项目调试时候，出现其中用到的一个组件“访问被拒绝”的解决方法

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原创 最新推荐文章于 2026-09-20 10:11:14 发布 969 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
联想Win10改Win7设置BIOS指南 通过本文的指南，你应该能够成功地在联想Win10电脑上设置BIOS以支持Windows 7的安装和运行。尽管Windows 10提供了许多现代化的功能和改进，但如果你因特定需求而更倾向于使用Windows 7，那么本文提供的步骤将帮助你顺利实现这一转换。请记住，在更改操作系统前务必做好充分的准备工作，并在安装过程中保持耐心和细心。祝你安装顺利！ 阅读详情
from : 优快云 Blog of ghj
有时候，我们在调试ASP.net程序的时候，会很痛苦的碰到。某某组件访问被拒绝。这时候重起IIS，电脑注销都不起作用。这时候的错误信息一般类似如下的方式：

“/”应用程序中的服务器错误。
--------------------------------------------------------------------------------
配置错误
说明: 在处理向该请求提供服务所需的配置文件时出错。请检查下面的特定错误详细信息并适当地修改配置文件。
分析器错误信息: 访问被拒绝：“优快云.Authentication”。
源错误:
行 196：    <add assembly="System.EnterpriseServices, Version=1.0.5000.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b03f5f7f11d50a3a"/>
行 197：    <add assembly="System.Web.Mobile, Version=1.0.5000.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b03f5f7f11d50a3a"/>
行 198：    <add assembly="*"/>
行 199：   </assemblies>
行 200：  </compilation>

源文件: c:/windows/microsoft.net/framework/v1.1.4322/Config/machine.config    行: 198
程序集加载跟踪: 下列信息有助于确定程序集“优快云.Authentication”无法加载的原因。
=== Pre-bind state information ===
LOG: DisplayName = 优快云.Authentication
 (Partial)
LOG: Appbase = file:///F:/MyDevelop/AD/Code/ADManageWeb
LOG: Initial PrivatePath = bin
Calling assembly : (Unknown).
===
LOG: Policy not being applied to reference at this time (private, custom, partial, or location-based assembly bind).
LOG: Post-policy reference: 优快云.Authentication
LOG: Attempting download of new URL file:///C:/WINDOWS/Microsoft.NET/Framework/v1.1.4322/Temporary ASP.NET Files/root/3151f96f/581ce000/优快云.Authentication.DLL.
LOG: Attempting download of new URL file:///C:/WINDOWS/Microsoft.NET/Framework/v1.1.4322/Temporary ASP.NET Files/root/3151f96f/581ce000/优快云.Authentication/优快云.Authentication.DLL.
LOG: Attempting download of new URL file:///F:/MyDevelop/AD/Code/ADManageWeb/bin/优快云.Authentication.DLL.
LOG: Policy not being applied to reference at this time (private, custom, partial, or location-based assembly bind).
LOG: Post-policy reference: 优快云.Authentication, Version=1.0.1965.30523, Culture=neutral, PublicKeyToken=null
--------------------------------------------------------------------------------
版本信息: Microsoft .NET Framework 版本:1.1.4322.2300; ASP.NET 版本:1.1.4322.2300

其中最常见的原因是Indexing service服务引起的。解决方法就是停用Indexing service，或配置ASP.net 的临时目录不受Indexing service服务的影响。

配置ASP.net 的临时目录不受Indexing service服务的影响的步骤如下：

1、开始 -- 管理工具 -- 计算机管理（Win2003的位置，其他操作系统类似）打开计算机管理
2、展开计算机管理左边树中“服务和应用程序”节点，再在其下展开“索引服务”节点，再在其下展开“System”节点，再在其下展开“目录”节点。
3、在计算机管理的右边我们可以看到配置的索引服务目录。
4、在“目录”节点上右击鼠标，选择“新建”--“目录”
5、在“添加目录”对话框中，路经输入框中输入 ASP.net 的临时文件目录。默认应该是：
c:/<WINDIR>/Microsoft.NET/Framework/<Version Number>/Temporary ASP.NET Files  目录。
<Version Number> 指你要处理的.net版本。
6、在“包含在索引中吗？”选项中，选择“否”
7、单击“确定”按钮
8、在“索引服务”节点上右键单击，重起索引服务即可。

参考以下文档：
http://community.youkuaiyun.com/Expert/topic/4075/4075120.xml
http://support.microsoft.com/default.aspx?scid=kb;en-us;329065
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802.1x之EAP-TLS测试方法 CA证书一般是由权威的认证机构发出，用来验证该机构签名的证书，持有CA证书的设备可以验证对端的证书是否由自己信任的机构颁发的。在我们内部使用证书时，我没可以自己充当CA认证机构，管理私钥和CA证书，使用他们签名服务器、客户端证书。2、使用证书请求文件server_csr.pem、CA私钥、CA公钥生成服务器证书（正常情况下自己不拥有CA私钥，是把证书请求文件发给认证机构，由认证机构返回证书）进行802.1x EAP-TLS认证时需要IPC、服务器分别存储CA证书、设备证书、私钥，通过交换证书实现身份验证。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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