C# winform上传文件

时间: 2023-12-10 12:04:07 浏览: 54
以下是C# WinForm上传文件的示例代码: ```csharp private void btnUpload_Click(object sender, EventArgs e) { OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog(); if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK) { string filePath = openFileDialog.FileName; string url = "http://localhost/UploadFileWeb/WebForm1.aspx"; string paramName = "file"; HttpWebRequest request = WebRequest.Create(url) as HttpWebRequest; request.Method = "POST"; string boundary = "---------------------------" + DateTime.Now.Ticks.ToString("x"); byte[] boundaryBytes = Encoding.ASCII.GetBytes("\r\n--" + boundary + "\r\n"); request.ContentType = "multipart/form-data; boundary=" + boundary; using (Stream requestStream = request.GetRequestStream()) { requestStream.Write(boundaryBytes, 0, boundaryBytes.Length); string headerTemplate = "Content-Disposition: form-data; name=\"{0}\"; filename=\"{1}\"\r\nContent-Type: application/octet-stream\r\n\r\n"; string header = string.Format(headerTemplate, paramName, Path.GetFileName(filePath)); byte[] headerBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(header); requestStream.Write(headerBytes, 0, headerBytes.Length); using (FileStream fileStream = new FileStream(filePath, FileMode.Open, FileAccess.Read)) { byte[] buffer = new byte[4096]; int bytesRead = 0; while ((bytesRead = fileStream.Read(buffer, 0, buffer.Length)) != 0) { requestStream.Write(buffer, 0, bytesRead); } } byte[] trailerBytes = Encoding.ASCII.GetBytes("\r\n--" + boundary + "--\r\n"); requestStream.Write(trailerBytes, 0, trailerBytes.Length); } using (HttpWebResponse response = request.GetResponse() as HttpWebResponse) { using (StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream())) { string responseText = reader.ReadToEnd(); MessageBox.Show(responseText); } } } } ``` 该示例代码使用HttpWebRequest类向指定的URL上传文件。在上传文件之前,需要设置请求的Method为POST,ContentType为multipart/form-data,并设置请求头部的边界(boundary)。然后,将文件内容写入请求流中,最后发送请求并获取响应。在获取响应后,可以从响应流中读取服务器返回的内容。

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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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