struts文件的上传与下载

本文介绍了使用Struts实现文件上传的基本步骤,包括配置表单、定义实体类属性及拦截器,并展示了如何通过Action处理文件的上传与下载,适用于希望了解Struts文件操作功能的开发者。
一、struts文件的上传
1.在表单中添加属性<s:form enctype="multipart/form-data" />
2.在实体类中定义用于文件上传的属性并生成get、set方法:
private String path; //存到数据库的文件路径名
private String fileName;//存到数据库的文件名
private File upload;   //临时文件
private String uploadContextType; //文件类型
private String uploadFileName; //文件名


3、在struts.xml文件中定义拦截器:


<interceptor-ref name="defaultStack">
<param name="fileUpload.maximumSize">20971520</param>  <!-- 上传文件的最大值-->
<param name="fileUpload.allowedTypes">application/msword</param>   <!-- 上传文件的类型-->
<param name="fileUpload.allowedExtensions">.doc</param>   <!-- 上传文件的后缀名-->
</interceptor-ref>
4、在action中:
String path = ServletActionContext.getServletContext().getRealPath("/upload"); //得到路径名
File file = new File(path, user.getUploadFileName());
FileUtils.copyFile(user.getUpload(), file); //把临时文件复制到file中
user.getUpload().delete();    //删除临时文件
user.setPath(path);                         //设置路径
user.setFilename(user.getUploadFileName());  //设置文件名
userDao.saveUser(user);                      //保存到数据库中


二、struts文件的下载
1.在实体类中添加属性并生成get、set方法:
private InputStream inputStreamxxx;
2.在action中,获得对象后
FileInputStream fis = new FileInputStream(new File(ewUser.getPath,newUser.getFilename()));
newUser.setInputStreamxxx(fis);
return "download";
3、在struts.xml文件中:

<result name="download" type="stream">
<param name="contentType">application/x-msdownload</param>
<param name="inputName">inputStreamxxx</param>
<param name="contentDisposition">attachment;filename=${filename}</param>
<param name="bufferSize">1024</param>
</result>
数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新发展。 专业培训教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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