图片上传

本文详细介绍如何在Express框架中搭建图片上传接口,包括前端界面创建、后端路由设置及使用Multer处理文件上传。
  1. 专门新建一个对应的接口实现图片上传,在app.js中增加路由中间件,和引用routers下的对应模块js
var albumRouter = require('./routes/album.js');
...
app.use('/album', albumRouter);
  1. 在routers中新建 album.js
    注意点
    文件、图片、音频、视频的上传都是post
const express = require('express');

const router = express.Router();

router.post('/', upload.any(), (req, res, next) => {//upload.any()是之后写入的
    // console.log(req.body);
    res.render('album', {
        data: JSON.stringify({
            status: 200,
            info: '上传成功'
        })
    })
})

module.exports = router;
  1. 新建前端界面
<form 
        enctype="multipart/form-data"
        id="uploadForm"
      >
        <input type="file" name="album" id="album">  <br/>
    
        <button type="button" class="btn btn-primary"> 提交 </button>
      </form>
$('button').on('click',function () {
    $.ajax({
      url: 'http://localhost:3000/album',
      type: 'POST',
      data: new FormData($('#uploadForm')[0]),
      processData: false,//必须
		  contentType: false,//必须
      success: function(data) {
        console.log(data)
      }
    })
  })

注意点:

  • processData设置为false。因为data值是FormData对象,不需要对数据做处理。
  • <form>标签添加enctype="multipart/form-data"属性。
  • cache设置为false,上传文件不需要缓存。
  • contentType设置为false。因为是由<form>表单构造的FormData对象,且已经声明了属性enctype="multipart/form-data",所以这里设置为false
  1. 此时后端接收到的req.body是一个空对象,前端传来的是二进制,此时需要一个转换,安装第三方模块

$ cnpm i multer -S

  1. 使用它,并且把图片存在public中的upload(新建)目录下
const express = require( 'express' )
const multer = require( 'multer' )
const router = express.Router()
const path = require( 'path' )

// 进行文件的磁盘存储

var storage = multer.diskStorage({
  destination: function (req, file, cb) { //这个表示存储路径,往哪里存储
    cb(null, path.join( __dirname, '../public/upload') )
  },
  filename: function (req, file, cb) {// 给前端发来的文件起名
    console.log('file',file)
    const type = file.originalname.slice( file.originalname.indexOf('.') )
    const filename = file.fieldname + '-' + Date.now() + type 
    cb(null, filename)
  }
})

var upload = multer({ storage: storage })
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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