Jfinal中使用Db.batchUpdate报错

博客记录了JFinal使用中出现的java.lang.ClassCastException错误,具体为com.core.common.model.Clazz无法转换为com.jfinal.plugin.activerecord.Record,给出了报错位置。同时提到通过翻看源码有三种解决方案,并提供了引用链接。

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  1. 错误代码   
List clazzList = new ArrayList<>();
for (Long classId : classIds){
	Clazz clazz = Clazz.dao.findById(classId);
	clazz.setProductLineId(productLineId);
	clazzList.add(clazz);
}
Db.batchUpdate("clazz", clazzList, clazzList.size());

报错:java.lang.ClassCastException: com.core.common.model.Clazz cannot be cast to                                                              com.jfinal.plugin.activerecord.Record
    at com.jfinal.plugin.activerecord.DbPro.batchUpdate(DbPro.java:1190)
    at com.jfinal.plugin.activerecord.DbPro.batchUpdate(DbPro.java:1216)
    at com.jfinal.plugin.activerecord.Db.batchUpdate(Db.java:620)

   2.解决方案: 

通过翻看源码可以发现,有三种方案,

public static int[] batchUpdate(List<? extends Model> modelList, int batchSize) 
public static int[] batchUpdate(String tableName, String primaryKey, List<Record> recordList, int batchSize) 
public static int[] batchUpdate(String tableName, List<Record> recordList, int batchSize)
按照自己的要求来采用使用的方式。

引用链接http://www.jfinal.com/feedback/1668

### 关于YOLO `loss_val.py` 报错解决方案 在处理YOLO项目的 `loss_val.py` 文件时,如果遇到报错问题,通常可以从以下几个方面入手分析并解决问题: #### 1. **确认依赖模块的正确性** 如果 `loss_val.py` 是用于评估模型性能(如 mAP 或混淆矩阵),则需要确保其依赖的核心组件功能正常。例如,在创建 `modules = YOLOLayer(...)` 的过程中,参数传递是否正确至关重要[^1]。 - 参数校验: 确认 `anchors`, `nc` (类别数量), `img_size`, 和其他参数是否按照预期设置。 - 错误日志解析: 查看具体的错误消息,判断是由于输入数据不匹配还是内部逻辑异常引起的。 #### 2. **验证脚本的功能定位** 根据描述,该文件的主要目的是计算模型的 mAP 及其他指标[^2]。因此需注意以下几点: - 数据加载器 (`dataloader`) 是否配置正确? 确保测试集路径无误,并且批量大小适合 GPU 显存容量。 - 模型状态保存与恢复机制: 若使用预训练权重,则应检查 `.pt` 文件是否存在以及版本兼容性。 #### 3. **图像显示相关操作排查** 对于涉及 OpenCV 图像展示的部分代码片段提到调整窗口尺寸的操作[^3],需要注意实际运行环境下的屏幕分辨率限制等因素可能导致崩溃现象发生。 以下是针对上述情况的一个通用调试框架示例: ```python try: from models import * # 导入YOLO网络定义部分 except ImportError as e: print(f"导入失败: {e}") # 初始化超参 cfg_file = 'path/to/cfg/yolov3.cfg' weights_path = 'path/to/weights/best.pt' device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = Darknet(cfg_file).to(device) if weights_path.endswith('.pt'): checkpoint = torch.load(weights_path, map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['model']) # 设置为eval模式 model.eval() with open('data.names', 'r') as f: names = [line.strip() for line in f.readlines()] dataset = LoadImagesAndLabels(path='valid.txt') loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=16, shuffle=False, num_workers=8, pin_memory=True) for i, (imgs, targets) in enumerate(loader): imgs = imgs.to(device).float() / 255.0 with torch.no_grad(): pred = model(imgs)[0] non_max_suppression(pred=pred, conf_thres=0.001, nms_thres=0.5) print("完成推理...") ``` 通过逐步执行以上代码块可以有效缩小潜在问题范围。 --- ####
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