请教tripofdream(夢之旅)和其他仁兄有关文件操作问题

gooyan 2001-03-28 04:14:00
兄弟你好,上次多谢你的帮助,我还有一点疑问再次请你帮忙.
我把你的第二个例子进行了修改,由于我对文件操作不太熟悉,
我想问一下
(1)对于form中的file类型域的操作是否同form中text类型操作一样,我怎么不成功呢?
(2)getupload()具体应该怎么来写?还(3)有下面这一块应该怎么来写:
'Fields("File1").ContentType - content type of File1 field
'Fields("File1").Value.String - File1 field converted to a string
'Fields("File1").Value.ByteArray - File1 field as safearray to store in binary RS field or file
'Fields("Comments").Value.String - value of Comments field


修改后的文件如下:
文件1(file1):index.asp

<html>
<head>
<title>上传</title>
</head>
<body>

<Table>
<form method=post ENCTYPE="multipart/form-data" action="save.asp">
<TR><TD></TD><TD Align=Right><input type="submit" Name="Action" value="Upload the file >>"></TD></TR>
<TR><TD>文件</TD><TD><input type="file" name="DBFile"></TD></TR>
<TR><TD>标题</TD><TD><input size="60" name="Title" value="Title of the file."></TD></TR>
<TR><TD>描述</TD><TD><textarea cols="60" rows="8" name="Description">Type description of the file.</textarea></TD></TR>
</form>
</Table>

</body>
</html>


'======================================================================
文件2(file2)---save.asp

<%
Server.ScriptTimeout = 200
If Request.ServerVariables("REQUEST_METHOD") = "POST" Then

Dim Fields
' 问题开始(question begin)??????????????????????????????
Set Fields = GetUpload()
'Fields("File1").ContentType - content type of File1 field
'Fields("File1").Value.String - File1 field converted to a string
'Fields("File1").Value.ByteArray - File1 field as safearray to store in binary RS field or file
'Fields("Comments").Value.String - value of Comments field
'问题结束(question end)????????????????????????????
If Err = 0 Then
Response.Write DBSaveUpload(Fields)
Else
Response.Write Err.Description
End If
Fields = Empty

End If


function DBSaveUpload(Fields)

dim Conn, RS
set conn=server.createobject("adodb.connection")
conn.open "Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb)};DBQ="&sever.mappath("db/upload.mdb")
Set RS = Server.CreateObject("ADODB.Recordset")
RS.Open "Upload", Conn,3,3

RS.AddNew
RS("UploadDT") = Now()
RS("RemoteIP") = Request.ServerVariables("REMOTE_ADDR")
RS("ContentType") = Fields("DBFile").ContentType
RS("SouceFileName") = Fields("DBFile").FileName
RS("Description") = BinaryToString(Fields("Description").Value)
RS("Title") = BinaryToString(Fields("Title").Value)
RS("Data").AppendChunk Fields("DBFile").Value
RS.Update
RS.Close
set rs=nothing
Conn.Close
set conn=nothing
DBSaveUpload = "<br>File <b>" & Fields("DBFile").FileName & "</b>, length : <b>" & Fields("DBFile").Length & " B</b> was saved to the database. "
end function

%>
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bigstrong 2001-04-05
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那么小,可能吗?;。
gooyan 2001-04-04
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thanks a lot!
gooyan 2001-04-01
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请问其他表单域应该怎么获得
tripofdream 2001-04-01
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1.對file類型的操作要用appendchunk和getchunk.
2.這個例子我一時還找不到,你可以到网易或天極网上去找找.
tripofdream 2001-04-01
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參考:
http://www.chinaasp.com/sqlbbs/showEssence.asp?id=3449
http://www.chinaasp.com/columns/asp/article1803.asp
内容概要:本文详细介绍了中图仪器2026年版三坐标测量机ACH100S与ACH100T系列全自动旋转测座的选型规范,重点对比了两者在测量功能、测头连接方式及细分型号间的差异。ACH100T为纯触发型测座,仅支持单点触发测量;而ACH100S为触发/扫描兼容型,支持高精度连续扫描,适用于复杂曲面测量。两类测座均分为标准型(7.5°分度)和精细分度型(-5型,5°分度),后者提供更高空间覆盖率和115°仰角,适应深孔与底切等极限测量场景。文档还提供了系统的三步选型指南:先根据是否需要扫描功能选定系列,再依据工件复杂度选择步幅类型,最后确认安全防护与自动化配置。; 适合人群:从事精密测量、三坐标设备选型的技术人员及企业采购决策者,具备一定机械测量基础知识的专业人员。; 使用场景及目标:①帮助企业准确选配适合自身检测需求的测座型号;②指导在复杂零件(如叶片、齿轮、深孔结构)测量中实现高效、无干涉的探测方案;③规划设备长期使用能力,避免因功能局限导致后续升级困难。; 阅读建议:此资源强调功能性与前瞻性的选型思维,建议结合实际测量对象的几何特征和未来检测需求进行对照分析,并重点关注“扫描必要性”和“姿态覆盖能力”两大核心因素。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB平台,利用长短期记忆网络(LSTM)实现滚动轴承剩余寿命(RUL)预测的完整项目实例。项目从实际工程需求出发,系统阐述了振动信号预处理、滑动窗口特征提取、退化标签构造、LSTM网络搭建与训练、模型验证及可视化展示的全流程。通过带通滤波、时频域特征提取和标准化处理提升输入质量,采用“序列到点”的LSTM结构进行回归预测,并结合dropout、早停机制和adam优化器提升模型泛化能力。项目还提供了完整的MATLAB代码示例,涵盖数据读取、特征工程、模型训练与在线预测,并设计了简易GUI界面实现结果展示与数据导出,构建了一个可复现、可扩展的工程化预测框架。; 适合人群:具备一定信号处理与机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、状态监测等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风力发电、轨道交通、工业制造等领域的关键旋转设备寿命预测;②构建从原始振动信号到RUL输出的端到端预测模型;③为学术研究提供可复现基准,支持算法对比与改进;④推动企业由定期检修向预测性维护转型。; 阅读建议:建议结合文中代码示例与实际数据动手实践,重点关注特征构造逻辑、标签生成方式与网络参数配置,理解LSTM在时序退化建模中的作用机制,并可根据具体工况调整窗口长度、特征维度与网络结构以优化性能。
内容概要:本文围绕“考虑局部遮阴的光伏PSO-MPPT控制模型”的Simulink仿真实现展开,重点解决光伏系统在局部遮阴条件下因输出特性呈现多峰值而导致传统最大功率点跟踪(MPPT)技术易陷入局部最优、无法找到全局最大功率点的问题。通过构建非均匀光照下的光伏阵列模型,引入粒子群优化(PSO)算法这一智能优化方法,利用其强大的全局搜索能力,实现对全局最大功率点的快速、准确追踪,从而有效提升光伏发电系统在复杂环境下的能量转换效率和运行稳定性。该研究属于电力系统智能管理范畴,与微电网优化、储能配置等方向紧密相关,并提供了完整的MATLAB/Simulink仿真代码资源。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论及MATLAB/Simulink仿真基础的科研人员、研究生及从事新能源系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入研究光伏系统在复杂阴影条件下的输出特性与MPPT控制策略;②掌握PSO等智能优化算法在电力系统优化控制中的应用方法与实现技巧;③搭建和调试Simulink仿真模型,验证所提出的MPPT算法在不同遮阴场景下的有效性与优越性,服务于学术研究或工程项目开发。; 阅读建议:此资源以Matlab/Simulink仿真实现为核心,建议读者在学习过程中结合所提供的代码和模型进行实际操作与反复调试,深入理解PSO算法在解决多峰值MPPT问题中的具体实现机制,并尝试改变光照强度分布、遮阴模式、算法初始参数等条件进行对比实验,以探究各因素对追踪性能的影响,从而达到最佳的学习和研究效果。

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