ZMmiWSXq7290D_j0wUJ09Q提取码:6o0l夜神模拟器的配置和下载过程:code:此项目的实现原理index.html(js和body部分):<body><header class="mui-bar mui-bar-nav"><h1 class="mui-title">微信

#html5
python数据科学导论-泰坦尼克号之数据分析

题目一:数据清洗及预处理一、首先导入读取csv的pandas包,然后读取训练数据集及预测数据集import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns#训练数据集train = pd.read_csv("train.csv")#测试数据集test= pd.read_csv("t

#python#机器学习#数据分析 +1
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