report service 2005 time out 處理方法

最新推荐文章于 2024-02-23 14:18:13 发布
原创 最新推荐文章于 2024-02-23 14:18:13 发布 · 433 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#report #service #web #server #security #network

本文介绍了当遇到网页加载超时错误10060时的解决方案，包括调整reportservice2005工具的timeout属性设置，增大报表文件的折行参数，以及禁用IE浏览器的代理设置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

The page cannot be displayed

There is a problem with the page you are trying to reach and it cannot be displayed.

Please try the following:

  • Click the Refresh button, or try again later.
  • Open the Web site home page, and then look for links to the information you want.
  • If you believe you should be able to view this directory or page, please contact the Web site administrator by using the e-mail address or phone number listed on the Web site home page.

10060 - Connection timeout Internet Security and Acceleration Server

Technical Information (for support personnel)

  • Background: The gateway could not receive a timely response from the Web site you are trying to access. This might indicate that the network is congested, or that the Web site is experiencing technical difficulties.

     

  • ISA Server: sjiss.cnsj.cclmotors.net Via: Time: 2008/6/20 ¤W¤È 07:23:50 GMT

解決方法：一要在report service2005 工具設置 的date 的timeout 屬性設置與數據庫連接時間，還有報表文件的

                   折行參數加大為你需要的。

                  《二》要防止IE瀏覽器： proxy :不使用

                              瀏覽器--》工具---》連線----》proxy 去掉打勾

 

jlts17
关注
openstack的openstack compute service list命令结果中计算节点State状态批量变为down处理
崔崇鑫的博客，你linux/云运维工作中的百科全书。
08-19 79
再一次日常巡检中，突然发现，额。大批量的计算节点状态变为down了。
openstack的openstack compute service list命令结果中计算节点State状态批量变为down处理。
崔崇鑫的博客，你linux/云运维工作中的百科全书。
07-16 71
故障摘要 巡检发现OpenStack集群出现大规模计算节点宕机问题。通过openstack compute service list命令检查，发现多个计算节点状态显示为"down"，涉及computer01、computer03-06、computer10-11、computer13-21、computer23-28等节点，分布在safe_domain、outService_domain、owner_domain等多个可用域。值得注意的是，controller03节点也出现异常状态，且c
前两天做项目遇到了sqlserver最大连接数 Max Pool Size 的问题
qq_39110534的博客
08-29 2603
前言：出现这种问题使因为程序对connection的回收出现了问题,是因为你的代码出出现了过多new connection(),这种情况还是你的代码问题,如果不想把问题归根于程序,那你就可以改变config连接字符串. 在sqlserver中查看链接的Sql select * from sysprocesses where dbid= db_id('数据库名') 如果在项目...
Reporting Service Time Out（原）
zmoneyz的专栏
04-25 1677
在发布生产环境报表时，因为数据量大，SSRS报表在转
connect time out Or read time out?
qq_44884569的博客
02-23 1163
https请求出现Connect to aaa.com:443 [ aaa.com/172.16.xx.xx] failed: Read timed out 异常栈信息 org.apache.http.conn.ConnectTimeoutException: Connect to aaa.com:443 [aaa.com/172.16.xx.xx] failed: Read timed out at org.apache.http.impl.conn.DefaultHttpClientConnectio
Linux 部署RabbitMQ 启动报错 ERROR: epmd error for host www: timeout (timed out)
汤圆的博客
12-28 4804
rabbitmq-server restart 启动报错 学习笔记 奥里给! 注意这条信息:ERROR: epmd error for host www: timeout (timed out) 编辑/etc/hosts文件,在文件的末尾加一条“xxx.xxx.xxx.xxx airetalk”，即可。其中“xxx.xxx.xxx.xxx”可以写服务器的ip地址 我这里是编辑 www, 您就注意 host后面的名称就行了 这是服务器的本地ip , 后面是名称 独立一行就行了 我刚开始放在其他后面 就
利用深度学习模型进行文本生成
08-13
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/bfd5489ed3d3 利用深度学习模型进行文本生成（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
电力系统最优潮流分析：基于遗传算法的IEEE30节点输电网研究 完整版
08-13
内容概要：本文针对电力系统的最优潮流问题，采用遗传算法对IEEE30节点输电网进行优化分析。研究旨在通过调整发电机组出力，使系统发电成本最小化，从而提升电力系统的经济性和安全性。文中首先介绍了电力系统最优潮流的概念及其重要性，随后详细阐述了遗传算法的工作原理及其在电力系统中的优势。接着，作者构建了一个以系统发电成本为目标函数、机组出力为优化变量的数学模型，并引入了多种实际运行中的约束条件。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，不断优化解空间，最终获得了最佳机组出力方案。实验结果显示，相较于传统方法，遗传算法能更好地进行全局搜索，找到更优解，显著降低了系统发电成本。 适用人群：从事电力系统研究、设计和仿真的科研人员和技术人员，以及对遗传算法感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要优化电力系统运行效率的研究项目，特别是那些关注发电成本最小化的应用场景。目标是帮助研究人员理解和掌握遗传算法在电力系统最优潮流分析中的具体应用，为实际工程提供理论支持和技术指导。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论推导和实验数据，还讨论了遗传算法在未来电力系统优化中的潜在发展方向。
基于西门子PLC-1200的伺服电机控制传送带设计方案及其工业应用 精华版
08-13
基于西门子PLC-1200的伺服电机控制传送带设计，涵盖了PLC技术概述、伺服电机的工作原理及其在传送带系统中的应用。文章从硬件和软件两个方面阐述了伺服电机控制传送带的具体实现方法，强调了高精度、高稳定性的设计要求。同时，还分析了这种设计在工业生产中的优势，如提高生产效率、保证产品质量一致性、提升自动化水平并降低成本。最后，提出了为确保设备长期稳定运行所需的维护和升级措施。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和伺服电机控制感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解PLC与伺服电机集成应用的专业人士，旨在帮助他们掌握如何利用PLC实现高效的传送带控制系统，从而优化生产线管理。 其他说明：文中提供了丰富的技术细节和实践经验分享，对于想要进一步探索相关领域的读者来说是非常有价值的参考资料。
基于S7-200 PLC和组态王的六层电梯控制系统设计与实现
最新发布
08-13
基于西门子S7-200 PLC和组态王软件的六层电梯控制系统的设计与实现方法。主要内容涵盖梯形图程序解析、接线图原理图、IO分配以及组态画面设计等方面。文章首先阐述了IO分配的具体细节，如输入输出点的功能定义及其配置要点；接着深入探讨了梯形图编程的核心逻辑，特别是呼叫处理和方向判断算法；随后讲解了组态王画面设计的人机交互技巧，包括动画链接设置和轿厢移动仿真；最后分享了一些实用的调试经验和故障排除方法，如过冲保护措施和电气连接注意事项。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和HMI界面设计感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握小型电梯控制系统设计的专业人士，旨在帮助他们快速上手实际项目开发，提高系统稳定性和用户体验。 其他说明：文中提供了大量实例代码片段和具体参数设置建议，有助于读者更好地理解和应用相关知识点。同时强调了安全机制的重要性，如过冲保护和电气防护措施。
编程竞赛Cursor神操作编程创意赛实战攻略与案例解析：从创意构思到项目优化全流程指导
08-13
内容概要：本文档围绕“Cursor神操作编程创意赛”的参赛流程、项目创意构思方法、代码优化技巧及案例解析进行详细讲解，旨在帮助参赛者快速掌握Cursor编辑器的高效使用方法。文档首先介绍了比赛背景与目标，强调了比赛以“创意+高效编码”为核心，鼓励借助Cursor的AI辅助功能完成高质量项目。接着阐述了Cursor编辑器的优势，包括AI智能补全、代码重构与优化、跨语言支持等功能。然后分享了创意构思方法，如问题驱动法、技术融合法等。实战开发流程部分涵盖了需求分析、项目初始化、核心功能开发、界面优化、性能与安全优化五个阶段。最后提供了两个具体案例解析，分别是AI智能课堂助手和城市出行优化平台，并总结了比赛冲刺与展示技巧，指出参赛不仅能锻炼技术，还能积累项目经验和人脉资源。; 适合人群：学生、编程爱好者、全栈工程师及创客群体。; 使用场景及目标：①帮助参赛者快速掌握Cursor编辑器的高效使用方法；②通过创新的编程思路在比赛中脱颖而出；③为参赛者提供创意构思方法和实战开发指导。; 阅读建议：此资源详细讲解了参赛流程、创意构思、代码优化及案例解析，读者应结合自身情况，重点关注创意构思和实战开发流程，同时参考案例解析，以更好地理解和应用所学内容。
【java毕业设计】健康咨询网站源码（ssm+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
08-13
基于JavaWeb的健康咨询网站从功能上分主要分为前台和后台两部分，前台主要为普通用户使用，其主要功能包括：首页、用户信息、医生信息、健康视频、健康知识、新闻信息、系统概要、健康论坛等；后台的主要功能包括：系统用户管理、新闻数据管理、系统简介设置、用户注册管理、健康论坛管理、友情链接管理、用户管理、医生管理、健康视频管理、健康知识管理、预约管理、医生统计等。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+ 部署容器：tomcat7.5+
基于SpringBoot的在线骑行网站的设计与实现-3a9l2f9c【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-13
基于SpringBoot的在线骑行网站的设计与实现-3a9l2f9c【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
【时间序列预测】项目介绍 Python实现基于SSA-GRU麻雀搜索算法（SSA）优化门控循环单元进行时间序列预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-13
内容概要：本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU（麻雀搜索算法优化门控循环单元）时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力，提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案，涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数，如隐藏层单元数、学习率等，以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例，包括GRU模型的定义、训练和验证过程，以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标：①提高时间序列预测的精度和效率，适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域；②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题；③通过自动化参数优化，减少人工干预，提升模型开发效率；④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议：由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合，建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践，理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时，关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤，以确保对整个流程有全面的理解。
基于西门子PLC和IE3触摸屏的恒压供水图纸程序设计：一拖多模式应用与HMI画面展示
08-13
基于西门子Smart200 PLC和IE3触摸屏的恒压供水系统的设计与实现。主要内容包括一拖多模式（如一拖二加一、一拖三加一、一拖五加一）的应用，以及HMI画面的具体展示方法。文中特别强调了泵状态的色彩区分、压力实时曲线图的位置安排、泵组调度算法的优化、PID回路的设置技巧、前馈补偿的应用，以及IO点分配的最佳实践。此外，还分享了一些实际项目的测试数据和经验教训。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是对PLC编程和HMI设计有一定基础的人群。 使用场景及目标：适用于需要设计和实施恒压供水系统的工程项目，旨在提高系统的稳定性和效率，降低能耗，确保故障切换的平滑性。 其他说明：文中提供的代码和设计方案仅供参考，在实际项目中需根据具体情况进行调整和完善。
基于DEMATEL-ISM法的民航飞行员综合安全能力多级递班级结构模型研究及跨行业应用
08-13
内容概要：本文采用DEMATEL-ISM法构建了一个多级递班级结构模型，用于分析民航飞行员的综合安全能力。通过构建并修改原始矩阵，揭示了各因素之间的层次关系和影响路径，特别是中心度和原因度较高的关键因素。研究表明，这种方法不仅能提升对飞行员综合安全能力的理解，还可在电力、能源等领域进行广泛应用。 适合人群：从事航空安全管理的研究人员、航空公司管理人员以及相关领域的学者和技术人员。 使用场景及目标：① 提升对民航飞行员综合安全能力的理解；② 支持航空公司的培训和选拔机制；③ 推广到电力、能源等行业，进行深层次机理和层次结构分析。 其他说明：文章详细介绍了DEMATEL-ISM法的应用步骤，强调了方法的通用性和灵活性，提供了具体的操作指南和案例分析。
【多变量回归预测】项目介绍 Python实现基于CPO-BP-KDE冠豪猪优化算法（CPO）优化反向传播神经网络（BP）结合核密度估计进行多变量回归预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-13
内容概要：本文档详细介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）优化反向传播神经网络（BP）并结合核密度估计（KDE）的多变量回归预测项目。项目旨在解决多变量回归预测中的非线性建模与参数优化瓶颈，通过CPO算法优化BP网络权重和偏置参数，显著提升训练过程的全局搜索能力和预测准确率。同时，利用KDE进行残差分布建模，实现对预测结果的概率密度估计和误差分析。项目涵盖了数据预处理、模型设计、参数优化、误差建模与性能评估等全流程，形成了一个系统化的多变量回归预测解决方案，适用于工业制造、金融分析、环境监测和医疗健康等多个领域。 适合人群：具备一定编程基础，对机器学习特别是神经网络和优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标：①提升多变量回归预测准确性，特别是在处理复杂非线性数据时；②加速神经网络训练收敛速度，提高模型的实时响应能力；③实现预测误差的概率密度估计，为决策提供风险评估支持；④增强模型的鲁棒性和泛化能力，确保在不同数据环境下保持稳定输出；⑤推动群智能优化算法在神经网络训练中的应用，探索其在多变量回归任务中的具体效果；⑥支持跨领域复杂系统的智能预测需求，满足不同行业对高精度智能预测和决策支持的要求。 其他说明：项目提供了详细的模型架构和技术实现步骤，包括Python代码示例，帮助用户理解和实践基于CPO-BP-KDE的多变量回归预测模型。项目强调了CPO算法的全局优化能力、BP神经网络的强拟合能力以及KDE的误差概率建模能力，确保模型在实际应用中的高效性和可靠性。此外，项目还讨论了如何应对多变量回归任务中的挑战，如非线性建模、参数选择、计算复杂度和模型解释性等。
【技术博客】车道偏离预警：Carsim与Simulink联合仿真模型实现自动化驾驶
08-13
利用Carsim与Simulink联合仿真平台构建车道偏离预警（LDW）系统的全过程。首先，通过Carsim内置的道路场景和预瞄驾驶员模型，实现了车道线检测与跟踪的基础功能。其次，在图像处理方面，针对夜间场景误报率高的问题，引入了自适应Canny边缘检测算法，有效降低了误报率。再者，为了提高弯道行驶性能，采用了Stanley控制算法替代传统的PID控制，使转向更加自然流畅。最后，通过对HUD预警界面的颜色方案进行了多次迭代，选择了渐变色警报条，提高了驾驶员的反应速度。整个系统不仅能够精确地识别车道偏离情况，还能根据不同路况做出合理的预警提示。 适用人群：从事自动驾驶技术研发的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于研究和开发车道偏离预警系统的技术人员，旨在帮助他们理解和掌握Carsim与Simulink联合仿真的具体应用方法，从而更好地应用于实际项目中。 其他说明：文中提供了多个关键环节的具体代码片段，如道路参数配置、图像处理算法、控制算法实现以及HUD界面更新等，为读者提供了丰富的参考资料。
基于计算机视觉的物品查找与识别系统-使用图像检测和相似度匹配技术实现物品搜索-帮助用户在大量物品中快速定位特定目标-采用GroundingDInO进行目标识别-后端使用Flask框.zip
08-13
python基于计算机视觉的物品查找与识别系统-使用图像检测和相似度匹配技术实现物品搜索_帮助用户在大量物品中快速定位特定目标_采用GroundingDInO进行目标识别_后端使用Flask框.zip基于计算机视觉的物品查找与识别系统-使用图像检测和相似度匹配技术实现物品搜索_帮助用户在大量物品中快速定位特定目标_采用GroundingDInO进行目标识别_后端使用Flask框.zip
异步处理： Java @Async @GetMapping("/report") public CompletableFuture<Report> generateReport() { // 长时间报表生成任务 }如何实现这个异步处理？
03-26
可以通过配置超时时间，比如使用Spring的@Async的timeout属性，或者在CompletableFuture中使用orTimeout方法。 最后，是否需要考虑事务管理？如果生成报表的过程中涉及到数据库操作，可能需要调整事务的传播行为，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值