ChinaOK(授人以鱼,不如授人以渔)还有各位高手帮帮我!!!

UserR 2002-05-26 10:02:53
Http://www.chinaok.net/down/LostinetUpload_1_03.zip
在这个脚本里,我选用了简单的js上传方法。但是我想把图片上传后,以数据库中记录它(图片)存放地址的id重新命名图片。我的js很菜,没有办法实现,请你们帮帮忙
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ChinaOk 2002-05-26
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谢谢楼上的给我解了围。我对载服务器段用js实在是不熟。

搂主,你下的那个程序就是楼上的先生写的。
Lostinet 2002-05-26
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我写个例子吧。。


function SaveFile(path,data)
{
var stream=new ActiveXObject("ADODB.Stream");
stream.Mode=3;
stream.Type=1;
stream.Open();
stream.Write(data);
stream.SaveToFile(path,2);
}
var goFile

GetFormData(OnForm,OnFile);
function OnForm(oForm)
{
/*
oForm.Name 表单名字
oForm.Size,oForm.Length 数据长度
oForm.Value 表单数据
*/
}
function OnFile(oFile)
{
/*
oFile.Name 表单的名字
oFile.FileName 文件在客户端的路径
oFile.ShortName 文件的短名字
oFile.ContentType 文件的MIME类型
oFile.Size,form.Length 文件的大小
oFile.GetData() 取文件数据
*/
goFile=oFile;
}

if(goFile==null||goFile.Size==0||goFile.ContentType.toLowerCase().indexOf("image/")==-1)
{
Response.Write("错误。");
Response.End();
}

//根据日期生成名字
var fileName=new Date().getTime()+".jpg";//1022425502374.jpg
//文件要显示的URL
var fileUrl="/mydir/uploadimages/"+filename;
//文件要保存的路径
var filePath=Server.MapPath(fileUrl);

SaveFile(filePath,goFile.GetData());

var dbcn=new ActiveXObject("ADODB.Connection");
dbcn.Open(".....");
var rs=new ActiveXObject("ADODB.Recordset");
rs.Open("images",dbcn,1,3);
rs.AddNew();
rs("url")=fileUrl;
rs("path")=filePath;
rs("size")=goFile.Size;
rs("contenttype")=goFile.contenttype;
rs.Update();

UserR 2002-05-26
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哦,的确不该用,但是对于以学习为重的我,那就没有什么了,只要可以有尝试的欲望就会去做,麻烦你了
ChinaOk 2002-05-26
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Http://www.chinaok.net/down/jscript5.zip
一般服务器端我不用js
也不熟悉
UserR 2002-05-26
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希望你理解,我才开始学js,我还菜的狠
ChinaOk 2002-05-26
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把那个上传成文件的那个例子里的文件保存的路径存放到数据里就好了
UserR 2002-05-26
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我不想用数据库来保存图片,真好你在,快帮我解决,希望有说明,以帮助我研究学习。
ChinaOk 2002-05-26
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那里面有一个存到数据库里的例子啊。
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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