CURL模拟客户端 post语音文件问题,求大神指教

yzt7805882 2013-04-10 12:47:18
我需要从php模拟客户端发送语音文件(arm格式)到服务器端PostStream.aspx页面,出现问题,用方法一指定路径发送过去会比原语音文件稍大,aaa.amr:
------------------------------fa24ee50a8c6
Content-Disposition: form-data; name="upimg"; filename="aaa.amr"
Content-Type: application/octet-stream
。。。语音文件编码。。。
-----------------fa24ee50a8c6--

我用记事本打开aaa.amr后发现多了Content-Disposition:XXX和Content-Type:XXX 这些东西,那么这个语音文件肯定不能播放

这是我的代码
方法①:
 $file = array("audio"=>"@E:/POSTSTREAM/s.amr");//文件路径,前面要加@,表明是文件上传.   
$curl = curl_init("http://xxx.xxx.xxx.xxx:xxx/ddppls/PostStream.aspx?pack={1411}{615044}{7348}{534310}");
curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, 0);
curl_setopt($curl,CURLOPT_POST,1);
curl_setopt($curl,CURLOPT_POSTFIELDS,$file);
$response= curl_exec($curl);
curl_close($curl);


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jxdyzwh 2013-04-19
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牛,居然可以POST语音文件,如果文件太大咋办?
北京不不 2013-04-10
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可以试试 socket
ImN1 2013-04-10
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方法一把header那句去掉再试试
yzt7805882 2013-04-10
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现在我想的是 方法①发过去不要在语音文件加上Content-Disposition:XXX和Content-Type:XXX 这些东西 发的时候是啥样 发过去就是啥样 是不是要设置curl_setopt哪个参数,不让header信息写到文件流里 求大神指教啊 急死了 在线等
yzt7805882 2013-04-10
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方法一是curl发送是指定路径,我用方法②直接发流过去却出现HTTP/1.1 302 Found 这个问题,文件直接没发过去 方法②代码:
 
        $data = file_get_contents ( 'php://input' ); 
        $ch = curl_init();  
        curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "http://xxx.xxx.xxx.xxx:xxx/ddppls/PostStream.aspx?pack={1411}{615044}{7348}{534310}");
        curl_setopt($ch, CURLOPT_HEADER, 1);   
        curl_setopt($ch , CURLOPT_POST , 1);  
        curl_setopt($ch , CURLOPT_POSTFIELDS , $data); 
        $response=curl_exec($ch);   
        curl_close($ch); 
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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