FLEX搭配JSP下载文件的例子

本文介绍了一个使用Flex和JSP实现文件导出的例子。通过Flex客户端发起请求,并设置必要的参数,JSP服务器端接收到请求后,进一步处理并返回指定文件。此方案巧妙地实现了跨平台文件导出的功能。

FLEX代码:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute">
 <mx:Script>
  <![CDATA[
   public static function export():void{

   System.useCodePage = true;
   var url:String = "http://localhost:8080/flexSpring/exportExcel.jsp";
   var variables:URLVariables = new URLVariables();
   variables.fileType= "swf";
   variables.fileName="aaa"
   variables.filePath="/uploadFile/Dashboard.swf";
   var u:URLRequest = new URLRequest(url);
   u.data = variables;
   u.method = URLRequestMethod.POST;
   navigateToURL(u,"_self");
  }
  ]]>
 </mx:Script>
 <mx:Button  label="test" click="export()"/>
</mx:Application>

JSP代码:

<%@ page language="java" import="java.util.*,java.io.*,java.net.URLDecoder" pageEncoding="GBK"%>
<%@page contentType="application/msexcel;charset=GBK"%>
<%
 request.setCharacterEncoding("utf-8");
 InputStream is = request.getInputStream(); 
 BufferedReader tBufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
 StringBuffer sb = new StringBuffer();
 String temp = new String("");
 while ((temp = tBufferedReader.readLine()) != null){
  sb.append(temp);
 }
 temp = sb.toString();
 String[] params = temp.split("&");
 HashMap<String,Object> paramMap = new HashMap<String,Object>();
 for(int i=0;i<params.length;i++){
  paramMap.put(params[i].split("=")[0],params[i].split("=")[1]);
 }
 String fileType = paramMap.get("fileType").toString();
 response.setHeader("Content-disposition","attachment;filename="+ new String(URLDecoder.decode(paramMap.get("fileName").toString()).getBytes(),"ISO8859_1") + "." + fileType.toLowerCase());
  try
     {
  RequestDispatcher dispatcher = request.getRequestDispatcher(URLDecoder.decode(paramMap.get("filePath").toString()));
  dispatcher.forward(request,response);
  response.flushBuffer();
  out.clear();
  out = pageContext.pushBody();
     }
     catch(Exception e)
     {
         e.printStackTrace();
     }
%>

这个例子和上个flex例子区别不大,唯一的就是变相的实现了flex下载和打开文件。

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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