下载文件如word,pdf文件等

本文提供了一个使用Java实现的从服务器下载指定PDF文件的方法。该方法通过读取服务器上特定路径下的PDF文件,并将其发送到客户端以供下载。具体步骤包括获取文件的实际路径、设置HTTP响应头以便浏览器识别为文件下载、读取文件内容并输出到客户端。

/**
* 下载pdf
*
* @param mapping
* @param form
* @param request
* @param response
* @return
* @throws Exception
*/
public ActionForward downnewYearPdf(ActionMapping mapping, ActionForm form,
HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws Exception {
byte[] buffer;
InputStream ins;
String dirPaths, filepath;
try {
// 工程类路径,用来获取保存文件的的路径
String url = request.getSession().getServletContext().getRealPath(request.getRequestURI());
int a = url.lastIndexOf(File.separator);
url = url.substring(0, a);
String name = "newyear.pdf";//文件名字
filepath = "/newyear/newYear.pdf";//文件根目录下的路径
dirPaths = url + filepath;//总路径
try {
// 读取文件
if (!"".equals(dirPaths)) {
ins = new FileInputStream(dirPaths);
int bytesRead = 0;
buffer = new byte[4096];
response.setContentType("application/x-msdownload");
response.setHeader("Content-Disposition", "attachment;"
+ " filename="
+ new String(name.getBytes(), "ISO-8859-1"));
while ((bytesRead = ins.read(buffer, 0, 4096)) != -1) {
try {
response.getOutputStream().write(buffer);
response.getOutputStream().flush();
} catch (Exception ex) {
throw new Exception("读数据流出现错误");
}
}
buffer = null;
response.getOutputStream();
ins.close();
}
} catch (Exception ex) {
request.setAttribute(Constants.C_ERROR_MSG, "“" + name
+ "文件不存在硬盘中“");
return mapping.findForward("error");
}

} catch (Exception ex) {
request.setAttribute(Constants.C_ERROR_MSG, "文件下载出现错误");
return mapping.findForward("error");
}
return null;
}

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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