Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Невозможно использовать th:field of thymeleaf

Я пытаюсь разработать проект с весенней загрузкой, который будет использоваться сотрудниками для подачи заявок на выходной или отпуск, я также использую грубые операции в качестве веб-служб Rest, но у меня проблема с полем th::thymeleaf который генерирует ошибку: org.thymeleaf.exceptions.TemplateProcessingException: ошибка во время выполнения процессора 'org.thymeleaf.spring5.processor.SpringInputGeneralFieldTagProcessor' (шаблон: "admin/home" - строка 81, столбец 54) Ниже вы найдете код контроллер и html

@GetMapping("/application")
public String applicationForm(Model model) {
    model.addAttribute("application", new Application());
    return "home";
}

@RequestMapping(value="/application", method=RequestMethod.POST)
public String applicationSubmit(@ModelAttribute Application application, Model model, BindingResult bindingResult, MultipartHttpServletRequest request) throws IOException {
    if (bindingResult.hasErrors()) 
        return "home";

    model.addAttribute("application", application);

    return "result";
}

<form action="#" th:action="@{'createApplication'}" th:object="${application}" method="post">

            Description: <input type="text" id="description" th:field="*{description}"/>    
            From Date: <input type="text" id="from" th:field="*{fromDate}" />
            To Date: <input type="text" id="to" th:field="*{toDate}"/>

            <button type="submit" class="btn btn-primary">Submit</button>

            </form>
spring-boot java spring-mvc thymeleaf
29.01.2019

  • Не могли бы вы добавить поля своей модели и, пожалуйста, сообщите нам, какая строка № 81? 29.01.2019
  • Можете загрузить свой Application класс, пожалуйста? 29.01.2019

Ответы:


1

Используйте этот класс приложений. Это исключение возникает, когда поля недоступны из тимелеафа, либо они не являются общедоступными, либо не имеют публичного доступа (геттеры/сеттеры).

public class Application {
private String description;
private String fromDate;
private String toDate;

public String getDescription() {
    return description;
}

public void setDescription(String description) {
    this.description = description;
}

public String getFromDate() {
    return fromDate;
}

public void setFromDate(String fromDate) {
    this.fromDate = fromDate;
}

public String getToDate() {
    return toDate;
}

public void setToDate(String toDate) {
    this.toDate = toDate;
}

}

30.01.2019
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..