jquery+uploadify+springmvc文件上传

本文介绍如何利用Uploadify插件结合jQuery实现文件上传功能,包括前端页面设置、JS交互逻辑及Spring MVC后端控制器的编写,展示了从选择文件到上传成功后的前端展示全过程。

由于uploadify和jquery各个版本不同,js代码和后台接受接口有点不同。

html 标签:

             <script type="text/javascript" src="rr_js/jquery-1.8.0.js"></script>
            <script type="text/javascript" src="rr_js/mydream.js"></script>
            <script src="rr_js/uploadify/jquery.uploadify.js" type="text/javascript"></script>
            <link rel="stylesheet" type="text/css" href="rr_js/uploadify/uploadify.css" />


                  <input type="file" id="file" style="display: none;" />


js代码:

          /* 文件提交 */
$('#file').uploadify({
'swf' : 'rr_js/uploadify/uploadify.swf',
'uploader' : 'upload.do',
'buttonText' : '上传',
'width' : 50,
'height' : 20,
'onUploadSuccess' : function(file, data, response) {
alert('successfully uploaded ' + ':' + data);
$(".rr_peitu").css("overflow","hidden").html("<img src=\"" + data + "\" />");
}
});


spring控制器:

@RequestMapping("upload")
public void upload(HttpServletRequest request,
PrintWriter out) {
MultipartHttpServletRequest multipartRequest = (MultipartHttpServletRequest) request;
Map<String, MultipartFile> fileMap = multipartRequest.getFileMap();  
MultipartFile multipartFile =null;
String fileName = null;
 for(Map.Entry<String,MultipartFile > set:fileMap.entrySet()){
 String filekey = set.getKey();//Filedata
 multipartFile = set.getValue();//文件名
 }
           fileName = this.storeIOc(multipartRequest, multipartFile);
           
  out.print(fileName);
}

--------------------------------------------------

// 接受图片,返回图片地址
private String storeIOc(HttpServletRequest request, MultipartFile file) {
String realPath = request.getSession().getServletContext()
.getRealPath("dream_ioc");
if (file == null) {
return "dream_ioc" + File.separator + "headpic.jpg";
}
String fileName = "";
String logImageName = "";
if (file.isEmpty()) {
System.out.println("文件未上传");
} else {
String _fileName = file.getOriginalFilename();
String suffix = _fileName.substring(_fileName.lastIndexOf("."));
// /**使用UUID生成文件名称**/
logImageName = UUID.randomUUID().toString() + suffix;


fileName = realPath + File.separator + logImageName;
File restore = new File(fileName);
try {
file.transferTo(restore);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
// 返回默认的图片地址
return "dream_ioc/" + logImageName;
}






内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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