NeatUpload的web.config配置

本文详细介绍了IIS7.0中针对文件上传模块的配置方法,包括配置section、设置最大请求长度、启用HTTP模块等内容,对于提高网站性能及安全性具有一定的指导意义。
IIS7.0

<configSections>
    <section name="neatUpload" type="Brettle.Web.NeatUpload.ConfigSectionHandler, Brettle.Web.NeatUpload" allowLocation="true" />
  </configSections>

  <neatUpload  useHttpModule="true" maxNormalRequestLength="2097151" maxRequestLength="2097151"           defaultProvider="FilesystemUploadStorageProvider">
    <providers>
      <add name="FilesystemUploadStorageProvider" type="Brettle.Web.NeatUpload.FilesystemUploadStorageProvider, Brettle.Web.NeatUpload"/>
    </providers>
  </neatUpload>

<system.web>
    <httpRuntime maxRequestLength="2097151" executionTimeout="3600" useFullyQualifiedRedirectUrl="true" />

  <system.webServer>
    <modules>
      <add name="UploadHttpModule" type="Brettle.Web.NeatUpload.UploadHttpModule, Brettle.Web.NeatUpload" preCondition="managedHandler"/>
    </modules>
    <security>
      <requestFiltering>
        <requestLimits maxAllowedContentLength="4000000000" ></requestLimits>
      </requestFiltering>
    </security>
    <validation validateIntegratedModeConfiguration="false"/>
  </system.webServer>

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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