近来学习了下jxl的操作Excel报表功能,现有的API基本可以满足当前的需要,抽空做了一个学生成绩查询报表的例子. 先看效果图: 从图中可以看到这是一个交叉报表,横向到Q列,纵向有22行,全部是通过java动态生成. 该报表所用到的功能有如下几点: 0.定义Excel中sheet页的名称 1.单元格的横向.纵向合并,单元格行的固定 2.单元格内字体的横向居中对齐.纵向居中对齐.添加单元格背景色,设置单元格边框及边框颜色 3.设置单元格高度.宽度,及单元格内字体颜色.大小.加粗 4.添加超链接,

function isIdCardNo(vals) { var cardNum = vals; if (cardNum.length == 0) { return true; } // 11-15,21-23,31-37 ,41-46 ,50-54 ,61-65,81-82 var area = { 11 : "北京", 12 : "天津", 13 : "河北", 14 : "山西", 15 : "内蒙古"

C语言根据日期判断星期几(使用基姆拉尔森计算公式) 算法如下: 基姆拉尔森计算公式W= (d+2*m+3*(m+1)/5+y+y/4-y/100+y/400) mod 7 在公式中d表示日期中的日数,m表示月份数,y表示年数. 注意:在公式中有个与其他公式不同的地方: 把一月和二月看成是上一年的十三月和十四月,例:如果是2004-1-10则换算成:2003-13-10来代入公式计算.以公元元年为参考,公元元年1月1日为星期一 程序如下: /*利用基姆拉尔森计算日期公式  w=(d+2*m+3*(

1.IS系列函数-逻辑函数 is函数是一个逻辑函数,可以用来判断一些特定的内容 Istext判断单元格是否是文本 Isnumber判断单元格是否为数值 Istext和isnumber的判断的结果相反 2.IFERROR函数 在excel中使用iferror函数可以用来判断某些内容的正确与否,正确则返回正确结果,错误则返回需要显示的信息 IFERROR函数语法: IFERROR(value, value_if_error) 表示判断value的正确性,如果value正确则返回正确结果,否则返回va

作业需求: 开发一个简单的python计算器 1.实现加减乘除及拓号优先级解析 2.用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式(不能调用eval等类似功能偷懒实现),运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 上图是实现的逻辑思路图,下面是对上图的分析: 整体的思想就是先匹配最

电脑那些事儿2016-05-18 22:23:02微软 公式 工作阅读(22574)评论(1) 声明:本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写,除搜狐官方账号外,观点仅代表作者本人,不代表搜狐立场.举报 Word.Excel.PPT是我们日常生活中,最长用到的三款工具.每一种工具在使用过程中都有一些知识与技巧,今天"电脑那些事儿"小编给大家带来的是Excel中函数公式汇总,尤其是文员或者学习会计的小伙伴赶快收藏,一起来涨知识吧! 一.数字处理 1.取绝对值 =ABS(数字) 2.取整 =INT

1.多条件判断公式 =IF(AND(条件1,条件2...条件n),同时满足条件返回的值,不满足条件返回的值) =IF(OR(条件1,条件2...条件n),同时满足任一条件返回的值,不满足条件返回的值) 示例:同时满足金额小于500且B列内容为“未到期"时在C列输入”补款“ =IF(AND(A2<500,B2="未到期"),"补款","") 2.多条件求和.计数公式 Sumproduct(条件1*条件2*条件3...数据区域) 示例

一.数字处理 1.取绝对值 =ABS(数字) 2.取整 =INT(数字) 3.四舍五入 =ROUND(数字,小数位数) 二.判断公式 1.把公式产生的错误值显示为空 公式:C2 =IFERROR(A2/B2,"") 说明:如果是错误值则显示为空,否则正常显示. 2.IF多条件判断返回值 公式:C2 =IF(AND(A2<500,B2="未到期"),"补款","") 说明:两个条件同时成立用AND,任一个成立用OR函数.

我觉得这篇文章和什么都能扯上点关系,比如编程. 很多人已经讨论过数学与编程的关系了,这里不想过多探讨,只是简单提一下:有些人把数学贬低地一文不值,认为做一般的应用软件用不到数学:而有些人则把数学拔高到一个很高的位置,认为一些比较上层的领域像机器学习,包括其父.子类人工智能和深度学习都需要用到些相对晦涩的数学知识.我的看法是:尽自己的能力学习更多的数学知识总是没有坏处的.当然,辨证的来看,过度学习偏废了机器本身也就不说什么了(仁者仁智者智吧,王垠也写过一篇文章,我想附在这里:数学与编程,希望勿喷,

前端工作面试问题 本文包含了一些用于考查候选者的前端面试问题.不建议对单个候选者问及每个问题 (那需要好几个小时).只要从列表里挑选一些,就能帮助你考查候选者是否具备所需要的技能. 备注: 这些问题中很多都是开放性的,可以引发有趣的讨论.这比直接的答案更能体现此人的能力. 目录 常见问题 HTML 相关问题 CSS 相关问题 JS 相关问题 测试相关问题 效能相关问题 网络相关问题 代码相关问题 趣味问题 贡献者 如何参与贡献 许可协议 参与协作 常见问题: 你在昨天/本周学到了什么? 编写代码

原文来自:http://hi.baidu.com/nuclearspace/item/e0f8a1b777914974254b09f4 对 NP-Hard问题和NP-Complete问题的一个直观的理解就是指那些很难(很可能是不可能)找到多项式时间算法的问题.因此一般初学算法的人都会问这样一个问题:NP-Hard和NP-Complete有什么不同?简单的回答是根据定义,如果所有NP问题都可以多项式归约到问题A,那么问题A就是 NP-Hard:如果问题A既是NP-Hard又是NP,那么它就是NP-

  在CAP理论与MongoDB一致性.可用性的一些思考一文中提到,MongoDB提供了一些选项,如Read Preference.Read Concern.Write Concern,对MongoDB的一致性.可用性.可靠性(durability).性能会有较大的影响.与Read Concern.Write Concern不同的是,Read Preference基本上完全由MongoDb Driver实现,因此,本文通过PyMongo来看看Read Preference具体是如何实现的.   

P.NP.NPC和NP-Hard相关概念的图形和解释 http://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/49154507 一.相关概念 P: 能在多项式时间内解决的问题 NP: 不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间验证的问题 NPC: NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都得到解决. NP hard:NP难问题,所有NP

计算给定日期是星期几,好象是编程都会遇到的问题,最近论坛里也有人提到这个问题,并给出了一个公式:             W=   (d+2*m+3*(m+1)/5+y+y/4-y/100+y/400)   mod   7   (要求将1.2月当作上一年的13.14月来计算)       去看了看这个公式的原帖http://blog.csdn.net/ycrao/archive/2000/11/24/3825.aspx   其讲述的过程并不清楚,便想怎样自己推导出一个公式来,花了几个小时,总算是

目录 1.前述: 2.Bosting方式介绍: 3.Adaboost例子: 4.adaboost整体流程: 5.待解决问题: 6.解决第一个问题:如何获得不同的g(x): 6.1 我们看下权重与函数的关系: 6.2 gt和un的关系数学公式表达: 6.3 引导Un+1的思路: 6.4 推导Un+1的由来: 6.5 规划因子的由来: 7.解决第二个问题:α的计算: 7.1 每一个弱分类器需要什么样的树: 8.具体总结Adaboost的整体流程: 9.举例说明Adaboost的流程: 10.总结Ad

目录 SVM 1. 定义 1.1 函数间隔和几何间隔 1.2 间隔最大化 2. 线性可分SVM 2.1 对偶问题 2.2 序列最小最优算法(SMO) 3. 线性不可分SVM 3.1 松弛变量 3.2 求解对偶问题 3.3 支持向量求解参数\(w,b\) 4. 非线性SVM 5. Reference: SVM   支持向量机是一种二分类模型,它以间隔最大作为优化目标,因此它比感知机仅仅以误分类推动的模型要优胜不少.数据线性可分时,SVM直接以间隔最大训练出一个线性分类模型.当数据线性不可分时,SV

安度因:哇哦. 安度因:谢谢你. 第三个rank1不知为什么就来了.迷之二连?也不知道哪里来的rp 连续两次考试数学都占了比较大的比重,所以我非常幸运的得以发挥我的优势(也许是优势吧,反正数学里基本没有模板) 怎么说呢?我感觉,不是我考得好,这次,大家的失误貌似都比较多. (天天在宿舍乱嗨爆粗什么的rp--?) T3没审题的人一片一片的爆零,T2模板爆炸的不只我一个,T1应该有一群人想到n2就没打. 这次考试一个题解都没有写,T1T3太简单,T2到现在都改不出来... 可是考场上状态还是不错的:

大数据的傲慢与偏见— 读后心得 数据模型研究者必看的书 原文链接: https://medium.com/@iven00000000/%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A%E7%9A%84%E5%82%B2%E6%85%A2%E8%88%87%E5%81%8F%E8%A6%8B-%E8%AE%80%E5%BE%8C%E5%BF%83%E5%BE%97-391e155688ec 书本简介 书名:大数据的傲慢与偏见 原书名:Weapons of Math Destruction 作

对 NP-Hard问题和NP-Complete问题的一个直观的理解就是指那些很难(很可能是不可能)找到多项式时间算法的问题.因此一般初学算法的人都会问这样一个问题:NP-Hard和NP-Complete有什么不同?简单的回答是根据定义,如果所有NP问题都可以多项式归约到问题A,那么问题A就是 NP-Hard:如果问题A既是NP-Hard又是NP,那么它就是NP-Complete.从定义我们很容易看出,NP-Hard问题类包含了NP- Complete类.但进一步的我们会问,是否有属于NP-Har

前后断断续续搞了5个月,每次都以为自己懂了, 但是要写的时候都不知从何下手,然后又是各种找博客,看帖子,所以这次试着用自己的语言写一个博客. 首先,KMP算法就是从一个模板字符串(S) 中匹配目标字符串(P).匹配的话,首先就是想到了暴力匹配,也就是用两个下标表示在S的下标(si) 和 P的下标(pi), 然后进行循环,如果s.chatAt(si)==p.chatAt(pi) 就是si ++, pi++: 如果不相等的话,就需要把si = si - pi + 1, pi = 0; ,然后判断 `

结合个人经历总结的前端入门方法 (https://github.com/qiu-deqing/FE-learning),里面有很详细的介绍. 之前一直想学习前端的,都不知道怎么下手都一年了啥也没学到,现在很迷茫,最经在知乎看了很多人都在谈论怎样学习前端的,发现要学习的东西实在是太多了,以自己先在的水平只能是在三线城市中找份工作. 可生活在一线城市的我,找份新工作是辣么的没有竞争力,看了这么多人的前端学习之路,借鉴他们的方法坚持一段时间. 下面是选取的部分文章,完整的请到原站浏览(http://w