asp对php预览,Dreamweaver中预览PHP和ASP

本文介绍了如何在Dreamweaver中设置本地和远程站点文件夹,以便进行PHP和ASP项目的开发。首先,需要确保已安装并运行Web服务器。接着,通过创建本地文件夹并定义Dreamweaver站点来组织项目文件,最后设置远程文件夹实现文件同步。

Dreamweaver中预览PHP和ASP

2010-4-21文字大小:大中小

PHP和ASP在Dreamweaver中预览,最先你得保证你已经下载并启动了一个web服务器,别管是asp仍旧 php总得有一个。

定义 Dreamweaver 站点

在配置了用来开发 Web 使用程序的系统后,定义用来维护您的文件的 Dreamweaver 站点。

定义本地文件夹

您可为您建立的每一个新 Web 使用程序定义 Dreamweaver 本地文件夹。本地文件夹是您在硬盘上用来存储站点文件的工作副本的文件夹。定义本地文件夹还使您能够议决单击按钮来维护文件并将文件传输到 Web 服务器和从 Web 服务器接收文件。

若要定义 Dreamweaver 本地文件夹,请执行以下操作:

1 建立在本地硬盘上用来存储您的文件的工作副本的文件夹。您最好建立子文件夹以存储图像文件和其它资源。

2 在 Dreamweaver 中,挑选 “站点”>“维护站点”,单击“维护站点”对话框中的“新建”按钮,然后从上下文菜单中挑选 “站点”。出现“站点定义”对话框。

3 假如显示向导,则单击“高级”,然后从“类别”列表中挑选 “本地信息”(它应该是默认选项)。

4 在“站点名称”文本框中,输入 Dreamweaver 站点的描述性名称。

5 在“本地根文件夹”文本框中,指定您在第 1 步中建立的文件夹。您能够输入一个路径,或者单击文件夹图标以阅读到并挑选该文件夹。

6 您能够根据须要完成对“本地信息”类别中的其它选项的配置 (这些选项不是站点得以工作所必需的选项)。相关这些选项的更多信息,请单击该对话框中的“帮助”按钮。将“站点定义”对话框保持为打开状态。接下来您必须指定远程文件夹。

定义远程文件夹

在定义本地文件夹后,您可为 Dreamweaver 站点定义远程文件夹。远程文件夹是您为 Web 使用程序在 Web 服务器上建立的文件夹。假如您在“定义本地文件夹”中定义的文件夹能够兼具您的 Web 使用程序的根文件夹的功能,则您不须要定义远程文件夹。(这意味着该 Web 服务器正在您的本地计算机上运行。

若要定义 Dreamweaver 远程文件夹,请执行以下操作:

1 假如 “站点定义”对话框没有打开,请打开“站点定义”对话框,要领是挑选 “站点” >  “维护站点”,从“维护站点”对话框的列表中挑选您的站点,然后单击“编辑”。出现“站点定义”对话框。

2 假如显示向导,则单击“高级”,然后从“类别”列表中挑选 “远程信息”。随即显示“远程信息”对话框。

3 在“访问”弹出菜单中,挑选以下选项之一:本地/ 网络、FTP 或 RDS。根据您所做的挑选,Dreamweaver 将知晓您在本地文件夹和远程文件夹之间传输文件的方式。

留心 :若要运用 RDS,远程文件夹必须位于运行 ColdFusion 的计算机上。

您还能够议决挑选 “SourceSafe Database”将文件发送到 SourceSafe 使用程序中。(开发人员运用 SourceSafe 来执行 文件版本控制。假如您挑选此选项,则须要定义单独的文件夹。

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署实验。
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