layui 文件上传

时间: 2023-11-06 12:08:14 浏览: 52
LayUI文件上传是一种基于LayUI框架的文件上传组件,可以方便地实现文件上传功能。在使用LayUI文件上传时,需要引入相关的js文件,如jquery.min.js、layui.all.js、layer.js等。同时,需要在jsp页面中添加相应的html代码,如<div class="layui-form-item">等。在Spring中,还需要配置上传文件大小限制,可以通过设置上传文件最大值来限制上传文件的大小。LayUI文件上传组件还提供了选择文件、上传文件、查看上传进度等功能,可以方便地实现文件上传操作。
相关问题

layui文件上传demo

以下是一个简单的 layui 文件上传的示例代码: HTML 代码: ```html <div class="layui-upload"> <button type="button" class="layui-btn" id="test-upload-normal">选择文件</button> <div class="layui-upload-list"> <table class="layui-table"> <thead> <tr> <th>文件名</th> <th>大小</th> <th>状态</th> <th>操作</th> </tr> </thead> <tbody id="demoList"></tbody> </table> </div> <button type="button" class="layui-btn" id="test-upload-reload">重传</button> <button type="button" class="layui-btn layui-btn-danger" id="test-upload-delete">删除</button> </div> ``` JavaScript 代码: ```javascript layui.use('upload', function(){ var $ = layui.jquery ,upload = layui.upload; //普通图片上传 var uploadInst = upload.render({ elem: '#test-upload-normal' ,url: '/upload/' ,accept: 'file' //允许上传的文件类型 ,done: function(res){ //上传完毕回调 console.log(res); if(res.code == 0){ var demoText = $('#demoText'); demoText.html('<span style="color: #5FB878;">上传成功</span>'); $('#demoList').append('<tr><td>'+ res.filename +'</td><td>'+ (res.size/1024).toFixed(1) +'kb</td><td>上传成功</td><td><button class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger demo-delete">删除</button></td></tr>'); }else{ var demoText = $('#demoText'); demoText.html('<span style="color: #FF5722;">上传失败</span> ' + res.msg); } } ,error: function(){ //请求异常回调 var demoText = $('#demoText'); demoText.html('<span style="color: #FF5722;">上传失败</span> 服务器异常,请稍后重试'); } }); //文件列表操作 var demoListView = $('#demoList') ,uploadListIns = upload.render({ elem: '#test-list' ,url: '/upload/' ,accept: 'file' ,multiple: true ,auto: false ,bindAction: '#testListAction' ,choose: function(obj){ var files = obj.pushFile(); //预读本地文件示例,不支持ie8 obj.preview(function(index, file, result){ console.log(index, file, result); $('#demoList').append('<tr><td>'+ file.name +'</td><td>'+ (file.size/1024).toFixed(1) +'kb</td><td>等待上传</td><td><button class="layui-btn layui-btn-xs demo-reload layui-hide">重传</button><button class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger demo-delete">删除</button></td></tr>') }); } ,done: function(res, index, upload){ if(res.code == 0){ //上传成功 var tr = demoListView.find('tr').eq(index) ,tds = tr.children(); tds.eq(2).html('<span style="color: #5FB878;">上传成功</span>'); tds.eq(3).html('<button class="layui-btn layui-btn-xs layui-btn-danger demo-delete">删除</button>'); //清空操作 return delete this.files[index]; //删除文件队列已经上传成功的文件 } this.error(index, upload); } ,error: function(index, upload){ var tr = demoListView.find('tr').eq(index) ,tds = tr.children(); tds.eq(2).html('<span style="color: #FF5722;">上传失败</span>'); tds.eq(3).find('.demo-reload').removeClass('layui-hide'); //显示重传 } }); //删除文件 $('#demoList').on('click', '.demo-delete', function(){ var tr = $(this).parents('tr') ,index = tr.index(); //删除对应的文件 uploadListIns.config.elem.next()[0].value = ''; uploadListIns.config.files.splice(index, 1); tr.remove(); }); //重传文件 $('#demoList').on('click', '.demo-reload', function(){ var tr = $(this).parents('tr') ,index = tr.index(); //删除对应的文件 uploadListIns.config.files.splice(index, 1); tr.remove(); uploadListIns.upload(); }); }); ``` 这个示例代码实现了单文件上传和多文件上传的功能,并且可以实现文件的删除和重传操作。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

springboot+layui文件上传下载

Spring Boot 是一款开源的 Java 开发框架,简化了基于 Spring 框架的应用程序的搭建和开发过程。Layui 是一款简单易用的前端框架,主要用于构建界面。在 Spring Boot 中使用 Layui 实现文件上传和下载功能可以分为以下几个步骤: 文件上传: 1. 在 Spring Boot 项目中引入 Layui 的相关依赖。可以通过 Maven 或 Gradle 进行引入。 2. 在前端页面中使用 Layui 的表单组件以及文件上传组件。可以通过简单的 HTML 代码编写表单,并使用 Layui 的上传组件。 3. 在后端编写文件上传的逻辑代码。可以使用 Spring MVC 提供的 MultipartResolver 来获取上传的文件,并保存到指定的位置。 文件下载: 1. 在前端页面中提供下载链接或按钮。 2. 在后端编写文件下载的逻辑代码。可以使用 Spring MVC 提供的 ResponseEntity 返回文件流,以及设置相关的文件名、文件类型等信息。 3. 点击下载链接或按钮时,前端会向后端发送请求,后端将文件流返回给前端,浏览器会自动下载并保存文件。 通过以上步骤,我们就可以在 Spring Boot 中使用 Layui 实现文件上传和下载功能。

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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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