求DirectoryEntry.Invoke中的methodName集合和说明，谢谢

iamsoloist 2004-11-03 04:02:07

rt，
有adsi相关资料推荐也十分感谢!

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cdo 2004-11-04

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http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/iissdk/iis/ref_prog_iaorefiwvd.asp

這裏有個IIsWebVirtualDir (ADSI)的，你看看。

iamsoloist 2004-11-04

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谢谢各位，到具体问题在请教吧：）

xiaoslong 2004-11-04

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帮你顶一下

xming076 2004-11-04

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这是我回答如何建IIS的虚拟目录的帖子

xming076 2004-11-04

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给楼主一个参考贴
http://community.csdn.net/Expert/topic/3518/3518470.xml?temp=.4672663

cxyPioneer 2004-11-03

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有没有相关的电子书啊

xming076 2004-11-03

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呵呵，我也是在一个项目里接触到这个东东的。
应该说ADSI不难，关键是找到你要访问信息相关的帮助。
多实践就可以啦，有具体问题再讨论。

iamsoloist 2004-11-03

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谢谢虚名，有相关的经验可以介绍吗

xming076 2004-11-03

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在MSDN里输入“IIS ADSI”可以找到IIS的ADSI接口帮助文档

xming076 2004-11-03

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methodName是你要调用方法的名称，后面的集合是传给这个方法的参数。

DirectoryEntry dir = ...; // 这里得到一个IIS Virtual Dir的DirectoryEntry对象
dir.Invoke("Put", "Path", "d:\\WebRoot"); // 调用标准方法Put给IIS Virtual Dir的Path属性赋值

内容概要：本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器（AUV）运动控制中的应用，旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型，将Q-Learning算法与传统PID控制相结合，实现控制器参数的在线自适应优化，有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证，结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现，为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群：具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景，从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标：①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计；②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究；③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考，推动算法与工程实践融合。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验，重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程，可进一步拓展至与其他智能优化算法（如DQN、Actor-Critic）的对比研究，深化对自适应控制机制的理解。

已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台，特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时，Matlab 拥备多种工具和函数，支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。我们需要掌握三种关键的回归指令： 1. `polyfit(x,y,n)`：此函数适用于拟合一元幂函数，能够导出一个多项式模型。例如，若知晓数据呈现二次函数形态，可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`：这是一个多元线性回归指令，能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征，该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`：这是最为通用的非线性回归指令，适用于适配任何类型的函数，无论是一元或多元，前提是用户能够定义函数形式（`fun`参数）。回归分析的核心在于寻找一组最优的系数，使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态，随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中，`regress`指令主要用于处理线性模型，而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。对于多元线性回归模型，我们可以用如下形式进行表述： \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中，\( y \)是因变量，\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量，\( \beta_0, \beta_1, ...

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