导出Excel集合
public void exportAll() {
if(getTemplateName()!=null){
String templateName=getTemplateName();
String sortstr=FacesUtils.getValueInHashtableOfSession("sortstr").toString();
String hql=FacesUtils.getValueInHashtableOfSession("hql").toString()+sortstr;
Map map=(Map)FacesUtils.getValueInHashtableOfSession("map");
List list = this.getService().getPageData(hql, map);
Map beans=new HashMap();
beans.put("list", list);
String filename=templateName+Tools.getNowTime()+".xls";
exportExcel(beans, templateName+".xls", filename);
//日志
String message=templateName+"报表导出";
saveOpinfo(message);
}
}
public void exportExcel(Map beans,String templateName,String filename) {
try {
HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
response.setContentType("application/vnd.ms-excel");
response.setHeader("Content-disposition", "attachment; filename=\"" + filename);
ServletOutputStream outStream = response.getOutputStream();
ExcelUtils.exportExcel(beans, this.getText("template.path") + System.getProperty("file.separator") + templateName, outStream);
response.getOutputStream().flush();
response.getOutputStream().close();
outStream.close();
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
import net.sf.jxls.transformer.XLSTransformer;
public static void exportExcel(Map beans, String templateName, OutputStream out) {
XLSTransformer transformer = new XLSTransformer();
try {
FileInputStream fis=new FileInputStream(templateName);
transformer.transformXLS(fis, beans).write(out);
fis.close();
} catch (ParsePropertyException e) {
e.printStackTrace();
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvalidFormatException e) {
e.printStackTrace();
}
}
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深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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