fastDFS代码测试上传

本文详细介绍了使用FastDFS进行文件上传的步骤,包括配置文件创建、测试类编写、TrackerClient和StorageClient的使用,以及如何通过上传图片获取服务器存储路径。

创建tracker的配置文件fdfs_client.conf

#tracker服务器IP地址和端口号
tracker_server=192.168.2.123:22122

创建测试类

public class TestStorageClient {
    public static void main(String[] args) throws IOException, MyException {
        // 1、加载配置文件
        ClientGlobal.init("fdfs_client.conf");

        // 2、创建一个 TrackerClient对象
        TrackerClient trackerClient = new TrackerClient();

        // 3、使用 TrackerClient对象获得一个 TrackerServer对象
        TrackerServer trackerServer = trackerClient.getConnection();

        // 4、创建一个 StorageServer的引用,值为 null
        StorageServer storageServer = null;

        // 5、创建一个 StorageClient对象,需要两个参数 TrackerServer对象、StorageServer引用
        StorageClient storageClient = new StorageClient(trackerServer, storageServer);

        // 6、使用 StorageClient对象上传图片
        // 第二个参数:扩展名不带.
        String[] strings = storageClient.upload_file("e:/temp/wlk.jpg", "jpg", null);

        // 7、返回数组:包含组名和图片的路径
        for (String string : strings) {
            System.out.println(string);
        }
    }
}

运行测试类 如果上传成功会在控制台打印出存储在服务器的路径
我们复制控制台的路径去浏览器访问
在这里插入图片描述

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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