最近在做一个移动端HTML5的应用,使用到了上传功能,起初使用传统的上传方式上传手机拍照的照片,由于手机拍照出来的照片一般都是好几MB,所以上传速度是非常慢的。
在网上找了很久找到了localResizeIMG压缩框架,感觉非常的实用,所以在此分享给大家。
第一步:下载localResizeIMG
localResizeIMG放在github中的,地址是:https://github.com/think2011/localResizeIMG。
第二步:在web工程中导入localResizeIMG相关js
解压localResizeIMG压缩吧,把目录中的dist文件夹拷贝到工程中,我的是放在js目录下。
然后在自己的js中导入jQuery和localResizeIMG的js。如:
<span style="white-space:pre"> </span><script src="<c:url value="/js/JQuery/jquery-1.10.0.min.js"/>"></script> <span style="white-space:pre"> </span><script type="text/javascript" src="<c:url value="/js/lrz/dist/lrz.bundle.js"/>"></script>
第三步:在自己的上传的input的file框加入onchange事件如下代码
<input type="file" id="payfile" name="myfile" style="display:none;" onchange="fileChange(this)" />
在fileChange方法中实现代码的压缩和对压缩后生成的base64异步传到后台
function fileChange(that){ var filepath=$(that).val(); if(filepath=="") { return; } var extStart=filepath.lastIndexOf("."); var ext=filepath.substring(extStart,filepath.length).toUpperCase(); if(".jpg|.png|.bmp|.jpeg".toUpperCase().indexOf(ext.toUpperCase())==-1){ alert("只允许上传jpg、png、bmp、jpeg格式的图片"); return false; } //以图片宽度为800进行压缩 lrz(that.files[0], { width: 800 }) .then(function (rst) { //压缩后异步上传 $.ajax({ url : "<%=request.getContextPath()%>/common/fileUploadPicture", type: "POST", data : { imgdata:rst.base64//压缩后的base值 }, dataType:"json", cache:false, async:false, success : function(data) { if(data.success) { alert(data.message);///data.message为上传成功后的文件路径 }else{ alert(data.message);///data.message为上传失败原因 } }, error : function(){ alert("上传失败"); } }); }); }
第四步:spring mvc controller 后台接收base值并解析并保存文件
import sun.misc.BASE64Decoder;//导入的base64的类 /** * 文件上传 */ @ResponseBody @RequestMapping("common/fileUploadPicture") public Object fileUploadPicture(String imgdata, HttpServletRequest request) { LOGGER.info("[文件上传(fileUploadPicture)][params:imgdata=" + imgdata + "]"); BASE64Decoder decoder = new BASE64Decoder(); try { String basePath = request.getRealPath("/upload_files"); string imgPath=basePath+"/test.jpg"; // new一个文件对象用来保存图片,默认保存当前工程根目录 File imageFile = new File(imgPath); // 创建输出流 FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(imageFile); // 获得一个图片文件流,我这里是从flex中传过来的 byte[] result = decoder.decodeBuffer(imgdata.split(",")[1]);//解码 for (int i = 0; i < result.length; ++i) { if (result[i] < 0) {// 调整异常数据 result[i] += 256; } } outputStream.write(result); return new Result(true, imgPath); } catch (AppException e1) { LOGGER.error("[文件上传(fileUpload)-fastdfs][errors:" + e1 + "]"); return new Result(false, "文件上传失败"); } catch (Exception e) { LOGGER.error("[文件上传(fileUpload)][errors:" + e + "]"); return new Result(false, "文件上传失败"); }finally{ outputStream.flush(); outputStream.close(); } }
Result类:
import java.io.Serializable; public class Result implements Serializable{ private static final long serialVersionUID = 1L; private boolean success; private String message; public Result() { success = true; } public Result(boolean success, String message) { this.success = success; this.message = message; } public boolean isSuccess() { return success; } public void setSuccess(boolean success) { this.success = success; } public String getMessage() { return message; } public void setMessage(String message) { this.message = message; } @Override public String toString() { return "Result [success=" + success + ", message=" + message + "]"; } }
以上就是所有步骤,希望大家多多留言指正,也希望大家多多支持。
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月16日
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