bug==struts-config.xml

本文记录了一个关于Apache Struts框架配置文件struts-config.xml缺失的问题,该问题导致Servlet在启动时出现异常。异常堆栈显示了从ActionServlet初始化到Catalina启动过程中的详细错误信息。

八月 24, 2012 3:59:04 下午 org.apache.catalina.core.StandardContext loadOnStartup
严重: Servlet /StructsWeb threw load() exception
javax.servlet.UnavailableException: Missing configuration resource for path /WEB-INF/struts-config.xml
 at org.apache.struts.action.ActionServlet.splitAndResolvePaths(ActionServlet.java:1872)
 at org.apache.struts.action.ActionServlet.initModuleConfig(ActionServlet.java:683)
 at org.apache.struts.action.ActionServlet.init(ActionServlet.java:356)
 at javax.servlet.GenericServlet.init(GenericServlet.java:212)
 at org.apache.catalina.core.StandardWrapper.loadServlet(StandardWrapper.java:1206)
 at org.apache.catalina.core.StandardWrapper.load(StandardWrapper.java:1026)
 at org.apache.catalina.core.StandardContext.loadOnStartup(StandardContext.java:4421)
 at org.apache.catalina.core.StandardContext.start(StandardContext.java:4734)
 at org.apache.catalina.core.ContainerBase.start(ContainerBase.java:1057)
 at org.apache.catalina.core.StandardHost.start(StandardHost.java:840)
 at org.apache.catalina.core.ContainerBase.start(ContainerBase.java:1057)
 at org.apache.catalina.core.StandardEngine.start(StandardEngine.java:463)
 at org.apache.catalina.core.StandardService.start(StandardService.java:525)
 at org.apache.catalina.core.StandardServer.start(StandardServer.java:754)
 at org.apache.catalina.startup.Catalina.start(Catalina.java:595)
 at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
 at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source)
 at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source)
 at java.lang.reflect.Method.invoke(Unknown Source)
 at org.apache.catalina.startup.Bootstrap.start(Bootstrap.java:289)
 at org.apache.catalina.startup.Bootstrap.main(Bootstrap.java:414)

八月 24, 2012 3:59:04 下午 org.apache.coyote.http11.Http11Protocol start
信息: Starting Coyote HTTP/1.1 on http-8080
八月 24, 2012 3:59:04 下午 org.apache.jk.common.ChannelSocket init
信息: JK: ajp13 listening on /0.0.0.0:8009
八月 24, 2012 3:59:04 下午 org.apache.jk.server.JkMain start
信息: Jk running ID=0 time=0/47  config=null
八月 24, 2012 3:59:04 下午 org.apache.catalina.startup.Catalina start
信息: Server startup in 1839 ms

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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