IIS中出现了时间格式转换错误该如何解决?
程序在VS运行中程序一切正常,但是发布配置在IIS中出现了时间格式转换错误问题"DateTime转换失败"。修改时间格式是没有任何作用的,修改配置表也没有左右。最后研究发现,因为在修改配置表时没有修改完,有很多的配置表都涉及到时间问题。
先进入注册表 运行-->regedit
进入注册表找到 International,里面就有时间配置,但是这里修改后并不会起作用!
-
在注册表中Ctrl+F,搜索“sShortTime”这个腱,通篇搜索,结果就会找到格式"tt hh:mm:ss"的格式,那么我们就要修改格式,去掉tt就可以了。
Atas ialah kandungan terperinci IIS中出现了时间格式转换错误该如何解决?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Tip PHP: Cepat melaksanakan fungsi kembali ke halaman sebelumnya Dalam pembangunan web, kita sering menghadapi keperluan untuk melaksanakan fungsi kembali ke halaman sebelumnya. Operasi sedemikian boleh meningkatkan pengalaman pengguna dan memudahkan pengguna menavigasi antara halaman web. Dalam PHP, kita boleh mencapai fungsi ini melalui beberapa kod mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara cepat melaksanakan fungsi kembali ke halaman sebelumnya dan memberikan contoh kod PHP tertentu. Dalam PHP, kita boleh menggunakan $_SERVER['HTTP_REFERER'] untuk mendapatkan URL halaman sebelumnya

Masalah penilaian kesan pengelompokan dalam algoritma pengelompokan memerlukan contoh kod khusus Pengelompokan ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan sampel yang serupa ke dalam satu kategori dengan mengelompokkan data. Dalam algoritma pengelompokan, cara menilai kesan pengelompokan adalah isu penting. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa penunjuk penilaian kesan pengelompokan yang biasa digunakan dan memberikan contoh kod yang sepadan. 1. Indeks penilaian kesan pengelompokan Pekali Siluet Pekali siluet menilai kesan pengelompokan dengan mengira kehampiran sampel dan tahap pemisahan daripada kelompok lain.

Selesaikan masalah "error:redefinitionofclass'ClassName'" dalam kod C++ Dalam pengaturcaraan C++, kita sering menghadapi pelbagai ralat kompilasi. Salah satu ralat biasa ialah "error:redefinitionofclass 'ClassName'" (ralat definisi semula kelas 'ClassName'). Ralat ini biasanya berlaku apabila kelas yang sama ditakrifkan beberapa kali. Artikel ini akan

MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang digunakan secara meluas untuk menyimpan dan mengurus data. Apabila kami ingin memasukkan data baru ke dalam jadual pangkalan data, kami biasanya menggunakan pernyataan INSERT. Dalam MySQL, apabila pernyataan INSERT dilaksanakan untuk berjaya memasukkan data, keputusan akan dikembalikan, yang merupakan hasil daripada operasi memasukkan. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan secara terperinci hasil yang dikembalikan oleh MySQL selepas memasukkan data dan memberikan beberapa contoh kod tertentu. 1. Keputusan dikembalikan selepas memasukkan data dalam MySQL Apabila berjaya dilaksanakan

Dikenali dengan prestasi yang berkuasa dan ciri serba boleh, iPhone tidak terlepas daripada cegukan atau kesukaran teknikal sekali-sekala, ciri biasa di kalangan peranti elektronik yang kompleks. Mengalami masalah iPhone boleh mengecewakan, tetapi biasanya penggera tidak diperlukan. Dalam panduan komprehensif ini, kami menyasarkan untuk menyahmistifikasi beberapa cabaran yang paling biasa dihadapi yang berkaitan dengan penggunaan iPhone. Pendekatan langkah demi langkah kami direka untuk membantu anda menyelesaikan isu lazim ini, menyediakan penyelesaian praktikal dan petua penyelesaian masalah untuk mengembalikan peralatan anda dalam keadaan berfungsi terbaik. Sama ada anda menghadapi masalah atau isu yang lebih kompleks, artikel ini boleh membantu anda menyelesaikannya dengan berkesan. Petua Penyelesaian Masalah Umum Sebelum menyelidiki langkah penyelesaian masalah khusus, berikut adalah beberapa yang berguna

Untuk menyelesaikan masalah yang jQuery.val() tidak boleh digunakan, contoh kod khusus diperlukan Untuk pembangun bahagian hadapan, menggunakan jQuery ialah salah satu operasi biasa. Antaranya, menggunakan kaedah .val() untuk mendapatkan atau menetapkan nilai elemen borang adalah operasi yang sangat biasa. Walau bagaimanapun, dalam beberapa kes tertentu, masalah tidak dapat menggunakan kaedah .val() mungkin timbul. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa situasi dan penyelesaian biasa, serta memberikan contoh kod khusus. Penerangan Masalah Apabila menggunakan jQuery untuk membangunkan halaman hadapan, kadangkala anda akan menghadapi

Masalah pemerolehan label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Pembelajaran diselia dengan lemah ialah kaedah pembelajaran mesin yang menggunakan label yang lemah untuk latihan. Berbeza daripada pembelajaran tradisional yang diselia, pembelajaran yang diselia dengan lemah hanya perlu menggunakan lebih sedikit label untuk melatih model, berbanding setiap sampel perlu mempunyai label yang tepat. Walau bagaimanapun, dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah, cara mendapatkan maklumat berguna dengan tepat daripada label yang lemah adalah isu utama. Artikel ini akan memperkenalkan masalah pemerolehan label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah dan memberikan contoh kod khusus. Pengenalan kepada masalah pemerolehan label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah:

Keupayaan generalisasi model pembelajaran mesin memerlukan contoh kod khusus Dengan pembangunan dan aplikasi pembelajaran mesin yang semakin meluas, orang ramai semakin memberi perhatian kepada keupayaan generalisasi model pembelajaran mesin. Keupayaan generalisasi merujuk kepada keupayaan ramalan model pembelajaran mesin pada data tidak berlabel, dan juga boleh difahami sebagai kebolehsuaian model dalam dunia sebenar. Model pembelajaran mesin yang baik harus mempunyai keupayaan generalisasi yang tinggi dan dapat membuat ramalan yang tepat pada data baharu. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, kita sering menemui model yang berprestasi baik pada set latihan, tetapi gagal pada set ujian atau sebenar.
