poi导出

本文介绍了一种在不同浏览器环境下实现文件下载的通用方法,针对IE及非IE浏览器的特性,采用不同的编码方式处理文件名,确保下载过程的兼容性和用户体验。

String userAgent = request.getHeader("User-Agent").toUpperCase();
if (userAgent.contains("MSIE") || userAgent.contains("TRIDENT") || userAgent.contains("EDGE")) {
fileName = URLEncoder.encode(fileName, "utf-8");
fileName = fileName.replace("+", "%20"); // IE下载文件名空格变+号问题
} else {//非IE浏览器的处理
fileName = new String(fileName.getBytes("UTF-8"), "ISO-8859-1");
}
response.reset();;
response.addHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=" + fileName);
response.setContentType("application/vnd.ms-excel");// 定义输出类型
os = response.getOutputStream();
os.flush();
wb.write(os);

转载于:https://www.cnblogs.com/jcfxl/p/9969428.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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