Duplicated tag: 'dependencies' (position: START_TAG seen ...<!-- \u7b2c2\u4e2a\u6dfb\u52a0:\u4f9d\u8d56 -->\n <dependencies>... @52:19)

时间: 2023-12-16 16:27:46 浏览: 208
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tag反复出现的xml

"Duplicated tag: 'dependencies' (position: START_TAG seen ...<!-- \u7b2c2\u4e2a\u6dfb\u52a0:\u4f9d\u8d56 -->\n <dependencies>... @52:19)"这个错误通常是由于在pom.xml文件中重复添加了dependencies标签导致的。可以通过以下步骤解决该问题： 1.打开pom.xml文件，找到报错的位置。 2.检查该位置上下是否有重复的dependencies标签。 3.如果有重复的dependencies标签，将其中一个删除即可。 4.保存文件并重新构建项目。
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Duplicated tag: 'dependencies' (position: START_TAG seen ...\r\n <dependencies>... @25:17)

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Duplicated tag: 'groupId' (position: START_TAG seen ...\r\n\r\n <groupId>... @18:14)

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"C:\Program Files\Java\jdk-16.0.1\bin\java.exe" -Dmaven.multiModuleProjectDirectory=D:\ideapoject\untitled1 -Djansi.passthrough=true -Dmaven.home=D:\resource\apache-maven-3.6.1 -Dclassworlds.conf=D:\resource\apache-maven-3.6.1\bin\m2.conf "-Dmaven.ext.class.path=D:\Program Files\IntelliJ IDEA 2023.1.2\plugins\maven\lib\maven-event-listener.jar" "-javaagent:D:\Program Files\IntelliJ IDEA 2023.1.2\lib\idea_rt.jar=54126:D:\Program Files\IntelliJ IDEA 2023.1.2\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath D:\resource\apache-maven-3.6.1\boot\plexus-classworlds-2.6.0.jar org.codehaus.classworlds.Launcher -Didea.version=2023.1.2 -s D:\resource\apache-maven-3.6.1\conf\settings.xml -Dmaven.repo.local=D:\resource\apache-maven-3.6.1\MVN_repo clean -P jdk-1.8 [ERROR] Error executing Maven. [ERROR] 2 problems were encountered while building the effective settings [FATAL] Non-parseable settings D:\resource\apache-maven-3.6.1\conf\settings.xml: Duplicated tag: 'profiles' (position: START_TAG seen ... variables for plugins in the POM.\n |\n |-->\n ... @204:13) @ D:\resource\apache-maven-3.6.1\conf\settings.xml, line 204, column 13 [FATAL] Non-parseable settings D:\resource\apache-maven-3.6.1\conf\settings.xml: Duplicated tag: 'profiles' (position: START_TAG seen ... variables for plugins in the POM.\n |\n |-->\n ... @204:13) @ D:\resource\apache-maven-3.6.1\conf\settings.xml, line 204, column 13 ，

这个错误是由于你的Maven配置文件（settings.xml）中存在重复的<profiles>标签引起的。解决这个问题，你需要打开D:\resource\apache-maven-3.6.1\conf\settings.xml文件，并查找是否存在重复的<profiles>标签。...

Task :brsdk_demo:processDebugManifest FAILED [:brsdk_channel_miniyou] D:\zzzz_demo\zzz_tools\game_demo\brsdk_channel_miniyou\build\intermediates\library_manifest\debug\AndroidManifest.xml:90:9-92:40 Warning: Element uses-library#org.apache.http.legacy at [:brsdk_channel_miniyou] AndroidManifest.xml:90:9-92:40 duplicated with element declared at [:brsdk_channel_miniyou] AndroidManifest.xml:42:9-44:40 D:\zzzz_demo\zzz_tools\game_demo\brsdk_demo\src\main\AndroidManifest.xml Error: Attribute data@scheme at AndroidManifest.xml requires a placeholder substitution but no value for <APPLOG_SCHEME> is provided.

2. 在 :brsdk_demo 模块的 Manifest 文件中，存在一个 data 属性，其中包含一个占位符 <APPLOG_SCHEME>，但是没有提供对应的值。你需要在你的项目中提供这个值，可以通过在 gradle.properties 文件中添加 APP...

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解释一下下面的代码：Examples x <- c( "Hello, what do you want to drink and eat?", "drink a bottle of milk", "drink a cup of coffee", "drink some water", "eat a cake", "eat a piece of pizza" ) dtm <- corp_or_dtm(x, from = "v", type = "dtm") D1 <- list( aa <- c("drink", "eat"), bb <- c("cake", "pizza"), cc <- c("cup", "bottle") ) y1 <- dictionary_dtm(dtm, D1, return_dictionary = TRUE) # # NA, duplicated words, non-existent words, # non-character elements do not affect the # result. D2 <-list( has_na <- c("drink", "eat", NA), this_is_factor <- factor(c("cake", "pizza")), this_is_duplicated <- c("cup", "bottle", "cup", "bottle"), do_not_exist <- c("tiger", "dream") ) y2 <- dictionary_dtm(dtm, D2, return_dictionary = TRUE) # # You can read into a data.frame # dictionary from a csv file. # Each column represents a group. D3 <- data.frame( aa <- c("drink", "eat", NA, NA), bb <- c("cake", "pizza", NA, NA), cc <- c("cup", "bottle", NA, NA), dd <- c("do", "to", "of", "and") ) y3 <- dictionary_dtm(dtm, D3, simple_sum = TRUE) # # If it is a matrix: mt <- t(as.matrix(dtm)) y4 <- dictionary_dtm(mt, D3, type = "t", return_dictionary = TRUE)

这段代码的作用是将一个包含多个字符串的向量x转换为文档-词矩阵（dtm），并使用一个字典D1对dtm进行处理，最终返回一个新的文档-词矩阵y1。 具体来说，corp_or_dtm函数将向量x转换为文档-词矩阵dtm，其中from参数...

library(tidyverse) exp <- as.data.frame(exp) exp <- exp %>% mutate(probe_id=rownames(exp)) %>% inner_join(ids,by="probe_id") %>% select(probe_id, symbol, everything) exp <- exp[!duplicated(exp$symbol),] rownames(exp) <- exp$symbol exp <- exp[,-(1:2)]

这段代码使用了tidyverse包中的函数进行数据处理，将一个数据框exp中的行名转换为probe_id列，并与另一个数据框ids进行内连接，选取probe_id、symbol以及exp中的其他列，然后去除symbol重复的行，最后将symbol列作为...

HSF1 <- HSF1[!duplicated(HSF1$sample_id), ] Error in HSF1[!duplicated(HSF1$sample_id), ]: ! Can't subset rows with !duplicated(HSF1$sample_id). ✖ Logical subscript !duplicated(HSF1$sample_id) must be size 1 or 480, not 0. Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

duplicated(HSF1$sample_id) 时，没有符合条件的行被找到，导致逻辑向量的长度为0，无法进行行子集的操作。 你可以尝试检查一下 HSF1$sample_id 是否存在缺失值或者重复值，或者确认一下数据框 HSF1 是否已经...

python实现：检查以下json文件内容{ "network_scenarios": "sdn", "dataplanes_config": [ { "name": "default", "network_type": "DATAPLANE", "segmentation_type": "vxlan", "subnets": [ { "start": "166.166.16.10", "end": "166.166.16.166", "cidr": "166.166.16.0/24", "gateway": "", "vlan_id": "" } ] } ], "host-192-168-103-110": { "nics": { "eno2": { "physical_network": { "default": { "network_type": "DATAPLANE", "vtep_ip": "1.1.1.1", "segmentation_type": "vxlan" } }, "vswitch_type": "dvs", "dvs_nic_form": "", "exist_netplanes": [ "DATAPLANE" ] } } }, "host-192-168-103-111": { "nics": { "szeno1": { "physical_network": { "default": { "network_type": "DATAPLANE", "vtep_ip": "2.1.1.1", "segmentation_type": "vxlan" } }, "vswitch_type": "dvs", "dvs_nic_form": "", "exist_netplanes": [ "DATAPLANE" ] } } }, "sdn_manage_vswitch": "yes" } 在满足条件network_scenarios= sdn 或者 network_scenarios=sdn-hierarchical and sdn_manage_vswitch=yes时： segmentation_type = vxlan时，vswitch_type =dvs或ovs时，满足检查如下： （1）vtep_ip是否配置（必填） （2）vtep_ip是否在subnets中所属网段且在start 和end之间 (3) vtep_ip是否有重复

if cidr in vtep_ip and start_ip <= vtep_ip <= end_ip: print('VTEP IP %s is valid.' % vtep_ip) else: print('VTEP IP %s is not in subnet or not in range.' % vtep_ip) else: print('VTEP IP is ...

row.names(data) <- data[,1] Error in data[, 1] : object of type 'closure' is not subsettable

row.names(data) <- data[,1] 这行代码试图将数据框（data）的第一列设置为行名（row names）。然而，出现 object of type 'closure' is not subsettable 错误可能是因为你尝试对一个不是向量的数据结构进行了...

Source root 'E:\PracticeCode\Code\Web_work\com.ago\src\main\resources' is duplicated in module 'com.ago'.

2. 确认该模块是否确实存在重复的源代码根目录。 3. 如果存在重复的源代码根目录，你需要修改其中一个模块的源代码根目录，以确保每个模块都有唯一的源代码根目录。 4. 修改源代码根目录后，重新构建项目并运行，...

import pandas as pd # 读取两个csv文件 df1 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_j_k_MH0_0.5.csv") df2 = pd.read_csv("/Users/super_dj/Documents/数据/选择参考区域.fits/D_gl235_255gb-5_5-result.fits/dwarf_bp_rp_MH0_0.5.csv") # 提取ra和dec列，并将它们合并为一个新的数据框 df3 = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 找出所有ra和dec相同的数据 df4 = df3[df3.duplicated()] # 显示重复数据数量 print('重复数据的数量：', len(df4))

这段代码是用 Python 的 pandas 库读取...其中，pd.read_csv 函数用于读取 csv 文件，pd.concat 函数用于合并数据框，df3[df3.duplicated()] 用于找出重复数据。这段代码可以用于数据清洗和重复数据处理的任务。

解释这段代码 df<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),row.names = 1, check.names = F) df<-df[,!duplicated(colnames(df))] clinic<-read.csv(str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\TCGA-',i,'-clinical.csv'),row.names = 1, check.names = F) inter<-intersect(colnames(df),clinic[,1]) df<-df[,colnames(df)%in%inter] write.csv(df,str_c(dir,'\\tcga_data\\',i,'\\normalized_rna.csv'),quote = F)

2. df <- df[,!duplicated(colnames(df))]：这一行代码删除了数据框中重复的列名。通过duplicated(colnames(df))可以得到一个逻辑向量，表示列名是否重复，!表示取反，所以df[,!duplicated(colnames(df))]...

library(dplyr) data <- data %>% mutate(startlabel = as.character(start.station.id), endlabel = as.character(end.station.id)) %>% group_by(start.station.id, end.station.id) %>% mutate(label = row_number()) %>% ungroup() %>% mutate(startlabel = ifelse(duplicated(startlabel), paste0(startlabel, ".", endlabel), startlabel), endlabel = ifelse(duplicated(endlabel), paste0(endlabel, ".", start.station.id), endlabel)) %>% group_by(start.station.id) %>% mutate(startlabel = dense_rank(startlabel)) %>% ungroup() %>% group_by(end.station.id) %>% mutate(endlabel = dense_rank(endlabel)) %>% ungroup() %>% mutate(startlabel = ifelse(is.na(startlabel), max(endlabel, na.rm = TRUE) + row_number(), startlabel), endlabel = ifelse(is.na(endlabel), max(startlabel, na.rm = TRUE) + row_number(), endlabel)) %>% select(-label)

5. mutate(startlabel = ifelse(duplicated(startlabel), paste0(startlabel, ".", endlabel), startlabel), endlabel = ifelse(duplicated(endlabel), paste0(endlabel, ".", start.station.id), endlabel))：...

# Handle duplicates duplicate_rows_data = df[df.duplicated()] print("number of duplicate rows: ", duplicate_rows_data.shape)

首先，使用 df[df.duplicated()] 找出数据中所有的重复行（即每个列的值都相同的行），并将其保存到 duplicate_rows_data 变量中。然后，使用 duplicate_rows_data.shape 输出重复行的数量。 该代码可以帮助...

import pandas as pd import numpy as np #消除警告的命令 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #打开表 def open_data_def(): data_df = pd.read_csv("transactions.csv",encoding="gbk") #将列表题修改为中文的 data_df.columns = ["客户号","银行卡号","刷卡金额","刷卡时间","卡类型"] if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df #添加时间信息函数 def add_time(): use_df = open_data_def() #打开表函数 use_df["刷卡时间"]=pd.to_datetime(use_df.loc[:,"刷卡时间"]) print(use_df.dtypes) use_df["年"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.year use_df["月"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.month use_df["日"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.day use_df["时"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.hour return use_df use_df = add_time() #调用添加时间信息函数 use_df整合按客户号统计的代码与按时间统计的代码到函数中：效果为：可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应 的函数进行操作

if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df def add_time(): use_df = open_data_def() use_df["刷卡时间"] = pd.to_datetime(use_df.loc[:, "刷卡时间"]) use_df[...

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