get请求导出zip,后台返回ResponseEntity
摘要:该代码实现了从Web表格中选择多条记录批量下载为ZIP文件的功能。前端通过AJAX请求后端接口,将选中的记录ID拼接为参数,并处理二进制流响应实现文件下载。后端采用分组处理方式,根据sectionno创建文件夹结构,将本地文件复制到临时目录后打包成ZIP,通过ResponseEntity返回给前端。整个流程包含临时目录清理机制,确保系统资源得到妥善管理。代码同时处理了异常情况,包括网络错误、服务器错误等,提供用户友好的错误提示。
excel
lambada
java
docker
SpringBoot
sql
js
springCloud
Linux
vue
io流
bootstrap
注意问题
算法
jar
微信小程序
webpack
工具
SpringSecurit
Aop
前端
ECharts
css
sringboot
Mysql
http
阿里云
Mybatis
nginx
跨域
gateway
Nacos
easyexcel
注解
微信
MongoDB
Mongooes
nide.js
时间
文件下载
JWT
Thymeleafe
es6
cmd
时间戳
layui
html
组件使用
java 工具包
权限
上传
校验
maven
File
Cascader 级联选择器前后端
package.json
数据结构和算法
a标签
enum枚举
Annotation
JSR303校验
统一返回异常
tomcat
科学计数法
sql注入过滤
社交登录
第三方登录
web微信
异常
@Test
手机验证码
阿里云短信服务
select下拉选
element UI
exception
人人开源
代码生成器
git
query
bug
vue模板
swagger
MybatisPlus
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计算时间差
timeStamp
es5
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shiro
子div居中
select
动态给option
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AI 镜像开发实战征文活动
随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨


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