servlet 上传图片 到oracle 数据库 谁帮忙贴个代码啊?google的太杂了,不晓得咋个用,谢谢各位!

microns 2008-09-21 08:35:47
如题!我现在oracle的数据库类型是blob类型的,麻烦帮忙贴一个servlet或javabean的代码,谢谢!
在网上看了一下,还有些是把图片放在服务器的文件夹下面的,放在文件夹下面应该读取应该要快些吧,两者的优劣呢?(谁有放在文件夹下面的代码也可以贴一下,谢谢)
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quxiuer 2008-09-23
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microns 2008-09-23
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现在我使用common-fileupload组件能够实现文件上传了,在网上找的好多都是传到的文件夹里面,可以传到服务器文件夹里面吗?然后数据库存取图片的路径,这样的代码谁有啊?谢谢贴一个
dongqdonglin 2008-09-23
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http://download.csdn.net/source/644581
你看看这个好用吗 看看能不能帮助你
microns 2008-09-22
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自己顶一下
microns 2008-09-22
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[Quote=引用 2 楼 liaoyi_ipanel 的回复:]
你数据库存放图片的表怎么设计的?
[/Quote]


里面有r_id<pk>,h_id<外键>,r_photo<blob类型>,r_price,r_describe,r_area
使用的是oracle数据库
microns 2008-09-22
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谢谢三楼的回答
我看了你的代码,好像使用的common-fileupload,那几个jar文件应该放在那里啊,我用的是jdeveloper开发的,没有tomact,该怎么放那几个jar文件呢?
lip009 2008-09-22
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批量将上传文件保存至数据库同时保存至磁盘

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.sql.Blob;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;

import org.apache.log4j.Logger;
import org.apache.struts.upload.FormFile;

import com.freedom.common.PageCtrlDTO;
import com.freedom.db.DBUtils;
import com.netcast.business.system.web.form.SystemHelpActionForm;
import com.netcast.util.DBManager;
import com.netcast.util.StringUtils;
import com.netcast.util.exception.common.DBManagerException;
import com.netcast.util.exception.common.FileDAOException;
import com.netcast.util.exception.program.ProgramDAOException;
import com.netcast.vo.AccessoryVO;

/**
* 上传下载文件 数据库操作<br>
* Author:sun<br>
* CreateDate:2008-01-30<br>
* Modifier:sun<br>
* ModifyDate:2008-01-30<br>
* Version:1.0<br>
* Copyright(c)2008 深蓝工作室<br>
* All right reserved.<br>
*/
public class FileDAO
{
private static final Logger logger = Logger.getLogger(LoginDAO.class);
/**
* 批量上传附件<br>
* Author:BluesLee<br>
* CreateDate:2008-03-08<br>
* Modifier:BluesLee<br>
* ModifyDate:2008-03-08<br>
* Version:1.0<br>
*
* @param accessoryVOList
* @param filePath
* @throws FileDAOException
*/
public void uploadFileList(List<AccessoryVO> accessoryVOList, String filePath) throws FileDAOException
{
Connection conn = null;

try
{
conn = DBUtils.getConn();//获取数据库连接
conn.setAutoCommit(false);

// 写数据库
this.uploadFile(accessoryVOList, conn);
// 写磁盘
String result = writeFiletoDisk(accessoryVOList, filePath);
// 返回上传失败信息
if (result != null)
{
logger.error("上传失败! " + result);
throw new FileDAOException(result);
}

conn.commit();
}
catch (Exception e)
{
try
{
conn.rollback();
}
catch (SQLException eRllBack)
{
logger.error("上传附件失败!" + eRllBack);
throw new FileDAOException(eRllBack.getMessage(), eRllBack);
}

logger.error("上传附件失败!" + e);
throw new FileDAOException(e.getMessage(), e);
}
finally
{
try
{
conn.setAutoCommit(true);
//关闭数据库资源
DBManager.getInstance().closeAll(conn, null, null, null, null);
}
catch (DBManagerException e)
{
logger.error("关闭数据库资源错误:" + e);
throw new FileDAOException(e.getMessage(), e);
}
catch (SQLException e)
{
logger.error("设置事务为自动处理失败," + e);
throw new FileDAOException("设置事务为自动处理失败," + e.getMessage(), e);
}
}
}

/**
* 上传附件写入数据库<br>
* Author:BluesLee<br>
* CreateDate:2008-03-08<br>
* Modifier:BluesLee<br>
* ModifyDate:2008-01-08<br>
* Version:1.0<br>
*
* @param accessoryVOList 上传文件信息集合
* @param conn 数据库连接
* @return
* @throws FileDAOException
*/
public void uploadFile(List<AccessoryVO> accessoryVOList, Connection conn) throws FileDAOException
{
PreparedStatement insertPs = null;
PreparedStatement queryPs = null;
ResultSet queryRs = null;
try
{
// 执行新增
String insertSQL = " insert into m_accessory (acc_no, acc_type, mis_no, file_title, real_name, blob_file, upload_date, is_deleted) "
+ " VALUES (m_accessory_seq.nextval,?,?,?,?,EMPTY_BLOB(),sysdate,0)";
// 查询插入BLOB值
StringBuffer querySQL = new StringBuffer(
"select a.real_name,a.blob_file from m_accessory a where a.real_name in (");

String join = "";
insertPs = conn.prepareStatement(insertSQL);
for (int i = 0; i < accessoryVOList.size(); i++)
{
AccessoryVO accessoryVO = accessoryVOList.get(i);

int index = 1;
insertPs.setString(index, accessoryVO.getAcc_type());
index = index + 1;
insertPs.setLong(index, accessoryVO.getMis_no());
index = index + 1;
insertPs.setString(index, accessoryVO.getFile_title());
index = index + 1;
insertPs.setString(index, accessoryVO.getReal_name());

insertPs.addBatch();
querySQL.append(join);
querySQL.append("?");
join = ",";
}
querySQL.append(") for update");
insertPs.executeBatch();
// 查询插入BLOB字段数据
queryPs = conn.prepareStatement(querySQL.toString());
HashMap<String, AccessoryVO> fileMap = new HashMap<String, AccessoryVO>();
for (int i = 0; i < accessoryVOList.size(); i++)
{
AccessoryVO accessoryVO = accessoryVOList.get(i);

queryPs.setString(i + 1, accessoryVO.getReal_name());
fileMap.put(accessoryVO.getReal_name(), accessoryVO);
}
queryRs = queryPs.executeQuery();
if (queryRs != null)
{
OutputStream fileOut = null;
InputStream fileIn = null;
while (queryRs.next())
{
String real_name = queryRs.getString("real_name");
Blob blob_file = queryRs.getBlob("blob_file");

AccessoryVO accessoryVO = fileMap.get(real_name);
if (accessoryVO != null && accessoryVO.getFile() != null)
{
// 建立输出流
fileOut = blob_file.setBinaryStream(0);
// 建立输入流
fileIn = accessoryVO.getFile().getInputStream();
// 建立缓冲区
byte[] buffer = new byte[1024];
// 循环写入
int len = 0;
while ((len = fileIn.read(buffer)) != -1)
{
fileOut.write(buffer, 0, len);
}
// 关闭操作流
fileIn.close();
fileIn = null;
fileOut.close();
fileOut = null;
}
}
}
}
catch (IOException e)
{
logger.error("上传附件失败,流操作错误," + e);
new FileDAOException("上传附件失败,流操作错误," + e.getMessage(), e);
}
catch (SQLException e)
{
logger.error("上传附件失败,数据库错误," + e);
new FileDAOException("上传附件失败,数据库错误," + e.getMessage(), e);
}
finally
{

try
{
//关闭数据库资源
DBManager.getInstance().closeAll(null, null, insertPs, null, null);
DBManager.getInstance().closeAll(null, null, queryPs, null, queryRs);
}
catch (DBManagerException e)
{
logger.error( e);
throw new FileDAOException(e.getMessage(), e);
}

}
}

/**
* 写磁盘文件<br>
* Author:BluesLee<br>
* CreateDate:2008-03-08<br>
* Modifier:BluesLee<br>
* ModifyDate:2008-03-08<br>
* Version:1.0<br>
*
* @param accessoryVOList
* @param filePath
* @return
* @throws FileDAOException
*/
public String writeFiletoDisk(List<AccessoryVO> accessoryVOList, String filePath) throws FileDAOException
{

String result = null;

try
{
// 过滤文件路径"/"
filePath=filePath.replaceAll("/+", "/");
filePath=filePath.replaceAll("\\\\+", "\\\\");
// 上传文件目录不存在的时候,创建该目录
File upload_folder = new File(filePath);
if (!upload_folder.exists())
{
upload_folder.mkdirs();
}

// 循环上传
for (int i = 0; i < accessoryVOList.size(); i++)
{
AccessoryVO accessoryVO = accessoryVOList.get(i);
FormFile nowFile = (FormFile) accessoryVO.getFile();// 文件

File file = new File(filePath + accessoryVO.getReal_name());
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
fos.write(nowFile.getFileData());
fos.close();
}
}
catch (Exception e)
{
// 抛出异常,并删除之前文件
result = "写磁盘文件 失败!";
for (int i = 0; i < accessoryVOList.size(); i++)
{
AccessoryVO accessoryVO = accessoryVOList.get(i);

File file = new File(filePath + accessoryVO.getReal_name());
if (file.exists()) file.delete();
}
logger.error( result + e);
throw new FileDAOException(result);
}
return result;
}
}


liaoyi_ipanel 2008-09-22
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你数据库存放图片的表怎么设计的?
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

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