springboot新增报错Failedto 1oad resource: the server responded witha status of 415

时间: 2023-11-16 17:02:09 浏览: 28
在Spring Boot中,当我们使用POST请求时,如果请求的Content-Type不被支持,就会出现415 Unsupported Media Type错误。这通常是因为请求的Content-Type与服务器端接收的Content-Type不一致导致的。可以通过检查请求头中的Content-Type和服务器端接收的Content-Type是否一致来解决这个问题。
相关问题

oad() missing 1 required positional argument: 'Loader'

这个错误是由于在调用`load()`函数时没有传入`Loader`参数引起的。在Python3.9版本之前的PyYAML中,`load()`函数需要传入一个`Loader`参数来解析YAML文件。而在Python3.9版本之后,`load()`函数的参数已经改变,不再需要`Loader`参数。引用。 解决这个错误可以有两种方法: 方法1: 将Python版本降至3.7及以下。在Python3.7及以下的版本中,`load()`函数的参数仍然需要传入`Loader`。这样就能够解决该错误。引用。 方法2: 直接使用`safe_load()`函数来替换`load()`函数。`safe_load()`函数在加载YAML文件时会使用默认的安全加载器,可以避免潜在的安全风险。通过打开文件并使用`safe_load()`函数来解析YAML文件,可以将文件数据转化为列表或字典。引用。 使用这两种方法之一,你就可以解决`load() missing 1 required positional argument: 'Loader'`错误了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [load() missing 1 required positional argument: ‘Loader‘ (.yaml文件读取错误)](https://blog.csdn.net/weixin_44312422/article/details/122684597)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [load() missing 1 required positional argument: ‘Loader](https://blog.csdn.net/weixin_42127450/article/details/121901698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

oad server

Road server,也称为路径服务器,是指在一个计算机网络中负责管理路径和转发数据包的服务器。它与其他网络设备共同组成了计算机网络的基础架构。 道路服务器的主要功能是为数据包提供路径规划和转发服务。它通过收集和维护网络拓扑信息来帮助数据包找到最短的路径,并将其转发给目标设备。它还可以根据网络拥塞情况和设备负载来动态调整路径,以提供更快、更稳定的网络连接。 道路服务器通常具有较高的计算和存储能力,以处理大量的路径计算请求。它会在网络中建立路由表,其中包含了所有设备之间的连接关系和路径信息。当一个数据包到达道路服务器时,它会通过查询路由表来确定下一跳,并将数据包转发到合适的路径上,直到达到目标设备。 道路服务器还可以提供一些额外的服务,如网络安全和流量监控。它可以通过策略和防火墙来控制数据包的访问权限,保护网络免受恶意攻击和未经授权的访问。同时,它也可以监测网络流量,及时检测并应对异常情况,以确保网络性能和稳定性。 总之,道路服务器是计算机网络中的重要组成部分,它通过路径规划和转发数据包的功能,为网络提供了可靠的连接和高效的数据传输服务。通过其路由表和额外的服务,它也能够保障网络安全和监控网络流量。

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代码一:@Mapper public interface StudentDao extends BaseMapper<Student> { //echars查询特殊情况人数 //-- select count(special_fo=1 OR NULL) from student @Select("SELECT sum( special_oad ) AS oadCount,sum( special_sp ) AS spCount,sum( special_com ) AS comCount,sum( special_fo ) AS foCount,sum( special_sa ) AS saCount FROM student") EcharsDataVO2 selectSpecialCount(); }代码二:@Mapper public interface ResourceDao extends BaseMapper<Resources> { @Select("select * from resource") IPage<ResourceApplyVO> pageResourceApplyVO(Page page); @Select("select * from resource where resource_name like CONCAT('%',#{resourceName},'%')") IPage<ResourceApplyVO> pageResourceApplyVOBySearch(Page page,String resourceName); @Select("select count(*) as value,resource_level as name from resource group by resource_level") List<EcharsDataVO> selectCountByResourceLevel(); }代码3: //echars @Override @Transactional(readOnly = true) public List<Integer> findSpecialList() { List<Integer> specialList = new ArrayList<>(); EcharsDataVO2 echarsDataVO2 = studentDao.selectSpecialCount(); //孤残,单亲,烈士子女,优抚对象,低保家庭 specialList.add(echarsDataVO2.getOadCount()); specialList.add(echarsDataVO2.getSpCount()); specialList.add(echarsDataVO2.getComCount()); specialList.add(echarsDataVO2.getFoCount()); specialList.add(echarsDataVO2.getSaCount()); return specialList; } //echars @Override @Transactional(readOnly = true) public List<EcharsDataVO> findEcharsDataList() { return resourceDao.selectCountByResourceLevel(); }分析这三段代码以及代码的关系

oad configuration information from configs/recognition/st_gcn_aaai18/kinetics-skeleton/test.yaml [ ] 0/86, elapsed: 0s, ETA:Traceback (most recent call last): File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/bin/mmskl", line 7, in <module> exec(compile(f.read(), __file__, 'exec')) File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 123, in <module> main() File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 117, in main call_obj(**cfg.processor_cfg) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/importer.py", line 24, in call_obj return import_obj(type)(**kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/processor/recognition.py", line 47, in test output = model(data) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", line 150, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/models/backbones/st_gcn_aaai18.py", line 94, in forward x = self.data_bn(x) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/batchnorm.py", line 81, in forward exponential_average_factor, self.eps) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1656, in batch_norm training, momentum, eps, torch.backends.cudnn.enabled RuntimeError: running_mean should contain 60 elements not 54

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