当前驱动加载路径:D:\yolo配置\新建文件夹\FineReport_11.0\webapps\webroot\WEB-INF\lib\mysql-connector-java-5.1.49-bin.jar java.lang.NumberFormatException: For input string: "port" java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java.65) java.lang.Integer.parseInt(Integer.java.580) java.lang.Integer.parseInt(Integer.java.615) com.mysql.jdbc.NonRegisteringDriver.port(NonRegisteringDriver.java.812) com.mysql.jdbc.NonRegisteringDriver.connect(NonRegisteringDriver.java.323) com.fr.third.alibaba.druid.pool.DruidAbstractDataSource.createPhysicalConnection(DruidAbstractDataSource.java.1666) com.fr.third.alibaba.druid.pool.DruidAbstractDataSource.createPhysicalConnection(DruidAbstractDataSource.java.1732) com.fr.third.alibaba.druid.pool.DruidDataSource$CreateConnectionThread.run(DruidDataSource.java.2907)

时间: 2024-04-28 19:27:17 浏览: 9
根据你提供的信息,这是一个Java程序运行时出现的异常。异常信息中提到了一个数字格式错误,可以猜测是某个端口号的输入出现了问题。具体错误原因需要查看程序的代码和配置文件。你可以检查一下程序中是否有读取端口号的代码,以及端口号是否被正确地赋值。同时,也需要确认MySQL数据库的端口号是否正确配置。希望这些提示能帮助你找到问题所在。
相关问题

D:\Ana\envs\yolo_v5\lib\multiprocessing\spawn.py

D:\Ana\envs\yolo_v5\lib\multiprocessing\spawn.py是一个Python文件,它是multiprocessing模块中的一个子模块,用于实现多进程的生成和管理。该文件主要包含了与进程生成和管理相关的函数和类。 在该文件中,你可以找到以下几个重要的函数和类: 1. spawn_main()函数:这是spawn.py文件的入口函数,它会根据操作系统的不同调用不同的函数来实现进程的生成和管理。 2. get_preparation_data()函数:这个函数用于获取进程生成所需的准备数据,例如导入的模块、环境变量等。 3. prepare()函数:这个函数用于准备进程生成所需的环境,它会调用get_preparation_data()函数获取准备数据,并将数据传递给子进程。 4. Popen类:这个类用于创建和管理子进程。它提供了一系列方法来控制子进程的行为,例如启动子进程、等待子进程结束等。 以上是对D:\Ana\envs\yolo_v5\lib\multiprocessing\spawn.py的简要介绍。如果你对其中的某个函数或类有更具体的问题,我可以为你提供更详细的解答。

AttributeError: 'kpu_yolo2_find' object has no attribute 'keys'

这个问题是关于YOLOV5训练好模型测试时出现的错误:"AttributeError: 'kpu_yolo2_find' object has no attribute 'keys'"。根据你提供的引用内容,我没有找到和这个错误相关的信息。但是,我可以给你一些一般性的解决方法来解决类似的错误。 首先,确保你的代码中没有拼写错误或者语法错误。检查一下你是否正确地使用了相关的类和方法。 其次,这个错误可能是由于使用了不兼容的版本或库的组合导致的。请检查你的环境是否与所用的版本和库相匹配。比如,你提到了你的本机环境,但并没有提到与这个错误相关的具体版本信息。 最后,我建议你搜索一下关于这个错误的更多信息。很可能其他人也遇到过类似的问题,并且找到了解决方法。在开发者社区或相关论坛上寻求帮助也是一个很好的选择。 希望这些建议对你有帮助!如果你有任何其他问题,请随时问我。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [YOLOV5 训练好模型测试时出现问题:AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_...](https://blog.csdn.net/qq_40280673/article/details/125095353)[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%"] - *3* [TensorFlow2.1.0报错解决:AttributeError: ‘Sequential’ object has no attribute ‘_get_distribution_...](https://download.csdn.net/download/weixin_38518668/13750338)[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 ]

相关推荐

最新推荐

recommend-type

YOLOv5_DOTA_OBB-master-Windows运行环境配置.pdf

YOLOv5_DOTA_OBB-master在Window下运行的环境配置,包括CUDA安装,debug调试
recommend-type

一文读懂目标检测:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD.doc

一文读懂目标检测:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD。传统的目标检测算法、候选区域/窗 + 深度学习分类
recommend-type

【小白CV】手把手教你用YOLOv5训练自己的数据集(从Windows环境配置到模型部署)_梁瑛平的博客-CSDN博客.pdf

【小白CV】手把手教你用YOLOv5训练自己的数据集(从Windows环境配置到模型部署)_梁瑛平的博客-CSDN博客.pdf
recommend-type

pycharm下python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测,批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹

python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测,批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹 目录 python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测,批量测试自定义...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依