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springboot vue前后端分离文件上传和回显

时间: 2023-08-14 07:08:05 浏览: 276
在SpringBoot和Vue的前后端分离项目中,实现文件上传和回显可以通过以下步骤完成。 首先,前端部分需要创建一个文件上传的组件,可以使用Vue的axios库来发送文件到后端。在组件中,通过input标签的type属性设置为file,用户可以选择要上传的文件。然后,通过axios库将文件发送到后端的API接口。 在后端部分,需要创建一个接收文件上传的API接口。可以使用SpringBoot的MultipartFile来接收文件。在接口中,可以对文件进行处理,例如保存到服务器的指定路径下。 接下来,为了实现文件回显,可以在后端创建一个API接口,用于获取已上传的文件列表。在前端部分,可以通过axios库调用该API接口,获取文件列表,并在页面上展示出来。 需要注意的是,前后端分离的项目中,前端和后端是独立的两个部分,需要通过API接口进行通信。因此,在前端部分需要配置好API接口的地址,以便正确地发送请求和接收响应。 以上是实现SpringBoot和Vue前后端分离文件上传和回显的一般步骤。具体的实现细节可以根据项目需求进行调整和扩展。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Vue+SpringBoot实现前后端分离的文件上传](https://blog.csdn.net/oppo5630/article/details/79318715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Springboot+vue前后端分离实现文件上传](https://blog.csdn.net/qq_51742972/article/details/123705718)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括

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