文件上传

本文介绍了一个文件上传处理的实现过程,包括监听文件上传进度、设置文件大小限制、解析请求并处理上传文件等内容。同时,文章还展示了如何使用监听器监测上传状态及如何处理上传过程中的异常。
private void doFileUpload(HttpSession session, HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response) throws IOException
{
try
{
long totalSize = request.getContentLength();

// 创建UploadListener对象
UploadListener listener = new UploadListener(totalSize);

// 启动监听状态
listener.start();

// 将监听器对象的状态保存在Session中
session.setAttribute("FILE_UPLOAD_STATS",
listener.getFileUploadStats());

// 创建MonitoredDiskFileItemFactory对象
MonitoredDiskFileItemFactory factory = new MonitoredDiskFileItemFactory(
listener);
factory.setSizeThreshold(UPLOAD_THRESHOLD_SIZE);

// 通过该工厂对象创建ServletFileUpload对象
ServletFileUpload upload = new ServletFileUpload(factory);
upload.setHeaderEncoding("UTF-8");
upload.setSizeMax(UPLOAD_MAX_SIZE);
// 将转化请求保存到list对象中
List items = upload.parseRequest(request);

// 停止使用监听器
listener.done();

boolean hasError = false;

// 循环list中的对象
for (Iterator i = items.iterator(); i.hasNext();)
{
FileItem fileItem = (FileItem) i.next();
//如果该FileItem不是表单域
if (!fileItem.isFormField())
{
try
{
//调用processUploadedFile方法,将数据保存到文件中
processUploadedFile(fileItem, request);
}
catch (FileNotFoundException fe)
{
throw fe;
}
finally
{
//内存中删除该数据流
fileItem.delete();
}
}
else
{
//获取节点名称
String name = fileItem.getFieldName();
if ("AddNodeTextName1".equals(name))
{
nodeName = new String(fileItem.getString().getBytes("ISO8859-1"),"UTF-8");
}


}
}

//添加节点
try
{
//调用添加节点方法
}
catch (AppException e)
{
session.setAttribute("isSuccess", false);
e.printStackTrace();
}

if (!hasError) // 如果没有出现错误
{
//调用sendCompleteResponse方法
sendCompleteResponse(response, null);
}
else
{
sendCompleteResponse(response, this.getMessage("Upload.fail",
request));
}
}
}
【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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