文件上传的问题,大家帮帮小妹我啊,非常急,在线等。。

lgxxoo 2004-09-01 04:53:23
我是今年刚参加工作的,做的PHP也是初学,对PHP中文件上传一点也不懂,就连这个处理要求我都看不懂,也查了资料但还是不会,请各位好心人帮帮我吧。

1.上传文件只针对PDF。
2.文件大小不超过500KB。
3.输入服务器目录:/httpd/html/tenpu
4.输入文件名:whatsnew_nnnnnn.xxx
5.NNNN:ID(不到6位的部分设置为0,ID 假如说是123,那么不到6位的部分,变成000123)。
6.xxx扩展名附Upload的file的扩展名。
7.文件属性是666。
8.Table
TENPU_FILE:file系统内的输入file。
TENPU_ORIGINAL:Upload的file名。
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lgxxoo 2004-09-01
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lzkd(浪子快刀)

哦,你笑我啊,呵呵。
不过我在发问之前是查过以前的帖子的,只是不太适合我,我不太明白。

大家给我的帮助很大,谢谢你们。
lzkd 2004-09-01
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楼主反应够快的...呵...

是,给分后就结束了.

不过,在这里的惯例一般是问题解决后就结帖.下次有问题,可以再开新帖.

还有,以后有问题可以选看看本版的FAQ,还有搜索一下以前的帖子,往往都会
有解决方法存在了.

祝楼主工作顺利,并在这里玩的开心...呵:)
lgxxoo 2004-09-01
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我是不是给大家分之后我的帖子就结束了?
我还不想这么早结束,我是下午刚发的。
lgxxoo 2004-09-01
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谢谢 lzkd(浪子快刀)
lzkd 2004-09-01
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嗯,楼主加油....

你点管理,然后分给大家分,然后在上面有一个密码输入 的地方,
输入密码,然后确定,就可以了.
lgxxoo 2004-09-01
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哦,是这样啊,我为什么给不了分呢?lisoon(水翡草芥)
lisoon 2004-09-01
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xuzuning(唠叨),这里的老大来的。
喜欢授人以渔。
lgxxoo 2004-09-01
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xuzuning(唠叨)

也谢谢你,入库我会,你太了解我了。谢谢
xuzuning 2004-09-01
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if($_FILES['file']['error'])
die("上传失败");
if(basename($_FILES['file']['type']) != "pdf")
die("只能上传PDF文件");
if($_FILES['file']['size'] > 500*1024)
die("文件太大");
$upload_path = "/httpd/html/tenpu";

$num = 1; //文件顺号

$upload_name = sprintf("%s/whatsnew_%06d.%s",$upload_path, $num, basename($_FILES['file']['type']));
copy($_FILES['file']['tmp_name'],$upload_name);

入库略
lgxxoo 2004-09-01
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我在给分栏里填入分数,为什么不行啊?
lgxxoo 2004-09-01
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sea530(痞子海)

谢谢你, 其实对我来说看懂他还需要一点点时间,我先考下来。

谢谢。
sea530 2004-09-01
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上传后将文件名写入数据库的例子,假设表名pic,字段id,picname,pic
1.php
<form action="2.php" method="post" enctype="multipart/form-data">
<table width="98%" border="0" cellspacing="1" cellpadding="0">
<tr align="left">
<td colspan="2"><? echo $_GET['message'];?></td>
</tr>
<tr>
<td width="25%" align="right">名称</td>
<td width="75%" align="left"><input name="name" type="text" id="name"></td>
</tr>
<tr>
<td align="right">图片</td>
<td align="left"><input type="file" name="image"></td>
</tr>
<tr>
<td align="right"> </td>
<td align="left"><input type="submit" name="Submit" value="提交"></td>
</tr>
<tr>
<td align="right"> </td>
<td align="left"> </td>
</tr>
</table>
</form>

2.php
<?
//函数,用于产生id;
function makekey()
{
$a=array(" ",".");
$tf=str_replace($a,"",microtime());
return $tf;
}
//连数据库。
$hostname_myconn = "localhost";
$database_myconn = "pic";
$username_myconn = "root";
$password_myconn = "";
$myconn = mysql_connect($hostname_myconn, $username_myconn, $password_myconn);
mysql_select_db($database_myconn);
//开始处理
$name=$_POST['name'];
if (empty($name))
{
header("location:1.php?message=请输入名称");
exit;
}
$image=$_FILES['image']['name'];
$size=$_FILES['image']['size'];
$type=$_FILES['image']['type'];
//检查文件类型及大小。
if( ($type == "image/gif" || $type == "image/png" || $type == "image/pjpeg")&& $size<200000)
{
$a=array(" ",".");
//产生文件名
$tf=str_replace($a,"",microtime()).".".substr($image,-3);
//文件保存在pic子目录下
$dest_image = "pic/".$tf;
if (!move_uploaded_file($_FILES['image']['tmp_name'], $dest_image))
{
$tf = "no";
}
}
else
{
header("location:1.php?message=请选择文件上传,或者你选择的文件不符合要求");
exit;
}
$id=makekey();
//存入数据库
$str="insert into pic (id,picname,pic) values ('$id','$name','$tf')";
mysql_query($str);
//显示信息或重定向页面
echo "保存完成";
?>
lgxxoo 2004-09-01
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cpio(就这么简单) 能帮我吗?
lgxxoo 2004-09-01
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我在学校学的是C,我是学计算机信息管理的,当时面试的时候公司处于什么考虑要的我,我就不知道了。
cpio 2004-09-01
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无语

没做过怎么去干这行啊
本系统提出了一套面向MRI全心脏分割任务的端到端深度学习解决方案,其核心创新在于将Swin Transformer作为编码器骨干网络,充分挖掘心脏MRI图像中的全局上下文信息与局部细节特征,同时引入4通道输入机制,在传统RGB三通道图像基础上额外拼接一个点提示编码通道,支持用户通过鼠标交互在图像上自由标注前景(心脏区域)与背景点,从而将先验空间信息显式地融入网络前向传播过程,实现基于稀疏标注引导的精准分割。在解码阶段,系统采用U型对称结构,通过逐步上采样与跳跃连接逐级恢复特征图分辨率,最终输出二值分割掩膜(前景/背景),有效区分心脏区域与其他组织。训练过程中,系统选用交叉熵损失函数,配合AdamW优化器与余弦退火学习率调度策略,确保模型在训练集和验证集上稳定收敛,并在每个epoch结束后自动计算全局像素准确率、平均交并比(mIoU)、平均Dice系数、平均精确率、平均召回率及平均F1分数等多项评估指标,全方位监控模型性能。系统内置了完整的训练日志保存、损失曲线与性能曲线绘制、学习率衰减可视化等功能模块,便于用户直观分析训练过程并调优超参数。在推理应用层面,系统封装了基于Tkinter框架的图形化交互界面,用户可上传任意MRI切片图像,通过鼠标左键/右键分别添加前景/背景点,点击“执行分割”按钮后即可实时生成叠加了红色半透明掩膜的分割结果图像,支持点集的增删与重置操作,交互响应灵敏,操作逻辑直观清晰。整体而言,本系统不仅实现了从多模态数据加载、交互式标注编码、基于Transformer的分割建模到图形化推理部署的全链路覆盖,更在算法层面通过点提示引导机制与Swin Transformer结构的高效结合,显著降低了对大规模标注数据的依赖,同时提升了模型对心脏边界模糊、形态变异及邻近组织干扰的鲁棒性,为心血管疾病的计算机辅助诊断、术前规划及定量分析提供了一种兼具精度与灵活性的智能
针对心脏MRI图像中边界模糊、器官形变复杂以及标注成本高昂等痛点,本研究构建了一套以Swin Transformer为编码基座、融合人机交互机制的轻量化分割系统。该方案跳出传统全自动分割的思维定式,转而采纳“模型推理+专家微调”的协同策略,在模型输入层开辟了一条额外的点提示通道,允许操作者通过鼠标标记少量前景或背景点,将这些位置信息与图像特征并行馈入网络,从而将抽象的空间先验转化为可微分的学习信号,使得分割结果能够灵活响应个体差异与局部歧义。编码端采用基于移位窗口注意力的Transformer结构,以分层递降的分辨率捕获全局感受野下的解剖结构关联,解码端则通过逐步上采样与跨层特征拼接恢复空间细节,最终输出逐像素的二分类概率图。训练数据来自心脏MRI多切片序列,每张样本不仅包含原始影像与对应金标准掩膜,还通过随机采样前景点的方式模拟真实交互场景,迫使模型学会如何从稀疏的点监督中推断完整器官轮廓。损失函数选用标准交叉熵,用以衡量预测概率与真实标签之间的分布差异,同时引入混淆矩阵模块对训练与验证阶段的像素精度、召回率、F1分数、Dice系数及平均交并比进行逐轮次追踪,所有评估曲线均自动落盘保存,便于横向对比不同超参数配置下的性能演变规律。在工具链末端,系统配套开发了一个基于Tkinter的事件驱动型图形界面,将模型推理、点标注、结果渲染与图像交互四个环节无缝串联。用户上传图像后,可通过左键与右键分别部署正负样本点,随后系统自动完成坐标缩放、通道拼接、前向传播与掩膜重采样,最终在原始影像上叠加半透明彩色蒙层,清晰勾勒出模型判定的心脏区域。整套代码逻辑紧密、模块边界清晰,既可作为医学影像分割领域的教学范例,亦可经过少量适配迁移至其他器官或模态的交互式标注任务中,具备良好的扩展潜力与实用价值。

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