Exception encountered during context initialization - cancelling refresh attempt: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'kafkaUtils': Injection of resource dependencies failed; nested exception is org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException: No qualifying bean of type 'org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate<java.lang.String, java.lang.String>' available: expected at least 1 bean which qualifies as autowire candidate. Dependency annotations: {} [][ERROR][2023-07-13 16:32:59] | Context initialization failed org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'kafkaUtils': Injection of resource dependencies failed; nested exception is org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException: No qualifying bean of type 'org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate<java.lang.String, java.lang.String>' available: expected at least 1 bean which qualifies as autowire candidate. Dependency annotations: {} at org.springframework.context.annotation.CommonAnnotationBeanPostProcessor.postProcessPropertyValues(CommonAnnotationBeanPostProcessor.java:321)

时间: 2023-07-17 14:09:00 浏览: 95
这个错误消息表明在Spring应用程序的上下文初始化过程中遇到了问题,具体是在创建名为'kafkaUtils'的bean时出错。错误的原因是找不到合格的类型为`org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate<java.lang.String, java.lang.String>`的bean。 在Spring应用程序中,当使用`@Autowired`注解进行依赖注入时,Spring会尝试查找与所需类型匹配的bean,并将其自动注入到目标bean中。然而,在你的应用程序中,似乎没有定义一个合格的KafkaTemplate bean。 要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 确认KafkaTemplate bean的配置:请确保在你的Spring配置文件中正确配置了KafkaTemplate bean。你可以检查是否提供了正确的配置属性,如bootstrap.servers等。 2. 确认Kafka依赖项:确保你的项目中已经正确引入了Spring Kafka依赖项,并且版本与你的Spring版本兼容。你可以检查项目的依赖项配置文件(如pom.xml或build.gradle)来确认是否包含了正确的依赖项。 3. 检查包扫描配置:检查你的Spring配置文件中是否正确配置了包扫描,以确保Spring能够扫描到KafkaTemplate所在的包和类。 4. 确认KafkaTemplate bean的命名:如果你在配置文件中使用了自定义的bean名称,请确保在代码中使用了相同的名称进行注入。 如果你完成了以上步骤仍然无法解决问题,请提供更多关于你的Spring配置文件、完整的代码示例和其他相关配置的详细信息,以便更好地帮助你定位问题。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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