struts 1 中的文件上传 Action中的部分代码

本文介绍了一个文件上传的方法,通过Java实现,包括设置上传目录、获取文件扩展名、使用UUID生成文件名、保存文件到指定目录及将文件路径存入数据库的过程。

 /**
    * 上传文件
    */
    public ActionForward upload(ActionMapping mapping, ActionForm form,
            HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception {


        UploadFileForm formBean = (UploadFileForm) form;               
        //JavaBean
        UploadFile file = new UploadFile();
        if (formBean.getUploadfile() != null && formBean.getUploadfile().getFileSize() > 0) {
            //根据当前日期设置上传目录
            SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd/");
            String pathdir = "images/uploadfile/"  + dateFormat.format(new Date());
            //得到服务器上的实际目录
            String realpathdir = request.getSession().getServletContext().getRealPath(pathdir);
            File savedir = new File(realpathdir);
            //如果目录不存在,则新建
            if (!savedir.exists()) {
                savedir.mkdirs();
            }
            //获取上传文件的扩展名
            String ext = formBean.getUploadfile().getFileName().substring(
                    formBean.getUploadfile().getFileName().lastIndexOf("."));
            //用UUID产生文件名
            String filename = UUID.randomUUID() + ext;
            //生成一个文件输出流,将文件写到指定的目录中
            FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(new File(savedir, filename));
            fileOutputStream.write(formBean.getUploadfile().getFileData());
            fileOutputStream.close();
            //将文件路径保存到数据库
            String filepath = pathdir + filename;
            file.setFilepath(filepath);
            uploadFileService.save(file);
            request.setAttribute("message", "文件上传成功!");
            request.setAttribute("urladdress", SiteUrl.readUrl("control.brand.list"));
        }

   }

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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