msg:"org.springframework.web.client.ResourceAccessException:I/O error on POST request for \"http://12.45.13.10:1880/qctc/hlht/getData\" timeout, nested exception is java.net.SocketTimeoutExcertion " 请求响应内容为上,是什么意思?
时间: 2024-04-24 08:21:42 浏览: 8
这个异常消息表示在发送 POST 请求到 "http://12.45.13.10:1880/qctc/hlht/getData" 的过程中发生了 I/O 错误,超时了。嵌套的异常是 java.net.SocketTimeoutException,它表示在与服务器建立连接或等待服务器响应时发生了超时。这通常是因为服务器没有在规定的时间内响应请求,导致客户端抛出该异常。
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6. 设float x,由键盘输入:12.45, 能正确读入数据的输入语句是_________。 A. scanf("%5f",&x) B. scanf("%5d",&x); C. scanf("%f",x); D. scanf("%s",&x);为什么这题选A,而不选C
正确的读入12.45的输入语句是A. scanf("%5f",&x)。这是因为%f是用于读取浮点数的格式控制符,%5f表示读取5位浮点数,&x表示将读取的值存储在变量x中。而选项C中的语句scanf("%f",x)是错误的,因为%f需要一个指向浮点数变量的指针,而不是浮点数本身。因此,正确的语句应该是scanf("%f",&x)。
x = [2.98, 34.1, 2.12, 3.57, 26.08, 4.84, 40.91, 40.88, 36.12, 7.49, 34.63, 45.56]; y = [52.77, 41.49, 77.84, 51.92, 64.03, 36.3, 34.59, 66.03, 6.68, 10.65, 23.34, 12.45]; concentration = [3.47377698638037, 4.21048700181696, 2.32995431278789, 3.54137828156852, 3.34274420916079, 4.55904162880661, 3.62027053282848, 2.84536759532812, 2.60982213752012, 2.82210664759122, 3.45, 2.98];已知污染物的,x,y坐标和浓度如何用MATLAB求污染源位置,初始浓度并对结果的精确度做分析
可以使用反距离加权法(Inverse Distance Weighted, IDW)来估算污染源位置。
首先,需要将污染物的坐标和浓度值转换为网格数据。可以使用MATLAB中的griddata函数实现:
```matlab
xi = min(x):0.1:max(x);
yi = min(y):0.1:max(y);
[X,Y] = meshgrid(xi,yi);
Z = griddata(x,y,concentration,X,Y,'v4');
```
这样,就可以得到一个等间距的网格数据(网格间距为0.1),并在其中估算出每个网格点的浓度值。
接下来,可以使用反距离加权法来估算污染源位置。具体步骤如下:
1. 选择一个污染源候选点,计算该点到所有数据点的距离。
2. 根据距离计算每个数据点的权重,可以使用以下公式:
$$
w_i = \frac{1}{d_i^p}
$$
其中,$d_i$表示污染源候选点与第$i$个数据点之间的距离,$p$为反距离加权法中的指数,一般取2或3。
3. 根据权重对每个数据点的浓度进行加权平均,得到污染源候选点的浓度估计值。
重复上述步骤,对多个污染源候选点进行估算,最终可以得到多个污染源位置的估计值。可以选择估计值中浓度最大的点作为污染源位置的最终估计值。
以下是MATLAB代码示例:
```matlab
% 定义反距离加权法中的指数
p = 2;
% 生成网格数据
xi = min(x):0.1:max(x);
yi = min(y):0.1:max(y);
[X,Y] = meshgrid(xi,yi);
Z = griddata(x,y,concentration,X,Y,'v4');
% 选择污染源候选点
xc = min(x):0.1:max(x);
yc = min(y):0.1:max(y);
[Xc,Yc] = meshgrid(xc,yc);
nc = numel(Xc);
% 计算估计值
C = zeros(nc,1);
for i = 1:nc
% 计算到所有数据点的距离
d = sqrt((Xc(i)-x).^2 + (Yc(i)-y).^2);
% 计算权重
w = 1./(d.^p);
w_sum = sum(w);
% 计算加权平均
C(i) = sum(w.*concentration)/w_sum;
end
% 找到最大浓度点
[~,idx] = max(C);
x0 = Xc(idx);
y0 = Yc(idx);
c0 = C(idx);
% 绘制估算结果
figure;
contourf(X,Y,Z);
hold on;
plot(x0,y0,'ro');
title(sprintf('污染源位置: (%.2f,%.2f), 初始浓度: %.2f',x0,y0,c0));
```
需要注意的是,在实际应用中,反距离加权法的精确度受到许多因素的影响,如数据点的数量、分布、噪声等。因此,需要对结果的精确度进行分析,针对不同的应用场景进行调整和优化。