中国科技论文投稿显示网络错误是怎么回事啊

据学术堂了解,学术期刊(英语:academic journal)是一种经过同行评审的期刊,发表在学术期刊上的文章通常涉及特定的学科学术期刊展示了研究领域的成果,并起到了公示的作用,其内容主要以原创研究、综述文章、书评等形式的文章为主想要在学术期刊上发表论文,至少需要认清以下四点:　　一、找到适合自己论文的目标期刊　　很多时候,我们的论文没有被公开发表的真正原因并不是论文写得不好,而是投错了期刊有一句话说得很好,"世界上没有垃圾,只有放错了地方的资源"很有可能,我们的论文就是那个被放错了地方的资源啊因此,找到最适合自己论文选题方向、风格相同或者相近的学术期刊,就显得非常重要了　　确保自己的论文不被明珠暗投,这是我们的责任　　二、找到目标期刊的真实投稿地址　　如果有过论文投稿的经历,相信大家一定对我们目前所处的期刊投稿环境深有感触--我们的期刊投稿环境真的是非常差,无论是电子信箱投稿还是网络在线投稿,投稿地址都是鱼龙混杂、盘根错节、真假难辨、险象环生以至于我们不得不去考虑一个问题:如果我们使出浑身解数写出来的那篇学术论文投到了一个假的期刊投稿地址,然后我们望眼欲穿地在那里等啊等啊等啊……这可真是一个很让人悲伤的故事啊:浪费时间、浪费精力、浪费感情　　找到目标期刊真实有效的、官方的投稿地址至关重要　　三、做好论文投稿之前的准备工作　　爱因斯坦曾经说过,机遇只偏爱有准备的头脑我想成功也是如此,要想让自己的论文在学术期刊上成功发表,得做好充分准备--做到万事俱备、只欠东风的程度只有这样,才能让我们的每次投稿,都变成一次实现自己学术梦想的机遇回顾自己的论文投稿经历,其中有成功的经验,也有失败的教训,而在失败的教训里面,绝大多数教训都来自没有做好充分的准备,仓促投稿　　在东风到来之前,我们要确保自己已经做到"万事俱备"　　四、用正确的姿势把论文投稿出去　　论文投稿是一个技术活儿,需要高智商、高情商的参与,活儿好还是不好,这个事情干得是否漂亮,将会极大影响到论文投稿的结果其实每一篇论文的发表,背后所凝结的不仅仅只是论文写作的这种创造性劳动,也有用正确的姿势进行投稿的巨大功劳无论是电子信箱投稿、网址在线投稿还是邮寄纸质稿件的投稿,都存在一个姿势是否正确的问题　　刻意练习,别让错误的姿势毁了我们发表论文的梦想

一般来说是由于自己本身网络的问题造成网络请求失败，但也存在服务器出现问题，导致网络请求错误。自身网络造成的网络请求错误非常常见，也非常容易解决。如果用户当前的信号较差或者网速较差，这些都会出现网络请求错误的发生。建议用户更换质量较好的网络，比如WiFi网络。或者去一些信号较好的地方解决该问题。如果用户的信号网速都没有问题，但是依旧出现网络请求错误，可以看看用户的移动数据有没有打开，如果移动数据没有打开也是会出现网络请求错误的。如果只是个别软件出现网络请求错误，用户可以在设置中看看有没有禁止该软件使用网络数据。禁用后的软件也会出现网络请求错误。如果这个软件没有被禁用数据，但是依旧提示网路请求错误，这就表明该软件的服务器出现了问题，一般都是访问量突然增大，造成服务器崩溃显示网络请求错误。

1）如果是宽带本身的问题，首先直接联接宽带网线测试，如果是宽带的问题，联系宽带客服解决。2）如果是路由器的问题，如果原来可以用，暂时不能用了，我自己的实践是一个是断掉路由器的电源在插上，等会看看。在有就是恢复出厂设置，从新严格按说明书设置就可以用了，自己不懂，不建议自己随意设置（这是在物理连接正确的前提下，有时是路由器寻IP地址慢或失败引起的，并不是说路由器坏了）。如果总是不能解决，建议给路由器的客服打电话，他们有电话在线指导，我遇到自己不能解决的问题，咨询他们给的建议是很有用的，他们会针对你的设置或操作给出正确建议的。3）如果关闭了无线开关开启就是了，如果是用软件连接的无线，软件不好用又经常出问题是很正常的，没有更好的方法，用路由器吧。另外就是网卡驱动没有或不合适引起的，网线接口或网线是不是有问题等。4）如果是系统问题引起的，建议还原系统或重装。5）有问题请您追问我。

应该是网站本身有些问题，过几天上传再试试。又或者你保存的时候，会不会改变了文件的格式？

作为一个前端工程师，大家日常也会维护一些 Njs 服务，对于一个服务我们首先要关注的就是它的稳定性，可能大部分同学对服务端的很多概念不会理解的特别深刻，所以在稳定性上面也不知道去关注什么。本篇文章我先给大家介绍一些在服务端稳定性上面我会关注的一些指标。整体分为两个大的方面：资源稳定性：即当前服务所处的运行环境的一些指标，一般如果资源稳定性的指标出了问题，那么服务有可能已经有了大问题，甚至处于不可用状态。服务运行稳定性：服务运行过程中产生的异常、日志、延迟等等。一、资源稳定性 CPU(1) CPU LoadCPU Load 即 CPU 的负载，表示在一段时间内 CPU 正在处理以及等待 CPU 处理的进程数之和的统计信息。CPU 完全空闲时，CPU Load 为0，CPU 工作越饱和，CPU Load越大。如果 CPU 每分钟最多处理 100 个进程，系统负荷2，意味着 CPU 在这1分钟里只处理20个进程。下面借用下阮一峰的例子：我们把 CPU 想象成一座大桥，桥上只有一根车道，所有车辆都必须从这根车道上通过。系统负荷为0，意味着大桥上一辆车也没有。系统负荷为5，意味着大桥一半的路段有车。系统负荷为 0，意味着大桥的所有路段都有车，也就是说大桥已经"满"了。但是必须注意的是，直到此时大桥还是能顺畅通行的。系统负荷为 7，意味着车辆太多了，大桥已经被占满了(100%)，后面等着上桥的车辆为桥面车辆的70%。如果容器有 2个CPU 表明系统负荷可以达到0，此时每个CPU都达到100%的工作量。推广开来，n个CPU的电脑，可接受的系统负荷最大为n。多核CPU与多CPU效果类似，所以考虑系统负荷的时候，必须考虑这台电脑有几个CPU、每个CPU有几个核心。(2) CPU UsageCPU Usage 代表了程序对 CPU 时间片的占用情况，也就是我们常说的 CPU 利用率，它可以反映某个采样时间内 CPU 的使用情况，是否处于持续工作状态，可以从 CPU 核心、占用率百分比两个角度来看。正常情况下，CPU Usage 高，CPU Load 也会比较高。CPU Usage 低，CPU Load也会比较低。也有例外情况：CPU Load 低，CPU Usage 高：如果 CPU 执行的任务数很少，则 CPU Load 会低，但是这些任务都是CPU密集型，那么利用率就会高。CPU Load 高，CPU Usage 低：如果CPU执行的任务数很多，则 CPU Load 会高，但是在任务执行过程中 CPU 经常空闲(比如等待IO)，那么利用率就会低。 内存(1) 内存 RSSRSS ：常驻内存集(Resident Set Size)用于表示系统有多少内存分配给当前进程，它能包括所有堆栈和堆内存，是 OOM 主要参考的指标。(2) 内存 V8 Heap表示 JavaScript 代码执行占用的内存。一般我们可以看到 V8 Heap 区分了 Used 和 Total，这里是主要是因为 V8 的内存回机制，在进程中有一些内存是可回收并且没有马上被回收的，Total - Used 实际上是指当前可以回收但没有回收的内存。(3) 内存 max-old-space-sizeV8 允许的最大的老生代内存大小，可以简单认为是一个 Njs 进程长期可维持的最大内存大小。进程的 HeapTotal 接近这个值时，进程很可能会因为 V8 abort 而退出。(4) 内存 ExternalNjs 中的 Buffer 是基于 V8 Uint8Array 的封装，因此在 Njs 中使用 Buffer 时，其内存占用量会被记录到 External 中。加之 external string 在 Njs 中使用的得很少，因此我们可以认为对一个常见的 Njs web 应用来说，yUsage() 中 的 External 主要指的就是Buffer占用的内存量。Buffer经常被用在 Njs 中与 IO 相关的 api 上，如：文件操作、网络通信等。 LibuvLibuv 是跨平台的、封装操作系统 IO 操作的库。Njs 使用 Libuv 作为自己的 event loop，并由 uv 负责 IO 操作，诸如：net、dgram、fs、tty 等模块，以及 Timer 等类都可以认为是基于 uv 的封装。因此与 uv 相关的数据指标可以一定程度上反映出 Njs 应用的稳定性。(1) Libuv Handleslibuv handles 指示了 Njs 进程中各种IO对象(tcp, udp, fs, timer 等对象)的数量。对于常见的 web 应用来说， libuv handles 较高通常意味着当前请求量较大或者有 tcp 连接等未被正确释放。之前在线上业务中还会经常发现有 handle 没有被关闭，如：tcp、udp socket 不断被创建，并且没有被关闭，导致操作系统的端口被耗尽的问题出现。(2) Libuv Latencylibuv latency 并不是 libuv 或 Njs API 中可以直接获取到的数据。目前主流的、对 libuv latency 的计算方式，都是通过 setTimeout() 来设置 timer ，并记录回调函数被调用时所消耗的时间和预计消耗的时间之间的差值作为 latency ，如：const kInterval = 1000;const start = getCurrentTs();setTimeout(() => {const delay = Max(getCurrentTs() - start - kInterval, 0);}, kInterval);latency 数值较高通常意味着当前应用的 eventloop 过于繁忙，导致简单的操作也不能按时完成。而对于 Njs 进程来说，这类情况很可能是由调用了耗时较长的同步函数或是阻塞的 IO 操作导致。发生这类问题时，对应的线程将没办法进行正常的服务，比如对于 http server 来说，在这段时间内的请求会得不到响应。因此我们需要保证主线程的 libuv latency尽可能的小。二、服务运行稳定性 状态码这个应该不用多说，对于服务产生的所有 5xx 的状态码都属于服务器在尝试处理请求时发生内部错误，这些错误可能是服务器本身的错误，而不是请求出错，都是需要我们关注的：500 (服务器内部错误) 服务器遇到错误，无法完成请求。501 (尚未实施) 服务器不具备完成请求的功能。例如，服务器无法识别请求方法时可能会返回此代码。502 (错误网关) 服务器作为网关或代理，从上游服务器收到无效响应。503 (服务不可用) 服务器目前无法使用(由于超载或停机维护)。通常，这只是暂时状态。504 (网关超时) 服务器作为网关或代理，但是没有及时从上游服务器收到请求。505 (HTTP 版本不受支持) 服务器不支持请求中所用的 HTTP 协议版本。506 由《透明内容协商协议》(RFC 2295)扩展，代表服务器存在内部配置错误：被请求的协商变元资源被配置为在透明内容协商中使用自己，因此在一个协商处理中不是一个合适的重点。507 服务器无法存储完成请求所必须的内容。这个状况被认为是临时的。509 服务器达到带宽限制。这不是一个官方的状态码，但是仍被广泛使用。510 获取资源所需要的策略并没有没满足。错误日志服务运行过程中产生的错误日志数量也是衡量一个服务是否稳定的重要指标，对于错误日志上报，不同公司的业务可能有不同的实现，但是应该大同小异，一般日志都分为 INFO、WARN、ERROR 几个级别，我们需要关注的是 ERROR 及以上级别的日志。一般在我们的业务逻辑中，都需要对服务运行的过程中产生的异常进行捕获以及日志上报，但是我们不可能在所有程序运行的节点进行异常捕获，另外 try catch 也不是万能的，它并不能捕获异步异常，所以我们一般在我们使用的 Njs 框架中的关键节点也会集成日志的上报，以 KOA 为例，我们需要监听 app 的 error 事件：('error', (error, ctx) => {if (status === 404) {return;}const message = stack || ssage;log(message);});另外，我们还需要在 uncaughtException、unhandledRejection 中进行异常上报：('unhandledRejection', (error) => {if (error) {log({level: 'error',location: '[gulu-core]::UnhandledRejection',message: stack || ssage,});}});('uncaughtException', (error) => {log({level: 'error',location: '[gulu-core]::UncaughtException',message: stack || ssage,});xit(1);});进行了这样的操作后，所有在你的业务逻辑中产生的异常都会被捕获并上报，所以对于你想了解到的异常你不应该手动进行 try catch，而是将它们抛出到框架进行捕获上报。 pm2 日志对于程序中我们自己打印出的一些 console ，一般生产环境是默认不会被记录的。例如某些程序异常我们可能自己通过 try catch 进行了捕获，并使用 console 输出了 ERROR INFO ，这样的异常并不会被当作错误日志进行捕获。一般在线上运行的 Node 服务都是使用 PM2 启动的。PM2 是 node 进程管理工具，可以利用它来简化很多 node 应用管理的繁琐任务，如性能监控、自动重启、负载均衡等。我们可以通过 pm2 log 命令来查看当前程序运行的实时日志，注意这个日志是包括开发者自己打出来的一些 console 的。另外 pm2 也支持查看所有历史产生的日志，我们可以通过一些 Error 之类的关键字去检索错误日志。 延时延时情况也是衡量一个服务稳定性的重要指标，一些非常慢的接口除了会影响用户体验，还有可能会影响数据库的稳定性，一般我们在接口的延时和数据库的延时两个方面关注服务延时，这个比较好理解，这里我就不再多说了。 QPSQPS：全名 Queries Per Second，意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够响应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定 Queries Per Second 时间内所处理流量多少的衡量标准。简单的说，QPS = req / sec = 请求数/秒。它代表的是服务器的机器的性能最大吞吐能力。正常来讲服务的 QPS 可能随着时间的变化进行有规律的增长或减小，但是如果在某段时间内 QPS 发生了成倍的数量级的增长，那么有可能你的服务正在遭受 DDoS 攻击，或者正在被非法调用。

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