图片上传

方法体

@RequestMapping(value = "/upload", method = RequestMethod.POST)
 public void processImageUpload(@RequestParam("img") MultipartFile file, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception {
  System.out.println("进入方法");
  if (!file.isEmpty()) {
   try {
    String print = null;
    if (Multimedia.isImageFile(file.getOriginalFilename())) {
     String[] nameAndPath = UploadImgUtils.getFileDir(tempDir);
     String w = request.getParameter("w");
     String h = request.getParameter("h");
     String fileName = StringUtil.random(15);
     File src = new File(nameAndPath[1] + file.getOriginalFilename());
     file.transferTo(src);
     String ext = FilenameUtils.getExtension(file.getOriginalFilename());
     File dest = new File(nameAndPath[1] + fileName + "." + ext);
     service.scale(src, dest, 0, 0);
     System.out.println(nameAndPath[0] + "/" + fileName + "." + ext);
     print = UploadImgUtils.output_json(new String[] { "name" }, new Object[] { nameAndPath[0] + "/" + fileName + "." + ext });
    } else {
     print = UploadImgUtils.output_json(new String[] { "msg" }, new Object[] { "<span style='color:red'>no image file</span>" });
    }
    response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");
    response.getOutputStream().print(print);
   } catch (IOException e) {
    logger.error("上传图片到mongodb出错", e);
   }
  }
 }

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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