Server 对象 错误 'ASP 0177 : 800401f3'

keenlong 2004-12-27 10:56:45
我用的win2003,但上传文件时,系统出错,提示“Server 对象 错误 'ASP 0177 : 800401f3' ”
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keenlong 2005-02-06
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没办法,过年了,结帖
keenlong 2005-01-13
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哎,到现在还是解决不了。。。。。。。。。。。。
bearzhan88 2004-12-28
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不是在 IIS里设置权限!!!

如果你是 把 D:\FILES 设为保存上传文件的目录,那么你在 资源管理器中,查看该文件夹属性,里面有个 权限,或者 是安全,在这里面,要把 EVERYONE的权限 加上 写入 ,完全控制就不用了。
llzzllllz 2004-12-28
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我也没用过,帮你顶
keenlong 2004-12-28
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没人帮吗?
possible_Y 2004-12-27
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先找到你的组件的dll,用regsvr32命令注册你的dll
keenlong 2004-12-27
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各位大哥,有没有解决办法?
gu1dai 2004-12-27
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实现 COM 对象的 DLL 在系统中必须存在,并使用正确的路径进行注册。实际上,如果在创建根本未注册的 COM 对象时失败,就会生成一种不同的错误:

Server object error 'ASP 0177 :800401f3'
来源:微软知识库
http://support.microsoft.com/kb/q194801/
这上面说的非常详细,去看看吧
whb147 2004-12-27
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常见的问题,就是你有没有注册组件(无组件上传就不用了,呵呵)
还有就是你的那个文件夹有没有写入权限
还有就是路径是否正确
gu1dai 2004-12-27
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检查权限,目录权限
检查组件。
阿_浩 2004-12-27
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是不是没有权限
yqh1314 2004-12-27
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2003 我没有用过! 帮不上你了!
keenlong 2004-12-27
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权限都打开了,还是不行啊!
wen1818 2004-12-27
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2003有权限问题,改一下权限


再说ntfs也有权限限制
tang781018 2004-12-27
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把用户组中,添加EVERYONE后,把IIS的权限打开就可以了
keenlong 2004-12-27
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???????????????????
keenlong 2004-12-27
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没人回答吗???????????
keenlong 2004-12-27
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我用这条命令注册了一次也不行,"regsvr32 c:\windows\system32\scrrun.dll",求救!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
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源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在电磁模拟技术中,CST(Computer Simulation Technology)是一种被广泛采纳的软件工具,它主要用于电磁场、微波、天线以及射频系统的设计工作。本资料将详细分析CST软件中离散端口的具体配置方法,这些方法对于提升仿真结果的精确度和专业水准具有决定性作用。离散端口在CST软件中扮演着模拟信号输入或输出的重要角色,它们构成了仿真模型不可或缺的部分。在配置离散端口时,一个核心的原则是保证端口的方向与网格线保持一致,这是因为这样做能够有效降低计算过程中产生的误差,并确保仿真数据的有效性。如果未能遵循这一指导原则,可能会引发未知的计算问题,进而导致仿真结果失去可靠性。 在CST软件中配置离散端口,通常需要借助“Pick Points”这一功能。通过选择“Pick Edge Center”选项,端口将被设定在模型边缘的中心位置上。然而,这种做法并不总是能够确保端口与网格线保持平行。在某些特定情形下,模型的几何构造可能不允许直接选取一个与网格线平行的边作为端口的安装位置。 为了克服这一挑战,可以采用多种不同的策略。如果模型本身已经包含一条与馈电口平行的边,那么可以直接利用这条边来建立端口,此时CST软件会自动调整端口使其与网格线对齐。另一种可选的方法是,当模型不具备现成的平行边时,用户可以手动构建一个几何结构,比如一个立方体,并使其边缘与馈电口平行。通过这种方式,新建立的几何结构的边缘就可以作为端口的位置,从而确保端口与网格线的平行关系。 在实施上述操作时,必须关注端口尺寸的合理性和物理意义的一致性。端口的尺寸应当依据实际天线馈电部分的尺寸进行适当调整,过大的端口或...
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 【使用TensorFlow进行图像识别】 图像识别作为计算机视觉领域的关键任务之一,其核心在于通过算法解析和理解图像所包含的信息。在此资源中,我们将集中探讨如何借助功能强大的深度学习框架TensorFlow来执行手写数字识别。手写数字识别构成了众多实际应用的基础,例如自动支票处理、光学字符识别(OCR)等场景。 TensorFlow是由Google创建的一个开源库,它主要用于数值运算和机器学习,尤其在深度学习方面表现卓越。其核心优势在于可以构建并训练复杂的神经网络架构,并且在多种硬件环境中实现高效执行,涵盖CPU和GPU平台。 在此实践项目中,我们将运用TensorFlow来构建一个卷积神经网络(CNN)模型,这种架构是处理图像数据的理想选择。CNNs通过模仿人脑视觉皮层的运作机制,能够自主地提取图像中的关键特征,进而达成识别目标。在手写数字识别的特定情境下,这些特征可能涉及笔画的几何形态、走向以及相互间的连接模式。 对于CNN的基础结构,我们需要具备相应的认知,其通常由卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等部分组成。卷积层借助滤波器(亦称卷积核)对图像进行扫描,以捕捉局部特征;池化层则用于降低数据维度,同时保留核心信息;全连接层将特征向量映射至各类别的概率分布;而激活函数如ReLU则通过引入非线性元素,使模型能够学习更为复杂的模式。 在此案例中,建议采用MNIST数据集,这是一个广泛用于手写数字识别的标准测试集。该数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本均为28x28像素的灰度图像,代表0到9这十个数字中的某一个。为了训练模型,必须首先加载数据,并...

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