文件的上传和下载 细节

本文介绍了一种使用Java Web技术实现文件(特别是图片)下载的方法。通过获取服务器上的图片资源路径,并利用`FileInputStream`进行读取,再通过HTTP响应头设置告知浏览器以下载方式打开资源,最终实现了图片的下载功能。
 

//1.获取下载资源
  String path = this.getServletContext().getRealPath("/download/艺术.jpg");
  //path=c:\aad\download\艺术.jpg
  String filename = path.substring(path.lastIndexOf("
\\")+1);
  System.out.println(filename);
            //文件系统资源用左斜杠 如 \

          //互联网的资源用右斜杠 如 /
  //2.通知浏览器以下载方式打开等会儿发送的资源数据
  response.setHeader("content-disposition", "attachment;filename=" + URLEncoder.encode(filename, "UTF-8"));  //中文文件名要想正确显示,要经过url编码
  
  //3.读取资源数据  FileInputStream 是字节流
  FileInputStream in = new FileInputStream(path);
  byte buffer[] = new byte[1024];
  int len = 0;
  while((len=in.read(buffer))>0){
   //4.发送资源数据给浏览器
   response.getOutputStream().write(buffer,0,len);
  }

  //5.关闭流
  in.close();

源码地址: 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。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 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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