Exception集中营

最新推荐文章于 2025-08-10 12:44:21 发布
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#异常

本文将一直出于被编辑状态，用来存放工作中遇到的各种异常，并将说明产生异常的原因。


1.ConcurrentModificationException


分析：修改collection对象时，迭代器正在遍历集合。此异常带有不确定性。


方法：用synchronized同步对象确保迭代发生时数据不会被其他读取并修改。



2.Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver


分析：这是来自JDBC的一条异常。显示未安装驱动。


方法：检查是否导入驱动包“mysql-connector-java-5.1.24-bin.jar”。检查类名是否正确。

fluent-plugin可用插件
jaysuper的专栏
09-26 6576
运行 gem search -rd fluent-plugin 可以获取到所有的插件 *** REMOTE GEMS *** fluent-plugin-amplifier-filter (0.1.1)     Author: TAGOMORI Satoshi     Homepage: http://github.com/tagomoris/fluent-plugin-amp
面试集中营—ElasticSearch架构篇
money9sun的博客
04-26 1499
1、支持多种数据类型。它可以处理非结构化、数值和地理信息等多种类型的数据；2、简单的RESTful API。ES提供了一个简单易用的RESTful API，使得它可以从任何编程语言中调用，降低了学习的曲线。3、近实时搜索。ES每隔1秒将数据存储至系统缓存中，使用倒排索引提高检索效率，使得搜索数据变得快速且高效。4、支持相关性搜索。它可以根据条件对搜索结果进行打分，提供了基于文档的全文检索能力。5、天然分布式存储。ES是分布式的，使用分片支持处理PB级的数据量，易于扩展，可部署在数百台服务器的集群中。
Exception detector plugin for fluentd
mark's technic world
05-16 930
Exception detector plugin for fluentdfluent-plugin-detect-exceptions is an output plugin for fluentd which scans a log stream text messages or JSON records for multi-line exception stack traces: If a ...
Flutter打造干货集中营移动客户端
weixin_42592399的博客
08-10 729
Flutter，作为谷歌发布的开源UI软件开发工具包，自2018年发布以来，迅速获得了开发者的青睐，成为跨平台应用开发的新兴热点。其核心竞争力在于能够使用单一的代码库同时构建在Android、iOS、Web、以及桌面（如Windows、macOS、Linux）平台上的高性能应用程序。与传统的原生开发相比，Flutter极大地缩短了开发周期，并通过其自绘渲染引擎实现了无与伦比的性能表现。Flutter之所以能快速流行，主要归功于以下几个特点：丰富的组件库。
php集中营,convention.php
weixin_33751197的博客
03-10 95
return [// +----------------------------------------------------------------------// | 应用设置// +----------------------------------------------------------------------// 应用命名空间'app_namespace' =...
java乱码处理集中营
男儿当自强
09-11 834
由于jdk中只规定了必须有一些unicode utf8  等编码的实现，  好像对汉字编码没有什么实现的硬性规定，  所以有时候就会出现乱码问题。  数据库访问时的乱码问题，可以数据库连接中加上useunicode =true 以及用gbk 或gb2312编码就可以了：         在建立数据库时，将数据库中的所有表的编码方式都设置为gbk，原因是JSP中也使用了gbk编码，这样
《Java面试题集中营》- Java基础
分享技术干货和灵感、推荐新书和好玩的项目、分享Java面试题
06-24 900
序列化是一种用来处理对象流的机制，也就是将对象的内容转化成二进制流，可以将对象持久化或者网络传输反序列化是将二进制流还原为对象的过程实现Java序列化，通过实现Serializable即可声明注解的保留期限类型@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)表示该注解可以在运行期保留保留期限类型：java.lang.annotation.RetentionSOURCE: 注解信息仅保留在目标类源代码文件中，对应的字节码文件不会保留。
《Java面试题集中营》- 设计模式
分享技术干货和灵感、推荐新书和好玩的项目、分享Java面试题
07-17 1269
提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无须指定他们具体的类是简单工厂模式的进一步抽象和推广，是GoF设计模式的一种，由于使用了面向对象的多态性，工厂方法模式保持了简单工厂模式的优点，而且克服了它的缺点将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示是一种创建型设计模式，使你能够复制已有的对象，而无需使代码依赖它们所属的类是一种创建型设计模式，它能让你保证一个类只有一个实例，并提供一个访问该实例的全局节点「单例模式示例代码」是一种结构型设计模式，它能使接口不兼容的对象能够互相合
Object-C之Bug集中营
zero__cc的博客
01-06 318
iOS-DeBug，Object-C之bug集中营
笔记③：牛客校招冲刺集训营---C++工程师（5.9 C++新特性）
weixin_38665351的博客
07-19 1623
笔记3
【datawhaleAI春训营第一期笔记】AI+航空安全
m0_52024881的博客
04-18 817
1.输入:过去2个时刻117个通道2.目标:未来1个时刻117个通道3.结果:自回归生成未来12小时预报4.提交:截取30个通道的中国区域将全球气象预测转换为 结构化回归问题 ，核心挑战：5. 高维度时空数据 ：2个历史时刻 × 117变量 × 181纬度 × 360经度 → 约千万原始特征6. 长预测序列 ：需预测未来12个时间步（72小时）的30个目标变量7. 空间依赖性 ：相邻格点的气象状态高度相关1）原始数据2）时空特征工程3）分层预测架构4）模型训练。
企业级智能运维系统架构案例：某金融公司AI运维平台架构设计全解析
AI天才研究院
07-26 1643
在金融科技快速发展的今天，系统稳定性和可靠性直接关系到企业的生存与发展。本文以某大型金融科技公司（化名"金智金融"）的AI运维平台建设实践为案例，深入剖析了企业级智能运维系统的完整架构设计。从传统运维的痛点分析到AI赋能的转型路径，从数据采集层到决策执行层的全栈技术架构，从异常检测到根因定位的核心算法实现，再到平台落地的实施经验与挑战应对，本文提供了一套全面而深入的金融行业智能运维解决方案。
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
Java8与Java21切换方法[项目代码]
11-25
本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。
Assert.notNull(query.getStartDate(), "40000"); Assert.notNull(query.getEndDate(), "40000"); ExportStartsEnum byExportKey = ExportStartsEnum.getByExportKey(query.getExportKey()); if (byExportKey == null) { AssertUtil.isTrue(false, "40000"); } List<List<Object>> dataList = new ArrayList<>(); StatsQuery statsQuery = new StatsQuery(); statsQuery.setStartDate(query.getStartDate()); statsQuery.setEndDate(query.getEndDate()); RetentionRateQuery retentionRateQuery = new RetentionRateQuery(); BeanUtils.copyProperties(query, retentionRateQuery); List<String> headers = byExportKey.getHeaders(); switch (query.getExportKey()) { case "user": //用户量分析 dataList = operationDataService.exportUserAnalyseData(statsQuery); break; case "revenue": //营收 dataList = operationDataService.exportRevenueAnalyseData(retentionRateQuery); break; case "retention": //留存率 Assert.notNull(query.getDays(), "40000"); ResultVo<List<RetentionRateVo>> result = operationDataService.getRetentionRate(retentionRateQuery); if (result.getData() != null && !result.getData().isEmpty()) { // 构建表头 headers.add("留存日"); result.getData().forEach(retentionRate -> { headers.add(retentionRate.getDay().equals("2") ? "次日留存率" : retentionRate.getDay() + "日留存率"); }); // 构建“留存率”行 if (!result.getData().isEmpty() && result.getData().get(0).getData() != null) { List<Object> retentionRow; for (ChartDataVo chartData : result.getData().get(0).getData()) { retentionRow = new ArrayList<>(); retentionRow.add(chartData.getKey()); for (RetentionRateVo retentionRate : result.getData()) { retentionRow.add(retentionRate.getData().stream() .filter(cd -> cd.getKey().equals(chartData.getKey())) .map(ChartDataVo::getValue) .findFirst() .orElse(0)); } dataList.add(retentionRow); } } break; } case "gameStartCount": //游戏启动次数 dataList = gameDataService.exportStartCountAnalyseData(statsQuery); break; case "gameAvgPlayTime": //游戏平均时长 dataList = gameDataService.exportAvgPlayTimeAnalyseData(statsQuery); break; case "gameTotalPlayTime": //游戏总时长 dataList = gameDataService.exportPlayTimeAnalyseData(statsQuery); break; case "pvuv": //PV UV dataList = gamePlatformService.exportPageVisitStatsData(statsQuery); break; case "accessConversionRate": //访问转化率 dataList = gamePlatformService.exportAccessConversionRateStatsData(statsQuery); break; case "registrationConversionRate": //注册转化率 dataList = gamePlatformService.exportRegistrationConversionRateStatsData(statsQuery); break; case "taskMetrics": //任务指标 dataList = gameTaskService.exportTaskStatsData(statsQuery); break; case "invitationMetrics": //邀请指标 dataList = gameTaskService.exportInviteConversionStatsData(statsQuery); break; case "loginRewardMetrics": //登录奖励指标 dataList = gameTaskService.exportInviteConversionStatsData(statsQuery); break; } try { // 导出Excel ExcelExportUtil.exportExcel(response, byExportKey.getExportFileName(), byExportKey.getExportSheetName(), headers, dataList); } catch (Exception e) { log.error("导出数据失败", e); throw new IOException("导出失败: " + e.getMessage()); } 优化代码
10-14
这段代码的主要功能是根据 `query.getExportKey()` 的值执行不同的数据导出操作，并将结果导出为 Excel 文件。虽然代码逻辑清晰，但存在重复代码、可读性差、异常处理...- **统一异常处理**：便于集中处理错误。 ---
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