Tomcat --> Cannot create a server using the selected type

最新推荐文章于 2022-08-06 16:21:49 发布
转载 最新推荐文章于 2022-08-06 16:21:49 发布 · 367 阅读 · 0

在使用Eclipse尝试删除旧版Tomcat并重新配置时遇到问题Cannot create a server using the selected type。通过退出Eclipse，删除特定目录下的两个文件，然后重启Eclipse，成功解决了此问题。

今天在eclipse想把之前的Tomcat 6删掉,重新配置一个,不料没有下一步

Cannot create a server using the selected type 这句话出现在窗口上面,应该不是很解决的问题.......

重启下 eclipse,还是不行哦

出绝招了,呵呵.....上网搜搜

还真的找到解决的方法了,如下:

1.退出 eclipse

2.到[工程目录下]/.metadata/.plugins/org.eclipse.core.runtime

3.把org.eclipse.wst.server.core.prefs和 org.eclipse.jst.server.tomcat.core.prefs这两个文件去掉

4.重启eclipse

angiwit
关注
Realm Configuration是一种配置方式，用于定义Tomcat如何进行认证和授权
BLOG域名:programb.blog.youkuaiyun.com
04-24 1289
Realm Configuration是一种配置方式，用于定义Tomcat如何进行认证和授权。下面是一些Realm Configuration的配置方法：1.通过在Tomcat配置文件server.xml中为Realm元素设置属性来配置。例如：2.通过在Tomcat的web.xml文件中声明Realm来配置。例如：
阿里云服务器使用记录2 尝试安装JDK+Tomcat
CoCoNutNut的博客
07-06 312
重置服务器N次后，放弃官网教程 尝试安装JDK+Tomcat 参考 https://blog.youkuaiyun.com/Wyx_wx/article/details/82712419 服务器环境 Ubuntu 16.04 64位 FileZilla连接服务器 官网下载安装FileZilla_3.43.0 填写公网IP、用户名、密码、端口 连接成功 上传文件 官网下载并上传： jdk-12.0...
解决Eclipse配置Tomcat出现Cannot create a server using the selected type错误
08-31
然而，有时在尝试配置Eclipse与Tomcat集成时，可能会遇到"Cannot create a server using the selected type"的错误提示，这会阻碍开发工作的进行。本文将详细解释这一问题的原因并提供解决方案。 **错误原因分析** ...
cannot+create+a+server+using+the+selected+type
11-17
例如，如果您正在尝试创建一个Tomcat服务器，您需要安装Eclipse中的Tomcat插件，并正确配置Tomcat安装目录的位置。 2. 确保您选择的服务器类型与您安装的插件版本兼容。例如，如果您正在使用Eclipse Indigo版本，则...
Ambari-2.7.5整合HDP-3.1.5集群完整安装记录（内附安Ambari-2.7.5 + HDP-3.1.5安装包下载地址）
Gavin_ke的博客
08-06 4446
Ambari是Apache软件基金会中顶级项目，由Ambari Server和Ambari Agent两部分组成，基于它的分布式架构特点，可以便捷的创建、管理、监控Hadoop整个生态圈（例如Hive、HBase、Kafka、ZooKeeper等）的集群。
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
01-03
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
【计算机视觉】基于YOLOv5的博物馆展品识别系统设计：融合UI界面的智能导览与管理方案
01-03
内容概要：本文介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型与UI界面相结合的博物馆智能展品检测系统，旨在实现展品的自动识别与信息交互。系统利用YOLOv5的高效目标检测能力，结合自定义或公共数据集进行模型训练，并通过数据增强提升泛化性能。文章详细阐述了从环境搭建、数据准备、模型训练与优化到UI界面设计的完整流程，最终实现一个可部署的图形化识别系统，支持图像加载、实时检测和结果展示等功能。该系统有助于提升博物馆的管理效率、展品安全及游客参观体验。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习基础知识的学生、研究人员及AI应用开发者，尤其适合从事计算机视觉或智慧文旅项目的技术人员； 使用场景及目标：①用于博物馆智能导览系统开发，实现展品自动识别与信息推送；②辅助馆藏管理，实时监控展品位置与状态；③作为教学案例，学习YOLOv5模型训练与GUI集成方法； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与飞书资料，动手实践模型训练与界面部署过程，重点关注数据集构建、参数调优与系统测试环节，以深入掌握智能识别系统的全流程开发。
操作系统内存管理页面置换算法模拟器项目_最佳置换算法OPT先进先出置换算法FIFO最近最久未使用LRU算法模拟实现与性能对比分析_用于计算机科学教育中帮助学生理解虚拟内存管理机制通.zip
01-03
操作系统内存管理页面置换算法模拟器项目_最佳置换算法OPT先进先出置换算法FIFO最近最久未使用LRU算法模拟实现与性能对比分析_用于计算机科学教育中帮助学生理解虚拟内存管理机制通.zip
易语言获取树型框选中项全路径
01-03
先看效果： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在易语言编程环境中，"获取树型框中当前选中项的完整路径"是一项基础且频繁使用的操作，其主要目的是检索用户在树型框（Tree View）组件中所选中节点的完整路径信息。 这一功能在设计用户界面时，特别是在处理文件系统或层级结构数据展示的情境下，显得尤为关键。 接下来将深入阐述这一技术要点。 易语言是一种面向对象且组件化的中文编程工具，其设计初衷是为了简化编程过程，使编程对普通用户更加友好。 在易语言中，内置了多样化的控件和函数库，旨在辅助开发者构建用户界面以及处理各类逻辑任务。 树型框（Tree View）控件是易语言提供的一种图形用户界面元素，能够有效展示具有层级关系的数据，常用于文件浏览器、目录结构可视化或自定义数据分类等应用场合。 每个节点均可能包含子节点，用户可以通过点击操作来展开或收起其子节点。 为了完成“获取树型框当前选中项的完整路径”的任务，需要运用以下核心函数：1. `树型框.获取选中节点`：该函数返回当前在树型框中被选定的节点。 若未选择任何节点，函数将返回一个空值。 2. `树型框.节点路径`：此函数用于获取指定节点的路径字符串。 路径通常是以特定分隔符（如`\`）连接的节点文本，体现了节点在树型框中的层级位置。 3. 循环和递归技术：鉴于树型框可能包含多层级的节点，必须遍历所有父节点以构建完整的路径。 这通常借助循环和递归技术实现，从当前选中的节点开始，向上追溯到根节点，每次调用`树型框.获取父节点`来获取上一级节点，直至到达根节点。 4. 文本操作处理：在获取到各个节点的路径信息后，可能还需要进行一些文本操作，例如添加起始或结束分隔符，或整合成一个完整的路径字符串。 下面提供一个简化...
tkinter制作的猜拳游戏
01-03
先看效果： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Python tkinter库详解
点云语义分割：Cylinder3D多卡训练全流程指南
01-03
点云语义分割：Cylinder3D多卡训练全流程指南
【计算机视觉】基于多尺度线性注意力的高效ViT模型：图像分类与边缘部署实战解析
01-03
内容概要：本文系统介绍了高效视觉Transformer模型EfficientViT，重点阐述其在保证高精度的同时实现高速推理的核心机制，包括多尺度线性注意力模块、特征金字塔聚合和轻量化架构设计。文章通过实战案例，详细演示了如何使用PyTorch和timm库搭建、训练并推理EfficientViT模型，完成CIFAR-10图像分类任务，并展示了模型在边缘设备上的部署优势。此外，还拓展了其在多任务学习、模型压缩等方面的进阶应用方向。; 适合人群：具备Python和深度学习基础，熟悉PyTorch框架，对计算机视觉模型感兴趣的研发人员、学生或算法工程师，尤其是关注模型效率与部署的应用开发者； 使用场景及目标：① 学习高效视觉Transformer的设计原理与实现方法；② 在图像分类、语义分割、目标检测等任务中构建高性能、低延迟的视觉模型；③ 将模型应用于移动端、边缘设备等资源受限环境下的实时视觉任务； 阅读建议：建议结合提供的代码链接进行动手实践，先复现基础分类任务，再逐步尝试迁移学习、模型压缩等进阶操作，深入理解EfficientViT的结构设计与优化思路。
深入解析Tomcat日志工具：tomcat-juli.jar与适配器包
在深入探讨`tomcat-juli.jar`和`tomcat-juli-adapters.jar`这两个特定的文件之前，先让我们了解它们所属的软件环境和背景。这两个文件是与Apache Tomcat服务器紧密相关的，Apache Tomcat是一个开源的Java Servlet...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值