首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

实演2.5:找不到参数消息的隐含值: play.api.i18n.Messages

这个问题是与Play框架中的国际化(i18n)相关的错误消息。在Play框架中,国际化是一种将应用程序的文本翻译为不同语言的技术,以便支持多语言环境。

在这个问题中,错误消息指出找不到参数消息的隐含值。这意味着在应用程序中使用了一个需要传递参数的消息,但没有提供相应的参数值。

要解决这个问题,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 确保在应用程序的国际化资源文件中定义了相应的消息键和参数。国际化资源文件通常是以.properties或.messages文件的形式存在,根据不同的语言进行命名,例如messages_en.properties(英语)或messages_fr.properties(法语)。
  2. 检查应用程序代码中使用消息的地方,确保正确地传递了参数值。在Play框架中,可以使用Messages对象来获取国际化消息,并使用占位符来指定参数的位置。例如:
  3. 检查应用程序代码中使用消息的地方,确保正确地传递了参数值。在Play框架中,可以使用Messages对象来获取国际化消息,并使用占位符来指定参数的位置。例如:
  4. 在这个例子中,"message.key"是消息的键,parameter1和parameter2是需要传递的参数值。
  5. 如果消息的参数是动态生成的,确保参数值的类型和数量与消息定义中的占位符一致。如果参数值是一个变量,确保变量的值在使用消息之前已经被正确初始化。

如果以上步骤都没有解决问题,可能需要进一步检查应用程序的配置文件和依赖项,确保国际化功能正确配置和启用。

在腾讯云的产品中,与国际化相关的服务是腾讯云翻译(Tencent Cloud Translation)。腾讯云翻译是一项提供多语言翻译的云服务,可以帮助开发者快速实现应用程序的国际化需求。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云翻译的信息:

腾讯云翻译产品介绍:https://cloud.tencent.com/product/tmt

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Java Web之SpringMVC 进行数据回显

,并将方法返回放到模型数据中 (类似于上述第二步) 执行指定方法,如果入参有@ModelAttribute,则将(1)中放置于模型数据中对象赋值给入参绑定对象 根据HTTP请求继续对绑定对象进行填充和覆盖...: 1、SpringMVC 在调用处理方法前,在请求线程中自动创建一个隐含模型对象 2、调用所有方法上标注了@ModelAttribute方法,并将返回添加到隐含模型对象中 3、查看Session...(XXX)方法,处理流程如下: (1) 如果隐含模型中拥有了XXX属性,将其赋值给入参,再将请求消息填充该对象,然后返回;如果隐含模型中不存在XXX,则执行(2) (2) 如果XXX是会话属性,则尝试从从会话中取出该属性...,将其复制给入参再将请求消息填充该对象。...如果会话对象中找不到XXX属性,则抛出HttpSessionRequiredException异常;如果隐含模型和会话中均不在XXX,则执行(3) (3) 创建入参对象实例,再用请求消息填充该对象。

85850

数据科普:期权希腊字母 | 下(投资必知必会)

上图中3条曲线从上往下依次是平价看涨期权、虚看涨期权以及看涨期权。...从图中不难发现,无论是、虚还是平价期权,Vega都是期权期限递增函数,因此,当波动率发生变化时,期限较长期权价格变化要比期限较短期权价格变化更大。...需要注意是,在本例中,在相同期限条件下,平价看涨期权Vega要高于虚看涨期权,而虚看涨期权vega则又大于看涨期权,但是这种关系并非一直成立,会随着期权实和虚程度变化而发生改变...上图刻画了期权基础资产价格与期权Rho之间关系,显然,无论是看涨期权还是看跌期权,Rho都是基础资产价格递增函数;同时,无论是看涨期权还是看跌期权,期权Rho绝对都是大于虚期权Rho绝对...上图显示了看涨期权、平价看涨期权、虚看涨期权Rho随期权期限变化规律。图中有3条曲线,从上往下依次是、平价和虚看涨期权。

1.6K52

论文阅读---Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks

对于图片中二进制数据预训练过程,推广到数据上,发现对于许多数据集这种方法都行之有效。...在预训练之后,模型“展开”形成--共享权编码器网络和解码器网络。在参数微调阶段,使用确定性概率代替随机性活动,在整个自编码器中使用BP反向传播算法调整权重系数,以便优化图像重构过程。...在进行所有实验中,每个受限玻尔兹曼机可见单元都有输出,对于logistic单元来说输出在[0,1]范围内。...最顶层RBM网络隐藏单元为随机,这些来源于单位方差、均值由RBMs logistic可见单元决定高斯过程。这允许低维数据利用连续数据变量,方便和PCA做比较。...网络训练样本为20000张图片,测试样本为10000张图片。自编码器学习到如何将784个像素图片转换为6个向量,这6个实数值能重构出新图片。PCA重构出图片更加糟糕。

1.4K40

Julia(建设者)

参数构造器 参数类型为构造函数增加了一些麻烦。从参数类型回想起,默认情况下,可以使用显式给定类型参数或给定构造函数参数类型所隐含类型参数来构造参数复合类型实例。...}(1,2) ## explicit T ## Point{Float64}(1.0, 2.0) 正如你所看到,对于显式类型参数构造函数调用,参数被转换为隐含字段类型:Point{Int64}(1,2...当构造函数调用参数隐含类型时,如中所述Point(1,2),则参数类型必须一致(否则T无法确定),但是可以将具有匹配类型任何一对实参提供给通用Point构造函数。...另一方面,外部构造函数声明为通用Point构造函数定义了一个方法,该方法仅适用于相同实型对。此声明使没有显式类型参数(如Point(1,2)和)构造函数调用Point(1.0,2.5)起作用。...这是通过将给定分子和分母除以使用该gcd函数计算出最大公除数来实现。由于gcd返回其参数最大公约数,且符号与第一个参数匹配(den此处),因此在该除法之后,den可以确保是非负

64320

北京地铁17号线南段实现全自动驾驶运营;阿里将在土耳其投资超10亿美元建物流枢纽和数据中心丨每日大事件

投融资 南通开发区举办投融资对接会,16个科创项目逐一路 1月13日,南通开发区“科技镇长团杯”人才科创项目投融资对接会举办,16个人才科创项目参加路。...比亚迪据称拟在越南建汽车零部件厂投资超 2.5 亿美元 1月14日,有媒体援引知情者消息称,比亚迪计划在越南建厂生产汽车零部件,产品供应设在泰国比亚迪汽车组装厂,也可能服务越南本士市场,还称比亚迪将在越南北部投资超过...2.5 亿美元,正在磋商工厂选址,计划2023 年年中以前开始动工。...2022 胡润中国 500 强榜单发布:台积电取代腾讯位列第一,比亚迪进入前十 1月14日消息,胡润研究院发布《2022 胡润中国 500 强》,列出了中国 500 强非国有企业,按照企业市值或估进行排名...消息称特斯拉上海超级工厂扩建计划已被推迟 1月14日消息,据知情人士透露,特斯拉上海超级工厂扩建计划已被推迟。

46640

Python 二分查找法,听说你还不知道是啥?

Python 中与除法相关三个运算符是// 和 / 和 %: “/”,这是传统除法,5/2=2.5 “//”,在Python 中,这个叫“地板除”,9//4=2 “%”,这个是取模操作,也就是取余数...3、Python 代码实现 1#定义一个二分查找普通方法,传入两个参数,一个是列表list1,一个是要查找value 2def binary_search_normal(list1,value...return True 17 #判断中间位大于要查找value时 18 elif(list1[middle]>value): 19 #就将列表结束索引调整为中间位索引...=middle+1 24 # 找不到时就返回False 25 return False 26 27 28#定义一个二分查找递归方法,传入两个参数,一个是列表list2,一个是要查找value...,感兴趣小伙伴可以通过以上代码进行操,以加深对二分查找法理解。

32430

利用python对微信自动进行消息推送

,所以先创建一个函数,用来维护接收该消息好友名单 """推送名单维护""" def weather_friend(): #定义一个名为weather_friend函数 # 天气推送名单...发送名单有了,我们该准备发送内容了: def Weather(location): # 定义一个发送天气函数,并需要接收一个参数(该参数是好友在微信中设置地点) #准备url地址...city = data1['currentCity'] str1 = ' 你城市: %s\n' % city # 取出pm2.5 pm25 = data1['pm25...由于源代码存在一些问题,很容易报错,所以有的地方加了异常处理 补充上计算pm2.5函数 # 计算pm2.5程度 def calculate(pm): if pm == '':...pm25 = -1 else: pm25 = int(pm) # 通过pm2.5大小判断污染指数 if 0 <= pm25 < 35:

4.9K30

SpringMVC入门第二部分

,那么如果请求参数中不包括对象全部变量值,那么剩余变量就依旧采用数据库中拿出来对象自身,这样就不会造成为null现象 @ModelAttribute原理 @ModelAttribute标注在方法上面的另外一个作用...作为key隐含模型中寻找key==attrName键,然后将key对应进行赋值 举例1:在给Book book对象赋值前,不加@ModelAttribute注解,那么会将参数类型首字母小写,...即Book--->book,去隐含模型中寻找对应key 举例2:通过@ModelAttribute("haha")来指定attrName 举例3:attrName=haha,隐含模型中只有key...会把方法运行后返回也放入隐含模型中,key就是返回类型小写 举例6:把返回放入隐含模型,但是不使用默认返回小写作为key,而是自己指定 举例7: 隐含模型中找不到对应key,session...:"+book); return book; } } ---- ---- 举例7: 隐含模型中找不到对应key,session中也找不到,那么会自动创建一个新对象 @Controller

50620

RBF(径向基)神经网络

径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离函数,也就是Φ(x)=Φ(‖x‖),或者还可以是到任意一点c距离,c点称为中心点,也就是Φ(x,c)=Φ(‖x-c‖)。...而隐含层空间到输出空间映射是线性,即网络输出是隐单元输出线性加权和,此处权即为网络可调参数。...当然,采用最小二乘损失函数表示: 三、RBF神经网络学习问题求解参数有3个:基函数中心、方差以及隐含层到输出层。...(1)自组织选取中心学习方法:第一步:无监督学习过程,求解隐含层基函数中心与方差第二步:有监督学习过程,求解隐含层到输出层之间首先,选取h个中心做k-means聚类,对于高斯核函数径向基,方差由公式求解...RBF网络输出与部分调参数有关,譬如,一个wij只影响一个yi输出(参考上面第二章网络输出),RBF神经网络因此具有“局部映射”特性。?所谓局部逼近是指目标函数逼近仅仅根据查询点附近数据。

2.9K31

斯坦福 AI 团队“套壳”清华系开源大模型被锤!被揭穿后全网删库跑路

据悉,MiniCPM-Llama3-V 2.5 是由清华系 AI 公司面壁智能推出并开源 MiniCPM 系列最新端侧多模态模型,总参数量为 8B,支持 30+ 种语言,多模态综合性能超越 GPT-...6 月 3 日,面壁智能向 AI 前线列举了一些 Llama3-V 团队抄袭锤”。...如果在 MiniCPM-Llama3-V 2.5 checkpoint 上添加一个简单高斯噪声(由一个标量参数化),你会预期得到什么结果?...》新剧场版消息?...他们调查结论是: Llama3-V 可以使用更改参数名称后 MiniCPM-Llama3-V 2.5 代码和配置来运行 它行为类似于 MiniCPM-Llama3-V 2.5 在内部数据上训练未透露实验特征

13910

图扑数字孪生军,构建跨域作战体系

图扑软件基于地理空间数据仿真创建三维地形,对配色和标记严谨使用,模拟军地空环境,营造逼真、适用、管用实战化训练环境。...图扑软件可视化 3D 场景内坦克数字孪生体标注了坦克车体尺寸、武装情况、履带宽、行驶距离、战斗重量等参数。前线坦克可采集敌军武器数据,分析后提高我军武器性能。...利用传感器收集作战工具实时数据并上传图扑可视化平台,在可视化平台展示各类作战工具静态数据和运行数据。坦克损伤超过限定时及时预警,损伤部位实时呈现。...轻量化建模全方位立体式还原机场貌,分图层对机场区域、建筑、飞机跑道、武器装备、管理设备、停泊战机数量等进行查看、监控和跟踪。...快捷查看红军军事瞭望塔内哨兵数量和配备武器,车库内车辆数量和相关参数,军械库内军械数量和参数,军用帐篷内人数和配备武器。当有士兵牺牲时,及时呈现战损率。快速补充站岗士兵,避免敌方找到进攻突破口。

1.1K10

使用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上验证

# 定义训练集个测试集,如果找不到数据,就下载 train_data = datasets.MNIST(root = '....,所以就有很多需要注意地方了: root 参数文件夹即使不存在也没关系,会自动创建 transform 参数,如果不知道要对数据集进行什么变化,这里可自动忽略 batch_size 参数大小决定了一次训练多少数据...,相当于定义了每个 epoch 中反向传播次数 num_workers 参数默认是 0,即不并行处理数据;我这里设置大于 0 时候,总是报错,建议设成默认 如果不理解 epoch 和 batch_size...loss.backward() # 误差反向传播, 计算参数更新 optimizer.step() # 将参数更新施加到 net parameters...loss.backward() # 误差反向传播, 计算参数更新 optimizer.step() # 将参数更新施加到 net parameters

1.6K30

通过Coding实现DEVOPS全流程实践笔记

图片 如果找不到以上指引,可以通过以下位置找到它。 图片 2.3 配置网络 网络配置需要与后续TKE在相同VPC。 图片 2.4 获取访问凭证 建议将密码文件妥善保存在文档中,后续会用到。...图片 2.5 配置公网网络 公网访问(https://console.cloud.tencent.com/tcr/publicaccess)确认是否已经开通并添加了0.0.0.0/0。...图片 3.4 打通TCR与TKE访问权限 将TCR与镜像进行关联 图片 点击TCR,配置组件参数。相当于打通TKE与镜像仓库权限。 图片 四....https://www.bilibili.com/video/BV1Lq4y1a7wH 【敏捷精益】方法论 https://www.bilibili.com/video/BV1nF411M7qo 【敏捷精益】操演示...www.bilibili.com/video/BV12U4y127tM 【代码管理&扫描】方法论二 https://www.bilibili.com/video/BV1pv4y1P7h1 【代码管理&扫描】操演示

1.6K72

RabbitMQ之发布确认高级

回退消息 2.1 Mandatory参数 2.2 回调接口 2.3 消息生产者代码 2.4 配置 2.5回退测试 引言   在生产环境中由于一些不明原因,导致 rabbitmq 重启,在 RabbitMQ...CORRELATED 发布消息成功到交换机后会触发回调方法 SIMPLE 经测试有两种效果,其一效果和 CORRELATED 一样会触发回调方法, 其二在发布消息成功后使用 rabbitTemplate...:{}",msg); } } 1.7 测试结果 swagger发送测试请求   可以看到,发送了两条消息,两条消息都被发送,但是交换机只接收到了其中一条,错误那一条由于找不到交换机被丢弃掉...2、回退消息 2.1 Mandatory参数   在仅开启了生产者确认机制情况下,交换机接收到消息后,会直接给消息生产者发送确认消息,如 果发现该消息不可路由,那么消息会被直接丢弃,此时生产者是不知道消息被丢弃这个事件...true 2.5回退测试   可以看到,routing为Key1消息被队列正常接收,另一条由于routingKey是乱写消息会被退回给生产者。

53780

iOS学习--NSObject详解

/** 发送指定消息给对象, 返回消息执行结果(相当于方法调用) */ - (id)performSelector:(SEL)aSelector; /** 发送带一个参数消息给对象, 返回消息执行结果...(相当于方法调用) */ - (id)performSelector:(SEL)aSelector withObject:(id)object; /** 发送带两个参数消息给对象, 返回消息执行结果...IMP指针 */ + (IMP)instanceMethodForSelector:(SEL)aSelector; /** 找不到函数实现将调用此方法抛出异常 */ - (void)doesNotRecognizeSelector...; /** 发送带一个参数消息给对象, 返回消息执行结果(相当于方法调用) */ - (id)performSelector:(SEL)aSelector withObject:(id)object;.../** 发送带两个参数消息给对象, 返回消息执行结果(相当于方法调用) */ - (id)performSelector:(SEL)aSelector withObject:(id)object1

1K20

AAAI 2018 | 腾讯AI Lab提出降秩线性动态系统:可处理有噪声计数值短数据

在经济领域,比如国内生产总值和居民消费价格指数等计量经济学多元时间序列是按季度或年度测量,这会导致数据长度较短。 第二,真实世界时间序列数据往往是计数值(而非)。...此外,为了促进基于计数数据降秩动态矩阵学习,我们还引入了离散性自适应(DA:dispersion-adaptive)分布并开发了一种全新、可灵活参数观察模型 ?...当 log w(·) 固定时,增大θ会使均值和方差更大(更黑点);(b) 通过参数化 θ 和 w(·) 而得到 DA 分布常见计数分布特例。...我们将其用于建模在大脑神经元上记录到时间序列数据(尖峰计数),而且也可以简单直接地将其用于描述和解读其它计数过程观察。 ?...RRLDS-ML 和 RRLDS-NN 方法(没有 DA)接近于真实特征,而 PLDS 无法消除冗余维度。(b) 预测得到和真实计数数据平稳协方差矩阵中元素散点图。 ?

72760

黑箱方法-神经网络①人工神经网络

人工神经网络构成与分类 常见的人工神经网就是这种三层人工神经网络模型,如果没有隐含层,那就是两层人工神经网络;如果有多层隐含层那就是多层人工神经网络。 小圆圈就是节点,相当于人脑神经元。...隐含层对输入变量X进行转化计算,层数和节点个数自行制定,通常只要一层,个数视情况而定。...x,y :矩阵或者数据框 weights:权重 size:隐含层节点个数 range:初始化随机权 decay:经元输入权重一个修正参数,表明权重是递减(可以防止过拟合; maxit:最大反馈迭代次数...: num 2.5 2.5 0 0 0 0 0 0 0 0 ......$neurons代表网络中每一层神经元;$net.result代表存储预测,通过cor函数评估两者之间线性相关。 ?

61730
领券