对一个发布后的程序进行了功能添加,我因为没有其源代码,我只在其基础上添加了功能,可是发布后总是提示错误!

wbqust 2009-11-26 03:20:15
编译错误
说明: 在编译向该请求提供服务所需资源的过程中出现错误。请检查下列特定错误详细信息并适当地修改源代码。

编译器错误信息: CS0108: 视为错误的警告: “ASP.purchase_stock_aspx.Profile”隐藏了继承的成员“Purchase_Stock.Profile”。如果是有意隐藏,请使用关键字 new。

源错误:



行 125: }
行 126:
行 127: protected System.Web.Profile.DefaultProfile Profile {
行 128: get {
行 129: return ((System.Web.Profile.DefaultProfile)(this.Context.Profile));


源文件: c:\WINDOWS\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\Temporary ASP.NET Files\oa\48480969\cf7e3eff\App_Web_stock.aspx.3d76f8f3.p7foj0i1.0.cs 行: 127
__________________________________________________________________________________________________

以上是所有新加页面都会相应的报这个错,OA之前的都能正常访问,只有这些我新加的报这个错。

请问。net发布后的程序不能进行功能添加了吗?
我新加的页面都提示这个Profile错误,我上网查了查,发现有些人认为是Profile命名与。net本事重复所致,可是我通体项目都没有一个Profile名字的控件或者类。
是否发布了一次,我再发布一次就有两个Profile了?如果是这样怎么样解决这个难题?
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Apple_Kings 2009-11-26
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不发布,直接用可以解决。
wbqust 2009-11-26
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我就是重新发布,发布后的东西运行其他功能都没事,只有我新添加的页面打开报错。
qqzeng-ip 2009-11-26
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重新生成 重新发布
gongsun 2009-11-26
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功能添加后 要重新发布。
内容概要:本文提出了一种针对建筑集成光储系统(光伏与储能一体化系统)的规划与运行综合优化方法,并基于改进的粒子群算法(PSO)进行求解,相关模型与算法通过Python代码实现。该方法综合考虑了建筑用电负荷特性、光伏发电出力波动性、储能系统充放电行为以及电网交互等因素,构建了涵盖经济性与系统稳定性的多目标优化模型。通过对传统粒子群算法进行改进,提升了算法在复杂、非线性、多维度优化问题中的收敛速度与全局寻优能力,有效解决了系统容量配置与运行调度的联合优化难题。研究成果适用于提升建筑能源系统的自给率、降低用能成本并增强电网互动能力,属于EI期刊级别的高水平复现工作。; 适合人群:具备一定电力系统、可再生能源或优化算法背景,从事相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合有一定Python编程基础并希望复现高水平学术成果的用户。; 使用场景及目标:① 复现EI级别关于光储系统优化的学术论文;② 学习改进粒子群算法在综合能源系统优化调度中的具体建模与实现方法;③ 为建筑级能源系统规划设计、储能配置及运行策略研究提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议结合电力系统优化、分布式能源等相关理论知识,仔细研读代码结构与算法流程,可通过调整参数、修改目标函数等方式进行拓展实验,以深入理解优化模型的构建逻辑与算法性能。
内容概要:本文围绕基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的多目标水光互补优化调度问题展开研究,提出了一种综合考虑水电与光伏出力特性的协调调度模型。通过构建以最小化系统运行成本和最大化可再生能源消纳为目标的多目标优化框架,结合水资源约束、电站出力能力、负荷平衡等实际运行条件,利用NSGA-II算法求解获得Pareto最优解集,实现了水能与太阳能资源的高效互补利用。文中详细阐述了模型构建过程、算法设计流程及关键参数设置,并通过Python编程实现仿真验证,展示了该方法在提升电力系统经济性与绿色性方面的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力,从事新能源调度、智能优化算法研究或相关领域工作的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于多能源互补系统的协同优化调度研究;②为解决可再生能源并网中的不确定性与出力波动问题提供优化思路;③掌握NSGA-II算法在实际工程问题中的建模与实现方法。; 阅读建议:建议读者结合代码深入理解算法实现细节,关注目标函数设计与约束条件处理方式,同时可尝试替换其他多目标算法进行对比分析,以加深对优化结果的影响机制理解。

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