iis7最头疼的问题,yxshop中的bug

lovebelove 2009-03-28 01:32:04
请大家帮忙解决一下iis7中url伪静态的设置问题。我在网上找好多了,按上面说的也做了。就是不行。其实这问题也是yxshop伪静态设置的问题。请各位帮忙了啊。
具体问题是:在iis7上配置好了,config里面也配置好了。可是当输入.html的页面时仍旧报错。
具体的错误是:无法找到,已经删除,或者不存在!!
请各位帮忙了啊。
小弟在此谢过。
我qq:599253302
电话:15930041524
愿意的可以交朋友。
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szlq9 2010-05-14
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有没有发布呀
yong469546396 2010-05-14
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急需。。。。。
net8guest 2009-08-08
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iis7.0 好像要就硬盘里必须有这个文件,如果硬盘上没有这个文件,会变得非常复杂和麻烦。

http://www.abc.com/dir/虚拟.htm

如果文件 虚拟.htm 在硬盘里不存在,那么按以前 iis 6.0 的办法,会提示错误。
清风道禅 2009-03-31
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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在时序建模的优势、适用边界及工程化实现路径。

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