FCKEditor 2.6.4 Asp.net上传文件没有权限解决

本文详细描述了使用FCKEditor2.6.4在Asp.net环境下上传文件时遇到权限问题的解决方法,包括修改关键代码、配置主题以及更新DLL文件等步骤,帮助开发者排除错误并顺利完成文件上传。
FCKEditor 2.6.4 Asp.net上传文件没有权限解决
2010年07月05日
  上传图片后页面左下脚出现脚本错误提示,点开可看到是"没有权限"的提示,并且上传窗口一直冻结在进度条状态,提示js错误,查看上传的文件夹,图片已经上传成功。 解决方法:
  用vs打开原文件项目 源代码文件FileBrowser/FileWorkerBase.cs里找到这样一行代码: 源代码下载地址
  Response.Write( @"(function(){var d=document.domain;while (true){try{var A=window.top.opener.document.domain;break;}catch(e ) {};d=d.replace(/.*?(?:\.|$)/,'');if (d.length==0) break;try{document.domain=d;}catch (e){break;}}})();" ); Response.Write( @"(function(){var d=document.domain;while (true){try{var A=window.top.opener.document.domain;break;}catch(e ) {};d=d.replace(/.*?(?:\.|$)/,'');if (d.length==0) break;try{document.domain=d;}catch (e){break;}}})();" );
  修改成: Response.Write(@"(function(){var d=document.domain;while (true){try{var A=window.top.opener.document.domain;break;}catch(e ) {};d=d.replace(/.*?(?:\.|$)/,'');if (d.length==0) break;}})();"); Response.Write(@"(function(){var d=document.domain;while (true){try{var A=window.top.opener.document.domain;break;}catch(e ) {};d=d.replace(/.*?(?:\.|$)/,'');if (d.length==0) break;}})();"); 即:删除里面的 try{document.domain=d;}catch (e){break;} 后,重新编译,然后在项目里重新添加引用后,问题解决。
  还有一点,如果使用asp.net 2.0和theme,
  那么需要打开\editor\filemanager\upload\aspx\upload.aspx和\editor\filemanager\browser\default\connectors\asp x\connector.aspx文件,并且在第一行中加入Theme="" 。
  附:修改后编译好的DLL文件下载地址[稳定版]:点此下载
  今天使用出现了问题,作下笔记.转自:
  http://www.cnblogs.com/wangpei/archive/2009/06/27/ 1512228.html
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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