.net Core 解决Form value count limit 1024 exceeded. (文件上传过大)

博客指出.net core提交表单时,因表单限制太小导致页面表单提交失败。介绍了解决该问题的两种方法,一是在控制器上使用RequestFormLimits attribute,二是在Startup.cs设置RequestFormLimits。

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异常清空如图

原因:.net core提交的表单限制太小导致页面表单提交失败

在控制器上使用 RequestFormLimits attribute

[RequestFormLimits(ValueCountLimit = 5000)]
public class TestController: Controller

在Startup.cs设置RequestFormLimits

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.Configure<FormOptions>(options =>
    {
        options.ValueCountLimit = 5000; // 5000 items max
        options.ValueLengthLimit = 1024 * 1024 * 100; // 100MB max len form data
    });

转载于:https://www.cnblogs.com/WNpursue/p/10905703.html

<think>好的,我现在要处理用户的问题:“User memory limit exceeded.”。首先,我需要理解这个错误信息通常出现在什么情况下。根据之前的对话历史,用户在使用Google Earth Engine(GEE)时遇到了问题。这个错误提示应该与GEE的内存限制有关。 接下来,我需要回忆GEE的相关知识。GEE对用户的内存使用是有限制的,尤其是在处理型数据集或复杂计算时,容易超出内存限制。用户可能在执行某些操作,比如reduceRegion、clip或者处理高分辨率影像时遇到这个问题。 然后,我要考虑用户可能的操作场景。例如,用户可能正在尝试处理范围的区域,使用高分辨率数据,或者没有正确地进行数据分块处理。此外,用户可能没有意识到优化计算步骤的重要性,导致内存使用激增。 接下来,我需要整理常见的导致内存超限的原因和对应的解决方案。例如,数据量过、未设置合适的scale参数、复杂的计算步骤等。解决方案可能包括缩小区域范围、降低分辨率、分块处理、使用优化函数等。 还需要考虑用户的技术水平,确保解释清晰,步骤具体。用户可能需要具体的代码示例和参数调整建议。此外,要提醒用户注意GEE的内存管理机制,比如懒执行(lazy execution)和如何避免在客户端加载过多数据。 然后,我需要验证这些解决方案的正确性。例如,调整scale参数确实可以减少内存使用,分块处理可以通过循环或分区域处理来实现。同时,检查是否有其他潜在问题,如投影设置不正确导致的计算负担增加。 最后,要组织回答的结构,分点列出原因、解决方案和预防措施,确保用户能够一步步排查问题,并采取有效的措施避免再次遇到内存超限的问题。还要提供示例代码,帮助用户更好地理解如何应用这些解决方案。</think>--- ### **1. 错误本质** `User memory limit exceeded` 是 **Google Earth Engine (GEE) 内存超限**的典型报错,表示当前操作请求的内存超过了账户限制(免费账户约**5GB**,企业账户更高)。 --- ### **2. 核心原因与解决方案** | 原因分类 | 具体场景 | 解决方案 | |----------------|--------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **数据量过** | 高分辨率影像(如Sentinel-2 10m)、区域分析 | - 缩小`geometry`范围<br>- 降低`scale`参数值<br>- 使用`tileScale: 2`提升分块计算效率 | | **计算链复杂** | 多步骤未优化的`reduce`/`iterate`操作 | - 优先使用内置优化函数(如`ee.Reducer.mean()`)<br>- 分阶段执行并导出中间结果 | | **数据格式冗余** | 包含过多无效波段/属性 | - 用`select()`筛选必要波段<br>- 用`clip()`裁剪精确范围<br>- 用`filterBounds()`提前过滤数据 | --- ### **3. 优化代码示例** #### **场景:统计区域NDVI均值** ```python # 错误写法(直接处理全区域) image = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2').first() mean = image.reduceRegion( reducer=ee.Reducer.mean(), geometry=roi, scale=10 # 10m分辨率易超限 ) # 优化写法(分块+降尺度) mean_optimized = image.reduceRegion( reducer=ee.Reducer.mean(), geometry=roi, scale=30, # 降低分辨率 maxPixels=1e13, tileScale=4 # 增强分块并行度 ) ``` --- ### **4. 内存管理技巧** - **强制垃圾回收**: ```python ee.data.resetThrottler() # 重置GEE请求计数器 ``` - **分块处理**(以分经纬度网格为例): ```python grids = roi.geometry().coveringGrid(proj='EPSG:4326', scale=1) # 生成1°×1°网格 for grid in grids.getInfo()['features']: sub_roi = ee.Feature(grid).geometry() sub_result = image.reduceRegion(..., geometry=sub_roi) Export.table.toDrive(sub_result) # 分块导出 ``` --- ### **5. 预防性措施** | 方法 | 说明 | |---------------------|--------------------------------------------------------------------| | **预估算内存** | 用`image.reduceRegion().getInfo()`测试小区域,按比例推算全区域内存需求 | | **监控内存使用** | 添加`print(ee.data.getAlgorithms())`查看当前任务队列 | | **切换计算资源** | 企业账户可申请提升内存配额 | --- ### **6. 进阶调试工具** ```python # 查看任务资源消耗 task = ee.batch.Export.image.toDrive(...) task.start() print(task.status()['runtime_environment']) # 输出内存/CPU使用详情 # 使用内存分析工具 import sys print(sys.getsizeof(image.getInfo())) # 检查客户端内存占用(需谨慎!) ``` --- 如果问题持续,请提供具体代码段和操作目标(如:处理Landsat全年数据生成时序图),可给出针对性优化方案。
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