org.springframework.web.client.ResourceAccessException资源访问错误的解决方法,亲测有效,嘿嘿嘿,已解决

解决kkfileview 使用https预览问题记录 项目使用了开源的kkfileview进行文件在线预览,部署方式使用的是docker,使用IP进行访问,但是http协议直接访问有漏洞告警,现在需要调整为https,且仍然需要使用IP访问。问题:使用自签证书将web中间件访问方式调整为https,代理kkfile容器8012端口,后预览图片正常,预览其他类型文件提示如下错误。2.修改Dockerfile把证书加入到kkfile的jdk环境。4.替换web中间件的自签证书,重新加载web服务,验证预览。3.使用新镜像重新启动kkfileview。 阅读详情


org.springframework.web.client.ResourceAccessException 是 Spring Framework 中用于表示在客户端尝试访问远程资源(如RESTful服务、文件等)时发生的异常。这种异常通常是由于网络问题、服务器问题或配置错误等导致的。

问题分析

当遇到 ResourceAccessException 时,首先需要分析异常的详细信息,以确定具体的错误原因。这个异常可能包含有关问题的详细信息,如URL、HTTP状态码、异常消息等。

报错原因

  1. 网络问题:客户端无法连接到远程服务器,可能是由于网络中断、防火墙设置或DNS解析问题。
  2. 服务器问题:远程服务器可能无法处理请求,可能是由于服务器宕机、维护中或遇到其他内部错误。
  3. 请求配置错误:请求的URL可能不正确,或者请求头、请求体等配置有误。
  4. 客户端配置错误:客户端的HTTP客户端(如RestTemplate)配置可能不正确,如超时设置、连接池设置等。

解决思路

  1. 检查网络连接:确保客户端可以访问远程服务器所在的网络。
  2. 检查服务器状态:确保远程服务器正在运行并可以处理请求。
  3. 检查请求配置:确保请求的URL、请求头、请求体等配置正确。
  4. 检查客户端配置:确保HTTP客户端的配置正确,包括超时设置、连接池设置等。
  5. 查看日志和异常信息:仔细查看异常堆栈和日志信息,以获取更多关于问题的线索。

解决方法

1. 检查网络连接

使用工具(如ping、telnet、curl等)来测试客户端到服务器的网络连接。

2. 检查服务器状态

联系服务器管理员或使用服务器监控工具来检查服务器的状态和日志。

3. 检查请求配置

确保请求的URL、请求头、请求体等配置正确。以下是一个使用RestTemplate发送GET请求的示例:

RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
String url = "http://example.com/api/resource";
ResponseEntity<String> response = restTemplate.getForEntity(url, String.class);
if (response.getStatusCode().is2xxSuccessful()) {
    // 处理成功的响应
} else {
    // 处理错误响应或抛出异常
}
4. 检查客户端配置

下滑查看解决方法

确保HTTP客户端的配置正确。以下是一个配置RestTemplate超时和连接池的示例:

SimpleClientHttpRequestFactory requestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();
requestFactory.setConnectTimeout(5000); // 设置连接超时时间(毫秒)
requestFactory.setReadTimeout(5000);    // 设置读取超时时间(毫秒)

RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(requestFactory);
5. 捕获和处理异常

在代码中捕获ResourceAccessException并根据需要进行处理。以下是一个示例:

try {
    // 发送请求的代码...
} catch (ResourceAccessException e) {
    // 处理异常,例如记录日志、返回错误信息等
    logger.error("Resource access exception occurred", e);
    // ...
}

注意

具体的解决方法可能因问题的具体原因而异。在处理ResourceAccessException时,重要的是要仔细阅读异常消息和堆栈跟踪,并根据这些信息来确定问题的根本原因。

正确解决org.springframework.web.client.ResourceAccessException资源访问异常的有效解决方法 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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