① java中常见的几种异常
1、空指针异常类：NullPointerException
调用了未经初始化的对象或者是不存在的对象。经常出现在创建图片，调用数组这些操作中，比如图片未经初始化，或者图片创建时的路径错误等等。对数组操作中出现空指针， 即把数组的初始化和数组元素的初始化混淆起来了。
数组的初始化是对数组分配需要的空间，而初始化后的数组，其中的元素并没有实例化， 依然是空的，所以还需要对每个元素都进行初始化(如果要调用的话)。
2、数据类型转换异常：java.lang.ClassCastException
当试图将对某个对橡键象强制执行向下转型，但该对象又不可转换又不可转换为其子类的实例时将引发该异常，如下列代码。
Object obj=newInteger(0);
String str = obj;
3、没有访问权限：java.lang.IllegalAccessException
当应用程序要调用一个类，但当前的方法即没有对该类的访问权限便会出现这个异常。对程序中用了Package的情况下要注意这个异常。
4、方法的参数错误：java.lang.IllegalArgumentException
比如g.setColor(int red,int green,int blue)这个方法中的三个值，如果有超过255的也会出现这个异常，因此一旦发现这个异常，我们要做的，就是赶紧去检查一下方法调用中的参数传递是不是出现了错误。
5、数组下标越界异常：java.lang.IndexOutOfBoundsException
查看调用的数组或者字符串的下标值是不是稿如孙超出了数组的范围，一般来说，显示(即直接用常数当下标)调用不太容易出这样的错，但隐式(即用变量表示下标)调用就经常出错了。
还有一种情况，是程序中定义的数组的长度是通过某些特定方法决定的，不是事先声明的，这个时候先查看一下数组的length，以免出现这个异常。
6、文件已结束异常：EOFException
当程序在输入的过程中遇到文件或流的结尾时，引发异常。因此该异常用于检查是否达到文件或流的结尾
7、文件未找到异常：FileNotFoundException
当程序试图打开一个不存在的文件进行读写时将会引发该异常。该异常由FileInputStream,FileOutputStream,RandomAccessFile的构造器声明抛出，即使被操作的文件存在，但是由于某些原因不可访问，比如打开一个只读文件进行写入，这些构造方法仍然会引发异常。
8、字符串转换为数字异常：NumberFormatException
当试图将一个String转换为指定的数字类型，而该字符串确不满足数字类型要求的格式时，抛出该异常.如现在讲字符型的数据“123456”转换为数值型数据时，是允许的。
但是如果字符型数据中包含了非数字型的字符，如123#56，此时转换为数值型时就会出现异常。系统就会捕捉到这个异常，并进行处理。
9、指定的类不存在：java.lang.ClassNotFoundException
这里主要考虑一下类的名称和路径是否正确即可，通常都是程序试图通过字符串来加载某个类时可能引发异常。比如：键链调用Class.forName;或者调用ClassLoad的finaSystemClass;或者LoadClass;
10、实例化异常：java.lang.InstantiationException
当试图通过Class的newInstance方法创建某个类的实例,但程序无法通过该构造器来创建该对象时引发。Class对象表示一个抽象类，接口，数组类，基本类型 。该Class表示的类没有对应的构造器。
② java中常见的异常类
从异常类的继承架构图中可以看出：Exception 类扩展出数个子类，其中 IOException、RunntimeException 是较常用的掘帆核两种。
习惯上将 Error 与 Exception 类统称为异常类，但这两者本质上还是有不同的。Error 类专门用来处理严重影响程序运行的错误，可是通常程序设计者不会设计程序代码去捕捉这种错误，其原因在于即使捕捉到它，也无法给予适当的处理，如 JAVA 虚拟机出错就属于轿渣一种 Error。
不同于 Error 类，Exception 类包含了一般性的异常，这些异常通常在捕捉到之后便可做妥善的处理，以确保程序继续运行，如 TestException7_2 里所捕捉到的 就是属于这种异常。
RunntimeException 即使不编写异常处理的程序代码，依然可以编译成功，而这种异常必须是在程序运行时才有可能发生，例如：数组的索引值超出了范围。
与RunntimeException 不同的是，IOException 一定要编写异常处理的程序代码才行，它通常用来处理与输入/输出相关的操作，如文件的访问、网络的连接等。
当异常发生时，发生异常的语句代码会抛出一个异常类的实例化对象，之后此对象与 catch 语句中的类的类型进行匹配，然后在相应的 catch 中进行处理。
(2)green网络数据异常扩展阅读：
Java异常的分类：
Java标准裤内建了一些通用的异常，这些类以Throwable为顶层父类。
Throwable又派生出Error类和判掘Exception类。
错误：Error类以及他的子类的实例，代表了JVM本身的错误。错误不能被程序员通过代码处理，Error很少出现。因此，程序员应该关注Exception为父类的分支下的各种异常类。
异常：Exception以及他的子类，代表程序运行时发送的各种不期望发生的事件。可以被Java异常处理机制使用，是异常处理的核心。
参考资料：网络-异常
③ 求救啊 网站出现这个 怎么维修服务器啊
猜测大概的问题是出在java上，可以尝试重启一个java进程；
另外一个原因是mysql，重启一下mysql的服务。
在程序没有问题的情况下，以上的两个步骤都没有解决问题的话，余差那么检查一下配置文件，看袭毁棚看配置是不是丢失！
因为我也是初学者，不知道能拍则不能帮到你!
④ 可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。
Pandas中数据框数据的Profiling过程
Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。
Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数孙孝尘据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。
对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。
安装
用pip安装或者则禅用conda安装
pip install pandas-profiling
conda install -c anaconda pandas-profiling
用法
下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。
#importing the necessary packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
df = pd.read_csv('titanic/train.csv')
pandas_profiling.ProfileReport(df)
一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。
还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")
Pandas实现交互式作图
Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。
Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。
安装
pip install plotly
# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
pip install cufflinks
用法
#importing Pandas
import pandas as pd
#importing plotly and cufflinks in offline mode
import cufflinks as cf
import plotly.offline
cf.go_offline()
cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)
是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。慎简
df.iplot()
df.iplot() vs df.plot()
右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。
Magic命令
Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。
所有可用的Magic命令列表
Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。
接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：
% pastebin
％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。
在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。
#file.py
def foo(x):
return x
在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。
%matplotlib notebook
函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。
%run
用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。
%run file.py
%%writefile
%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。
%%latex
%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。
查找并解决错误
交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。
Printing也有小技巧
如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。
让你的笔记脱颖而出
我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。
蓝色警示框：信息提示
<p class="alert alert-block alert-info">
<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
</p>
黄色警示框：警告
<p class="alert alert-block alert-warning">
<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
</p>
绿色警示框：成功
<p class="alert alert-block alert-success">
Use green box only when necessary like to display links to related content.
</p>
红色警示框：高危
<p class="alert alert-block alert-danger">
It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
</p>
打印单元格所有代码的输出结果
假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：
In [1]: 10+5
11+6
Out [1]: 17
单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。
添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
In [1]: 10+5
11+6
12+7
Out [1]: 15
Out [1]: 17
Out [1]: 19
恢复原始设置：
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"
使用'i'选项运行python脚本
从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。
首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。
其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：
import pdb
pdb.pm()
这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。
自动评论代码
Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。
删除容易恢复难
你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。
如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。
如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。
结论
在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！
⑤ 请教VB 串口通讯异常问题
这种错误大多是 波特率的时序偏差
方法一: 你可以差少波特率 比如 4800 试试还有没有识码
方法二: 稍调整一下定时器的值
另外12M也可以,只要计算一下定时器的值 TH1的值
用11.0592算下来 TH1正好是个整数
用12 TH1有偏差 所以一般用11.0592精确