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Python Socket 超时配置与 Errno 10054 解决方案

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简介:
本文详细介绍了如何在Python中设置Socket超时,并提供了针对Errno 10054错误的有效解决方法。 使用Python读取网页时遇到了`socket.error: [Errno 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接`的问题。这是因为对某个网站进行了大量的urlopen操作,导致该网站将这种行为视为攻击,并可能不再允许下载数据。因此,在调用urlopen()之后,request.read()可能会卡住并最终抛出errno 10054错误,即connection reset by peer(远端主机重置了此连接)。 这个问题的原因可能是socket超时时间设置得过长;也可能是因为在执行`request = urllib.request.urlopen(url)`后没有调用`request.close()`来正确关闭请求。

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客服
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  • Python Socket Errno 10054
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    本文详细介绍了如何在Python中设置Socket超时,并提供了针对Errno 10054错误的有效解决方法。 使用Python读取网页时遇到了`socket.error: [Errno 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接`的问题。这是因为对某个网站进行了大量的urlopen操作,导致该网站将这种行为视为攻击,并可能不再允许下载数据。因此,在调用urlopen()之后,request.read()可能会卡住并最终抛出errno 10054错误,即connection reset by peer(远端主机重置了此连接)。 这个问题的原因可能是socket超时时间设置得过长;也可能是因为在执行`request = urllib.request.urlopen(url)`后没有调用`request.close()`来正确关闭请求。
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    本文提供了解决在IIS7.0服务器上配置网站时常见的HTTP错误403.14的方法和步骤。 在Win7系统下配置IIS7.0过程中可能出现错误页面。 解决方法如下: 1. 打开IIS管理器。 2. 在“功能”视图中双击选择“目录浏览”。 3. 进入“目录浏览”设置,在操作窗格点击启用选项。 4. 设置完成后即可访问发布的文件。 在安装iis过程中遇到的问题,可以参考相关技术论坛或文档获取解决方案。例如: - IIS 7.5 HTTP 错误 404.3 – Not Found的解决方法 - IIS7及IIS7.5 HTTP Error 500.19 配置错误由于权限不足而无法读取配置文件的处理办法
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    本方案提供了一种经济实惠的方法来搭建个人或小型团队使用的网络存储系统(NAS),旨在帮助用户以较低的成本获得高效的数据管理和备份服务。 NAS(网络附加存储)是一种将存储设备通过标准的网络拓扑结构(例如以太网),连接到一群计算机上的方法。这种技术主要针对工作组和部门级机构的需求,帮助解决快速增加的存储容量问题。 NAS产品包括各种类型的存储器件,如硬盘驱动器阵列、CD或DVD驱动器、磁带驱动器以及可移动介质等,并且通常还包含一个集成化的简易服务器来实现文件存取及管理功能。这些简易服务器被设计为执行一系列简化任务,例如文档服务和存储、电子邮件处理及互联网缓存等功能。 NAS设备中的简易服务器可以将与存储相关的操作与其他应用服务器的功能区分开来,从而提高效率并增强灵活性。一个典型的NAS系统由多个连接至网络的存储单元组成,并通过文件搜索引擎提供数据访问和服务功能。
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    本方案针对AMD Vega 56显卡提供了一系列超频设置和优化建议,旨在提升游戏性能和图形处理能力。适合追求极致体验的玩家和硬件爱好者参考使用。 AMD Vega56的超频配置文件在这里!小幅度超频到Turbo模式虽然性能提升有限,但每一点进步都让我们离目标更近一步。尽管努力缩小了差距,但仍与Vega 64有12%的性能差,除非芯片体质极佳或采用液氮冷却技术进行极限超频,否则Vega56在正常条件下很难超越Vega 64的表现。不过考虑到价格上的显著差异,我对目前的成绩还是感到满意的,毕竟额外获得的性能并未增加任何成本负担。
  • PyTorch本地多数难题
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    本文详细介绍如何在本地环境中成功配置PyTorch,深入解析并提供解决方案以应对常见的安装及运行问题。适合初学者和进阶用户参考学习。 为了解决PyTorch下载速度慢和版本冲突的问题,可以采用本地挂载方式进行安装。首先通过Anaconda安装Python环境,然后从PyTorch官网下载对应的whl文件并放入指定文件夹中。接着,在Anaconda Prompt中创建并激活虚拟环境,并进入存放文件的文件夹,使用pip命令分别安装torch和torchaudio。 如果遇到NumPy报错的情况,则需要在虚拟环境中重新安装NumPy,可以使用清华镜像进行安装。最后,在Python环境中验证安装是否成功。通过这种方式能够快速、稳定地完成PyTorch的安装,提高开发效率。 深度学习领域中,PyTorch是一个非常流行的开源框架,它为构建和训练神经网络提供了强大的支持。然而由于网络环境限制,直接从官网下载可能会遇到速度慢或版本冲突等问题。采用本地挂载方式可以有效解决这些问题并提升安装效率。 首先需要安装Anaconda,这是一个科学计算环境管理工具,帮助轻松创建、管理和切换不同的Python环境。按照官方文档的步骤进行安装,并选择适合系统的版本。 接下来是PyTorch的安装过程。访问其官方网站找到稳定版下载页面,在这里可以根据系统环境(如操作系统、CUDA版本和Python版本等)选择合适的预编译whl文件,然后将其保存到一个方便访问的位置。 在Anaconda Prompt中创建新的虚拟环境以保持与其他项目隔离: ``` conda create -n py37 python=3.7 conda activate py37 ``` 激活后进入存放torch和torchaudio whl文件的目录,并使用pip命令安装这两个库,例如: ``` pip install torch-1.10.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl pip install torchaudio-0.10.0+cu111-cp37-cp37m-win_amd64.whl ``` 安装完成后,可以在Python环境中验证PyTorch是否成功安装。例如在VSCode或PyCharm中运行以下代码: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果输出为`True`则表示GPU支持正常。 有时可能会遇到NumPy相关问题,比如导入时出现的警告信息。这可能是由于当前环境中NumPy版本与PyTorch不兼容导致的。此时可以先退出虚拟环境(使用命令conda deactivate),然后重新激活并执行以下步骤: ``` pip uninstall numpy pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 完成后再验证PyTorch安装情况,确保没有错误。 通过这些操作可以在本地环境中高效、稳定地配置PyTorch环境,并且避免下载速度慢和版本冲突带来的困扰。这将有助于提升深度学习项目的开发效率。保持项目间的虚拟环境独立性对于维护工作十分重要,在不同项目间切换时只需激活相应环境即可开始工作。