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server2003+IIS6.0+ASP.net and ASP 不能访问站点下的子目录内容
lovered
2003-09-10 10:39:49
首页可以,子目录中的二级栏目不行,显示内部服务器错误(500),IIS6的服务模式两种都试了,还有虚拟目录也不行,请各位帮助,谢谢
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server2003+IIS6.0+ASP.net and ASP 不能访问站点下的子目录内容
首页可以,子目录中的二级栏目不行,显示内部服务器错误(500),IIS6的服务模式两种都试了,还有虚拟目录也不行,请各位帮助,谢谢
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lovered
2003-09-10
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谢谢各位 IIS6.0的配置感觉好复杂 还是不行...
500错误为内部服务器错误,我发现代码错误的话也出这个而不报错,后来我在应用程序池的标识中更改了预定义账户为本地系统才可以,现在改为iis5的隔离模式还是总显示500错误,还有我发现有些能显示子目录中的程序但好像不能读出数据库中的内容....
hch_d
2003-09-10
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UP…………
Primer2002cn
2003-09-10
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点默认WEB站点,右键-->属性-->虚拟目录->配置->应用程序选项->启用父路径
lovered
2003-09-10
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已经在IIS论坛解决了 谢谢大家帮助:)
在Windows
2003
利用
IIS
6.0
搭建
ASP
+Sql
Server
网站环境
一、前言:在某些情况下,我们学习上可能需要搭建网站并且还原数据库,这些过程是简单但是又是繁琐的,现在我也闲的无聊就给大家展示如何搭建在Windows的
IIS
6.0
搭建
ASP
+Sql
Server
漏洞环境。 二、环境准备:我们需要下载好以下的软件(下载地址附上) 下载Windows
2003
地址:http://www.downza.cn/soft/182837.html 下载SQLEXPR_CHS.e...
将
Asp
.net
MVC3网站通过
iis
6.0
发布到window
server
2003
中
刚进公司,因项目组目前的项目已接近尾声,暂时无法插手,只好干等下个项目开工,这几天都接连在公司里打着酱油。昨天下午Leader终于分配我入职以来的第一个任务:把公司目前的项目部署到
IIS
服务器中供其他人测试使用。 之前从未尝试过部署项目,对
iis
是一无所知,所以花费了近1天的时间才把项目最终发布成功,其实真正发布完成之后,才发现其实蛮简单的。其中一步步如今看来苦笑不得的探索过程就
Window
Server
2003
IIS
6.0
Configuration for
asp
.net
web app
前提:OS最好是纯净的
Server
2003
准备好
IIS
6.0
安装包 , .Net 2.0 Framework , .NET 2.0 Framework SP1 , Oracle10gClient安装
IIS
6.0
Control Panel --> Add or Remove Programs --> Add/Remove Windows Components --> Application
Server
(选上) 需要用到准备好的
IIS
6.0
安装包 安装完后运行命令"inetmgr"会打开I
使用
IIS
6.0
配置
ASP
动态Web网站
在Windows
Server
2003
系统中,用户可以借助
IIS
6.0
配置基于
ASP
、PHP、
asp
.NET
等语言的动态Web网站。动态Web网站基于数据库技术,能够实现较为全面的功能。动态网站具有交互性强、自动发布信息等特点,更适合公司、企业使用。在
IIS
6.0
中配置
ASP
动态Web网站
YOLO26算法室内走廊领航车目标检测+训练好的模型+473张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[领航车(leader)] · 训练集:414 张 · 验证集:39 张 · 测试集:20 张 · 总计:473 张 该数据集聚焦于室内走廊环境中对领航车的精准识别与定位,具备高度场景专一性与实际应用价值。图像采集于光线均匀、结构规整的建筑内部通道,背景干扰因素少,有利于模型在复杂环境下的目标提取能力训练。领航车作为核心检测对象,在不同距离和角度下均被清晰标注,为智能导航系统、自动化引导设备等提供可靠的数据支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 77 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9141 Precision | 0.9985 Recall | 1.0000 train/box_loss | 0.5224 train/cls_loss | 0.2526 val/box_loss | 0.4307 val/cls_loss | 0.1407 【训练过程分析】 77 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9141,和 mAP50 差距仅 0.08,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9985、Recall 1.000... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
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