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);
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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