检索 COM 类工厂中 CLSID 为 {6BF52A52-394A-11D3-B153-00C04F79FAA6} 的组件时失败 错误: 80040154

mayorvb 2011-12-08 08:10:20
本人因需求想在2003 x64 服务器上使用wmp.dll (mediaplayer类库)。但是出现以下错误:

检索 COM 类工厂中 CLSID 为 {6BF52A52-394A-11D3-B153-00C04F79FAA6} 的组件时失败,原因是出现以下错误: 80040154。
说明: 执行当前 Web 请求期间,出现未处理的异常。请检查堆栈跟踪信息,以了解有关该错误以及代码中导致错误的出处的详细信息。

异常详细信息: System.Runtime.InteropServices.COMException: 检索 COM 类工厂中 CLSID 为 {6BF52A52-394A-11D3-B153-00C04F79FAA6} 的组件时失败,原因是出现以下错误: 80040154。

源错误:
行 1: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Default.aspx.cs" Inherits="_Default" %>
行 2: <%
行 3: WMPLib.WindowsMediaPlayerClass wmp = new WMPLib.WindowsMediaPlayerClass();
行 4: //songpk.UpdateSong.USong("");
行 5: %>

我的发现:
1)32位的 2003 中正常。
2)x64 中 EXE应用程序 正常调用可是ASP.NET就不能调用。
3)用的是NET框架2.0版本。IIS6.0。
4)IIS目录权限是Administrator
5) 组件已注册好。该组件的位置在c:\windows\SysWOW64\wmp.dll

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孟子E章 2011-12-08
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这个可以使用C# Mp3 tag吧,你可以试试
http://www.google.com.hk/search?hl=zh-CN&newwindow=1&safe=strict&rls=com.microsoft%3Azh-cn%3AIE-SearchBox&rlz=1I7ADFA_zh-CN&biw=1229&bih=836&q=C%23+Mp3+tag&oq=C%23+Mp3+tag&aq=f&aqi=&aql=&gs_sm=e&gs_upl=64250l65735l0l65954l4l4l0l0l0l0l0l0ll0l0
mayorvb 2011-12-08
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非常感谢net_lover
问题已解决。但是我有点担心以后iis变成32以后以后会不会用不了目前多余的内存而出现内存不足的现象。
mayorvb 2011-12-08
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我的程序利用WMP组件来修改上传的MP3文件信息。比如唱片公司,流派。。。等信息。请问还有别的方法吗?引用程序正常使用说明该组件是64位版本的。
孟子E章 2011-12-08
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另外,说一句,你的代码是在服务器端运行的,你要用这个播放音乐么?客户端能听到吗???
孟子E章 2011-12-08
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把你的程序以32位运行

配置方法
http://www.google.com.hk/search?q=asp.net+%E4%BB%A532%E4%BD%8D%E8%BF%90%E8%A1%8C&rls=com.microsoft:zh-cn:IE-SearchBox&ie=UTF-8&oe=UTF-8&sourceid=ie7&rlz=1I7ADFA_zh-CN

这个是完整源码 java实现 大数据 Spark 可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实电商用户行为分析与预测(Java版本+可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 随着电子商务行业的快速发展,平台每天都会产生海量的用户行为数据,包括浏览、加购、收藏和购买等。如何对这些行为数据进行实采集、高效统计与科学预测,已成为电商运营决策和智能推荐的关键问题。传统的离线批处理方式存在延迟高、反馈慢、难以支撑实运营的不足,因此构建一套面向实场景的电商用户行为分析与预测系统具有重要的工程意义和应用价值。 本文设计并实现了基于 Spark 的实电商用户行为分析与预测系统。系统采用前后端分离架构,后端以 Java 与 Spring Boot 为核心构建 REST 接口服务,结合 Apache Kafka 完成行为事件的异步投递与缓冲,利用 Spark MLlib 对窗口销售额进行线性回归预测,并将结果持久化至 MySQL;前端基于 Vue3、Element Plus 与 ECharts 实现管理后台与可视化大屏。系统主要功能包括管理员登录与个人心、数据概览、行为数据查询、商品管理、实统计、销售额预测以及可视化大屏展示。 在数据分析方面,系统通过行为模拟器持续生成 pv、cart、fav、buy 四行为事件,按间窗口聚合 PV、UV、加购数、收藏数、购买数和销售额等指标;在预测方面,采用滞后特征与小特征构建训练集,优先使用 Spark 线性回归模型,并在异常情况下自动降级为 Java OLS 回归,保证服务可用性。测试结果表明,系统能够稳定完成实统计与预测展示,界面交互清晰,能够满足本科毕业设计对完整性、可用性和技术综合性的要求。
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