将数据导入excel

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的跨平台3D图形渲染应用，涵盖从场景构建、模型加载、光照处理到渲染优化的完整开发流程。
·2025-03-11 11:21

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台音视频流媒体应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的跨平台音视频流媒体应用，涵盖从音视频采集、编码、传输到播放的完整开发流程。
·2025-03-11 11:50

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的分布式数据同步应用，涵盖从数据模型设计到分布式同步策略的完整开发流程。
·2025-03-11 11:20

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发

本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的分布式数据同步应用，涵盖从基础数据存储到跨设备同步的完整流程。
·2025-03-11 11:50

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的图像处理应用，涵盖从基础图像操作到高级滤镜应用的完整开发流程。
·2025-03-11 11:49

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的图像处理应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。
·2025-03-11 11:49

23.Harmonyos Next仿uv-ui 组件NumberBox 步进器组件基础用法

本文将详细介绍NumberBox步进器组件的基础用法，帮助开发者快速上手使用这一组件。2.效果展示3.基础用法3.1引
·2025-03-11 11:48

基于STM32+物联网设计的浇花神器（华为云IoT）

游戏后端架构https://github.com/Peakchen）基于STM32+物联网设计的浇花神器（华为云IoT）介绍基于STM32+物联网的浇花神器利用传感器采集土壤湿度数据，通过华为云物联网平台将数据发送到云端
鱼弦·2025-03-11 11:16

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。
Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理

复杂的数据源，和奇怪的数据格式是生产中经常遇到的难题，本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据，和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时（如,、|、\t混合使用），可采用以下方法
Tometor·2025-03-11 11:45

合并HEX文件

在某些情况下，我们可能需要将多个HEX文件合并为一个文件，例如将多个模块的代码合并为一个完整的固件。本文将详细介绍如何合并IntelHEX文件，并提供一个基于Rust的简单实现。
boringhex.top·2025-03-11 11:15

R语言学习实例：使用R进行数据可视化

我们将展示如何使用R的基本绘图功能和一些常用的绘图库来生成这些图表。散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。我们可以使用R的基本绘图功能来创建散点图。
PixelCoder·2025-03-11 11:15

什么是SaaS化部署

SaaS化部署是将传统软件转变为“软件即服务”（SoftwareasaService，SaaS）模式的过程。
LCY133·2025-03-11 11:44

Excel 后缀竟成 “拦路虎”？POI 读取报错原因大揭秘

POI读取excel报错由于有时候上传的是xls文件有时候上传的是xlsx文件，使用POIFSFileSystem来读取文件POIFSFileSystempoifsFileSystem;try{poifsFileSystem
·2025-03-11 11:16

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。
罗婕斯特·2025-03-11 10:43

探索R语言：经典案例解析与源代码

在本文中，我们将通过经典案例来探索R语言的一些重要功能和技术。我们将提供相应的源代码，以便读者能够实际运行并理解这些示例。案例一：数据导入与处理在数据分析中，数据导入和处理是首要任务。
翠绿探寻·2025-03-11 10:12

Redis 主从复制机制深度解析与实践指南

本文将深入探讨主从复制的原理、配置方法、常见问题及优化策略。一、主从复制的核心概念1.1什么是主从复制？主从复制是一种数据同步机制，允许从节点实时复制主节点的数据。主节点负责处理写
月落星还在·2025-03-11 10:12

如何使用 XML Schema

在本教程中，我们将介绍如何使用XMLSchema来定义和验证XML文档。1.XMLSchema简介XMLSchem
xyq2024·2025-03-11 10:42

Servlet 服务器 HTTP 响应

本文将详细介绍Servlet服务器HTTP响应的相关知识，包括响应状态码、响应头、响应体等。Servlet服务器HTTP响应概述Servlet服务器HTTP响应是指S
wjs2024·2025-03-11 10:11

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。
CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

python实现查找满足条件的数字

第一步，这是个四位数，前两位和后两位分别相等，我们将满足条
qq_恰同学少年·2025-03-11 10:10

Ansible集成Git的CI/CD流水线详解

将Ansible集成到CI/CD流程中，可以实现自动化的应用部署和测试。常见的集成方式包括：Jenkins:通过Jenkins插件或Pipeline，执行Ansible剧本进行部署。
wespten·2025-03-11 10:09

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。
程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著
Mr终游·2025-03-11 09:07

【Python代码练习（简单应用）】

_________("水煮千丝")print(listA)将“红烧肉”放入列表中，
9...·2025-03-11 09:07

第五周作业——第十章动手试一试

将这个文件命名为learning_python.txt，并将其存储到为完成本章练习而编写的程序所在的目录中。
hongsqi·2025-03-11 09:06

探索三维地理空间：ArcGIS Pro轻松打开OSGB文件

然而，许多用户在尝试将O
卢朦璇·2025-03-11 09:06

《C#多播委托：深入解析核心机制与实战应用指南》

在C#中，多播委托（MulticastDelegate）是一种可以引用多个方法的委托类型，它允许将多个方法绑定到同一个委托实例上，并通过一次调用触发所有方法的执行。这是事件处理机制的核心实现基础。
Ro小陌·2025-03-11 09:35

Spring Boot3项目的常见通用整体架构-全局异常类

以下是一些常见的最佳实践和设计建议，适合中大型项目或者复杂的SpringBoot3项目一、分层架构设计典型的分层架构可以帮助将关注点分
ahauedu·2025-03-11 09:32

Apache POI详解

目录前言ApachePOI是一个强大的Java库，广泛用于处理MicrosoftOffice文档，包括Word、Excel和PowerPoint等。
波波有料·2025-03-11 09:31

通过 Ollama 本地部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型后，用 Python 调用推理并生成基于 pytest + PO 设计模式的 Playwright 自动化测试文件

以下是完整的实现步骤和代码示例，详细说明了如何通过Python调用本地部署的DeepSeek-r1:1.5b模型，将功能测试用例转换为适合pytest和PageObject（PO）设计模式的Playwright
Python测试之道·2025-03-11 09:00

【LAMMPS学习】二、LAMMPS安装(1)Linux安装

2.LAMMPS安装您可以将LAMMPS下载为可执行文件或源代码。在下载LAMMPS源代码时，还必须构建LAMMPS。但是对于在构建中包含或排除哪些特性，您有更大的灵活性。
北行黄金橘·2025-03-11 08:28

AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场

据预测，到2030年，中国AI人才缺口将达400万，而美国A
meisongqing·2025-03-11 08:58

【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览

本文将介绍其中几大核心组件和框架，包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM，以及其他相关工具和方法，展示它们在训练效率
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:56

2025 年，微服务架构和大模型能 “玩出” 什么新花样？

微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务，每个服务运行在自己的进程中，负责特定的业务功能。与单体架构相比，微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性，这些特性使其成为现代软件开发的首选。
字节跳动开源·2025-03-11 08:56

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，
皖山文武·2025-03-11 08:56

C语言_数据结构总结7:顺序队列（循环队列）

循环队列将顺序队列臆造为一个环状的空间，即把存储队列元素的表从逻辑上视为一个环。当队首指针Q->front=MaxSize-1后，再前进一个位置就自动到0，这可以利用除法取余运算（%）来实现。
*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-11 08:24

5、请简述公司的系统服务架构类型（单体架构、分布式架构、微服务架构、分层架构、集群架构、SOA 架构、中台架构）

以下是对公司常见的系统服务架构类型的简述及架构图说明：单体架构简述：将所有功能集成在一个项目中，作为一个整体进行开发、部署和运行，所有业务逻辑、数据访问等都在一个进程内。
静静在思考·2025-03-11 08:24

前端开发使用的 安卓模拟器_【译】移动开发中的仿真器与模拟器

为了分清概念，本文将Emulator译作“仿真器”，Simulator译作“模拟器”。听起来可能略拗口，如产生生理或心理不适，敬请谅解。
weixin_39976748·2025-03-11 07:52

Docker部署SVN服务器并使用：从基础到高级

本文将详细介绍如何使用Docker快速部署SVN服务器,以及SVN的基础和高级使用方法。无论你是SVN新手还是有经验的用户,本文都将为你提供有价值的信息。
ivwdcwso·2025-03-11 07:22

二叉树-将二叉树展开为链表

114.将二叉树展开为链表给你二叉树的根结点root，请你将它展开为一个单链表：展开后的单链表应该同样使用TreeNode，其中right子指针指向链表中下一个结点，而左子指针始终为null。
Vacant Seat·2025-03-11 07:51

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。
小圆圆666·2025-03-11 07:49

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。
Sir小珂·2025-03-11 07:18

【贪心算法2】

假如第0天价格最低，第3天价格最高，利润=prices[3]-pricnes[0],可以将利润公式拆解成(prices[3]-prices[2])+(prices[2]-prices[1])+(prices
m0_46150269·2025-03-11 07:18

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
Wis4e·2025-03-11 07:47

信号处理应用：电力系统中的信号处理_（10）.电力系统信号处理中的现代滤波器设计

本节将介绍现代滤波器设计的基本概念、分类、设计方法及其在电力系统中的应用。2.滤波器的基本概念滤波器是一种信号处理设备，用于从输入信号中提取或抑制特定频
kkchenkx·2025-03-11 07:45

LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话

本教程将详细介绍这些记忆组件的工作原理、特性以及使用方法。
喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

如何监控和诊断JVM堆内和堆外内存使用？

专栏的上一篇文章介绍了JVM内存区域的划分，总结了相关的一些概念，今天的专栏将结合JVM参数、工具等方面，进一步分析JVM内存结构，包括外部资料相对较少的堆外部分。
嗯哼唉、·2025-03-11 06:43

js基本功（四）

可以通过charCodeAt()方法获取字符的ASCII码，也可以通过String.fromCharCode()方法将ASCII码转换为字符。随着国际化的需求增加，ASCII的局限性也逐渐显现，
码林鼠·2025-03-11 06:42

Mysql、MyBatis一键删除重复数据实现方案

二.实现思路将所有参与剔重校验的字段进行分组，保留分组数据中id最大的那一条，其余删除。三.实现代码此处展示MyBatis代码，转换为sql同理。update`${table
冰糖码奇朵·2025-03-11 06:11
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