Sakai中用wicket处理文件上传

本文分析了Tomcat环境下使用FileUpload进行文件上传时遇到的问题,深入探讨了问题的根本原因在于Sakai框架对上传文件的预先处理,并给出了两种解决方案。
不出意外,会失败。
表面上,fileUpload.getFileUpoad()返回null值的FileUpload
问题的更底层的爆发点在org.apache.coyote.http11.filters.IdentityInputFilter.java
的doRead中remaining值为空,表示tomcat的connetor中的数据没有了.
于是重点关注IdentityInputFilter.java中remaining变量的变化,对其设置内存修改断点,发现在上传的时候,确实是有值的,但随后又被改变,反看堆栈,发现是sakai做了处理。
在api,org.sakaiproject.util.RequestFilter.java中556行,有req = handleFileUpload(req, resp, tempFiles);即sakai已经读取了上传的文件,所以上层当然读不了。
比较暴力的解决方法,注释该行就可以了。


还有如下方法:
向sakai的filter传递参数,像下面一样写filter
<!-- Sakai request filter -->
<filter>
<filter-name>sakai.request</filter-name>
<filter-class>org.sakaiproject.util.RequestFilter</filter-class>

<!--
Don't use Sakai's built-in upload handling.
Samigo has its own upload filter below.
-->
<init-param>
<param-name>upload.enabled</param-name>
<param-value>false</param-value>
</init-param>
</filter>
【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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