Академическая тошнота документа что это: Что такое академическая тошнота текста, как понизить или повысить академическую тошноту

что такое, как проверить, норма

навигация по статье

  1. Разновидности
  2. Нормативы
  3. Методы снижения тошноты
  4. Замена или удаление часто встречающихся слов и фраз
  5. Увеличение объема работы
  6. Методы снижения классической тошноты
  7. Проверка на заспамленность
  8. Дополнительные проверки

Начинающие авторы часто сталкиваются с завышенной тошнотой текстов. Она выражает заспамленность или частое повторение одинаковых, однокоренных слов. Причиной является неопытность и недостаточный словарный запас, который не позволяет быстро находить правильные слова для выражения конкретной мысли в тексте. SEO-оптимизация использует такие понятия, как классическая и академическая тошнота текста. Показатели придуманы разработчиками фильтров опираясь исключительно на существующий контент с сайтов — лидеров ТОП-выдачи.

Невозможно достичь идеального параметра по данным критериям. Их не знает никто, но есть установленные нормы, на которые нужно равняться при написании качественного текста. Создавая новый «шедевр», не стоит забивать голову научными понятиями, пытаясь одновременно подтянуть работу к нормативам. Это зачастую вынуждает выполнять дополнительные действия по доведению заспамленности до нормального значения.

Опытные наборщики текстов, проработавшие за печатными станками много лет, достигли определенного профессионализма. И все равно часто приходится проводить проверку с доведением всех показателей до нормальных значений.

Разновидности

Существует много различных инструментов для проверки текстовых работ на заспамленность. Всеми используется похожий принцип, но есть определенные отличия, зависящие от реализованных механизмов анализа. Некоторые сервисы проводят проверку тошноты текста по двум критериям:

  1. Классическая тошнота. Она рассчитывается как квадратный корень из общего количества однокоренных слов. Например, если было использовано 36 слов «область» в разной словоформе, то показатель будет равен 6.
  2. Академическая тошнота рассчитывается как отношение часто используемых слов к общему объему проекта. Допустим, если объем текста составил 6 тыс. символов, а слово «дверь» встречается 10 раз, то показатель будет равен 10/6000 или 0,06. Число является процентной величиной; следовательно, его нужно умножить на 100, и тогда результат станет равен 6%.

Логично спросить, зачем нужны эти показатели? В сети публикуется немало статей со схожей тематикой. Естественно, возникает необходимость их сортировать. На основе существующих работ делается анализ и выводятся нормативы. Если текст не входит в него по этому показателю, то поисковый робот блокирует контент путем наложения фильтра Баден-Баден, который используется поисковиком Яндекс.

Нормативы

Что такое норма? Это оптимальное количество повторений слов. Для академической и классической тошноты они установлены свои:

  1. Для первой нормой является 7-9% при использовании сервиса Адвего, около 7% для Миратекст и не более 45% в системе Текст.ру.
  2. Для классической тошноты показатель не должен превышать 7%. Он проверяется при помощи инструментов Адвего-сервиса. Чем меньше, тем лучше, но достичь 3% редко сможет даже опытный копирайтер.
  3. СЕО-оптимизация заключается в постоянной борьбе с конкурентами, то есть контент сайта нужно сделать максимально приближенным к нормативам. Для этого рекомендуется выполнить анализ сайтов конкурентов. Зная их показатели, можно составить семантическое ядро для своей работы.

Важно! Чтобы увидеть всю заспамленность текста, его необходимо внимательно вычитать; при этом не стоит забывать о том, что чем больше сидишь над текстом, тем больше в нем будет допущено тавтологий.

Методы снижения тошноты

Даже опытные копирайтеры тратят много времени на адаптацию своего только что созданного «шедевра». Как правило, у них показатели не сильно выходят за допустимые пределы. По этой причине удаление нескольких слов «такое» или «и» помогает быстро привести его к норме.

Да, кстати, существует также показатель повторения по отдельным словам. В Адвего он указывается в разделе «Семантическое ядро», выражается в процентах. Здесь же отмечается количество повторений. На примере видно, что слово «текст» встречается 16 раз, что составляет 2,86%. Это много, а потому цифру следует уменьшить хотя бы до 2% — тогда изменится академическая тошнота. Классическая тошнота составляет у фрагмента 4,00, а академическая 8,5%, что является нормой.

Перед снижением тошноты в своей работе, необходимо удалить из нее явные орфографические и прочие ошибки. После чистки, как правило, показателями увеличиваются.

По окончании редактуры можно приступить к оптимизации под приведенные показатели. При этом можно использовать несколько методов.

Замена или удаление часто встречающихся слов и фраз

Осуществите анализ работы в том же Адвего и оптимизируйте текст по таблицам из раздела «Семантическое ядро». Проверять часто встречающиеся слова удобно при помощи инструментов Текст.ру: сервис подсвечивает их разными оттенками и указывает точное количество таких слов в таблице.

Увеличение объема работы

Делать это нужно внимательно, потому что с ростом количества слов часто генерируются нежелательные повторения. В любом случае, увеличение числа символов по отношению к повторяющимся фразам приводит к снижению показателей.

В нашем примере академическая тошнота составила 8,5%, а классическая — 4,00. Это входит в рамки нормы, но текст можно улучшить. К примеру, понизить тошноту до 7,5% или 7%. Также не забываем про повторения слов/фраз, уменьшая все показатели ниже 2% с сохранением смысла.

Сначала следует избавиться от ненужных повторений слов «текст» и «тошнота». Следом за ними пойдут короткие слова «и», «на» и т.д. Нередко после всех манипуляций с изменением количества повторений слов текст становится заметно меньше. Тогда приходится дописывать смысловые блоки, избегая дополнительных ошибок.

После применения ранее указанных методов результат налицо. Академическая тошнота снизилась до 8%, а классическая — до 3,00. Одновременно с ними показатель количества повторений слов/фраз упал ниже 2%.

Наши действия заключались в удалении лишних слов и изменении предложений. По новым показателям текст пройдет проверку и не будет отправлен под фильтр.

Методы снижения классической тошноты

Как уже было сказано, этот показатель является соотношением часто встречающихся слов к общему объему работы. Робот действует просто. Если одно слово повторяется более 15 раз — значит, статья переспамлена. Для снижения этого параметра применяется 2 способа:

  1. Удаление повторов. Используем сервис Текст.ру, чтобы увидеть количество и плотность спамных слов. Также этот показатель хорошо просматривается в семантическом ядре Адвего.
  2. Удаление стоп-слов. К ним относятся не несущие смысловой нагрузки слова. Текст получается насыщенным деепричастиями, потому что вместо них пришлось бы вставить слово «которые». Увеличение объема всегда влечет за собой рост классической тошноты. Об этом нужно помнить, так как придется понижать и ее.

С завышенным количеством тематических слов разобрались, но что делать, если их слишком мало? Тогда поисковый робот может посчитать, что статья не отвечает на запрос и она окажется под действием фильтра. Для увеличения тошноты на 1 пункт достаточно добавить пару тематических слов.

Проверка на заспамленность

Все действия, описанные ранее в этой статье, можно выполнить вручную при вычитке. Ненужные слова заметно ухудшают качество и восприятие произведения или научной работы.

Важно знать, что после прочтения нескольких статей ошибки в последующих работах будут пропускаться из-за усталости и снижения внимания. По этой причине стоит прибегать к помощи третьих лиц, но лучше воспользоваться специально созданными инструментами.

Заспамленность, как любой другой параметр, можно определить через формулу:

ЧС/ЧЗ*100=Т%, где

ЧС — частота слов,

ЧЗ — обще число знаков,

Т% — тошнота.

Существуют специализированные инструменты, с помощью которых можно определить:

  • академическую и классическую тошноту;
  • уровень воды;
  • заспамленность и прочие показатели.

На изображении выделена заспамленность. Показатель до 50% поисковыми роботами считается нормой, и статья проходит проверку.

Дополнительные проверки

Существует анализ текста по закону Ципфа, получивший название PR-CY. Он определяет пропорциональность расположения конкретного слова. Здесь справедливо вспомнить про приоритет или значимость ключевых слов. Каждое последующее имеет значимость на 1 порядок ниже и стоит в тексте на следующем месте после предыдущего, более значимого.

Определить показатель по закону Ципфа в документе можно на сайте PR-CY. Нужный сервис находится во вкладке «Инструменты».   

Сервис позволяет проверять готовые страницы или отдельный документ. Его объем может составлять до 15 тыс. символов. Нормальной по этому закону считается тошнота до 7%. У нас в тексте она составила 5,74%, что очень хорошо. Также инструмент в столбце «Рекомендации» показывает, сколько нужно добавить или убавить слов для соответствия. Чем ближе к 100%, тем качественнее написана работа.


Что такое классическая и академическая тошнота документа ?, DELETED — Advego.com

Выбрать форумАдвего    Новости Адвего    Обсуждение работ    Форум исполнителей    Форум заказчиков    Пишем правильно: орфография, пунктуация, лексика    Общие вопросы по работе системы    Обсуждение Advego Plagiatus    Адвего: отзывы о заработке, работе, сайте    Маркетинг БлогСвязь с администрацией    Баги и ошибки Адвего    ЛП    Личная переписка с администрацией (ЛПА)Разное    Маркетинг, продвижение, реклама, SEO, веб-разработка    Свободная темаПомощь    Автору. Вопросы по заказам    Автору. Вопросы по магазину статей    Заказчику. Вопросы по заказам    Заказчику. Вопросы по магазину статей    Вопросы по форуму    Вопросы по блокировке    Финансовые вопросы    Вопросы по аккаунту и статистике    Вопросы по партнерской программе    Вопросы по Адвего Плагиатусу    Термины и определения    Вопросы по APIКонкурсы    Иронический детектив Адвего    Адвего и Пустота    Приключения Адвего    Летнее волшебство в Адвего    Триллер Адвего    Письмо потомкам    Антиутопия Адвего    Притчи Адвего    Научная фантастика Адвего    Стишки-пирожки Адвего    Проза Адвего    Стендап Адвего    Адвего — детям    Басни Адвего    Детектив Адвего    Байки Адвего    Фантастический рассказ    Поэтическая пародия    Родной край    Я копирайтерРабочие обсуждения    Отзывы о контрагентах    Обсуждение заказов с администрацией    Обсуждение статей    Поиск авторов для выполнения заказов в Адвего    Поиск заказчиков для предложения своих услуг в Адвего    Продажа статей    Публичные обсуждения    Форум заказчиков (green_list)    Файлохостинг Адвего

поиск потемам и веткамтемамветкам





Адвего / Форум исполнителей










Что такое классическая и академическая тошнота документа ?




Сегодня была первая выполнить работу по рерайту ( я новичок), делала работу в ворде, когда текст был написан. проверила на наличие ошибок и уникальность. Ворд показал, что ошибок нет, уникальность 100%. При проверке в программе Адвего, ошибок было найдено 6, и то в словах ГКЛ (гипсокартоновый лист), и ещё моё внимание привлекла графа классическая тошнота документа и академическая тошнота документа.Что это означает?








Оповещать об ответах мне
Оповещать обо всех сообщениях
Не оповещать


Написала:

DELETED

, 30.05.2013 в 18:58

В форуме: Форум исполнителей

Комментариев: 16










вариантов слов: тошнота, тошнота или тошнота?

  • 3-минутное чтение

  • 18 июля 2018 г.

Вас тошнит от грамматических ошибок? Если да, то чувствуете ли вы «тошноту» или «тошноту»? Эти слова вызывают много разногласий среди грамматиков, поэтому мы подумали, что сможем прояснить некоторые разногласия, подробно рассмотрев три термина: «тошнота», «тошнота» и «тошнота».

Время принимать грамматическое лекарство!

Nauseous (Вызывает тошноту или тошноту)

«Тошнота» — это прилагательное, имеющее два разных значения в современном английском языке:

  1. Вызывающий тошноту или отвращение тошноту или отвращение
  2. Чувство тошноты или отвращения

Традиционное значение слова «тошнотворный» — это первое определение выше. Например, мы можем сказать:

Гниющее мясо издавало тошнотворный запах.

Здесь «тошнотворный» означает, что запах мяса отвратительный.

Некоторые (педантичные) люди будут настаивать на том, что это первое определение является единственным «правильным» использованием этого термина. Однако на практике широко используется и второе определение. Таким образом, мы могли бы также сказать:

Запах гниющего мяса вызвал у меня тошноту .

В данном случае «тошнота» описывает чувство тошноты. На самом деле это наиболее распространенное значение этого термина в современном английском языке и почти всегда то, как он используется в повседневном языке.

Тошнота (чувство тошноты или отвращения)

Традиционное слово для обозначения тошноты или отвращения — «тошнота». Это делает его похожим на второй смысл «тошнотворного» выше, поэтому мы будем использовать его следующим образом:

Его отвратительные привычки вызывали у меня тошноту .

Этот термин на самом деле представляет собой простое прошедшее время глагола «тошнить», что означает «вызывать тошноту».

Находите это полезным?

Подпишитесь на нашу рассылку и получайте советы по написанию от наших редакторов прямо на свой почтовый ящик.

Ваш электронный адрес

Спасибо за подписку на рассылку новостей!

Тошнота (вызывающая тошноту)

Другим вариантом этого термина является прилагательное «тошнота», что означает «вызывать тошноту или отвращение». Таким образом, оно используется так же, как первое определение термина «тошнотворный» выше. Например:

Я нахожу фильмы с насилием тошнотворными .

Наречная форма этого слова «тошнотворно» используется при описании действия.

Тошнота, тошнота или тошнота?

Итак, со всеми этими перекрывающимися значениями, как избежать ошибок при использовании этих терминов? В большинстве случаев использование слов «тошнота» или «тошнота» для обозначения «чувство тошноты или отвращения» допустимо.

Затем вы можете использовать слово «тошнота» для описания того, что вызывает тошноту или отвращение, поскольку этот термин имеет только одно значение.

Однако некоторые по-прежнему предпочитают использовать старомодное значение слова «тошнотворный», особенно в официальной медицинской документации. Имейте в виду, что в некоторых случаях это может означать «вызывать тошноту».

Тошнота = Вызывает тошноту или плохое самочувствие

Тошнота = Тошнота или отвращение

Тошнота = Вызывает тошноту

Поделитесь этой статьей:

Подпишитесь на нашу рассылку

Gale Apps — Технические трудности

Приложение, к которому вы пытаетесь получить доступ, в настоящее время недоступно. Приносим свои извинения за доставленные неудобства. Повторите попытку через несколько секунд.

Если проблемы с доступом сохраняются, обратитесь за помощью в наш отдел технической поддержки по телефону 1-800-877-4253. Еще раз спасибо, что выбрали Gale, обучающую компанию Cengage.

org.springframework.remoting.RemoteAccessException: невозможно получить доступ к удаленной службе [[email protected]]; вложенным исключением является com.zeroc.Ice.UnknownException
unknown = «java.lang.IndexOutOfBoundsException: индекс 0 выходит за границы для длины 0
в java.base/jdk.internal.util.Preconditions.outOfBounds(Preconditions.java:64)
в java.base/jdk.internal.util.Preconditions.outOfBoundsCheckIndex(Preconditions.java:70)
в java.base/jdk.internal.util.Preconditions.checkIndex(Preconditions.java:248)
в java.base/java.util.Objects.checkIndex(Objects.java:372)
в java.base/java.util.ArrayList.get(ArrayList.java:458)
в com.gale.blis.data.subscription.dao.LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure.populateSessionProperties(LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure.java:60)
в com. gale.blis.data.subscription.dao.LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure.reQuery(LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure.java:53)
в com.gale.blis.data.model.session.UserGroupEntitlementsManager.reinitializeUserGroupEntitlements(UserGroupEntitlementsManager.java:30)
в com.gale.blis.data.model.session.UserGroupSessionManager.getUserGroupEntitlements(UserGroupSessionManager.java:17)
в com.gale.blis.api.authorize.contentmodulefetchers.CrossSearchProductContentModuleFetcher.getProductSubscriptionCriteria(CrossSearchProductContentModuleFetcher.java:244)
на com.gale.blis.api.authorize.contentmodulefetchers.CrossSearchProductContentModuleFetcher.getSubscribedCrossSearchProductsForUser(CrossSearchProductContentModuleFetcher.java:71)
на com.gale.blis.api.authorize.contentmodulefetchers.CrossSearchProductContentModuleFetcher.getAvailableContentModulesForProduct(CrossSearchProductContentModuleFetcher.java:52)
на com. gale.blis.api.authorize.strategy.productentry.strategy.AbstractProductEntryAuthorizer.getContentModules(AbstractProductEntryAuthorizer.java:130)
на com.gale.blis.api.authorize.strategy.productentry.strategy.CrossSearchProductEntryAuthorizer.isAuthorized(CrossSearchProductEntryAuthorizer.java:82)
на com.gale.blis.api.authorize.strategy.productentry.strategy.CrossSearchProductEntryAuthorizer.authorizeProductEntry(CrossSearchProductEntryAuthorizer.java:44)
на com.gale.blis.api.authorize.strategy.ProductEntryAuthorizer.authorize(ProductEntryAuthorizer.java:31)
в com.gale.blis.api.BLISAuthorizationServiceImpl.authorize_aroundBody0(BLISAuthorizationServiceImpl.java:57)
на com.gale.blis.api.BLISAuthorizationServiceImpl.authorize_aroundBody1$advice(BLISAuthorizationServiceImpl.java:61)
на com.gale.blis.api.BLISAuthorizationServiceImpl.authorize(BLISAuthorizationServiceImpl.java:1)
в com.gale. blis.auth.AuthorizationService._iceD_authorize(AuthorizationService.java:97)
в com.gale.blis.auth.AuthorizationService._iceDispatch(AuthorizationService.java:406)
в com.zeroc.IceInternal.Incoming.invoke(Incoming.java:221)
в com.zeroc.Ice.ConnectionI.invokeAll(ConnectionI.java:2706)
на com.zeroc.Ice.ConnectionI.dispatch(ConnectionI.java:1292)
в com.zeroc.Ice.ConnectionI.message(ConnectionI.java:1203)
в com.zeroc.IceInternal.ThreadPool.run(ThreadPool.java:412)
в com.zeroc.IceInternal.ThreadPool.access$500(ThreadPool.java:7)
в com.zeroc.IceInternal.ThreadPool$EventHandlerThread.run(ThreadPool.java:781)
в java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:834)
»

org.springframework.remoting.ice.IceClientInterceptor.convertIceAccessException(IceClientInterceptor.java:348)

org. springframework.remoting.ice.IceClientInterceptor.invoke(IceClientInterceptor.java:310)

org.springframework.remoting.ice.MonitoringIceProxyFactoryBean.invoke(MonitoringIceProxyFactoryBean.java:71)

org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186)

org.springframework.aop.framework.JdkDynamicAopProxy.invoke(JdkDynamicAopProxy.java:215)

com.sun.proxy.$Proxy151.authorize(Неизвестный источник)

com.gale.auth.service.BlisService.getAuthorizationResponse(BlisService.java:61)

com. gale.apps.service.impl.MetadataResolverService.resolveMetadata(MetadataResolverService.java:65)

com.gale.apps.controllers.DiscoveryController.resolveDocument(DiscoveryController.java:57)

com.gale.apps.controllers.DocumentController.redirectToDocument(DocumentController.java:22)

jdk.internal.reflect.GeneratedMethodAccessor300.invoke (неизвестный источник)

java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)

java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:566)

org. springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:205)

org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:150)

org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ServletInvocableHandlerMethod.invokeAndHandle(ServletInvocableHandlerMethod.java:117)

org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.invokeHandlerMethod (RequestMappingHandlerAdapter.java:895)

org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.handleInternal (RequestMappingHandlerAdapter.java:808)

org. springframework.web.servlet.mvc.method.AbstractHandlerMethodAdapter.handle(AbstractHandlerMethodAdapter.java:87)

org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:1067)

org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doService(DispatcherServlet.java:963)

org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest(FrameworkServlet.java:1006)

org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doGet(FrameworkServlet.java:898)

javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:626)

org. springframework.web.servlet.FrameworkServlet.service(FrameworkServlet.java:883)

javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:733)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:227)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter(WsFilter.java:53)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org. apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org.apache.catalina.filters.HttpHeaderSecurityFilter.doFilter(HttpHeaderSecurityFilter.java:126)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org.springframework.web.servlet.resource.ResourceUrlEncodingFilter.doFilter(ResourceUrlEncodingFilter.java:67)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org. apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org.springframework.web.filter.RequestContextFilter.doFilterInternal (RequestContextFilter.java:100)

org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:117)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:102)

org. apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

com.gale.common.http.filter.SecurityHeaderFilter.doFilterInternal(SecurityHeaderFilter.java:29)

org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:117)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org. springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:102)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org.owasp.validation.GaleParameterValidationFilter.doFilterInternal(GaleParameterValidationFilter.java:97)

org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:117)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org. apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org.springframework.boot.web.servlet.support.ErrorPageFilter.doFilter(ErrorPageFilter.java:126)

org.springframework.boot.web.servlet.support.ErrorPageFilter.access$000(ErrorPageFilter.java:64)

org.springframework.boot.web.servlet.support.ErrorPageFilter$1.doFilterInternal(ErrorPageFilter.java:101)

org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:117)

org.springframework.boot.web.servlet.support.ErrorPageFilter.doFilter(ErrorPageFilter.java:119)

org. apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org.springframework.web.filter.FormContentFilter.doFilterInternal (FormContentFilter.java:93)

org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:117)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org. springframework.boot.actuate.metrics.web.servlet.WebMvcMetricsFilter.doFilterInternal (WebMvcMetricsFilter.java:96)

org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:117)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter.doFilterInternal (CharacterEncodingFilter.java:201)

org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter. java:117)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189)

org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162)

org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.java:202)

org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:97)

org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:542)

org.apache.catalina.core.StandardHostValve. invoke(StandardHostValve.java:143)

org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:92)

org.apache.catalina.valves.AbstractAccessLogValve.invoke(AbstractAccessLogValve.java:687)

org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:78)

org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:357)

org.apache.coyote.http11.Http11Processor.service(Http11Processor.java:374)

org.apache.coyote.AbstractProcessorLight.process(AbstractProcessorLight. java:65)

org.apache.coyote.AbstractProtocol$ConnectionHandler.process(AbstractProtocol.java:893)

org.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint$SocketProcessor.doRun(NioEndpoint.java:1707)

org.apache.tomcat.util.net.SocketProcessorBase.run(SocketProcessorBase.java:49)

java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128)

java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:628)

org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.

This entry was posted in Популярное