websocket在切换网络后 触发重连 然后就一直在连接中。 偶发现象,笔记本从二楼到三楼后 ws回一直在连接中状态。刷新页面也无效。
同一个wifi 二楼三楼不是同一个路由
找运维看了 nginx里没看到日志
WebSocket 连接在切换网络后可能无法重新建立的原因有很多,以下是一些可能的原因和解决方法:
* 如果您从一个网络移动到另一个网络,可能存在网络配置或防火墙问题阻止 WebSocket 连接。* **解决方法**:检查新网络的防火墙设置,确保 WebSocket 端口(默认为 80 和 443)是开放的。
* 如果您在不同的楼层使用不同的路由器,可能是路由器之间的某种通信问题。* **解决方法**:尝试使用 VPN 或其他方法来确保所有的网络设备和服务器都在同一个局域网内。
* 如果 WebSocket 服务器(例如 Nginx)配置不正确,它可能无法正确处理重新连接请求。* **解决方法**:检查 Nginx 的 WebSocket 模块配置,并确保它正确地处理重连请求。
* 如果 WebSocket 客户端库的自动重连逻辑有问题,它可能无法正确处理网络切换。* **解决方法**:检查 WebSocket 客户端库的文档,并确保您正确地实现了自动重连逻辑。
* 某些情况下,浏览器缓存可能会干扰 WebSocket 的连接和重连过程。* **解决方法**:尝试清除浏览器缓存或使用无痕模式打开网页。
* 如果 Nginx 没有正确配置来记录 WebSocket 相关的日志,您可能看不到任何有关问题的信息。* **解决方法**:检查 Nginx 的日志配置,并确保它记录了 WebSocket 连接和重连的详细信息。
* 如果您的应用程序部署在有中间件或代理的网络环境中,这些组件可能会干扰 WebSocket 的行为。* **解决方法**:检查您的网络架构,并确保没有任何中间件或代理干扰 WebSocket 的连接和重连过程。
* 如果您的应用程序代码中存在错误,它可能会干扰 WebSocket 的连接和重连过程。* **解决方法**:检查您的应用程序代码,并确保它正确地处理了 WebSocket 的连接和重连逻辑。
* 在某些情况下,操作系统或浏览器的兼容性问题可能会干扰 WebSocket 的行为。* **解决方法**:确保您的操作系统和浏览器支持 WebSocket,并检查是否有已知的兼容性问题。如果存在兼容性问题,考虑升级操作系统或浏览器,或查找与您的特定环境兼容的解决方案。
IntelliJ中的什么功能作为服务器来接受传入连接? 当第一次运行Intellij2017.1.1时,我会得到一个对话框,要求允许传入网络连接。 您希望应用程序“Java”接受传入的网络连接吗? null 这个问题不是关于消息的来源。源码是Apple macOS应用程序级防火墙。您可以允许或阻止应用程序侦听传入的网络连接。允许这样做是一个安全风险。 IntelliJ要求被添加到允许监听传入消息的
在最新版本的Android(尤其是Pixel)上处理Wifi Manager时,我看到了一些有趣的行为。我正在尝试使WIFI manager连接到已知的热点(IOT设备)。 谷歌在一篇博客文章中清楚地列出了这些步骤,如果你在Lollipop上,你需要绑定到一个特定的网络,以确保你的网络请求通过一个给定的网络。你可以在这里找到步骤https://android-developers.googlebl
问题内容: 我刚刚安装了IE9 beta,并且在我创建的特定网站(HTML5)上,除非我手动告知IE9,否则IE9会跳至兼容模式。我曾尝试删除网站的多个部分,但没有任何变化。包括删除所有的CSS include。在我的其他网站上,一切正常。 另外,不要手动设置它,因为IE9会记住用户设置,并且您不能将其恢复为自动设置(或者至少我没有找到方法,甚至没有通过私有浏览和清空缓存) 无论如何。跳至兼容模式
我试图创建一个docker-comuse文件,该文件将托管三个服务。在填充数据库的客户Dockerfile中,流xDB、Grafana和自定义脚本。我有网络问题,由于连接拒绝错误,自定义脚本无法连接到流xDB(如下所示)。 有趣的是,当我从docker-comuse文件中删除自定义脚本服务(称为ads_agent),并从localhost运行该脚本,甚至在自己的容器中构建和运行Dockerfile
我设计了卷积神经网络(tf.Keras),该网络具有很少的具有不同核大小的并行卷积单元。然后,将该卷积层的每个输出结果馈送到另一个并行的卷积单元中。然后将所有输出串联起来。下一次展平完成。之后,我添加了完全连接的层,并连接到最终的softmax层进行多类分类。我对它进行了培训,并在验证测试中取得了良好的结果。
本文向大家介绍在图像处理中为什么要使用卷积神经网络而不是全连接网络?相关面试题,主要包含被问及在图像处理中为什么要使用卷积神经网络而不是全连接网络?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 首先,卷积过程是考虑到图像的局部特征,能够更加准确的抽取空间特征。如果使用全连接的话,我们可能会考虑到很多不相关的信息。其次,CNN有平移不变性,因为权值共享,图像平移了,卷积核还是可以识别出来,但是全连接则