error-2016-1-18

本文汇总了一系列常见的编程错误,包括SMTP认证失败、数据库操作异常、ASP.NET异步操作限制及HTML提交错误等,并提供了详细的诊断步骤与解决方案。

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

 


SSL 连接出错

 

错误:
“System.Net.Mail.SmtpException”类型的未经处理的异常在 System.dll 中发生

其他信息: SMTP 服务器要求安全连接或客户端未通过身份验证。
服务器响应为:5.7.57 SMTP; Client was not authenticated to send anonymous mail during MAIL FROM

 

错误:
存储区更新、插入或删除语句影响到了意外的行数(0)。实体在加载后可能被修改或删除。刷新 ObjectStateManager 项。

 

 


错误:
ObjectStateManager 中已存在具有同一键的对象。ObjectStateManager 无法跟踪具有相同键的多个对象。

 

 

错误:
在提供程序连接上启动事务时出错。有关详细信息,请参阅内部异常

 

 

 

症状
System.InvalidOperationException: 此上下文中不允许异步操作。启动异步操作的页必须将 Async 特性设置为 true,并且异步操作只能在 PreRenderComplete 事件之前的页上启动。

诊断
网页中不允许异步发送邮件,出发显示声明允许ASPX页面进行异步处理。

解决
在页面声明部分打开异步处理:

<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" ...... Async="true" %>

 

 

错误:
此上下文中不允许异步操作。启动异步操作的页必须将 Async 特性设置为 true,并且异步操作
只能在 PreRenderComplete 事件之前的页上启动。
解决:
<%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" ...... Async="true" %>

 

 

 

错误:
asp.net4.0提交html出错的解决方法
A potentially dangerous Request.Form value was detected from the client

注意: .net框架 和 相应的 Web.config 的配置(是 4.0 还是 2.0 ,不同框架配置不同)

原因:
这个是因为requestValidationMode是asp.net提供的,
用于防止cross-site scripting (XSS)攻击!默认就是开启的!

.net 4之前,它只在aspx文件及类文件被调用的时候,才会起作用!
.net 4之后,它会对所有的http请求起作用,即使用了ValidateRequest=False

要解决验证错误,只能继续使用.net 2.0的请求验证功能:

2.0 仅对网页启用请求验证。是启用还是关闭取决于 validateRequest。
4.0 默认值。任何 HTTP 请求都会启用请求验证,也就是说不光是网页,还包括 Cookie 等。
此时强制启用,不管 validateRequest 为何值。

解决:
<httpRuntime maxRequestLength="10240" executionTimeout="60" requestValidationMode="2.0"/>
如果没有<httpRuntime这行的话找到</system.web>,在这句前面加上

 

 

错误:
<compilation debug="true" batch="false" targetFramework="4.0">

解决:
把 .net 框架换成 2.0

 

 

命令顺序不正确。 服务器响应为:Error: need EHLO and AUTH first !


能加载文件或程序集“Newtonsoft.Json”或它的某一个依赖项。
生成此程序集的运行时比当前加载的运行时新,无法加载此程序集。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/guxingy/p/6163736.html

以下是一个简单的基于Transformer算法的代码示例,可以用来预测SNumber。 ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LayerNormalization, MultiHeadAttention, TimeDistributed, concatenate # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop(['SNumber'], axis='columns') y = data['SNumber'] # 标准化输入特征 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False) # 构建Transformer模型 def transformer_model(input_shape): inputs = Input(shape=input_shape) x = Dense(64, activation='relu')(inputs) x = LayerNormalization()(x) x = Dropout(0.2)(x) x = Dense(32, activation='relu')(x) x = LayerNormalization()(x) x = Dropout(0.2)(x) x = Dense(1)(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=x) return model # 训练模型 model = transformer_model((X_train.shape[1],)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test)) # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) # 可视化预测结果 plt.plot(y_test.values, label='True') plt.plot(y_pred, label='Predicted') plt.legend() plt.show() ``` 需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际上可能需要进行更多的特征工程和调整模型参数来获得更好的预测结果。
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