传智播客Java web学习-文件上传组件的应用

传智播客---文件上传于文件下载 文件上传和下载技术 一。文件上传: 是指允许客户将本地文件,上传到服务器端 常见的应用:上传照片、上传新闻图片、上传附件 文件上传编程基本步骤:  1、在用户页面中添加上传输入项 (客户端页面操作)也就是编写一个jsp页面里面编写一个表单提交          注意事项:  1) 必须为文件上传input 提供name属性,否则文件上传内容不会被表单提交  2) 表单 阅读详情

      今天学习Apache文件上传组件fileupload,张老师讲到,fileupload的新版本已经有了,学习他主要是学习他实现的原理,没必要追求最新的。他们的核心思想都是一样的,掌握了1.0版本的,通过查看1.2版本的帮助文档,基本上也就会使用1.2版本的了。我们要学习的是编程思想和编程技巧,完全不必关心版本的问题。
    Apache文件上传组件,用于接受浏览器上传的文件。该组件有多个类组成,开发人员要掌握其中的三个类:DiskFileUpload,FileItem和FileUploadException,都在org.apache.commons.fileupload包中。
   DiskFileUpload类是apache文件上传组件的核心类,我们要通过这个类与apache文件上传组件进行交互。下面是它的几个方法
  1 setSizeMax方法,用于设置请求消息实体内容的最大允许大小,防止客户端上传过大的文件,单位为字节。如果请求消息中实体内容大小超过了该方法的设置值,将会抛出fileuploadException异常。
 2 setSizeThreshold方法,Apache文件上传组件在解析和处理上传数据的每个字段的内容时,需要临时保存解析出的数据。java虚拟机默认可以使用的内存空间是有限的,超出限制就会发生“java.lang.OutOfMemoryError”错误。如果上传文件过大,内存中无法保存该文件,Apache文件上传组件将用临时文件来保存这些数据。该方法用于设置是否使用临时文件保存解析出的数据的那个临界值。传入参数的单位是字节。public void setSizeThreshold(int sizeThreshold)
 3  setRepositoryPath方法,用于设置临时文件的存放目录,这里要求使用绝对路径。 public void  setRepositoryPath(String  repositoryPath)
  public void setSizeMax(long sizeMax)
  4 parseRequest方法 ,是对http请求消息的进行解析的入口方法,如果请求消息中实体内容的类型不是“multipart/form-data”,该方法将抛出FileUploadException异常。该方法解析出form表单中每个字段的数据,并将他们分别包装成独立的FileItem对象,然后将这些FileItem对象加入到一个List类型的集合对象中返回。
   public List parseRequest(HttpServletRequest req )
  还有一个重载的方法
   public List parseRequest(HttpServletRequest req,int sizeThreshold,long sizeMax,String path),该方法集中处理上述所有方法的功能。
5 isMultipartContent方法,该方法用于判断请求消息中的内容是否是“multipart/form-date”类型,是即返回true,否则返回false,它是一个静态方法。
public static final boolean isMultipartContent(HttpServletRequest req)
6 setHeaderEncoding 方法,对于浏览器上传给web服务器的各个表单字段的描述头内容,Apache文件上传组件需要将他们转换成字符串形式返回。该方法用于设置转换时所使用的字符集编码。参数encoding用于指定字符集编码
public  void setHeaderEncoding(String encoding)

FileItem 类,用于封装单个表单字段元素的数据,一个表单字段元素对应一个FileItem对象,通过调用FileItem对象的方法可以获得表单字段元素的数据。他实际上是一个接口,并继承了Seralizable接口,以支持序列化操作。我们使用的是该接口的一个实现类,使用FileItem接口类型对他进行引用和访问。下面是FileItem的几个方法。
  1.isFormField方法 用于判断FileItem封装的数据是属于一个普通表单字段,还是一个文件表单字段。普通表单字段返回true,否则返回false。
   public boolean isFormField()
2.getName方法,用于获得文件上传字段的文件名。如果FileItem对应的是普通表单字段,getItem方法将返回null。
  public String getName()
3 getFieldName方法 ,用于返回表单字段元素的name属性值
public String getFieldName()
4write方法,用于将FileItem中保存的主题内容保存到某个指定的文件中。
  public void write(File file)
5 getString方法,用于将FileItem中保存的内容作为一个字符串返回。
  public String getString()
  public String getString(String encoding)//使用指定的字符集编码
6  getContentType方法  用于获得上传文件的类型,如果FileItem对应的是普通表单字段,则返回null。
 public String getContentType()
7 isInMemory 方法 ,用于判断FileItem封装的主体内容存放的位置,如果存储在内存中则返回true,存储在临时文件中则返回false。
public boolean isInMemory()
8 delete方法 用来情况FileItem中存放的主体内容,如过保存在临时文件中,将删除临时文件。
public void delete()。

传智播客-web service(7)-序列化与反序列化、文件上传与下载 序列化与反序列化WS中的序列化与反序列化是指java对象与xml之间的相互转换,意即如果传输的数据是java对象,例如基本数据类型的包装类,自定义的义务类、集合等,客户端服务端需要显示注册序列化器和反序列化器。而利用axis开发的WS应用,是以“映射”的方式来体现这一点的,所以像axis这样的引擎也被称为OXM--Object XML Mapping。 服务端,如果程序运行时报错“faul 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

传智播客---文件上传下载系统

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IT路漫漫 1096
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TuiRoger
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