servlet文件下载 会缓存文件 itext 加水印

本文介绍了一种在用户下载PDF文件时为其添加水印的方法。考虑到Servelt缓存机制可能导致用户无法获取最新处理过的文件,文章详细解释了如何利用itext工具在PDF上添加水印并确保每次下载都是最新处理过的版本。

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需求如下:提供一个附件下载供功能,若下载的文件是pdf文件,则对pdf增加水印再下载该文件。
知识要点:
1、servelt会缓存下载文件流,即当用户点击下载后,再次点击下载,该次的流来自浏览器的缓存空间,并不是最新的处理流。
2、采用itext对pdf进行增加水印操作,整个过程并不能让流一点一点的输出到客户端,itext 是对整个文件一起处理,处理完后才传送到客户端,即流会开始传送只发生在PdfStamper对象关闭之后。
内容概要:本文针对国内密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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