网站前后台分离的问题

dropping 2008-04-17 09:03:38
两台Server,A和B.
A处于Internet,上面存放网站前台文件;B处于Intranet,存放网站后台文件.
网站中有些download的文件,这些文件是放在A服务器上的(Internet),
添加,维护这些文件要在网站后台,就是B服务器上操作.

现在怎么样在Server B上对Server A上传管理文件?


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申请两个公网IP
前后台分开
「已注销」 2011-02-11
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dddddd
francis67 2008-04-20
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可以用webservice或wcf上传,不过IIS上传会有2M的文件限制还有连接超时的限制

还是直接用saveas(@"\\内网ip\...")这样的形式保存比较好点吧
oracle1 2008-04-19
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当然可以啊
ViewStates 2008-04-18
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我以前也有类似经历,网站位于INTERNET,但网站里的图片却位于INTRANET中,后来我是用WEBSERVICE解决的。还好,不是很难
dropping 2008-04-18
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[Quote=引用 23 楼 lever0066 的回复:]
上传文件的时候不是有路径嘛,你把路径改成你要存放的路径+工程名就好了,只要通过A机器能访问到B机器的后台程序,就能上传上,
不如,你你前台的路径为http://192.168.0.1:8080/aa/要把图片放到http://192.168.0.2:8080/bb/img/里面你把上传路径改成http://192.168.0.2:8080/bb/img/就能存放到B机器上了,不过只能放到工程中不可能存放到任意位置,比如你想存放到C盘或D盘
[/Quote]
什么意思?
dropping 2008-04-17
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不知道.net remoting能不能实现我这个需求..
叶子 2008-04-17
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上传文件 开ftp服务,很麻烦的!
hztltgg 2008-04-17
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不知道你内网管理是个什么东西?网页还是客户端?

内网上传文件,保存在内存,有个字节流,外网做个webserver,提供个建立文件的方法,接受这个数据流

就是先传到内网服务器,内网服务器自动在传到外网服务器
地下室小红叔 2008-04-17
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[Quote=引用 12 楼 dropping 的回复:]
FileUpload控件 怎么样上传 保存到一个绝对路径呢?
[/Quote]

想选择物理路径? FileUpload不可以吧
dropping 2008-04-17
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[Quote=引用 10 楼 cqq 的回复:]
AB局域网, 可以将A的目录映射到B的一个目录, 直接上传应该可以。
或者做一套文件同步的机制。
[/Quote]
FileUpload控件 怎么样上传 保存到一个绝对路径呢?
dropping 2008-04-17
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[Quote=引用 10 楼 cqq 的回复:]
AB局域网, 可以将A的目录映射到B的一个目录, 直接上传应该可以。
或者做一套文件同步的机制。
[/Quote]
这个样子可行?
cqq 2008-04-17
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AB局域网, 可以将A的目录映射到B的一个目录, 直接上传应该可以。
或者做一套文件同步的机制。
dropping 2008-04-17
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上面说的不够清楚.
Server A和B 都在一个Intranet中,A 可以通过Internet访问.B 不可以.
现在就是想让Internet用户不能访问后台.
lovehongyun 2008-04-17
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汗...
地下室小红叔 2008-04-17
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单是上传文件 开ftp服务不行吗
iuhxq 2008-04-17
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不能这么处理,你可以把web 放A上,把数据库放B上

AB组成局域网。主要B还比较安全一些。
huaer1011 2008-04-17
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[Quote=引用 3 楼 lihongdian 的回复:]
你说的是分布式系统,而且没必要将aspx文件和cs文件分开放.实际上微软为我们提供了.net remoting和wcf,webservice,COM+等技术支持分布式系统.
可以实现各种情况下各种服务器-客户端各种信道下各种平台中快速有效的通信,极力建议楼住发扬.net光大
[/Quote]
huaer1011 2008-04-17
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先UP再看
lihongdian 2008-04-17
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你说的是分布式系统,而且没必要将aspx文件和cs文件分开放.实际上微软为我们提供了.net remoting和wcf,webservice,COM+等技术支持分布式系统.
可以实现各种情况下各种服务器-客户端各种信道下各种平台中快速有效的通信,极力建议楼住发扬.net光大
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内容概要:本文介绍了一个基于Python的滚动轴承故障诊断项目,采用迁移学习(TL)结合SqueezeNet网络(TL-SqueezeNet)实现智能诊断。项目通过将一维振动信号经短时傅里叶变换转化为二维时频图,输入改进的SqueezeNet模型进行训练与分类。模型利用预训练权重冻结骨干网络、替换分类头,并结合类别权重、数据增强、标签平滑和分阶段微调策略,提升小样本与类别不均衡条件下的诊断性能。系统实现了从原始信号读取、滑动窗口分段、时频图生成、数据集划分、模型训练评估到单文件推理的全流程自动化,支持CSV、TXT、NPY等多种格式,输出包括准确率、宏平均F1、混淆矩阵及各类别概率,增强了诊断结果的可解释性与工程实用性。; 适合人群:具备Python编程基础,熟悉PyTorch框架,从事工业设备故障诊断、信号处理或深度学习应用研究的研发人员、研究生及工程师(工作或研究年限1-3年)。; 使用场景及目标:①解决滚动轴承故障数据小样本、类别不均衡、工况多变导致的传统方法泛化能力差的问题;②构建轻量化、高精度、可部署于边缘设备的智能诊断模型;③实现端到端的自动化诊断流程,提升工业运维智能化水平;④通过可视化评估指标辅助人工复核与模型优化。; 阅读建议:此资源以实际项目代码为核心,强调工程实现与算法优化的结合,建议读者结合文档中的代码示例搭建环境运行,重点理解数据预处理逻辑、模型迁移策略与评估机制的设计思路,并尝试在自有数据上进行迁移与调优实践。

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