Smbfile类实例.listFiles();报错计算机没有更多的连接数

The bird that flies 2019-01-10 05:12:19
错误信息:No more connections can be made to this remote computer at this time because there are already as many connections as the computer can accept.
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引用 3 楼 LCL_data 的回复:
http://samba.2283325.n4.nabble.com/Troubles-with-hosts-workgroups-enumeration-td2513241.html 这个里面他提到这个问题 But on another network (lets call it network #2; network with WINS server) there was another strange behavior. Some period of time jcifs works good, but after some number of listFiles() requests "No more connections can be made to this remote computer at this time because there are already as many connections as the computer can accept." error occurred and disappeared only after computer reboot. So I was unable to use jcifs on that network to enumerate resources because of instability. 他猜是jcifs太不稳定了
这个我之前看过了,并没有谈及断开连接的方法。
十八道胡同 2019-01-10
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http://samba.2283325.n4.nabble.com/Troubles-with-hosts-workgroups-enumeration-td2513241.html

这个里面他提到这个问题

But on another network (lets call it network #2; network with WINS
server) there was another strange behavior. Some period of time jcifs
works good, but after some number of listFiles() requests "No more
connections can be made to this remote computer at this time because
there are already as many connections as the computer can accept."
error occurred and disappeared only after computer reboot. So I was
unable to use jcifs on that network to enumerate resources because of
instability.

他猜是jcifs太不稳定了
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引用 1 楼 LCL_data 的回复:
之前的连接 都关闭没?
就是不知道怎么关。我想是一直没关,所有就到了没有更多连接数的地步。
十八道胡同 2019-01-10
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之前的连接 都关闭没?
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集:1899 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务,旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像,该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化,具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型,包括公交车和普通车辆,为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659,精召双高,模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

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