NVelocity错误 Unable to find resource

简介:

NVelocity错误 Unable to find resource

Unable to find resource ''XXXXX

说明: 执行当前 Web 请求期间,出现未处理的异常。请检查堆栈跟踪信息,以了解有关该错误以及代码中导致错误的出处的详细信息。 

异常详细信息: NVelocity.Exception.ResourceNotFoundException: Unable to find resource 'XXXXt.htm'

源错误: 

行 62:             VelocityContext velocityContext = new VelocityContext(modelTable); 
行 63: VelocityEngine velocityEngine = ctx.GetObject("VelocityEngine") as VelocityEngine;
行 64: string mergedTemplate = VelocityEngineUtils.MergeTemplateIntoString(velocityEngine, "PersonList.htm", Encoding.UTF8.WebName, modelTable);
行 65: string data=velocityEngine.GetTemplate("TemplatePage", Encoding.UTF8.WebName).Data.ToString();
行 66: Response.Write(data);

源文件: f:\XXXX\GerateHTML.aspx.cs     行: 64


 解决办法:把文件的生成操作改为“嵌入的资源”

 





             本文转自灵动生活博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/ywqu/archive/2011/06/28/2092436.html,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
Java 数据库连接 mybatis
MyBatis中支持的JdbcType 和JavaType
MyBatis中支持的JdbcType 和JavaType
779 3
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
通过RAG增强大模型回答原本无法回答的问题
RAG(检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成技术的方法,旨在提升大规模语言模型处理特定问题的能力。通过先从大量文档中检索相关信息,再利用这些信息生成更准确的答案,RAG特别适用于需要最新数据或专业知识的场景,如医疗咨询、法律建议等。此方法不仅提高了答案的质量和准确性,还增强了系统的可扩展性和适应性。随着技术进步,RAG有望在更多领域发挥重要作用。
1032 2
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
如何使用 Word2Vec 模型进行情感分析?
【10月更文挑战第5天】如何使用 Word2Vec 模型进行情感分析?
281 3
|
数据格式
使用小技巧实现el-table组件的合并行功能,ElementUI和ElementPlus都适用
本文介绍了在ElementUI和ElementPlus中使用`el-table`组件实现合并行功能的技巧,包括多列合并和单列合并的方法,并提供了相应的示例代码和运行效果。
9973 1
使用小技巧实现el-table组件的合并行功能,ElementUI和ElementPlus都适用
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用TensorFlow进行模型训练:一次实战探索
【8月更文挑战第22天】本文通过实战案例详解使用TensorFlow进行模型训练的过程。首先确保已安装TensorFlow,接着预处理数据,包括加载、增强及归一化。然后利用`tf.keras`构建卷积神经网络模型,并配置训练参数。最后通过回调机制训练模型,并对模型性能进行评估。此流程为机器学习项目提供了一个实用指南。
|
机器学习/深度学习 存储 前端开发
实战揭秘:如何借助TensorFlow.js的强大力量,轻松将高效能的机器学习模型无缝集成到Web浏览器中,从而打造智能化的前端应用并优化用户体验
【8月更文挑战第31天】将机器学习模型集成到Web应用中,可让用户在浏览器内体验智能化功能。TensorFlow.js作为在客户端浏览器中运行的库,提供了强大支持。本文通过问答形式详细介绍如何使用TensorFlow.js将机器学习模型带入Web浏览器,并通过具体示例代码展示最佳实践。首先,需在HTML文件中引入TensorFlow.js库;接着,可通过加载预训练模型如MobileNet实现图像分类;然后,编写代码处理图像识别并显示结果;此外,还介绍了如何训练自定义模型及优化模型性能的方法,包括模型量化、剪枝和压缩等。
772 1
|
存储 关系型数据库 数据管理
在 Postgres 中使用 Create Table
【8月更文挑战第11天】
1338 0
在 Postgres 中使用 Create Table
|
Unix Linux
unzip 解压文件到指定目录,如何操作?
【10月更文挑战第20天】unzip 解压文件到指定目录,如何操作?
5250 2
|
存储 NoSQL 网络协议
主从复制,Could not connect to Redis at 127.0.0.1:6380: Connection refusednot connected> exit,1.主从模式如何指
主从复制,Could not connect to Redis at 127.0.0.1:6380: Connection refusednot connected> exit,1.主从模式如何指
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
前端大模型入门(三):编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析 - llm的输入
本文介绍了大规模语言模型(LLM)中的两个核心概念:Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID,而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法,帮助读者理解其基本原理和应用场景。
3801 1