上传图片的实现

本文详细介绍了一个使用Objective-C在iOS应用中实现图片上传的过程。通过创建UIImage对象并将其转换为NSData,然后设置请求头和参数,最终通过NSURLConnection发送POST请求到指定服务器。文章还展示了如何解析返回的数据并显示在界面上。

- (IBAction)uploadButton:(id)sender {

UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"1.jpg"];

NSData *imageData = UIImageJPEGRepresentation(image,

0.5);

NSString *urlString =@"http://192.168.1.113:8090/

NSMutableURLRequest *request = [[NSMutableURLRequest

alloc] init] ;

[request setURL:[NSURL URLWithString:urlString]];

[request setHTTPMethod:@"POST"];

NSString *boundary = [NSString

stringWithString:@"---------------------------14737809831

466499882746641449"];

NSString *contentType = [NSString

stringWithFormat:@"multipart/form-data;boundary=

%@",boundary];

[request addValue:contentType forHTTPHeaderField:@"Content-Type"];

NSMutableData *body = [NSMutableData data];

[body appendData:[[NSString stringWithFormat:@"\r\n--

%@\r\n",boundary]

dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding]];

[body appendData:[[NSString

stringWithString:@"Content-Disposition:form-data; name=

\"userfile\"; filename=\"2.png\"\r\n"]

dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding]];

[body appendData:[[NSString

stringWithString:@"Content-Type: application/octet-stream

\r\n\r\n"] dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding]];

[body appendData:[NSData dataWithData:imageData]];

[body appendData:[[NSString stringWithFormat:@"\r\n--

%@--\r\n",boundary]

dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding]];

[request setHTTPBody:body];

NSData *returnData = [NSURLConnection

sendSynchronousRequest:request returningResponse:nilerror:nil];

NSString *returnString = [[NSString alloc]

initWithData:returnData encoding:NSUTF8StringEncoding];

NSLog(@"3-%@",returnString);

UIImage *myImage = [UIImage imageWithData:returnData];

[imageView setImage:myImage];

[self.view addSubview:imageView];

转载于:https://www.cnblogs.com/CJH5209/p/6072147.html

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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