net映射文件下载

⑴ IIS里 ASP.NET的文件映射该怎么添加

第一步找到处理程序映射，如下图

<script type="text/javascript" src="http://www.sz886.com/js/jquery-1.9.1.min.js"></script>

⑵ asp net中怎么样写映射路径到txt文件

读取操作如下：

string path = Server.MapPath("婚不由己.txt");

string txt = File.ReadAllText(path, Encoding.Default);

txtcon.Text = txt;

存储操作如下：

string path = Server.MapPath("婚不由己.txt");

StreamWriter sw = new StreamWriter(path);

sw.Write(txtcon.Text); // TextBox2中的文本是可以编辑后的。

sw.Close();

sw.Dispose();

在config文件中需要设置相关节点，否则不调试时可能会报错，具体错误可以查看。

读取和存储操作中的Server.MapPath方法用于获取文件的物理路径，File.ReadAllText方法用于读取文件内容，StreamWriter用于写入内容。

配置文件中的设置对于映射路径的正确性至关重要，如果不正确，可能会导致文件读取或写入失败。

配置节点的设置需要根据实际情况调整，确保路径正确。

在调试过程中，如果遇到路径映射错误，可以检查Server.MapPath的返回值，确保路径正确。

此外，确保TextBox2中的文本内容被正确写入文件，可以通过在写入后重新读取文件内容进行验证。

通过这种方式，可以确保在ASP.NET中正确地映射路径并读写文件。

在实际开发中，建议对配置文件进行备份，并在修改后进行充分测试，以确保文件操作的稳定性和正确性。

对于文件操作，还需要注意处理异常情况，比如文件不存在或写入失败等，以提高程序的健壮性。

如果遇到具体问题，可以查看相关错误日志，以便更好地定位问题所在。

总之，通过上述步骤，可以在ASP.NET中正确地映射路径并读写文件。

⑶ 在.net项

在.NET项目中，PDB文件在发布阶段通常建议被移除。以下是具体原因：

1. 调试信息映射：

   • PDB文件记录了编译后程序与源代码之间的映射关系，这对于开发者在调试过程中快速定位问题源头非常有帮助。

2. Release模式与安全性：

   • 当程序被转换为release模式时，通常不包含详细的调试信息，因此PDB文件的存在变得不必要。
   • 安全风险：保留PDB文件可能会带来安全风险，因为它可能包含敏感信息，如源代码路径、变量名等，这些信息在对外发布的程序中是不应该泄露的。

3. 发布标准操作：

   • 在对外发布程序时，删除PDB文件是标准操作。这既简化了发布的文件结构，又增强了程序的安全性。

4. 调试效率与代码保密的平衡：

   • 在开发阶段，PDB文件对于提高调试效率至关重要。
   • 但在项目发布阶段，为了确保代码保密和应用程序的安全性，建议移除PDB文件。

综上所述，为了确保调试过程中的高效性以及代码发布后的保密性，在.NET项目的发布阶段，通常建议移除PDB文件。

⑷ 薰风写代码|手把手带你下载、处理、加载ImageNet数据集

在获取ImageNet数据集的过程中，主要分为数据下载、数据解压、数据标签处理以及数据集的加载四个步骤。以下是详细的步骤指南。

1. 数据下载

首先，访问官方网站注册账号，推荐使用教育邮箱以确保顺利下载。官网提供经典版本（2012年）以及更全面的版本（如ImageNet21k）。对于分类任务，推荐下载经典版本，包括以下三个压缩包。

在下载页面，选择对应的压缩包进行下载。推荐下载包含训练集和验证集的两个压缩包：ILSVRC2012_img_train.tar 和 ILSVRC2012_img_val.tar。

2. 数据解压

下载完成后，保留Development kit文件，用于后续操作。解压这两个压缩包。对于训练集，解压后会得到1000个tar压缩包，分别对应1000个类别。再次解压这些包，获取1000个文件夹和对应的图片数据。

3. 数据标签

训练集的数据标签直接在文件夹中体现，同一文件夹内的图片属于同一类别。验证集的标签存储在名为ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz的开发工具包中，位于ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt文件内。此文件与meta.mat文件一起提供了标签与文件夹名称的映射关系。创建验证集目录结构，使其与训练集一致。

4. 数据集加载

使用Pytorch的torchvision.datasets.ImageFolder()函数，可以直接加载处理好的训练集和验证集数据集。确保数据路径正确设置，便于加载。

通过以上步骤，成功下载、处理并加载ImageNet数据集，为后续的机器学习或深度学习项目提供数据支持。