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今天在2003的服务器配置IIS，打开网站一直都是正在建设中，在网上找到这篇文章，解决了问题。Mark一下。 IIS在Win 2003初始配置导致打开网页"正在建设中" 一、启用Asp支持 第一步，启用Asp，进入：控制面板 -> 管理工具 ->IIS(Internet 服务器)- Web服务扩展 -> Active Server Pages -> 允许 控制面板 -> 管理工具 ->IIS(Internet 服务器)- Web服务扩展 -> 在服务端的包含文件 -> 允许
第三步，权限分配 二、解决windows2003最大只能上载200K的限制。 2、修改各站点的属性 3、使之可以上传大于 200k的文件(修改成您要的大小就可以了，如在后面补两个0，就允许20m了) （企业版的windows2003在第592行，默认为 AspMaxRequestEntityAllowed="204800" 即200K
AspMaxRequestEntityAllowed="20480000" |
海康威视摄像机SDK二次开发--提取音频保存至文件
由于最近在开发海康威视摄像头,特此记录一下如何提取音频数据,这里主要依靠语音对讲返回的音频数据,通过回调函数写入文件中,加个WAV头即可播放,编码格式可以自己设置在代码中有注释 文件结构 其中CameraInfo内容可以参看海康威视摄像机SDK二次开发–实时预览视频流保存到指定文件中 HIKSDKSaveRealData中的内容 package ClientDemo; import ClientDemo.CameraInfo; import com.sun.jna.NativeLong; import
Win2003下Asp配置技巧
Win2003下Asp配置技巧 一、启用Asp支持Windows Server 2003 默认安装，是不安装 IIS 6 的，需要另外安装。安装完 IIS 6，还需要单独开启对于 ASP 的支持。 第一步，启用Asp，进入：控制面板 -> 管理工具 ->IIS(Internet 服务器)- Web服务扩展 -> Active Server Pages -> 允许 控...
编译原理（东南大学）一：【编译原理期末冲刺救命笔记】速存！看完再上考场稳了！
本文详细介绍了编译原理的核心概念和流程，包括程序设计语言的分类、编译程序的各个阶段（如词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、优化和目标代码生成）以及编译程序生成和构造的基础知识。文章还探讨了编译中的表格管理、出错处理和遍的概念，以及编译基础知识如高级语言、语法规则、字母表和符号串的运算。此外，文中还涉及文法与语言的关系，包括文法的概念、非终结符、终结符、产生式、推导和规约等。整体内容旨在为学习编译原理的学生提供全面的复习资料和考试准备指南。
搭建iis网站常见问题
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手把手教你用Trae配置Python开发环境（含Claude 3.5代码生成实战）
本文详细介绍了如何使用字节跳动推出的Trae智能开发环境配置Python开发环境，并实战演示了Claude 3.5代码生成功能。从环境准备到项目初始化，再到AI辅助编码和调试优化，全面展示了Trae在提升开发效率方面的强大能力，特别适合Python开发者快速搭建项目和解决复杂问题。
Hcaptcha验证码的‘免浏览器’破解思路：协议分析与N值算法逆向
本文深入解析Hcaptcha验证码的‘免浏览器’破解思路，通过协议分析与N值算法逆向，实现高效自动识别。文章详细拆解Hcaptcha的API交互流程，揭示关键参数`req`和`n`的生成机制，并提供轻量级实现方案，显著降低资源消耗，适用于大规模数据采集等场景。
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Python逆向爬取Tik Tok，MsToken,X-Bogus以及signature
tiktok作为字节海外的自媒体平台，具有很非常大的价值，本文旨在教会大家实现Tik Tok的签名获取以及数据的最终爬取。
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SAP_MM模块采购订单显示含税价&不含税简介
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windows server 2003 下项目配置步骤
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本文介绍了一个基于Vue+Leaflet的示例，演示如何判断点是否在电子围栏内。作者大剑师兰特（优快云知名博主）展示了使用polygon.getBounds().contains(latlng)方法检测点与多边形边界的关系。代码仅需80行，通过点击地图触发判断逻辑，结果显示提示信息。该技术可广泛应用于地理围栏、位置服务等场景，需要安装turf依赖。文章提供了完整源码和配置说明，适合GIS开发者学习参考。
渗透-攻防环境搭建(以Win2003操作系统为例)
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OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
WINCC7.3破解文件
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400 无法解析此请求。 401.1 未经授权：访问由于凭据无效被拒绝。 401.2 未经授权: 访问由于服务器配置倾向使用替代身份验证方法而被拒绝。 401.3 未经授权：访问由于 ACL 对所请求资源的设置被拒绝。 401.4 未经授权：Web 服务器上安装的筛选器授权失败。 401.5 未经授权：ISAPI/CGI 应用程序授权失败。 401.7 未经授权：由于 We
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
HTTP常见网页报错码整理
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廖雪峰Python教程[完整版]
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网页错误代码大全
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网页错误代码大全|IIS和Tomcat适用
400 无法解析此请求。 401.1 未经授权：访问由于凭据无效被拒绝。 401.2 未经授权: 访问由于服务器配置倾向使用替代身份验证方法而被拒绝。 401.3 未经授权：访问由于 ACL 对所请求资源的设置被拒绝。 401.4 未经授权：Web 服务器上安装的筛选器授权失败。 401.5 未经授权：ISAPI/CGI 应用程序授权失败。 401.7 未经授权：由于 Web 服务器上的 URL ...
IIS 错误代码
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网页错误代码大全 403,404,500等
400 无法解析此请求。 401.1 未经授权：访问由于凭据无效被拒绝。 401.2 未经授权: 访问由于服务器配置倾向使用替代身份验证方法而被拒绝。 401.3 未经授权：访问由于 ACL 对所请求资源的设置被拒绝。 401.4 未经授权：Web 服务器上安装的筛选器授权失败。 401.5 未经授权：ISAPI/CGI 应用程序授权失败。 401.7 未经授权：由于 Web 服务器上的 URL ...
HTTP网页异常错误代码详解
HTTP网页异常错误代码详解 400 无法解析此请求。 401.1 未经授权：访问由于凭据无效被拒绝。 401.2 未经授权: 访问由于服务器配置倾向使用替代身份验证方法而被拒绝。 401.3 未经授权：访问由于 ACL 对所请求资源的设置被拒绝。 401.4 未经授权：Web 服务器上安装的筛选器授权失败。 401.5 未经授权：ISAPI/CGI 应用程序授权失败。 401.7 未经授权：由于 Web 服务器上的 URL 授权策略而拒绝访问。 403 禁止访问：访问被拒绝。 403.1 禁止访问：执行访
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