秋忆工作室在线文件管理器下一版

新版在线文件管理器4.5版已不限于网站目录管理,支持全盘文件管理,采用无刷新显示提高效率,并增加了用户权限管理功能。普通用户无法更改禁止上传的文件类型扩展名。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这几天,出于需要,又修改了一篇《在线文件管理器》,本来是停留在4.4版,有时间再去开发5.0版的,平时有空也写点下一版的核心程序,有空就想想功能上的飞越,不停留在4.0版的这些功能上,最重要一点就是用户权限分派。

在4.5版上修改了一下未来的功能,现在是可以不停留在网站的目录上,可以管理硬盘所有分区:


因为管理的范围大了,目录空间自然也经常好大,计算占用空间时间会比较长,改为无刷新显示,不会卡定浏览器:


用户权限方面也得分配了,这也是许多人希望有的功能,可以指定任一个用户的管理权限,当然管理员的权限是至高无上的:


除了可以给任一用户指定管理目录之外,系统配置可以设置公共管理目录,当不指定用户管理目录时这个设置就会生效。还有就是有网友反映虽然限制了文件上传类型,但上传后可以更改文件扩展名,确实是这样,因为当时限制文件类型是网友提出的,所以设计了,但没有去设计由此产生的额外问题,所以也没有真正达到限制上传类型功能。现在,凡是禁止上传的文件类型,普通用户都不可以修改扩展名,包括新建文件。



此外,代码都优化了一篇,基本上没有权限问题了,限制的用户提升不了权限,也做不了限制的操作。优化代码执行处理过程等等。

最后说明,4.5版本是商业订做不能公开发布,请不要发信息要求索取,谢谢!有时间会继续开发5.0版,具体情况以后再看……


(2007-4-7)
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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