数据库图片的存取

******上传到数据库

1.在数据库中新建一个表取一个字段类型为image型

2.新建一个上传图片的aspx网页,如:UpPhoto.aspx

在UpPhoto.aspx文件中添加如下:

<input id="UpPhoto" name="UpPhoto" runat="server" type="file">

<asp:Button id="btnAdd" name="btnAdd" runat="server" Text="上传"></asp:Button>

然后在后置代码文件UpPhoto.aspx.cs添加btnAdd按钮的单击事件处理代码:
private void btnAdd_Click(object sender, System.EventArgs e)
{
//获得图象并把图象转换为byte[]

HttpPostedFile upPhoto=UpPhoto.PostedFile;

int upPhotoLength=upPhoto.ContentLength;

byte[] PhotoArray=new Byte[upPhotoLength];

Stream PhotoStream=upPhoto.InputStream;

PhotoStream.Read(PhotoArray,0,upPhotoLength);

//连接数据库

SqlConnection conn=new SqlConnection();

conn.ConnectionString="Data Source=localhost;Database=test;User Id=sa;Pwd=sa";

string strSql="Insert into test(FImage) values(@FImage)";

SqlCommand cmd=new SqlCommand(strSql,conn);

cmd.Parameters.Add("@FImage",SqlDbType.Image);

cmd.Parameters["@FImage"].Value=PhotoArray;

conn.Open();

cmd.ExecuteNonQuery();

conn.Close();
}

******从数据库中读取到网页

1.先建一个显示图片的网页,他相当与一张图片

在他的aspx文件里添加<asp:image id="imgPhoto" runat="server" ImageUrl="ShowPhoto.aspx"></asp:image>

2.在它的aspx.cs文件的page_load下写

if(!Page.IsPostBack)
{
SqlConnection conn=new SqlConnection()

conn.ConnectionString="Data Source=localhost;Database=test;User Id=sa;Pwd=sa";

string strSql="select * from test where id=2";//这里假设获取id为2的图片

SqlCommand cmd=new SqlCommand(strSql,conn);

conn.Open();

SqlDataReader reader=cmd.ExecuteReader();

reader.Read();

Response.ContentType="application/octet-stream";

Response.BinaryWrite((Byte[])reader["FImage"]);

Response.End();

reader.Close();
}

3.在想要用图片的网页中直接引用该图片的网址就可以了;

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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