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: 167
ZIP

ip2region.db 2019年10月17日17点14生成.zip

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。
阅读全文

相关推荐

pdf

房地产行业周报：房企业绩披露，龙湖智创生活启动IPO.pdf

- 同时，H股市场的中国海外发展、中国金茂和富力地产也有不俗表现，涨幅分别为20.26%、12.45%和11.72%，反映出市场对港股房地产公司的积极情绪。 2. **行业动态** - 30大中城市商品房成交面积累计同比下滑，其中...
pdf

电力设备行业动态分析：特斯拉上海投产在即，智能电表景气上升_安信证券-7页.pdf

智能电表方面，2019 年智能电表招标大幅回升，国网 2019 年第二批电能表招标 3704 万只，同比增加 12.45%，招标额约 77 亿元，较 2018 年第二批招标同比增加 10.57%。智能电表招标量和招标额连续三年呈现回升态势。...
pdf

工作于1342 nm的12.45 W波长锁定的878.6 nm激光二极管带内泵浦多段Nd：YVO4激光器

这种激光器的特点是在较高的输出功率（12.45 W）条件下，具有相对高的光学-光学转换效率（34.9%）和斜率效率（36.1%）。研究人员报告了其在1342 nm波段达到的最高光学-光学效率，这是在输出功率超过10W的Nd:YVO4激光...
pdf

化工行业周观点：韩企加速扩充PI产能，京东方一季度业绩增长亮眼有望再度进入iPhone供应链.pdf

在涨幅前五的个股中，三友化工以15.15%的涨幅位居首位，联泓新科、海优新材、鲁西化工和菲利华也分别占据了前五的位置，分别上涨了12.45%、12.18%、11.98%和9.40%。而在跌幅方面，ST丹邦以30.04%的跌幅位居跌幅榜首...
pdf

交通运输行业周报：春运结束，复工逐步推进.pdf

- 行业估值方面，截至2020年2月21日，交通运输行业的PE(TTM)为17.08，与沪深300的PE(TTM)12.45相比较，行业估值有所修复。 2. 行业新闻： - 新冠肺炎疫情导致两岸航班数量减少，国航台湾办公室宣布自3月份起员工...
pdf

2022.04.29-中兵红箭：超硬材料总龙头，扩产享行业上升期红利-财通证券-44页.pdf

盈利预测显示，公司营业总收入和归母净利润在未来几年将保持稳定增长，预计2022年至2024年年复合增长率分别为24.38%、12.82%和12.45%。公司净资产收益率（ROE）逐年提升，显示出良好的盈利能力。此外，市净率（PB）...
pdf

化工行业研究简报：板块盈利能力提高，行业赚钱效应显著.pdf

例如，基础化工18H1实现的总营收和归母净利润同比分别增加了12.45%和46.8%，这表明行业整体表现向好。 2. 行业与大盘走势比较： 行业研究简报对比了一年内化工行业相对大盘的走势，基础化工指数在一段时间内相对于...
pdf

建筑建材年报业绩汇总：行业发展趋于稳定，关注个股估值及业绩表现.pdf

另一方面，72家建筑上市公司营业总收入增速为12.51%，利润增速为17.56%，毛利率为12.45%，净利率为4.25%。建筑行业中，施工板块业绩保持稳定，装饰装修市场竞争加剧，而设计咨询和风景园林领域的业绩则有较大的提升...
pdf

铝行业周报：铝市延续小幅累库，海德鲁减产或短期提振氧化铝价格.pdf

1. **价格与利润**：本周长江铝锭价格上涨1.79%，至14820元/吨，电解铝行业的平均利润升至1940元/吨，上涨12.45%。这反映出铝价的上涨带动了行业利润的提升。 2. **供应情况**：电解铝行业在高利润驱动下，企业积极...
pdf

非金属建材周报（18年第49周）：水泥价格稳升，库容比底部震荡.pdf

价格与库存方面，全国P.O42.5水泥平均价达到461元/吨，周环比上涨0.6%，年同比上升12.45%。然而，水泥库容比为46.63%，较上周微涨0.56个百分点，但同比下降5.31个百分点。价格上涨主要集中在浙江和海南，下跌则出现...
pdf

三一重工-2021年三季报点评：业绩符合预期，持续推进数字化、国际化、电动化.pdf

2021年Q3毛利率为24.64%，净利率为12.45%，分别下降了5.57个百分点和4.25个百分点。然而，公司在费用控制方面表现出色，销售费用率、管理费用率、财务费用率和研发费用率虽有波动，但整体期间费用率保持稳定。公司...
pdf

20210902-开源证券-九阳股份-002242-公司信息更新报告：炊具、饭煲品类表现亮眼，外销维持高增.pdf

第二季度（2021Q2）的营收和归母净利润分别为25.01亿元和2.71亿元，分别下降12.45%和增长0.17%。根据行业需求的波动，分析师调整了盈利预测，预计2021年至2023年的归母净利润为10.00亿元、11.48亿元和13.05亿元，...

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...

在代码中，变量名不一致，导致无法运行。另外，需要将观测点坐标和观测数据对应起来，才能进行模型反演。修改后的代码如下： % 输入观测点测得的污染物浓度数据和观测点坐标 obs_x = [2.98,34.1,2.12,3.57,26.08,4.84,40.91,40.88,36.12,7.49,34.63,45.56,34.21]; obs_y = [52.77,41.49,77.84,51.92,64.03,36.3,34.59,66.03,6.68,10.65,23.34,12.45,25.67]; obs_data = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800,9.2300]; % 初始化污染源位置和初始浓度 x0 = 30; % 污染源x坐标初始值 y0 = 30; % 污染源y坐标初始值 c0 = 9; % 污染源初始浓度 % 迭代调整参数，逐步逼近真实值 for i=1:10 % 计算模型预测值 pred_data = c0 * exp(-((obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2)/(2*0.5^2)); % 计算残差 res = obs_data - pred_data; % 根据残差调整参数 delta_x = sum(res .* (obs_x-x0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2); delta_y = sum(res .* (obs_y-y0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2); delta_c = sum(res .* pred_data) / sum(pred_data.^2); % 更新参数 x0 = x0 + delta_x; y0 = y0 + delta_y; c0 = c0 + delta_c; end % 计算误差指标 rmse = sqrt(sum((obs_data - c0 * exp(-((obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2)/(2*0.5^2))).^2)/length(obs_data)); % 输出反演结果和精确度分析 fprintf('污染源位置：(%f, %f)\n', x0, y0); fprintf('污染源初始浓度：%f\n', c0); fprintf('均方根误差：%f\n', rmse);帮我改进一下代码使他不输出NaN

for i=1:10 % 计算模型预测值，限制指数函数中的指数不超过10 dist = (obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2; dist(dist>10) = 10; pred_data = c0 * exp(-dist/(2*0.5^2)); % 计算残差 res = obs_data - pred_data;...

% 已知数据 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]; c = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800]; % 取对数 ln_c = log(c); % 构造二次函数 fun = @(p,x) (p(1) - sum((x(:,1)-p(2)).^2/p(3)^2 + (x(:,2)-p(4)).^2/p(3)^2)); % 初始参数 p0 = [max(ln_c), mean(x), std([x,y]), mean(y)]; % 设置下限 lb = [0, min(x), 0, min(y)]; ub = [Inf, max(x), max([std(x), std(y)]), max(y)]; if length(ln_c) ~= length(x) error('ln_c 和 x 的长度不一致'); end % 最小二乘法拟合 options = optimset('MaxIter', 1000); p = lsqcurvefit(fun, p0, x, ln_c, lb, ub, options); % 输出结果 x0 = p(2); y0 = p(4); c0 = exp(p(1)); sigma = p(3); fprintf('污染源位置：(%f,%f)\n', x0, y0); fprintf('初始浓度：%f\n', c0); fprintf('扩散程度：%f\n', sigma); % 绘制浓度分布图像 [X,Y] = meshgrid(min(x):0.1:max(x), min(y):0.1:max(y)); C = c0 * exp(-((X-x0).^2+(Y-y0).^2)/(2*sigma^2)); contourf(X,Y,C); colorbar; xlabel('x'); ylabel('y'); title('浓度分布图像');如何改进这串代码

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]; c = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800]; % 取对数 ln_c = log(c); % ...

function [source_x, source_y] = pollution_source_location(x, y, concentration) % x, y, concentration为已知的污染物坐标和浓度 % 定义目标函数，即误差平方和 objective_func = @(p) sum((1 ./ ((x - p(1)).^2 + (y - p(2)).^2) - concentration).^2); % 用fminsearch函数求解最小化误差平方和的污染源位置 initial_guess = [0, 0]; % 初始猜测位置 options = optimset('MaxFunEvals', 1e4); % 设置最大迭代次数 [source_xy, error] = fminsearch(objective_func, initial_guess, options); % 返回求解结果 source_x = source_xy(1); source_y = source_xy(2); end 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]; [source_x, source_y] = pollution_source_location(x, y, concentration); fprintf('污染源位置：(%f, %f)\n', source_x, source_y);优化一下此代码的第10行和第17行

objective_func = @(p) sum((1 ./ ((x - p(1)).^2 + (y - p(2)).^2) - concentration).^2); 改为： % 定义目标函数，即误差平方和 objective_func = @(p) sum((1 ./ sum((bsxfun(@minus, [x;y], p.').^2))...

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

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; ...

12.45gb goldendict 种子

12.45GB的GoldenDict种子是一个可用于下载GoldenDict的种子文件。GoldenDict是一款流行的开源字典软件，它可以帮助用户在计算机上查找和翻译单词、短语和词典的定义。 这个种子文件的大小为12.45GB，意味着它包含了...
zip

只需要用一张图片素材文档选择器.zip

只需要用一张图片素材文档选择器.zip

最新推荐

recommend-type

只需要用一张图片素材文档选择器.zip

只需要用一张图片素材文档选择器.zip
recommend-type

浙江大学842真题09-24 不含答案 信号与系统和数字电路

浙江大学842真题09-24 不含答案 信号与系统和数字电路
recommend-type

无标题baci和jbaci

无标题baci和jbaci
recommend-type

完整的雷达系统仿真程序，完整的雷达系统仿真程序 matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
recommend-type

实体商品销售源码最新优化.zip

实体商品销售源码最新优化.zip
recommend-type

火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

资源摘要信息:"Siamese网络是一种特殊的神经网络，主要用于度量学习任务中，例如人脸验证、签名识别或任何需要判断两个输入是否相似的场景。本资源中的实现例子是在MNIST数据集上训练的，MNIST是一个包含了手写数字的大型数据集，广泛用于训练各种图像处理系统。在这个例子中，Siamese网络被用来将手写数字图像嵌入到2D空间中，同时保留它们之间的相似性信息。通过这个过程，数字图像能够被映射到一个欧几里得空间，其中相似的图像在空间上彼此接近，不相似的图像则相对远离。 具体到技术层面，Siamese网络由两个相同的子网络构成，这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中，这两个子网络可能被设计为卷积神经网络（CNN），因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像，输出是一个相似性分数或者距离度量，表明这两个图像是否属于同一类别。 为了训练Siamese网络，需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失（Contrastive Loss）和三元组损失（Triplet Loss）。对比损失函数关注于同一类别的图像对（正样本对）以及不同类别的图像对（负样本对），鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。 在Lua语言环境中，Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库，如Torch/LuaTorch，来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架，它支持GPU加速，广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架，开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。 资源的文件名称列表中的“siamese_network-master”暗示了一个主分支，它可能包含模型定义、训练脚本、测试脚本等。这个主分支中的代码结构可能包括以下部分： 1. 数据加载器（data_loader）: 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。 2. 模型定义（model.lua）: 定义Siamese网络的结构，包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。 3. 训练脚本（train.lua）: 包含模型训练的过程，如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 4. 测试脚本（test.lua）: 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。 5. 配置文件（config.lua）: 包含了网络结构和训练过程的超参数设置，如学习率、批量大小等。 Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合，例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例，开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理，并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧

![L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. L2正则化基础概念 在机器学习和统计建模中，L2正则化是一个广泛应用的技巧，用于改进模型的泛化能力。正则化是解决过拟
recommend-type

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，需要遵循一系列步骤来确保信息系统的安全性和业务连续性规划的有效性。首先，组织需要明确信息安全事件的定义，理解信息安全事态和信息安全事件的区别，并建立事件分类和分级机制。 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 依照GB/T19716标准，组织应制定信息安全事件管理策略，明确组织内各个层级的角色与职责。此外，需要设置信息安全事件响应组(ISIRT)，并为其配备必要的资源、
recommend-type

Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。