strut2 加 common-fileuplad组件做文件上传

本文介绍使用Struts2框架配合Commons FileUpload组件实现文件上传的方法。文章详细展示了前端界面设计与后端处理逻辑,并强调了文件上传控件名称与Action属性之间的对应关系。

今天用strut2 加 common-fileuplad组件做文件上传,遇到了点问题,后来百度解决,总结如下:


前台界面写在jsp中:

<form class="fileupload-buttonbar" action="UploadAction!upload.action" enctype="multipart/form-data" method="post">
        <input class="fileinput-button" type="file" name="uploadfile" id="file" />
        <br>
        <input class="btn btn-primary btn-lg btn-block" type="submit" value="上传"/>
    </form>


后台处理在继承自ActionSurpport的Action中(以下为主要属性和方法):

    private File uploadfile;
    private String uploadfileFileName ;
    private String uploadfileContextType;

    public String upload() {
        HttpServletRequest request = ServletActionContext.getRequest();
        HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
        //文件类型
        String fileType = uploadfileFileName.substring(uploadfileFileName.lastIndexOf(".") + 1);
        //文件保存目录路径
        String savePath = ServletActionContext.getServletContext().getRealPath("/") + "FileDir/";
        //检查文件保存目录路径
        UploadFileKit ufk = new UploadFileKit(new File(savePath));
        if(!ufk.checkUploadDir()) {
            return ERROR;
        }

        try {
            FileUtils.copyFile(uploadfile, new File(savePath, UploadFileKit.getFileName(fileType)));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return SUCCESS;
    }                         seter and geter …………


注意彩色部分:  文件上传控件的name属性值要和action的属性对应起来,例如: <input type="file" name="a">  则 action中的属性要是这样  

private  File a;

private String aFileName;

private String aContextType;


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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