为什么在我电脑上运行良好,上传服务器就有错了?"分析器错误信息: 未能加载类型“gsnew.news_more”。"

sonshou 2004-10-31 04:38:22

这程序在我电脑运行良好.上传到服务器上就有如下错误.请指点.
这个程序是从htm文件上转成aspx文件后加代码的.

“/gss”应用程序中的服务器错误。
--------------------------------------------------------------------------------

分析器错误
说明: 在分析向此请求提供服务所需资源时出错。请检查下列特定分析错误详细信息并适当地修改源文件。

分析器错误信息: 未能加载类型“gsnew.news_more”。

源错误:

行 1： <%@ Page CodeBehind="news_more.aspx.cs" Language="c#" AutoEventWireup="false" Inherits="gsnew.news_more" %>
行 2： <HTML>
行 3： <HEAD>

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sonshou 2004-10-31

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cnhgj(戲子)(沙皮帮帮主) 说得对.上传最新dll文件就正常了.

cnhgj 2004-10-31

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可能是你的类名被修改过了。。

sonshou 2004-10-31

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有bin/gss.dll

cnhgj 2004-10-31

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有没有发布/bin/xx.dll?

STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息，如果车辆发生异常震动或车主打来电话（主动请求定位），将通过GSM发送一条定位短信到车主手机，车主点击链接默认打开网页版定位，如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块，需要注意的是，当前程序对应的是GPS北斗双模芯片，故只解析 GNRMC数据，如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。系统在初始化的时候会持续短鸣，每初始化成功一部分后将长鸣一声，如果持续短鸣很久（超过20分钟），建议通过串口助手查看系统输出的调试信息，系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。不过更建议你使用SIM868模块，集成GPS.GSM.GPRS，使用更加方便

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性：卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器（或称为卷积核、卷积器）在输入图像（或上一层的输出特征图）上滑动来工作。滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图，该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性（如边缘、角点等）。通过使用多个滤波器，卷积层可以提取输入图像中的多种特征。激活函数（Activation Function）：在卷积操作之后，通常会应用一个激活函数（如ReLU、Sigmoid或tanh）来增加网络的非线性。池化层（Pooling Layer）：池化层通常位于卷积层之后，用于降低特征图的维度（空间尺寸），减少计算量和参数数量，同时保持特征的空间层次结构。常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。全连接层（Fully Connected Layer）：在CNN的末端，通常会有几层全连接层（也称为密集层或线性层）。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。训练过程： CNN的训练过程与其他深度学习模型类似，通过反向传播算法和梯度下降（或其变种）来优化网络参数（如滤波器权重和偏置）。训练数据通常被分为多个批次（mini-batches），并在每个批次上迭代更新网络参数。应用： CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。它们也已被扩展到处理其他类型的数据，如文本（通过卷积一维序列）和音频（通过卷积时间序列）。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络的结构和设计也在不断演变，出现了许多新的变体和改进，如残差网络（ResNet）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）等。

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