使用POI将Excel模板中的数据进行更新,这应该是很常见的操作 下面就贴上我的一小段代码 public class ModifyExcel { /** * @param fileName Excel报表路径 * @param sheetName Excel中需要修改的sheet名 * @param modify_from 从哪一个坐标点开始刷新数据 * @param crs 从Oracle中读取出来的缓存数据集 * @throws Exception */ public void doModi

背景 之前在 使用spire.doc导出支持编辑Latex公式的标准格式word 博客中写过,使用spire.doc来生成word,不得不说spire.doc的api操作起来还是比较方便,但是使用的过程中还是发生了一些异常,如∑求和公式会报错,类似 \limit \widehat \sideset \overline \leqslant \geqslant \textcircled 均遇到了问题,类似解析失败无法渲染.求和公式设置上下限报空指针异常等,使用同样的方式转换MathML之后还是同样的

excel中的数据: package poi; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook; import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; import org.apache.poi.ss.usermodel.CellValue;

1.控制器方法 private URL base = this.getClass().getResource(""); /** * 流拍之后,可以下载询价单 * * @param id 拍卖id * @param response */ @RequestMapping(value="/inquiryDownLoad",method = RequestMethod.GET) @ResponseBody public void inquiryDownLoad(Strin

POI提供了为单元格添加条件样式的方法,但是我并没有找到获取单元格改变后样式的方法,获取到样式依旧是没有改变之前的. 比如为单元格添加条件样式用于监听单元格值是否被修改,如果单元格值被修改那么字体颜色变红. 但是即使字体变红了,POI获取字体颜色依旧是黑色的,而不是红色的.这样就无法监听到单元格的变化. 因此只能另辟蹊径,每个单元格对应一个隐藏的单元使用公式监听单元格是否被修改. 我这里是当单元格被修改时,将相应的列号添加到隐藏单元格中,分别用逗号隔开.只要读取到单元格的值遍历行数即可以得到对应

C++读写EXCEL文件方式比较 有些朋友问代码的问题,将OLE读写的代码分享在这个地方,大家请自己看.http://www.cnblogs.com/destim/p/5476915.html C++读取Excel的XLS文件的方法有很多,但是也许就是因为方法太多,大家在选择的时候会很疑惑. 由于前两天要做导表工具,比较了常用的方法,总结一下写个短文, 1.OLE的方式 这个大约是最常用的方式,这个方式其实启动了一个EXCEL的进程在背后读写EXCEL文件,这个方式的最大好处是什么事情都能做.包

poi可以将指定目录下的Excel中的内容解析.读取到java程序中.下面是一个Demo: 使用poi需要导下包,如下: 首先是准备读取的Excel表,存放在"E:\programming\备份数据\工单分析结果_2020年7月.xlsx"下: 其他的sheet页(一共9个可见Sheet页),和下面图中的内容也都类似,只是数据稍微不同. 为了将Excel表中的数据保存在java程序中,下面创建了一个WorkOrder工单的实体类: 先大概看下主线程中的代码: poi解析Excel内容,

THREE.js开发的应用运行在iphone5下发现有些时候会崩溃,跟了几天发现是因为Sprite太多频繁更新纹理占用显存导致的.通常解决纹理频繁更新问题就要用到one draw all方法,放到纹理上就是把所有纹理图片生成一张大图片的方式. 一.阻止纹理重复上传 我们需要一张大纹理,先将所有的内容绘制在大纹理上,需要显示局部纹理的时候通过纹理坐标控制去大纹理上取图像.那么这个时候问题来了,THREE.js内部实现方式是将Texture与图片.纹理坐标绑定,即使为所有的Texture对象设置同一

1.利用MathType录入公式并自动公式编号.自动对齐. 将光标置于需录入公式位置,点[MathType]>[(1)Insert Number]>下拉选择[1.a Format]. 如下图所示,弹出的Format Equation Numbers对话框中,在[Simple Format]中,不勾选[Chapter Number]和[Section Number](若是需要以章节编号则选中).勾选[Equation Number]形式为[1.2.3…..].勾选[Enclosure]为[()]

Apache POI(5):公式(formula) Apache POI(5):公式(formula) 2016年08月01日 17:44:49 阅读数:1145   package com.hthk.iisz.util;       import java.io.File;   import java.io.FileOutputStream;       import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFCell;   import org.apache.poi

THREE.js开发的应用运行在iphone5下发现有些时候会崩溃,跟了几天发现是因为Sprite太多频繁更新纹理占用显存导致的.通常解决纹理频繁更新问题就要用到one draw all方法,放到纹理上就是把所有纹理图片生成一张大图片的方式 一.阻止纹理重复上传 我们需要一张大纹理,先将所有的内容绘制在大纹理上,需要显示局部纹理的时候通过纹理坐标控制去大纹理上取图像.那么这个时候问题来了,THREE.js内部实现方式是将Texture与图片.纹理坐标绑定,即使为所有的Texture对象设置同一张

boost.cpp文件下: bool CvCascadeBoost::train( const CvFeatureEvaluator* _featureEvaluator, int _numSamples, int _precalcValBufSize, int _precalcIdxBufSize, const CvCascadeBoostParams& _params ) 函数是boost方法的入口函数. // 部分代码,设置参数 set_params( _params ); // 如果是l

上一篇我们已经说到了,增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略,使其在任意初始状态下,都能获得最大的Vπ值.(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的增强学习). 那么如何求解最优策略呢?基本的解法有三种: 动态规划法(dynamic programming methods) 蒙特卡罗方法(Monte Carlo methods) 时间差分法(temporal difference). 动态规划法是其中最基本的算法,也是理解后续算法的基础,因此本

对于线性不可分的数据集,可以利用核函数(kernel)将数据转换成易于分类器理解的形式. 如下图,如果在x轴和y轴构成的坐标系中插入直线进行分类的话, 不能得到理想的结果,或许我们可以对圆中的数据进行某种形式的转换,从而得到某些新的变量来表示数据.在这种表示情况下,我们就更容易得到大于0或者小于0的测试结果.在这个例子中,我们将数据从一个特征空间转换到另一个特征空间,在新的空间下,我们可以很容易利用已有的工具对数据进行处理,将这个过程称之为从一个特征空间到另一个特征空间的映射.在通常情况下,这种

Platt SMO算法是通过一个外循环来选择第一个alpha值的,并且其选择过程会在两种方式之间进行交替: 一种方式是在所有数据集上进行单遍扫描,另一种方式则是在非边界alpha中实现单遍扫描. 所谓非边界alpha指的就是那些不等于边界0或者C的alpha值.对整个数据集的扫描相当容易,而实现非边界alpha值的扫描时,首先需要建立这些alpha值的列表,然后再对这个表进行遍历.同时,该步骤会跳过那些已知的不会改变的alpha值,即. 在选择第一个alpha值后,算法会通过一个内循环来选择第二

SVM有很多实现,现在只关注其中最流行的一种实现,即序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法,然后介绍如何使用一种核函数(kernel)的方式将SVM扩展到更多的数据集上. 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念: 1.线性可分(linearly separable):对于图6-1中的圆形点和方形点,如果很容易就可以在图中画出一条直线将两组数据点分开,就称这组数据为线性可分数据 2.分隔超平面(separating hyperplane):将数据集分

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

[入门,来自wiki] 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为.这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论.控制论.运筹学.信息论.模拟优化方法.多主体系统学习.群体智能.统计学以及遗传算法.在运筹学和控制理论研究的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic program

TCP/IP详解学习笔记(1)-基本概念 为什么会有TCP/IP协议 在世界上各地,各种各样的电脑运行着各自不同的操作系统为大家服务,这些电脑在表达同一种信息的时候所使用的方法是千差万别.就好像圣经中上帝打乱了各地人的口音,让他们无法合作一样.计算机使用者意识到,计算机只是单兵作战并不会发挥太大的作用.只有把它们联合起来,电脑才会发挥出它最大的潜力.于是人们就想方设法的用电线把电脑连接到了一起. 但是简单的连到一起是远远不够的,就好像语言不同的两个人互相见了面,完全不能交流信息.因而他们需要定义

接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性: 需要环境模型,即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数. 相对的,蒙特卡罗方法的特点则有: 可以从经验中学习不需要环境模型 状态值函数的估计是相互独立的 只能用于episode tasks 而我们希望的算法是这样的: 不需要环境模型 它不局限于episode task,可以用于连续的任务 本文介绍的时