ssm整合maven项目启动报错、架包冲突

AndyChen9988 AndyChen9988 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 300+累计阅读 299平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄11年
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最新推荐文章于 2026-04-18 09:56:24 发布 299 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

先来个在idea（eclipse也一样）SSM项目整合、maven依赖服务器启动报错的情况、大家应该遇见过吧！我来告诉你！！！别再浪了！！！

	at org.apache.catalina.mbeans.MBeanFactory.createStandardContext(MBeanFactory.java:484)
	at org.apache.catalina.mbeans.MBeanFactory.createStandardContext(MBeanFactory.java:433)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
	at org.apache.tomcat.util.modeler.BaseModelMBean.invoke(BaseModelMBean.java:300)
	at com.sun.jmx.interceptor.DefaultMBeanServerInterceptor.invoke(DefaultMBeanServerInterceptor.java:819)
	at com.sun.jmx.mbeanserver.JmxMBeanServer.invoke(JmxMBeanServer.java:801)
	at javax.management.remote.rmi.RMIConnectionImpl.doOperation(RMIConnectionImpl.java:1468)
	at javax.management.remote.rmi.RMIConnectionImpl.access$300(RMIConnectionImpl.java:76)
	at javax.management.remote.rmi.RMIConnectionImpl$PrivilegedOperation.run(RMIConnectionImpl.java:1309)
	at javax.management.remote.rmi.RMIConnectionImpl.doPrivilegedOperation(RMIConnectionImpl.java:1401)
	at javax.management.remote.rmi.RMIConnectionImpl.invoke(RMIConnectionImpl.java:829)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
	at sun.rmi.server.UnicastServerRef.dispatch(UnicastServerRef.java:324)
	at sun.rmi.transport.Transport$1.run(Transport.java:200)
	at sun.rmi.transport.Transport$1.run(Transport.java:197)
	at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
	at sun.rmi.transport.Transport.serviceCall(Transport.java:196)
	at sun.rmi.transport.tcp.TCPTransport.handleMessages(TCPTransport.java:568)
	at sun.rmi.transport.tcp.TCPTransport$ConnectionHandler.run0(TCPTransport.java:826)
	at sun.rmi.transport.tcp.TCPTransport$ConnectionHandler.lambda$run$0(TCPTransport.java:683)
	at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
	at sun.rmi.transport.tcp.TCPTransport$ConnectionHandler.run(TCPTransport.java:682)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
Caused by: java.lang.IllegalStateException: ContainerBase.addChild: start: org.apache.catalina.LifecycleException: Failed to start component [StandardEngine[Catalina].StandardHost[localhost].StandardContext[/SSmvc-M]]
	at org.apache.catalina.core.ContainerBase.addChildInternal(ContainerBase.java:729)
	at org.apache.catalina.core.ContainerBase.addChild(ContainerBase.java:701)
	at org.apache.catalina.core.StandardHost.addChild(StandardHost.java:717)
	at org.apache.catalina.startup.HostConfig.manageApp(HostConfig.java:1696)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
	at org.apache.tomcat.util.modeler.BaseModelMBean.invoke(BaseModelMBean.java:300)
	... 33 more

启动出现一大堆的出错信息、百度找很久，各种回答都有！

1、有的说、代码写错了！

2、有的说、架包冲突了！

3、有的说、配置文件写错了！

看了看该有的都有了！为什么还报错呢？想了又想、也曾经因为这个报错我以为是eclipse的问题就换idea了！正好有个机会学习大家认可的（java大神级别）的最好开发工具idea！

-------------------- 别挣扎！！！别挣扎！！！别挣扎--------------------

问题1：

第一个：standard

 <dependency>
            <groupId>taglibs</groupId>
            <artifactId>standard</artifactId>
            <version>${standard.version}</version>
            <scope>provided</scope>
<span style="color:#330099;"> </span></dependency>
第二个：servlet
<dependency>
            <groupId>javax.servlet</groupId>
            <artifactId>javax.servlet-api</artifactId>
            <version>${servlet.version}</version>
            <scope>provided</scope>
</dependency>
除了这些以外、有的还有！

问题2：

很多人都是自学或者是老师教的、很多都是陌生的。不理解这个文件或者代码是什么意思?

这就很吃亏了！！！

at org.apache.catalina.mbeans.MBeanFactory.createStandardContext(MBeanFactory.java:484)
	at org.apache.catalina.mbeans.MBeanFactory.createStandardContext(MBeanFactory.java:433)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
	at org.apache.tomcat.util.modeler.BaseModelMBean.invoke(BaseModelMBean.java:300)
	at com.sun.jmx.interceptor.DefaultMBeanServerInterceptor.invoke(DefaultMBeanServerInterceptor.java:819)
	at com.sun.jmx.mbeanserver.JmxMBeanServer.invoke(JmxMBeanServer.java:801)
	at javax.management.remote.rmi.RMIConnectionImpl.doOperation(RMIConnectionImpl.java:1468)
	at javax.management.remote.rmi.RMIConnectionImpl.access$300(RMIConnectionImpl.java:76)
	at javax.management.remote.rmi.RMIConnectionImpl$PrivilegedOperation.run(RMIConnectionImpl.java:1309)
	at javax.management.remote.rmi.RMIConnectionImpl.doPrivilegedOperation(RMIConnectionImpl.java:1401)
	at javax.management.remote.rmi.RMIConnectionImpl.invoke(RMIConnectionImpl.java:829)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:

这个错误、我整合花费好长时间啊、都绝望了！SSM整合有时候报错有时候没有报错！！！

都怪我学业不精、其实是这个错误！xml 文件！下面这些文件很重要的！不要去复制粘贴了！我以后不会随便复制别人代码了！

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	   xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	   xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
	   xsi:schemaLocation="
	   http://www.springframework.org/schema/beans
	   http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
	   http://www.springframework.org/schema/context
	   http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">








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#java #开发工具 #网络
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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用maven搭建ssm框架时，最后启动tomcat时报错： 首先是报javaee-api-7.0.jar not load大概这样一句话，然后后边就会弹出一系列的错误，大概都是java的什么什么包未加载等等。 网上参考： http://gundumw100.iteye.com/blog/703840 是说和tomcat下的包冲突了，但也没有找到tomcat下的这个包。但是方法是有效的，删除下

木简韵 8126

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我认为框架整合不熟练的话按照MyBatis->SpringMVC->Spring顺序整合比较好，先配置MyBatis是因为不需要额外的配置服务器，进行单元测试比较容易。Spring是用来进行整合的，所以等其它框架配置好之后进行整合不会显得很乱。IntelliJ IDEA搭建Maven项目新建完项目之后就是下面这样一个空项目 按规范搭建一个项目结构，src下面分为main和test，main放正式代

OverrideRe的博客 2712

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freedom_fire的博客 2920

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weixin_30735391的博客 341

spring boot 整合ClusterRedis时jar包冲突问题解决

问题描述： 本人在使用idea搭建项目的时候，首先搭建ssm项目，然后将ssm项目拆分为多模块项目，再添加多数据源，添加完多数据源后再添加redis，然后使用eureka作为注册中心，使用springcloud做微服务。再昨天下午的搭建过程都是挺顺利的，经过几天的努力也算是完成了，可是昨天临走前把电脑关闭，今天早上再打开电脑的时候，突然发现服务方起不来了，w*f*，查看了错误发现貌似是jar包冲...

hp_yangpeng的博客 1万+
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AndyChen9988
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