请求分页式存储管理代码c

时间: 2023-07-31 11:02:46 浏览: 22
以下是一个简单的分页式存储管理代码示例: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define PAGE_SIZE 4 // 假设页面大小为4字节 struct PageTableEntry { int valid; // 页面是否有效 int frame; // 页面所在的物理内存框架号 }; void pageFault(int logicalAddress, struct PageTableEntry* pageTable, int* physicalMemory) { int pageNumber = logicalAddress / PAGE_SIZE; // 计算所访问的页面号 // 如果该页面在物理内存中没有分配,进行页面置换 if (!pageTable[pageNumber].valid) { int frameNumber = rand() % (sizeof(physicalMemory) / sizeof(int)); // 随机选择一个物理内存框架 pageTable[pageNumber].frame = frameNumber; // 将页面映射到选择的物理内存框架 pageTable[pageNumber].valid = 1; // 将页面标记为有效 physicalMemory[frameNumber] = pageNumber * PAGE_SIZE; // 将页面从磁盘读入物理内存中 } // 计算页面内的偏移量 int offset = logicalAddress % PAGE_SIZE; // 访问指定页面内的数据 int physicalAddress = pageTable[pageNumber].frame * PAGE_SIZE + offset; int data = physicalMemory[physicalAddress]; printf("数据访问成功!物理地址:%d,数据:%d\n", physicalAddress, data); } int main() { int logicalAddress; struct PageTableEntry pageTable[10]; // 假设有10个页面 int physicalMemory[40]; // 假设有40个物理内存框架 // 初始化页面表 for (int i = 0; i < 10; i++) { pageTable[i].valid = 0; // 所有页面都标记为无效 } // 生成随机访问的逻辑地址 printf("请输入逻辑地址:"); scanf("%d", &logicalAddress); // 调用页面错误处理函数 pageFault(logicalAddress, pageTable, physicalMemory); return 0; } ``` 这段代码实现了一个简单的分页式存储管理模拟。代码中定义了一个页面表`struct PageTableEntry`,用于存储每个页面的有效性和所在的物理内存框架号。页面错误处理函数`pageFault`负责处理页面错误(缺页错误),当发生页面错误时,根据页面表的信息选择一个物理内存框架进行页面置换,并将页面从磁盘读入物理内存中。 在`main`函数中,首先初始化页面表,并通过用户输入获取一个逻辑地址。然后调用页面错误处理函数进行页面访问,输出访问结果。 请注意,这只是一个简单的示例代码,可能无法完整地模拟分页式存储管理的所有细节和算法,仅供参考和理解。实际的分页式存储管理代码需要根据具体的需求和场景进行设计和实现。

相关推荐

请求分页式技术中的页面置换算法有很多种,比如先进先出(FIFO)、最近最少使用(LRU)、时钟置换算法(Clock)等。这里以LRU算法为例,用C语言来实现。 LRU算法的思路是,每次淘汰最近最少使用的页面。我们可以用一个链表来维护所有页面的使用顺序,每次访问一个页面时,就将它移到链表的头部,这样链表的尾部就是最近最少使用的页面。如果需要淘汰页面时,就淘汰链表尾部的页面。 下面是一段示例代码: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define PAGE_NUM 5 // 页面数量 #define PAGE_SIZE 1024 // 页面大小 #define PAGE_FRAME_NUM 3 // 物理内存帧数 struct Page { int id; // 页面编号 char content[PAGE_SIZE]; // 页面内容 struct Page* prev; // 前驱指针 struct Page* next; // 后继指针 }; // 全局变量,物理内存 struct Page* physical_memory[PAGE_FRAME_NUM] = { NULL }; // 全局变量,页面链表 struct Page* page_list_head = NULL; struct Page* page_list_tail = NULL; // 初始化页面链表 void init_page_list() { page_list_head = NULL; page_list_tail = NULL; for (int i = 0; i < PAGE_NUM; i++) { struct Page* page = (struct Page*)malloc(sizeof(struct Page)); page->id = i; page->prev = NULL; page->next = NULL; if (page_list_head == NULL) { page_list_head = page; page_list_tail = page; } else { page_list_tail->next = page; page->prev = page_list_tail; page_list_tail = page; } } } // 查找页面 struct Page* find_page(int id) { struct Page* p = page_list_head; while (p != NULL) { if (p->id == id) { return p; } p = p->next; } return NULL; } // 将页面移动到链表头部 void move_page_to_head(struct Page* page) { if (page == page_list_head) { return; } if (page == page_list_tail) { page_list_tail = page->prev; page_list_tail->next = NULL; } else { page->prev->next = page->next; page->next->prev = page->prev; } page->prev = NULL; page->next = page_list_head; page_list_head->prev = page; page_list_head = page; } // 将页面插入物理内存中 void insert_page_to_physical_memory(struct Page* page) { // 物理内存已满,需要淘汰最近最少使用的页面 if (physical_memory[PAGE_FRAME_NUM-1] != NULL) { struct Page* victim_page = page_list_tail; move_page_to_head(victim_page); physical_memory[victim_page->id % PAGE_FRAME_NUM] = page; } else { physical_memory[page->id % PAGE_FRAME_NUM] = page; } } // 读取页面内容 void read_page(int id) { struct Page* page = find_page(id); if (page == NULL) { printf("Page %d not found.\n", id); return; } move_page_to_head(page); if (physical_memory[page->id % PAGE_FRAME_NUM] == NULL) { printf("Page %d not in physical memory, inserting...\n", page->id); insert_page_to_physical_memory(page); } printf("Page %d content: %s\n", page->id, page->content); } int main() { init_page_list(); // 读取页面 read_page(1); read_page(2); read_page(3); read_page(4); read_page(5); read_page(1); read_page(2); read_page(3); read_page(6); read_page(1); read_page(4); read_page(3); return 0; } 这段代码中,我们定义了一个struct Page结构体来表示页面,其中包括页面编号和内容。physical_memory数组表示物理内存,page_list_head和page_list_tail分别表示页面链表的头部和尾部。init_page_list函数用来初始化页面链表,find_page函数用来查找页面,move_page_to_head函数用来将页面移动到链表头部,insert_page_to_physical_memory函数用来将页面插入物理内存中。 在main函数中,我们按照一定顺序读取了一些页面,可以看到,当物理内存已满时,LRU算法会淘汰最近最少使用的页面,并将新页面插入物理内存中。
好的,下面是C语言实现请求分页存储管理页面Optimal、FIFO、LRU置换算法的代码示例: 1. Optimal算法 c #include <stdio.h> int optimal(int pages[], int n, int frames) { int page_faults = 0; int page_frames[frames]; int next_use[frames]; for (int i = 0; i < frames; i++) { page_frames[i] = -1; next_use[i] = n; } for (int i = 0; i < n; i++) { int j; for (j = 0; j < frames; j++) { if (page_frames[j] == pages[i]) { next_use[j] = i; break; } } if (j == frames) { int farthest = 0; for (int k = 1; k < frames; k++) { if (next_use[k] > next_use[farthest]) farthest = k; } page_frames[farthest] = pages[i]; next_use[farthest] = i; page_faults++; } } return page_faults; } int main() { int pages[] = { 1, 3, 0, 3, 5, 6, 3 }; int n = sizeof(pages)/sizeof(pages[0]); int frames = 3; int page_faults = optimal(pages, n, frames); printf("Optimal: %d\n", page_faults); return 0; } 2. FIFO算法 c #include <stdio.h> int fifo(int pages[], int n, int frames) { int page_faults = 0; int page_frames[frames]; int queue[frames]; int front = 0, rear = 0; for (int i = 0; i < frames; i++) { page_frames[i] = -1; queue[i] = -1; } for (int i = 0; i < n; i++) { int j; for (j = 0; j < frames; j++) { if (page_frames[j] == pages[i]) break; } if (j == frames) { if (page_frames[rear] != -1) { int old_page = queue[front++]; front %= frames; for (int k = 0; k < frames; k++) { if (page_frames[k] == old_page) { page_frames[k] = pages[i]; break; } } } else { page_frames[rear++] = pages[i]; rear %= frames; } queue[rear] = pages[i]; page_faults++; } } return page_faults; } int main() { int pages[] = { 1, 3, 0, 3, 5, 6, 3 }; int n = sizeof(pages)/sizeof(pages[0]); int frames = 3; int page_faults = fifo(pages, n, frames); printf("FIFO: %d\n", page_faults); return 0; } 3. LRU算法 c #include <stdio.h> int lru(int pages[], int n, int frames) { int page_faults = 0; int page_frames[frames]; int next_use[frames]; for (int i = 0; i < frames; i++) { page_frames[i] = -1; next_use[i] = n; } for (int i = 0; i < n; i++) { int j; for (j = 0; j < frames; j++) { if (page_frames[j] == pages[i]) { next_use[j] = i; break; } } if (j == frames) { int farthest = 0; for (int k = 1; k < frames; k++) { if (next_use[k] > next_use[farthest]) farthest = k; } page_frames[farthest] = pages[i]; next_use[farthest] = i; page_faults++; } } return page_faults; } int main() { int pages[] = { 1, 3, 0, 3, 5, 6, 3 }; int n = sizeof(pages)/sizeof(pages[0]); int frames = 3; int page_faults = lru(pages, n, frames); printf("LRU: %d\n", page_faults); return 0; } 以上是C语言实现请求分页存储管理页面Optimal、FIFO、LRU置换算法的代码示例。
基本分页存储管理方式下,内存被分为若干固定大小的页框,而进程所需的空间被划分为若干个大小相等的页面,每个进程有自己的页表来描述它所拥有的页面。在这种情况下,内存的分配和回收可以通过以下方式实现: 1. 内存分配 首先,需要一个数据结构来记录内存中所有的页框的使用情况,可以使用一个位图来表示。每个位对应一个页框,如果该页框已经被分配给进程,则相应的位被标记为1,否则为0。当进程请求内存时,需要遍历位图,找到第一个连续的空闲页框,将它们标记为已分配,并返回它们的起始地址作为分配的内存空间。 2. 内存回收 当进程结束时,需要将其占用的内存空间释放回来。这可以通过清除页表中相应的页面条目以及标记位图中相应的位来完成。具体来说,可以遍历进程的页表,将其中所有指向已分配页面的条目清除,然后在位图中将对应的位清零即可。 下面是C++代码实现: c++ #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; const int PAGE_SIZE = 4; // 页面大小 const int NUM_PAGES = 16; // 内存中页面数 const int NUM_FRAMES = 4; // 内存中页框数 struct PageTableEntry { int frameNum; // 页框号 bool valid; // 是否有效 }; class MemoryManager { public: MemoryManager() { memset(bitmap, 0, sizeof(bitmap)); // 初始化位图 for (int i = 0; i < NUM_FRAMES; i++) { bitmap[i] = false; } } void* allocate(int numPages) { if (numPages <= 0 || numPages > NUM_PAGES) { return nullptr; // 分配失败 } int start = -1; for (int i = 0; i < NUM_FRAMES; i++) { if (bitmap[i] == false) { if (start == -1) { start = i; } if (i - start + 1 == numPages) { break; } } else { start = -1; } } if (start == -1) { return nullptr; // 分配失败 } for (int i = start; i < start + numPages; i++) { bitmap[i] = true; // 标记为已分配 } return (void*)(start * PAGE_SIZE); // 返回起始地址 } void deallocate(PageTableEntry* pageTable) { for (int i = 0; i < NUM_PAGES; i++) { if (pageTable[i].valid) { int frameNum = pageTable[i].frameNum; bitmap[frameNum] = false; // 标记为未分配 pageTable[i].valid = false; // 清除页表条目 } } } private: bool bitmap[NUM_FRAMES]; }; int main() { MemoryManager memMgr; PageTableEntry pageTable[NUM_PAGES]; void* ptr1 = memMgr.allocate(2); // 分配2个页面 if (ptr1 == nullptr) { cout << "Allocation failed." << endl; return 0; } for (int i = 0; i < 2; i++) { pageTable[(int)ptr1 / PAGE_SIZE + i].frameNum = (int)ptr1 / PAGE_SIZE + i; pageTable[(int)ptr1 / PAGE_SIZE + i].valid = true; // 填充页表 } void* ptr2 = memMgr.allocate(3); // 分配3个页面 if (ptr2 == nullptr) { cout << "Allocation failed." << endl; return 0; } for (int i = 0; i < 3; i++) { pageTable[(int)ptr2 / PAGE_SIZE + i].frameNum = (int)ptr2 / PAGE_SIZE + i; pageTable[(int)ptr2 / PAGE_SIZE + i].valid = true; // 填充页表 } memMgr.deallocate(pageTable); // 释放内存 return 0; }
这个问题比较复杂,因为涉及到前后端的代码以及对HDFS文件系统的操作。以下是一个简单的示例,供参考: 1. 后端代码(使用Spring框架) // 文件上传 @RequestMapping(value = "/upload", method = RequestMethod.POST) @ResponseBody public String upload(@RequestParam("file") MultipartFile file) { try { FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration()); String fileName = file.getOriginalFilename(); Path filePath = new Path("/" + fileName); FSDataOutputStream outputStream = fs.create(filePath); outputStream.write(file.getBytes()); outputStream.close(); fs.close(); return "上传成功"; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return "上传失败"; } } // 文件列表展示 @RequestMapping(value = "/listFiles", method = RequestMethod.GET) @ResponseBody public List<String> listFiles() { try { FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration()); FileStatus[] fileStatuses = fs.listStatus(new Path("/")); List<String> fileList = new ArrayList<>(); for (FileStatus status : fileStatuses) { if (!status.isDirectory()) { fileList.add(status.getPath().toString()); } } fs.close(); return fileList; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } // 文件下载 @RequestMapping(value = "/download", method = RequestMethod.GET) public ResponseEntity<Resource> download(@RequestParam("fileName") String fileName) { try { FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration()); Path filePath = new Path("/" + fileName); FSDataInputStream inputStream = fs.open(filePath); byte[] bytes = IOUtils.toByteArray(inputStream); inputStream.close(); fs.close(); ByteArrayResource resource = new ByteArrayResource(bytes); return ResponseEntity.ok() .header(HttpHeaders.CONTENT_DISPOSITION, "attachment; filename=\"" + fileName + "\"") .body(resource); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } // 文件删除 @RequestMapping(value = "/delete", method = RequestMethod.DELETE) @ResponseBody public String delete(@RequestParam("fileName") String fileName) { try { FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration()); Path filePath = new Path("/" + fileName); boolean result = fs.delete(filePath, false); fs.close(); if (result) { return "删除成功"; } else { return "删除失败"; } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return "删除失败"; } } 2. 前端代码(使用Vue.js框架) <template> 文件列表 文件名 操作 {{ file }} <button @click="downloadFile(file)">下载</button> <button @click="deleteFile(file)">删除</button> 文件上传 <input type="file" ref="fileInput" /> <button @click="uploadFile">上传</button> </template> <script> import axios from 'axios' export default { data() { return { fileList: [] } }, mounted() { this.listFiles() }, methods: { listFiles() { axios.get('/listFiles').then(response => { this.fileList = response.data }) }, uploadFile() { const formData = new FormData() formData.append('file', this.$refs.fileInput.files[0]) axios.post('/upload', formData).then(() => { this.listFiles() }) }, downloadFile(fileName) { axios.get('/download', { params: { fileName: fileName }, responseType: 'blob' }).then(response => { const url = window.URL.createObjectURL(new Blob([response.data])) const link = document.createElement('a') link.href = url link.setAttribute('download', fileName) document.body.appendChild(link) link.click() }) }, deleteFile(fileName) { axios.delete('/delete', { params: { fileName: fileName } }).then(() => { this.listFiles() }) } } } </script>
在Java Web中实现MySQL分页功能,可以通过以下步骤进行: 1. 在DAO层中编写SQL语句,使用LIMIT关键字实现分页功能,例如: SELECT * FROM table_name LIMIT startIndex, pageSize 其中,startIndex表示数据的起始索引,pageSize表示每页显示的数据条数。 2. 在DAO层中编写获取总记录数的SQL语句,例如: SELECT COUNT(*) FROM table_name 3. 在Service层中调用DAO层的方法,获取当前页的数据及总记录数。 4. 在Controller层中接收前端传来的当前页数,计算出startIndex和pageSize,并调用Service层的方法获取数据。 5. 在JSP页面中使用JSTL标签库的<c:forEach>标签循环显示当前页的数据,并使用<c:if>判断是否需要显示上一页和下一页的链接。 下面是一个简单的分页示例代码: DAO层代码: java public List<User> getUsers(int startIndex, int pageSize) { String sql = "SELECT * FROM user LIMIT ?, ?"; List<User> users = new ArrayList<>(); try (Connection conn = getConnection(); PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql)) { ps.setInt(1, startIndex); ps.setInt(2, pageSize); ResultSet rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { User user = new User(); user.setId(rs.getInt("id")); user.setName(rs.getString("name")); user.setAge(rs.getInt("age")); users.add(user); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } return users; } public int getUserCount() { String sql = "SELECT COUNT(*) FROM user"; int count = 0; try (Connection conn = getConnection(); PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql)) { ResultSet rs = ps.executeQuery(); if (rs.next()) { count = rs.getInt(1); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } return count; } Service层代码: java public PageInfo<User> getUsers(int currentPage, int pageSize) { PageInfo<User> pageInfo = new PageInfo<>(); int startIndex = (currentPage - 1) * pageSize; List<User> users = userDao.getUsers(startIndex, pageSize); int total = userDao.getUserCount(); int totalPages = (int) Math.ceil((double) total / pageSize); pageInfo.setCurrentPage(currentPage); pageInfo.setPageSize(pageSize); pageInfo.setTotal(total); pageInfo.setTotalPages(totalPages); pageInfo.setList(users); return pageInfo; } Controller层代码: java @RequestMapping("/user/list") public ModelAndView getUsers(@RequestParam(defaultValue = "1") int page) { ModelAndView mav = new ModelAndView("user-list"); PageInfo<User> pageInfo = userService.getUsers(page, 10); mav.addObject("pageInfo", pageInfo); return mav; } JSP页面代码: html ID Name Age <c:forEach var="user" items="${pageInfo.list}"> ${user.id} ${user.name} ${user.age} </c:forEach> <c:if test="${pageInfo.currentPage > 1}"> 上一页 </c:if> <c:if test="${pageInfo.currentPage < pageInfo.totalPages}"> 下一页 </c:if>
### 回答1: 由于HDFS是一个分布式文件系统,它没有提供直接的API来实现分页展示文件列表、返回上一级、进入下一级、上传文件、删除文件和下载文件等功能。因此,我们需要使用Hadoop的API来操作HDFS文件系统,再结合SSM框架来实现这些功能。 下面是前后端代码的示例: ## 后端代码 ### Maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>3.1.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>3.1.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-webmvc</artifactId> <version>5.2.5.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifactId>mybatis</artifactId> <version>3.5.6</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifactId>mybatis-spring</artifactId> <version>2.0.6</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>javax.servlet</groupId> <artifactId>javax.servlet-api</artifactId> <version>4.0.1</version> <scope>provided</scope> </dependency> ### 文件操作类 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.springframework.stereotype.Component; import java.io.IOException; @Component public class HdfsUtil { private static final String HDFS_URI = "hdfs://localhost:9000"; private static final String HDFS_USER = "root"; private static Configuration conf = null; private static FileSystem fs = null; static { conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", HDFS_URI); try { fs = FileSystem.get(conf); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 创建目录 * * @param path 目录路径 * @return 是否创建成功 * @throws IOException */ public static boolean mkdir(String path) throws IOException { Path hdfsPath = new Path(path); return fs.mkdirs(hdfsPath); } /** * 删除目录或文件 * * @param path 目录或文件路径 * @return 是否删除成功 * @throws IOException */ public static boolean delete(String path) throws IOException { Path hdfsPath = new Path(path); return fs.delete(hdfsPath, true); } /** * 上传文件 * * @param srcPath 本地文件路径 * @param dstPath HDFS文件路径 * @throws IOException */ public static void upload(String srcPath, String dstPath) throws IOException { Path localPath = new Path(srcPath); Path hdfsPath = new Path(dstPath); fs.copyFromLocalFile(localPath, hdfsPath); } /** * 下载文件 * * @param srcPath HDFS文件路径 * @param dstPath 本地文件路径 * @throws IOException */ public static void download(String srcPath, String dstPath) throws IOException { Path hdfsPath = new Path(srcPath); Path localPath = new Path(dstPath); fs.copyToLocalFile(hdfsPath, localPath); } /** * 判断目录或文件是否存在 * * @param path 目录或文件路径 * @return 是否存在 * @throws IOException */ public static boolean exists(String path) throws IOException { Path hdfsPath = new Path(path); return fs.exists(hdfsPath); } /** * 列出目录下的文件 * * @param path 目录路径 * @return 文件列表 * @throws IOException */ public static Path[] listFiles(String path) throws IOException { Path hdfsPath = new Path(path); return fs.listStatus(hdfsPath); } /** * 返回上一级目录 * * @param path 当前目录路径 * @return 上一级目录路径 * @throws IOException */ public static String getParent(String path) throws IOException { Path hdfsPath = new Path(path); return hdfsPath.getParent().toString(); } } ### 文件操作Service import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Service public class HdfsService { @Autowired private HdfsUtil hdfsUtil; /** * 列出目录下的文件 * * @param path 目录路径 * @return 文件列表 * @throws IOException */ public List<String> listFiles(String path) throws IOException { Path[] paths = hdfsUtil.listFiles(path); List<String> fileList = new ArrayList<>(); for (Path p : paths) { fileList.add(p.getName()); } return fileList; } /** * 返回上一级目录 * * @param path 当前目录路径 * @return 上一级目录路径 * @throws IOException */ public String getParent(String path) throws IOException { return hdfsUtil.getParent(path); } /** * 进入下一级目录 * * @param path 当前目录路径 * @param name 目录名 * @return 下一级目录路径 * @throws IOException */ public String getNext(String path, String name) throws IOException { return path + "/" + name; } /** * 上传文件 * * @param srcPath 本地文件路径 * @param dstPath HDFS文件路径 * @throws IOException */ public void upload(String srcPath, String dstPath) throws IOException { hdfsUtil.upload(srcPath, dstPath); } /** * 删除文件 * * @param path 文件路径 * @throws IOException */ public void delete(String path) throws IOException { hdfsUtil.delete(path); } /** * 下载文件 * * @param srcPath HDFS文件路径 * @param dstPath 本地文件路径 * @throws IOException */ public void download(String srcPath, String dstPath) throws IOException { hdfsUtil.download(srcPath, dstPath); } } ### 控制器 import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.ui.Model; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import java.io.IOException; import java.util.List; @Controller public class HdfsController { @Autowired private HdfsService hdfsService; /** * 文件列表页 * * @param path 目录路径 * @param model * @return * @throws IOException */ @GetMapping("/") public String list(@RequestParam(defaultValue = "/") String path, Model model) throws IOException { List<String> fileList = hdfsService.listFiles(path); model.addAttribute("fileList", fileList); model.addAttribute("path", path); return "list"; } /** * 返回上一级目录 * * @param path 当前目录路径 * @return * @throws IOException */ @GetMapping("/parent") public String parent(@RequestParam(defaultValue = "/") String path) throws IOException { String parentPath = hdfsService.getParent(path); return "redirect:/?path=" + parentPath; } /** * 进入下一级目录 * * @param path 当前目录路径 * @param name 目录名 * @return * @throws IOException */ @GetMapping("/next") public String next(@RequestParam(defaultValue = "/") String path, @RequestParam String name) throws IOException { String nextPath = hdfsService.getNext(path, name); return "redirect:/?path=" + nextPath; } /** * 上传文件 * * @param path 目录路径 * @param file 上传的文件 * @return * @throws IOException */ @PostMapping("/upload") public String upload(@RequestParam String path, @RequestParam MultipartFile file) throws IOException { String fileName = file.getOriginalFilename(); String filePath = path + "/" + fileName; hdfsService.upload(file.getInputStream(), filePath); return "redirect:/?path=" + path; } /** * 删除文件 * * @param path 文件路径 * @return * @throws IOException */ @GetMapping("/delete") public String delete(@RequestParam String path) throws IOException { hdfsService.delete(path); String parentPath = hdfsService.getParent(path); return "redirect:/?path=" + parentPath; } /** * 下载文件 * * @param path 文件路径 * @return * @throws IOException */ @GetMapping("/download") public String download(@RequestParam String path) throws IOException { String fileName = path.substring(path.lastIndexOf("/") + 1); String tmpPath = System.getProperty("java.io.tmpdir"); String filePath = tmpPath + fileName; hdfsService.download(path, filePath); return "redirect:/?path=" + hdfsService.getParent(path); } } ## 前端代码 ### 文件列表页 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>文件列表</title> </head> <body> 文件列表 <form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data"> <input type="hidden" name="path" value="${path}"> <input type="file" name="file"> <input type="submit" value="上传"> </form>
文件名 操作
.. <c:forEach items="${fileList}" var="fileName"> <c:choose> <c:when test="${fileName.endsWith('.txt')}"> ${fileName} </c:when> <c:when test="${fileName.endsWith('.jpg') or fileName.endsWith('.png')}">
${fileName} </c:when> <c:otherwise>${fileName}</c:otherwise> </c:choose> 删除 进入 </c:forEach> </body> </html> ## 总结 通过以上的代码实现,我们可以在SSM框架的帮助下,对HDFS文件系统进行分页展示文件列表、返回上一级、进入下一级、上传文件、删除文件和下载文件等操作。 ### 回答2: SSM框架是一种基于Spring、Spring MVC和MyBatis的Java Web开发框架,用于快速、高效地开发和管理Web应用程序。HDFS(Hadoop分布式文件系统)是Apache Hadoop的核心组件之一,用于存储和处理大规模数据集。 要在SSM框架中实现分页展示HDFS文件列表,并支持返回上一级、进入下一级、上传文件、删除文件和下载文件的功能,需要涉及前后端代码。 前端代码: 1. 创建一个展示文件列表的页面,包含一个文件列表的表格和相关的按钮。 2. 利用Ajax技术向后端发送请求,获取HDFS文件列表的数据并动态展示在页面上。 3. 实现上一页和下一页的功能,在页面上点击上一页或下一页的按钮时,通过Ajax请求后端获取上一页或下一页的文件列表数据并刷新页面。 4. 实现返回上一级的功能,点击返回按钮时,通过Ajax请求后端获取上一级目录的文件列表数据并刷新页面。 5. 实现上传文件的功能,通过一个文件上传按钮,选择要上传的文件后,通过Ajax请求将文件发送给后端进行处理。 6. 实现删除文件的功能,给每个文件列表项添加一个删除按钮,点击删除按钮时,通过Ajax请求后端进行文件删除操作。 7. 实现下载文件的功能,给每个文件列表项添加一个下载按钮,点击下载按钮时,通过Ajax请求后端进行文件下载操作,并将文件返回给前端进行下载。 后端代码: 1. 创建一个Controller类,处理前端的请求。 2. 实现获取HDFS文件列表的方法,根据请求参数获取当前目录下的文件列表,并返回给前端。 3. 实现上一页和下一页的方法,根据请求参数计算上一页或下一页的目录,并返回该目录下的文件列表给前端。 4. 实现返回上一级的方法,根据请求参数获取上一级目录的文件列表,并返回给前端。 5. 实现上传文件的方法,接收前端发来的文件,并通过HDFS API进行文件上传操作。 6. 实现删除文件的方法,接收前端发来的文件路径,并通过HDFS API进行文件删除操作。 7. 实现下载文件的方法,接收前端发来的文件路径,并通过HDFS API将文件发送给前端进行下载。 通过以上前后端代码的实现,就可以在SSM框架下实现分页展示HDFS文件列表,并支持返回上一级、进入下一级、上传文件、删除文件和下载文件的功能。 ### 回答3: SSM框架是由Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架组成的一种Java Web开发架构,可以实现前后端分离和快速开发。要在SSM框架下实现Hdfs文件列表的分页展示、返回上一级、进入下一级、上传文件、删除文件和下载文件功能,我们需要在前端和后端分别编写代码。 前端代码如下: HTML部分: html <button onclick="goBack()">返回上一级</button> <input type="file" id="uploadFile" /> <button onclick="uploadFile()">上传文件</button> <button onclick="deleteFile()">删除文件</button> <button onclick="downloadFile()">下载文件</button> JavaScript部分: javascript // 获取文件列表 function getFileList(page, pageSize) { // 发送Ajax请求获取Hdfs文件列表 $.ajax({ url: 'getFileList', type: 'GET', data: { page: page, pageSize: pageSize }, success: function(data) { // 渲染文件列表 var fileList = data.fileList; $("#fileList").empty(); for (var i = 0; i < fileList.length; i++) { $("#fileList").append("" + fileList[i] + ""); } } }); } // 返回上一级 function goBack() { // 发送Ajax请求返回上一级目录 $.ajax({ url: 'goBack', type: 'GET', success: function(data) { // 获取新的文件列表 getFileList(data.page, data.pageSize); } }); } // 进入下一级 function goToNextLevel(fileName) { // 发送Ajax请求进入下一级目录 $.ajax({ url: 'goToNextLevel', type: 'GET', data: { fileName: fileName }, success: function(data) { // 获取新的文件列表 getFileList(data.page, data.pageSize); } }); } // 上传文件 function uploadFile() { var formData = new FormData(); formData.append('file', $('#uploadFile')[0].files[0]); // 发送Ajax请求上传文件 $.ajax({ url: 'uploadFile', type: 'POST', data: formData, cache: false, processData: false, contentType: false, success: function(data) { // 获取新的文件列表 getFileList(data.page, data.pageSize); } }); } // 删除文件 function deleteFile(fileName) { // 发送Ajax请求删除文件 $.ajax({ url: 'deleteFile', type: 'POST', data: { fileName: fileName }, success: function(data) { // 获取新的文件列表 getFileList(data.page, data.pageSize); } }); } // 下载文件 function downloadFile(fileName) { // 发送Ajax请求下载文件 window.location.href = 'downloadFile?fileName=' + fileName; } 后端代码如下(假设使用SpringMVC进行请求的处理): java @Controller public class FileController { @Autowired private FileService fileService; // 获取分页的文件列表 @GetMapping("/getFileList") @ResponseBody public Map<String, Object> getFileList(@RequestParam("page") int page, @RequestParam("pageSize") int pageSize) { Map<String, Object> result = new HashMap<>(); List<String> fileList = fileService.getFileList(page, pageSize); result.put("fileList", fileList); result.put("page", page); result.put("pageSize", pageSize); return result; } // 返回上一级目录 @GetMapping("/goBack") @ResponseBody public Map<String, Object> goBack() { Map<String, Object> result = new HashMap<>(); // 处理返回上一级目录的逻辑 fileService.goBack(); int page = 1; // 重新查询当前页数为1 int pageSize = 10; // 重新查询每页大小为10 result.put("page", page); result.put("pageSize", pageSize); return result; } // 进入下一级目录 @GetMapping("/goToNextLevel") @ResponseBody public Map<String, Object> goToNextLevel(@RequestParam("fileName") String fileName) { Map<String, Object> result = new HashMap<>(); // 处理进入下一级目录的逻辑 fileService.goToNextLevel(fileName); int page = 1; // 重新查询当前页数为1 int pageSize = 10; // 重新查询每页大小为10 result.put("page", page); result.put("pageSize", pageSize); return result; } // 上传文件 @PostMapping("/uploadFile") @ResponseBody public Map<String, Object> uploadFile(@RequestParam("file") MultipartFile file) { Map<String, Object> result = new HashMap<>(); // 处理上传文件的逻辑 fileService.uploadFile(file); int page = 1; // 重新查询当前页数为1 int pageSize = 10; // 重新查询每页大小为10 result.put("page", page); result.put("pageSize", pageSize); return result; } // 删除文件 @PostMapping("/deleteFile") @ResponseBody public Map<String, Object> deleteFile(@RequestParam("fileName") String fileName) { Map<String, Object> result = new HashMap<>(); // 处理删除文件的逻辑 fileService.deleteFile(fileName); int page = 1; // 重新查询当前页数为1 int pageSize = 10; // 重新查询每页大小为10 result.put("page", page); result.put("pageSize", pageSize); return result; } // 下载文件 @GetMapping("/downloadFile") public void downloadFile(@RequestParam("fileName") String fileName, HttpServletResponse response) { // 处理下载文件的逻辑 fileService.downloadFile(fileName, response); } } 以上就是在SSM框架下实现Hdfs文件列表的分页展示、返回上一级、进入下一级、上传文件、删除文件和下载文件功能的前后端代码。注意需要根据具体的业务需求来实现文件操作的具体逻辑。
### 回答1: 实现 JSP 查询数据库分页显示的功能,一般需要以下步骤: 1. 在 JSP 页面中使用表格或其他形式展示数据。 2. 编写 Java Bean 类,用于封装查询结果。 3. 编写 DAO 层代码,用于与数据库进行交互,执行查询操作。 4. 在 JSP 页面中获取用户请求的页码及每页显示的记录数,并将其传递给 DAO 层。 5. 在 DAO 层中根据用户请求的页码及每页显示的记录数,构造 SQL 语句进行分页查询。 6. 将查询结果封装到 Java Bean 中,并将其返回给 JSP 页面。 7. 在 JSP 页面中展示查询结果。 需要注意的是,在进行分页查询时,需要根据用户请求的页码和每页显示的记录数计算出 SQL 语句中的偏移量和限制数量,以实现分页显示的效果。 ### 回答2: 要实现 JSP 查询数据库分页显示的功能,一般需要以下步骤: 1. 与数据库建立连接:首先,在 JSP 页面中引入 Java 数据库连接 API,例如 JDBC,然后使用该 API 来建立与数据库的连接。这可以通过加载数据库驱动程序并使用正确的连接字符串、用户名和密码来实现。 2. 执行查询语句:在建立与数据库的连接后,使用 JDBC API 来执行查询语句。通过在 JSP 页面中编写相应的 SQL 查询语句,并将其作为参数传递给 JDBC API 的相关方法来执行查询。查询结果将存储在 ResultSet 对象中。 3. 处理查询结果并计算分页:将查询结果从 ResultSet 对象中提取出来,并根据分页条件进行分页计算。通常可以使用两个参数来定义分页信息,即当前页码和每页显示的记录数。根据这些参数,计算出开始记录和结束记录的索引。 4. 显示分页结果:根据计算出的开始和结束记录索引,从查询结果中获取对应的记录,并将其展示在 JSP 页面上。可以使用 JSP 的数据展示标签或者脚本语言来实现,例如使用 <c:forEach> 标签循环显示记录。 5. 实现分页导航:为了实现方便的分页导航功能,可以在页面上显示一个分页导航条,用于跳转到不同的页码。这需要计算总记录数和总页数,并根据当前页码高亮显示相应的导航链接。 总之,要实现 JSP 查询数据库分页显示的功能,需要建立与数据库的连接,执行查询语句,处理查询结果并计算分页,显示分页结果,并实现分页导航。这些步骤都可以通过使用 Java 数据库连接 API 和 JSP 页面的标签和脚本语言来实现。 ### 回答3: 实现 JSP 查询数据库分页显示的功能,一般需要以下步骤: 1. 在 JSP 页面中创建分页显示的表格或列表控件,用于展示查询结果。 2. 在 JSP 页面中创建表单,用于接收用户输入的查询条件和当前页数。 3. 在 JSP 页面中编写 Java 代码,通过 JDBC 连接数据库,根据用户输入的查询条件执行相应的 SQL 查询语句,并获取查询结果。 4. 根据查询结果和用户输入的当前页数,计算出应该显示的数据范围,并将该范围内的数据渲染到表格或列表中。 5. 根据查询结果的总数和每页显示的数据量,计算出总页数,并生成分页导航条,在表格或列表页面下方展示分页导航条。 6. 在分页导航条中添加点击事件,当用户点击不同页码时,触发相应的事件,更新当前页数,并重新执行查询,展示对应页码的数据。 7. 在 JSP 页面中实现对查询结果进行排序、筛选等功能的按钮或下拉框,根据用户选择的排序字段或筛选条件,重新执行查询,展示查询结果。 以上是实现 JSP 查询数据库分页显示的一般步骤。具体实现时,还需根据具体需求和技术选型进行适当调整和扩展。例如,可以通过 Ajax 技术实现无刷新分页加载,或者采用前端框架如 Bootstrap、jQuery 等来美化页面和提升用户体验。
### 回答1: Python爬虫可以用于从百度新闻获取多个关键字的相关新闻信息。首先,我们需要导入requests和beautifulsoup4库来发送HTTP请求并解析网页内容。 接下来,我们可以编写一个函数,其参数为关键字列表,用于获取百度新闻中相关关键字的新闻。函数的主要步骤如下: 1. 定义一个空的新闻列表来存储爬取到的新闻信息。 2. 遍历关键字列表,对于每个关键字,构建一个百度新闻的URL链接。 3. 使用requests库发送HTTP GET请求,并将响应的内容保存为HTML格式。 4. 使用beautifulsoup4库来解析HTML内容,并提取出新闻信息。可以根据需要提取新闻标题、来源、时间等相关信息。 5. 将提取到的新闻信息存储到新闻列表中。 6. 继续遍历下一个关键字,重复上述步骤。 7. 返回新闻列表作为函数的输出。 下面是一个示例代码: python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_news(keywords): news_list = [] for keyword in keywords: url = f"https://www.baidu.com/s?rtt=1&bsst=1&cl=2&tn=news&word={keyword}" response = requests.get(url) html_content = response.text soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser") news_items = soup.find_all("div", class_="result") for item in news_items: title = item.find("h3").get_text() source = item.find("span", class_="c-color-gray").get_text() time = item.find("span", class_="c-color-gray2").get_text() news_list.append({ "title": title, "source": source, "time": time }) return news_list 我们可以调用这个函数,传入关键字列表来获取百度新闻中相关的新闻信息。例如: python keywords = ["Python", "爬虫", "数据分析"] news = get_news(keywords) for item in news: print(item["title"]) print(item["source"]) print(item["time"]) print() 以上就是使用Python爬虫从百度新闻获取多个关键字相关新闻的一个简单示例。当然,具体的实现方式还可以根据具体需求进行调整和优化。 ### 回答2: Python爬虫是一种利用Python编程语言编写的程序,可以自动化地获取互联网上的信息。百度新闻是百度搜索引擎中的一个板块,提供了各种新闻资讯。多关键字指的是可以通过设置多个关键字来搜索获取更准确的结果。 使用Python爬虫爬取百度新闻多关键字的步骤如下: 1. 导入必要的库,例如requests、bs4等。 2. 设置搜索的URL,即百度新闻的搜索接口,可以在URL中加入关键字等参数。 3. 调用requests库发送HTTP请求,获取返回的网页内容。 4. 使用BeautifulSoup库解析网页内容,提取新闻信息。 5. 遍历解析后的结果,提取所需的信息,例如标题、摘要、日期等。 6. 可以将提取到的信息保存到本地文件或数据库中。 7. 可以在代码中设置循环、分页等功能,获取更多的新闻信息。 8. 可以根据需要对获取的新闻信息进行数据清洗、分析等。 使用Python爬虫爬取百度新闻多关键字可以帮助我们快速获取感兴趣的新闻内容,节省人工搜索的时间和精力。但在进行爬取时,需要遵守相关法律法规,尊重网站的规定,并确保合法安全地使用爬虫技术。 ### 回答3: Python爬虫可以用来抓取百度新闻的多个关键字。首先,我们需要导入必要的库,如requests用于发送HTTP请求,beautifulsoup用于解析网页内容。 然后,我们可以通过构造URL来搜索百度新闻。URL的格式通常包括搜索关键字、起始页码和每页显示的新闻数量等。我们可以使用字符串拼接的方式构造URL,其中搜索关键字可以是多个关键字的组合,通过连接符进行拼接。 接下来,我们可以使用requests库发送get请求获取网页内容。将构造好的URL作为参数传递给requests.get()方法,然后使用response.text来获取网页的HTML源代码。 然后,我们可以使用beautifulsoup库对网页内容进行解析。首先,将获取到的HTML源代码传递给beautifulsoup,并指定解析器类型。然后,可以使用beautifulsoup提供的一些方法,如find_all()来查找包含新闻内容的div元素。 在查找到对应的div元素后,我们可以通过遍历其中的子元素,提取出新闻的标题、发布时间和链接等信息。可以通过调用元素的get_text()方法获取文本内容,以及通过访问元素的属性来获取链接。 最后,可以将获取的新闻信息保存到本地或者进行进一步的处理和分析。可以将信息存储到一个列表或字典中,方便后续的操作。 总而言之,通过使用Python编写爬虫程序,我们可以实现对百度新闻的多个关键字进行搜索,并提取出相关的新闻标题、发布时间和链接等信息。这样就可以方便地获取和处理新闻内容。
### 回答1: 好的!写爬虫程序爬取百度搜索关于物联网的信息是一个不错的想法。 首先,您需要了解网络爬虫的基本原理。您可以使用Python中的第三方库,如BeautifulSoup和requests,来爬取网页内容。 其次,您可以访问百度搜索并找到相关关键字,然后对搜索结果页面进行爬取,以获取关于物联网的信息。 在爬取网页内容时,您还需要注意遵守网站的相关政策,避免对网站造成不必要的负担。 如果您对爬虫编程有任何疑问,可以询问其他人或查看相关教程。 ### 回答2: 想要编写一个用于爬取百度搜索网站关于物联网信息的Python爬虫,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入所需的库:你需要导入urllib和BeautifulSoup库来进行网页请求和解析。 python import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup 2. 构建请求URL:使用百度搜索网站的URL模板,将关键词"物联网"添加到URL中。 python keyword = "物联网" url = "https://www.baidu.com/s?wd=" + urllib.parse.quote(keyword) 3. 发送请求并获取网页内容:使用urllib库中的urlopen函数来请求网页,并使用read方法获取响应内容。 python response = urllib.request.urlopen(url) html = response.read() 4. 解析网页内容:使用BeautifulSoup库来解析网页内容,提取需要的信息。 python soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") results = soup.find_all("div", class_="result") #根据页面结构找到搜索结果的div元素 5. 提取信息并处理:从解析后的页面内容中提取标题、链接和描述等相关信息,并进行处理。 python for result in results: title = result.h3.get_text() # 获取标题 link = result.h3.a["href"] # 获取链接 summary = result.find("div", class_="c-abstract").get_text() # 获取描述 # 进行进一步的处理和存储 # ... 6. 完善爬虫功能:可以添加更多的功能,如翻页爬取、数据存储等。 需要注意的是,爬取网页内容时需尊重网站的robots.txt规则,同时避免对目标网站造成过大的访问压力。 ### 回答3: 如果您想编写一个Python爬虫来爬取百度搜索网站关于物联网的信息,可以使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来实现。 首先,您需要在Python环境中安装这两个库。可以使用以下命令来安装: pip install requests pip install beautifulsoup4 然后,您可以按照以下步骤编写爬虫代码: 1. 导入必要的库: python import requests from bs4 import BeautifulSoup 2. 发送HTTP请求获取百度搜索网页的内容: python search_keyword = '物联网' url = 'https://www.baidu.com/s?wd=' + search_keyword response = requests.get(url) 3. 使用BeautifulSoup库解析网页内容: python soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 4. 根据网页结构,使用BeautifulSoup提供的方法找到相关的信息,例如标题、摘要等: python titles = soup.find_all('h3', class_='t') for title in titles: print(title.text) 5. 可以使用循环和分页的方式来获取更多的搜索结果: python # 获取下一页的链接 next_page = soup.find('a', class_='n').get('href') # 组合成完整的链接 next_url = 'https://www.baidu.com' + next_page response = requests.get(next_url) 这些步骤仅提供了一个简单的示例,您可以根据实际需求和百度搜索网站的网页结构,调整代码来获取更多相关的信息。 最后,记得在爬取网页内容时要遵守相关网站的爬虫规则,如不频繁请求、不过度抓取等。

最新推荐

操作系统-基本分页存储管理(内有代码)

本实验通过程序模拟操作系统的基本分页存储管理方式,进一步理解这一内存分配方式的原理和特点,加深对理论知识的掌握。

操作系统 linux 请求分页 模拟内存管理实验报告java(内含源码)

通过实现一个操作系统的内存管理的模拟系统,观察内存空闲分区管理、内存分配和回收过程,了解内存管理技术等特点,掌握内存管理中的分配、回收和置换算法,加深对请求调页系统的原理和实现过程的理解。

操作系统实验报告+源代码 基本分页存储管理

这是操作系统实验报告,实现的是操作系统,里面含有源代码,能够对内存进行初始化,内存分配和回收等功能,决定原创。希望对各位有帮助

模拟分页式存储管理中硬件的地址转换和缺页中断

分页式虚拟存储系统是把作业信息的副本存放在磁盘上,当作业被选中时,可把作业的开始几页先装入主存且启动执行。该程序是模拟存储管理的地址转换代码

纯JS前端实现分页代码

因为这是我自己第一次动手用js写分页,写的应该也不是很完美,有些公共的没有抽取出来,但是用起来还是可以的,这块代码是可以把它当做公共的分页去处理的,我就是用这块代码写了两个稍微不同一些的分页!公共的代码...

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

"REGISTOR:SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR:SSD存储裴舒怡,杨静,杨青,罗德岛大学,深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式(regex)搜索,消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎,该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配,在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构,该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元(REMU)和结果组织器组成。此外,流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用,我们在Linux中开发了一组API和库,允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

要将Preference控件设置为不可用并变灰java完整代码

以下是将Preference控件设置为不可用并变灰的Java完整代码示例: ```java Preference preference = findPreference("preference_key"); // 获取Preference对象 preference.setEnabled(false); // 设置为不可用 preference.setSelectable(false); // 设置为不可选 preference.setSummary("已禁用"); // 设置摘要信息,提示用户该选项已被禁用 preference.setIcon(R.drawable.disabled_ico

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人:图卢兹国立理工学院(图卢兹INP)学科或专业:计算机与电信提交人和支持人:M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题:海量3D模型的自适应传输博士学校:图卢兹数学、计算机科学、电信(MITT)研究单位:图卢兹计算机科学研究所(IRIT)论文主任:M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员:M. GWendal Simon,大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士,国家地理研究所评审团成员:M. MAARTEN WIJNANTS,哈塞尔大学,校长M. AXEL CARLIER,图卢兹INP,成员M. GILLES GESQUIERE,里昂第二大学,成员Géraldine Morin女士,图卢兹INP,成员M. VINCENT CHARVILLAT,图卢兹INP,成员M. Wei Tsang Ooi,新加坡国立大学,研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五,图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位,由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�