servlet上传文件

common-fileupload组件
下载地址:http://jakarta.apache.org/commons/fileupload/
下载后解压zip包,将commons- fileupload-1.0.jar复制到tomcat的webapps\你的webapp\WEB-INF\lib\下

Create a servlet
import java.io.*;
import java.util.*;
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
import org.apache.commons.fileupload.*;

public class Upload extends HttpServlet {

    private String uploadPath = "C:\\upload\\"; // 用于存放上传文件的目录
    private String tempPath = "C:\\upload\\tmp\\"; // 用于存放临时文件的目录

public void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
    throws IOException, ServletException
{
    try {
        DiskFileUpload fu = new DiskFileUpload();
        // 设置最大文件尺寸,这里是4MB
        fu.setSizeMax(4194304);
        // 设置缓冲区大小,这里是4kb
        fu.setSizeThreshold(4096);
        // 设置临时目录:
        fu.setRepositoryPath(tempPath);

        // 得到所有的文件:
        List fileItems = fu.parseRequest(request);
        Iterator i = fileItems.iterator();
        // 依次处理每一个文件:
        while(i.hasNext()) {
            FileItem fi = (FileItem)i.next();
            // 获得文件名,这个文件名包括路径:
            String fileName = fi.getName();
            if(fileName!=null) {
                // 在这里可以记录用户和文件信息
                // ...
                // 写入文件a.txt,你也可以从fileName中提取文件名:
                fi.write(new File(uploadPath + "a.txt"));
            }
        }
        // 跳转到上传成功提示页面
    }
    catch(Exception e) {
        // 可以跳转出错页面
    }
}
}

//当servlet收到浏览器发出的Post请求后,在doPost() 方法中实现文件上传。以下是示例代码:


如果要在配置文件中读取指定的上传文件夹,可以在init()方法中执行:

public void init() throws ServletException {
    uploadPath = ....
    tempPath = ....
    // 文件夹不存在就自动创建:
    if(!new File(uploadPath).isDirectory())
        new File(uploadPath).mkdirs();
    if(!new File(tempPath).isDirectory())
        new File(tempPath).mkdirs();
}

配置servlet,用记事本打开tomcat\webapps\你的 webapp\WEB-INF\web.xml,没有的话新建一个。典型配置如下:

<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<!DOCTYPE web-app
    PUBLIC "-//Sun Microsystems, Inc.//DTD Web Application 2.3//EN"
    "http://java.sun.com/dtd/web-app_2_3.dtd">
<web-app>
    <servlet>
        <servlet-name>Upload</servlet-name>
        <servlet-class>Upload</servlet-class>
    </servlet>
    <servlet-mapping>
        <servlet-name>Upload</servlet-name>
        <url-pattern>/fileupload</url-pattern>
    </servlet-mapping>
</web-app>

配置好servlet后,启动tomcat,写一个简单的html测试:

<form action="fileupload" method="post" enctype="multipart/form-data" name="form1">
  <input type="file" name="file">
  <input type="submit" name="Submit" value="upload">
</form>

注意action="fileupload"其中fileupload是配置servlet时指定的url-pattern。
 

 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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