Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Исключение XmlPullParser при создании нового экземпляра в Java на сервере Tomcat7

Я работаю над динамическим веб-приложением, используя Eclipse с Tomcat 7 и jre 7. Я получаю следующее исключение при попытке проанализировать строку xml:

не удалось загрузить ни один фабричный класс (даже небольшую или полную реализацию по умолчанию); вложенное исключение: org.kxml2.io.XmlReader

XmlPullParserFactory factory = XmlPullParserFactory.newInstance();

который является частью пространства имен org.xmlpull.v1.XmlPullParserFactory.

Я поместил xmlpull_1_0_5.jar в папку lib Tomcat и перезапустил его. Я также поместил файл в папку WEB-INF lib.

Любая помощь будет оценена по достоинству! Спасибо!

java xml tomcat
20.06.2012

Ответы:


1

Удалите тот, который у вас есть, и используйте реализацию KXML2. Скачать отсюда: ссылка

Дополнительная информация

20.06.2012
  • Спасибо! Как раз то, что мне было нужно! 21.12.2012
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..