c#美味:NTFS中文件被锁定导致Process.Start失败

上周工作中遇到一个奇怪的问题,解决之后想想还是写出来和大家分享一下。

故障描述:

在A程序中使用Process.Start方法调用一个B.exe的文件时,程序总会自动退出。

系统描述:Windows XP Pro SP3

尝试过的解决办法

  1. b.exe文件是存在的
  2. 手动执行b.exe是没有任何问题的。
  3. a程序调用一个c.exe也是没有问题的。

到此,我基本确认问题出在b.exe上面。 不过由于单独执行b.exe是没有问题的,所以找了半天,一直没解决这个问题。

 

突然间,我注意到手动执行b.exe时会弹出一个安全的对话框,需要点击确定 后才能执行,而我执行c.exe时并没有这个现象:

image

 

看到这里,想起我前段时间遇到的ppt文件总是需要修复的问题,我马上看了下文件属性:

image

 

果然,该文件被锁定了。 解除锁定后,故障得到解决。A程序可以顺利的调用b.exe了。

后来想了想,我更新这个文件的时候是通过一个im传过来的,可能是那个时候文件被锁定了。

转载于:https://www.cnblogs.com/greenerycn/archive/2010/07/31/process_start_failed_because_file_blocked.html

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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