如何用webdav + xmlhttp在公共文件夹中添加附件?

samwcm 2003-08-25 12:22:06
语言用c#,多谢!

或者给个思路。
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storm97 2003-10-21
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请在Exchange SDK中查找:Using the WebDAV Sample Application
然后去Exchange SDK所在文件夹,打开相应的例子,你就知道怎么做了,讲得很详细。
storm97 2003-10-21
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用文件上传的方法作。
QinMuBiao 2003-10-21
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你说的应该是上传文件吧?
首相将文件从客户端上传到服务器的某个虚拟目录,然后在将虚拟目录中的文件上传的exchange中。
QinMuBiao 2003-08-26
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关注,如果解决了,请给我也发一份。QinMuBiao@21cn.com
samwcm 2003-08-25
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或者有没有别的办法添加附件??
samwcm 2003-08-25
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或者有没有别的办法添加附件??
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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