struts 文件上传

本文介绍在Struts框架中实现文件上传的方法,包括JSP页面form表单设置与Action处理文件上传逻辑。通过设置表单method为post及enctype为multipart/form-data,并在Action中定义相应File类型变量,实现文件的接收与保存。

1、jsp中form表单的要求

<FORM id=form1 name=form1 action="${pageContext.request.contextPath }/CustomerAction_add"
  method="post" enctype="multipart/form-data" >
  <input type="file" name="photo" />
</FORM>

method:post enctype:multipart/form-data

2、Action中的要求

//上传的文件会自动封装到File对象
//在后台提供一个与前台input type=file组件 name相同的属性
private File photo;
//在提交键名后加上固定后缀FileName,文件名称会自动封装到属性中
private String photoFileName;
//在提交键名后加上固定后缀ContentType,文件MIME类型会自动封装到属性中 
private String photoContentType;
public String add() throws Exception {
    if(photo!=null){
        System.out.println("文件名称:"+photoFileName);
        System.out.println("文件类型:"+photoContentType);
        //将上传文件保存到指定位置
        photo.renameTo(new File("E:/upload/haha.jpg"));
    }
    
    //---------------------------------------------------------------------
    //1 调用Service,保存Customer对象
    cs.save(customer);
    //2 重定向到客户列表Action
    return "toList";
}

以上两步就可以实现struts下文件上传功能

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ms-grf/p/7520428.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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