jsp中文档文件下载

<%@page import="java.net.URLEncoder"%>
<%@page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8" contentType="application/msword;charset=UTF-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme() + "://"
+ request.getServerName() + ":" + request.getServerPort()
+ path + "/";
%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
<head>
<base href="<%=basePath%>">
<title>文档下载</title>
</head>

<body>
<%
String para = request.getParameter("a");
response.setContentType("application/x-download");
//文件路径
String filePath = "/" + para;
String displayName = para;
displayName = URLEncoder.encode(displayName, "UTF-8");
//设置下载文件保存名称
response.addHeader("Content-Disposition", "attachment;filename="
+ displayName);
try {
RequestDispatcher dis = application
.getRequestDispatcher(filePath);
if (dis != null) {
dis.forward(request, response);
}
response.flushBuffer();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
//getOutputStream() has already been called for this response异常出现解决方法
out.clear();
out = pageContext.pushBody();
}
%>
<br>
</body>
</html>
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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