SpringMVC中文件的下载

本文详细介绍了文件从服务器下载到客户端的整个过程,包括前后端交互的步骤与注意事项,如设置响应头、处理文件编码及类型等关键技术点。

文件下载的注意事项

1.前台
	需要把文件的唯一标识 传递到后台  name  id
2.后台的注意事项
	文件按的下载不涉及到视图的跳转 return null  void
	文件在响应时需要设置响应头,  作用:告知浏览器下载方式  编码方式
	 response.setHeader("content-Disposition","attachment;fileName="+ URLEncoder.encode(name,"utf-8"));
	 需要设置文件的响应类型

第一步:接收参数

第二步:根据路径找到指定文件

//根据相对路径获取绝对路径
String realPath = request.getSession().getServletContext().getRealPath("/upload");
//拼接获取文件的路径
String filepath = realPath + "/" + name;
//找到指定文件
 File file = new File(filepath);

第三步:将文件读取为输入流

FileInputStream fis = new FileInputStream(file);

第四步:获取输出流,相应输出流

ServletOutputStream outputStream = response.getOutputStream();

第五步:文件拷贝,将输入流内容读取出来,写到输出流中

int len = 0;
        byte[] bytes = new byte[1024];
        while (true) {
            len = fis.read(bytes);
            if (len == -1) break;
            outputStream.write(bytes, 0, len);
    }

第六步:(问题)文件下载到浏览器之后自动在线打开?需要以附件的形式进行下载,指定下载文件的名字

response.setHeader("content-Disposition", "attachment;fileName=" + URLEncoder.encode(name, "utf-8"));

第七步:文件下载时建议返回响应类型(动态获取文件类型)

//获取文件的后缀
String extension = FilenameUtils.getExtension(name);
//根据后缀名获取文件类型
String mimeType = request.getSession().getServletContext().getMimeType("." + extension);
response.setContentType(mimeType);
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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