java.lang.NoSuchMethodException: 实体类.<init>()

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YOLOv11 改进 - 下采样 | 轻量化突破：ADown 下采样让 YOLOv11 参量减、精度升 本文介绍了一种轻量级的特征下采样模块 ADown，它结合平均池化与最大池化策略，实现更有效的信息保留与压缩。在传统卷积网络中，特征下采样常造成信息损失，而 ADown 通过双通道并行结构优化了下采样效果，提升了模型的表达能力。在 YOLOv11 中引入 ADown 替换原有的下采样模块后，网络在保持高效性的同时，显著提升了目标检测的精度与稳定性。文章详细介绍了 ADown 的核心代码实现、模块注册流程以及 YOLOv11-ADown 模型的配置和训练方法，为轻量化目标检测模型的优化提供了实用参考。 阅读详情 
三月 20, 2018 3:50:46 下午 org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve invoke
严重: Servlet.service() for servlet [spring] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is org.springframework.beans.BeanInstantiationException: Failed to instantiate [com.aaa.vo.Store]: No default constructor found; nested exception is java.lang.NoSuchMethodException: com.aaa.vo.Store.<init>()] with root cause
java.lang.NoSuchMethodException: com.aaa.vo.Store.<init>()
    at java.lang.Class.getConstructor0(Unknown Source)
    at java.lang.Class.getDeclaredConstructor(Unknown Source)
    at org.springframework.beans.BeanUtils.instantiateClass(BeanUtils.java:102)
    at org.springframework.web.method.annotation.ModelAttributeMethodProcessor.createAttribute(ModelAttributeMethodProcessor.java:142)
    at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ServletModelAttributeMethodProcessor.createAttribute(ServletModelAttributeMethodProcessor.java:80)
    at org.springframework.web.method.annotation.ModelAttributeMethodProcessor.resolveArgument(ModelAttributeMethodProcessor.java:102)
    at org.springframework.web.method.support.HandlerMethodArgumentResolverComposite.resolveArgument(HandlerMethodArgumentResolverComposite.java:121)
    at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.getMethodArgumentValues(InvocableHandlerMethod.java:161)
    at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:128)
    at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ServletInvocableHandlerMethod.invokeAndHandle(ServletInvocableHandlerMethod.java:114)
    at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.invokeHandlerMethod(RequestMappingHandlerAdapter.java:827)
    at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.handleInternal(RequestMappingHandlerAdapter.java:738)
    at org.springframework.web.servlet.mvc.method.AbstractHandlerMethodAdapter.handle(AbstractHandlerMethodAdapter.java:85)
    at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:963)
    at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doService(DispatcherServlet.java:897)
    at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest(FrameworkServlet.java:970)
    at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doGet(FrameworkServlet.java:861)
    at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:635)
    at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.service(FrameworkServlet.java:846)
    at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:742)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:231)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166)
    at org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter(WsFilter.java:52)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:193)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166)
    at org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter.doFilterInternal(CharacterEncodingFilter.java:197)
    at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:193)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166)
    at org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.java:198)
    at org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:96)
    at org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:496)
    at org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke(StandardHostValve.java:140)
    at org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:81)
    at org.apache.catalina.valves.AbstractAccessLogValve.invoke(AbstractAccessLogValve.java:650)
    at org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:87)
    at org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:342)
    at org.apache.coyote.http11.Http11Processor.service(Http11Processor.java:803)
    at org.apache.coyote.AbstractProcessorLight.process(AbstractProcessorLight.java:66)
    at org.apache.coyote.AbstractProtocol$ConnectionHandler.process(AbstractProtocol.java:790)
    at org.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint$SocketProcessor.doRun(NioEndpoint.java:1459)
    at org.apache.tomcat.util.net.SocketProcessorBase.run(SocketProcessorBase.java:49)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(Unknown Source)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(Unknown Source)
    at org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.run(TaskThread.java:61)
    at java.lang.Thread.run(Unknown Source)

造成次报错的原因是：实体类中没有无参构造方法，加上就可以了，如下：

public Store() {
        super();
        // TODO Auto-generated constructor stub
    }

原文 ：https://blog.youkuaiyun.com/zhengsaisai/article/details/79626895

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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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