ajax与Server.MapPath()

本文介绍了在Ajax方法中无法使用MapPath()方法的问题及解决方案,推荐使用HttpContext.Current.Request.PhysicalApplicationPath结合文件名的方式进行替代,并指出<input type="file">元素与微软Ajax不兼容。

ajax方法中MapPath()方法不能使用,

MapPath("FileExchanged/" + System.IO.Path.GetFileName(InFile.PostedFile.FileName));

替换方法是使用

HttpContext.Current.Request.PhysicalApplicationPath+("FileExchanged\\" + System.IO.Path.GetFileName(fileName)) 来替换。

 

 

另:<input type="file" id="" runat="server"/> 不能与微软的ajax一块使用

/// <summary> /// 版本更新 /// </summary> /// <param name="VersionCode">手机中已安装的版本号</param> /// <returns></returns> [CustomUnAuthorize] public ActionResult VersionUpdate(string VersionCode) { var result = string.Empty; string url = Server.MapPath("~"); url = "{0}{1}".FormatTo(url, "\\Content\\APPInstall"); var appFiles = Directory.GetFiles(url, "Suncere_YiChun_*.apk"); if (appFiles.Length == 0) { return Content(result); } Dictionary<decimal, string> apkVersionCodes = new Dictionary<decimal, string>(); foreach (var appFile in appFiles) { var fullName = appFile.Split('\\').LastOrDefault(); var newVersion = Path.GetFileNameWithoutExtension(fullName).Replace("Suncere_YiChun_", ""); var newV = decimal.Parse(newVersion.Replace(".", "")); apkVersionCodes[newV] = newVersion; } var maxCodeValue = apkVersionCodes.Max(x => x.Key); var oldV = decimal.Parse(VersionCode.Replace(".", "")); if (oldV >= maxCodeValue) { return Content(result); } string uri = HttpContext.Request.Url.Authority; result = "\"http://{0}/Content/APPInstall/{1}\"".FormatTo(uri, string.Format("Suncere_YiChun_{0}.apk", apkVersionCodes[maxCodeValue])); return Content(result); } 将 上面 MVC接口改为AppService 接口 [HttpGet] [Route("VersionUpdate")] public string VersionUpdate(string VersionCode) { var result = string.Empty; string url = Server.MapPath("~"); url = "{0}{1}".FormatTo(url, "\\Content\\APPInstall"); var appFiles = Directory.GetFiles(url, "Suncere_YiChun_*.apk"); if (appFiles.Length == 0) { return result; } Dictionary<decimal, string> apkVersionCodes = new Dictionary<decimal, string>(); foreach (var appFile in appFiles) { var fullName = appFile.Split('\\').LastOrDefault(); var newVersion = Path.GetFileNameWithoutExtension(fullName).Replace("Suncere_YiChun_", ""); var newV = decimal.Parse(newVersion.Replace(".", "")); apkVersionCodes[newV] = newVersion; } var maxCodeValue = apkVersionCodes.Max(x => x.Key); var oldV = decimal.Parse(VersionCode.Replace(".", "")); if (oldV >= maxCodeValue) { return result; } string uri = HttpContext.Request.Url.Authority; result = "\"http://{0}/Content/APPInstall/{1}\"".FormatTo(uri, string.Format("Suncere_YiChun_{0}.apk", apkVersionCodes[maxCodeValue])); return result; }
08-29
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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