使用oreilly上传组件上传文件



public class fileOreilly extends HttpServlet {

private static final long serialVersionUID = 1L;

public void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws ServletException, IOException {

String saveDirectory = "D:\\Upload\\";//文件上传的地址
String encoding = "UTF-8";
int maxPostSize = 5*1024*1024;//文件大小
String fileName = null;
String contentType = null;
String description = null;
MultipartRequest multi = new MultipartRequest(request,saveDirectory,maxPostSize,encoding);
int count = 0;
Enumeration fileName2 = multi.getFileNames();
Enumeration filesdc = multi.getParameterNames();
while(fileName2.hasMoreElements()){
String name = (String)fileName2.nextElement();
String dc = (String)filesdc.nextElement();
fileName = multi.getFilesystemName(name);
contentType = multi.getContentType(name);
description = multi.getParameter(dc);
if(fileName !=null){
count++;
}
response.getWriter().println("您上传的第"+count+"个文件");
response.getWriter().println("文件名称为:"+fileName);
response.getWriter().println("文件类型为:"+contentType);
response.getWriter().println("文件的描述"+description);
}
response.getWriter().println("你总共上传"+count+"个文件");

}

}


其实oreilly是一个过时的开源组件,我之所以会学它主要是因为JavaMail中的使用
oreilly上传组件总共有八个构造函数,上面列举的是最常用的一种,如果想要演示示例以及所有的构造方法详解,请E-mail 给我 javaeeboy@qq.com! 谢谢
【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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