利用ADODB.Stream使用浏览器下载服务器文件

博客展示了通过ASP实现文件下载的代码,通过download.asp?file=相对路径的文件可下载文件。代码包含获取文件路径、创建流、检查文件是否存在、设置响应头并输出文件等步骤。同时提醒从安全角度考虑,最好不要把文件路径放在URL中。
download.asp?file=相对路径的文件
就可以把这个文件下载下来

<%
2
3 call downloadFile(replace(replace(Request("file"),"\",""),"/",""))
4
5 Function downloadFile(strFile)
6 ' make sure you are on the latest MDAC version for this to work
7 ' -------------------------------------------------------------
8
9
10 ' get full path of specified file
11 strFilename = server.MapPath(strFile)
12
13
14 ' clear the buffer
15 Response.Buffer = True
16 Response.Clear
17
18 ' create stream
19 Set s = Server.CreateObject("ADODB.Stream")
20 s.Open
21
22 ' Set as binary
23 s.Type = 1
24
25 ' load in the file
26 on error resume next
27
28
29 ' check the file exists
30 Set fso = Server.CreateObject("Scripting.FileSystemObject")
31 if not fso.FileExists(strFilename) then
32 Response.Write("<h1>Error:</h1>" & strFilename & " does not exist<p>")
33 Response.End
34 end if
35
36
37 ' get length of file
38 Set f = fso.GetFile(strFilename)
39 intFilelength = f.size
40
41
42 s.LoadFromFile(strFilename)
43 if err then
44 Response.Write("<h1>Error: </h1>" & err.Description & "<p>")
45 Response.End
46 end if
47
48 ' send the headers to the users browser
49 Response.AddHeader "Content-Disposition", "attachment; filename=" & f.name
50 Response.AddHeader "Content-Length", intFilelength
51 Response.CharSet = "UTF-8"
52 Response.ContentType = "application/octet-stream"
53
54 ' output the file to the browser
55 Response.BinaryWrite s.Read
56 Response.Flush
57
58
59 ' tidy up
60 s.Close
61 Set s = Nothing
62
63
64 End Function
65
66 %> 
当然,从安全方面着想,最好是不要把文件路径放在url中
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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