springboot+vue实现文件下载功能,写出代码

时间: 2023-11-09 08:05:34 浏览: 49
好的,以下是一个简单的示例代码: 后端 Spring Boot: ```java @RestController public class FileDownloadController { @GetMapping("/download") public ResponseEntity<Resource> downloadFile() { // 从服务器本地获取文件 Resource resource = new FileSystemResource("path/to/file"); return ResponseEntity.ok() .header(HttpHeaders.CONTENT_DISPOSITION, "attachment; filename=\"" + resource.getFilename() + "\"") .contentLength(resource.contentLength()) .contentType(MediaType.APPLICATION_OCTET_STREAM) .body(resource); } } ``` 前端 Vue: ```html <template> <div> <button @click="downloadFile">下载文件</button> </div> </template> <script> import axios from 'axios'; export default { methods: { downloadFile() { axios({ url: '/download', method: 'GET', responseType: 'blob' }).then(response => { const url = window.URL.createObjectURL(new Blob([response.data])); const link = document.createElement('a'); link.href = url; link.setAttribute('download', 'file.txt'); document.body.appendChild(link); link.click(); }); } } } </script> ``` 在这个示例中,我们在后端使用了 Spring Boot 的 `Resource` 类来获取本地文件资源,然后在响应头中设置了下载文件的名称和类型。在前端,我们使用了 Axios 库来发送 GET 请求,并将响应的数据转换成 Blob 对象,最后创建一个下载链接并点击下载。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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