CRC mismatch: given=5, calc=61905
时间: 2024-05-21 19:14:33 浏览: 11
这个错误通常出现在数据传输过程中,表示数据校验失败,给出的校验和与计算的校验和不匹配。这可能是由于数据传输过程中的一些错误,如数据位错误、传输噪声等问题导致的。要解决此问题,通常需要重新传输数据,并确保传输过程中不出现任何错误。如果问题仍然存在,可能需要检查传输设备、接口和传输协议等方面是否存在问题。
相关问题
org.apache.jasper.JasperException: 无法为JSP编译类: JSP文件:[/QianDao1.jsp] 的第 [24] 行发生了一个错误 Type mismatch: cannot convert from Statement to PreparedStatement 21: try{ 22: conn = SQLConn.openDB(); 23: 24: stmt = conn.createStatement();
这异常是由于类型不匹配导致的,`conn.createStatement()` 方法返回 `Statement` 类型的对象,而 `stmt` 变量的类型为 `PreparedStatement`,因此在编译时出现了类型不匹配的错误。
要解决这个问题,你可以将 `stmt` 的类型更改为 `Statement`,或者使用 `conn.prepareStatement()` 方法来创建一个 `PreparedStatement` 对象。例如:
将 `stmt` 的类型更改为 `Statement`,并使用 `conn.createStatement()` 方法创建 `stmt` 对象:
```
<%
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
ResultSet rs = null;
try {
conn = SQLConn.openDB();
stmt = conn.createStatement();
// 执行查询等操作
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 关闭连接和声明
if (rs != null) rs.close();
if (stmt != null) stmt.close();
if (conn != null) conn.close();
}
%>
```
在这个例子中,我们将 `stmt` 的类型更改为 `Statement`,并使用 `conn.createStatement()` 方法创建 `stmt` 对象。
使用 `conn.prepareStatement()` 方法来创建一个 `PreparedStatement` 对象:
```
<%
Connection conn = null;
PreparedStatement stmt = null;
ResultSet rs = null;
try {
conn = SQLConn.openDB();
String sql = "SELECT * FROM TABLE_NAME WHERE ID=?";
stmt = conn.prepareStatement(sql);
stmt.setInt(1, id);
rs = stmt.executeQuery();
// 执行查询等操作
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 关闭连接和声明
if (rs != null) rs.close();
if (stmt != null) stmt.close();
if (conn != null) conn.close();
}
%>
```
在这个例子中,我们使用 `conn.prepareStatement()` 方法创建了一个 `PreparedStatement` 对象,并在 `try` 语句块中设置了参数和执行查询等操作。在 `finally` 块中关闭连接和声明。
程序执行报错ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape,histogram = np.zeros(height) for i in range(height): count = 0 for j in range(width): if img[i, j] > 0: count += 1 histogram[i] = count
这个错误通常表示在进行元素级别的运算(如加、减、乘、除等)时,两个数组的形状不兼容。在您的代码中,我猜测错误可能是由于 `histogram` 数组的形状与 `count` 变量不兼容引起的。
请确保 `histogram` 数组的形状与 `count` 变量兼容。如果您的 `count` 变量是一个标量值,那么您需要将 `histogram` 数组的形状设置为 `(height,)`,即一个一维数组。如果 `count` 变量是一个一维数组,那么您需要将 `histogram` 数组的形状设置为与 `count` 数组相同的形状。
以下是一个例子,假设 `count` 变量是一个标量值:
```python
histogram = np.zeros(height)
for i in range(height):
count = 0
for j in range(width):
if img[i, j] > 0:
count += 1
histogram[i] = count
```
如果您的 `count` 变量是一个一维数组,例如 `(width,)`,那么您需要将 `histogram` 数组的形状设置为 `(width,)`,如下所示:
```python
histogram = np.zeros((width,))
for i in range(height):
count = np.zeros((width,))
for j in range(width):
if img[i, j] > 0:
count[j] += 1
histogram += count
```
在这种情况下,我们使用了一个形状为 `(width,)` 的零数组 `count` 来计算每一行中的非零像素数量。然后,我们将 `count` 数组添加到 `histogram` 数组中,以计算整个图像的垂直投影直方图。