如何在 nternet 上发布 VB Active 文档?

vbstudent 2001-12-06 04:00:16
我用VB做了一个Active Document,但在 internet 上发布遇到问题,请高手指点?

症状:
1.打包以后可以在本机上可以运行,也可以在一台装2000的机器上运行,但不下载新版本.
2.在其它局域网内的机子上又不能下载!
3.只听到一顿狂硬盘,然后完成了,IE一片空白。什么也没有,它分明是骗人的呀,
其实根本就没有下载呀。
4.IE我已经设置了允许下载没有签名的Active控件了,但还是不行?请高手指点!好急呀!
5.我想问题出在数字签名上,请求帮助!
请联系: mypost16@263.net
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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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