5.Servlet生成多位随机的验证码

本文介绍如何使用Java创建内存中的图片,并将其以JPG格式输出到浏览器。通过实例演示了如何设置图片属性、绘制字符串及输出图片的过程。
public class Demo1 extends HttpServlet {
public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)throws ServletException, IOException {
response.setHeader("expires","-1");
response.setHeader("cache-control","no-cache");
response.setHeader("pragma","no-cache");
//以内存中构造一副图片
BufferedImage image = new BufferedImage(80,25,BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
//取得画笔
Graphics g = image.getGraphics();
//设置字体大小和颜色
g.setColor(Color.YELLOW);
g.setFont(new Font("黑体",Font.BOLD,22));
//在图片中,画一个字符串"1A2B"
g.drawString(getString(),20,20);
//将内存中的图片以JPG格式输出到浏览器
ImageIO.write(image,"JPG",response.getOutputStream());
}
//产生一个随机字符串
private String getString(){
String str = "";
String numberAndLetter="0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz";
int length = numberAndLetter.length();
for(int i=1;i<=4;i++){
while(true){
Random random = new Random();
int index = random.nextInt(length);
String value = numberAndLetter.substring(index,index+1);
if(value.matches("[0-9A-Za-z]")){
str += value;
break;
}
}
}
return str;
}
}
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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