Fancy Upload 在 ASP.NET下实现

本文介绍了一款名为FancyUpload的多文件无刷新上传工具,并提供了一个结合ASP.NET的实际应用案例。该工具使用flash和mootools实现,允许一次性选择多个文件进行上传。


结合ASP.NET的例子下载>>

FancyUpload,用flash和mootools实现的一款多文件无刷新上传工具。
最大的特点是可以一次选择多个文件,无刷新上传。
Fancy Upload的效果不错,上google找了找,没找到现成的例子,自己做了一个,和大家分享。

原地址

http://digitarald.de/project/fancyupload/

参考:http://www.codeproject.com/KB/aspnet/FlashUpload.aspx

注意:下载文件中default.aspx 是codeproject的那个例子,FancyUpload.htm是fancy upload的例子。

另外,这里也有一个参考:http://www.cnblogs.com/walkingboy/archive/2007/02/09/Flash_FileUpload_FileReference.html

还有这里:

http://www.yaosansi.com/post/1198.html

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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