做过java的人应该都经历过将数据库中的数据导出到excel中的情况,
一般来说会使用poi或jxl等成型的工具,现在向大家推荐一款很好用的工具ExcelUtils,它是基于poi的。
ExcelUtils:an excel report template engine for Java
主站地址:http://excelutils.sourceforge.net
从网站上可以很容易的学习到ExcelUtils的使用方法,这里写一个简单的例子:
excel模板:/WEB-INF/xls/balance.xls

java:我使用的spring2.5基于注解的controller
import static com.netqin.common.GlobalNamingConstant.OPERATE_LIST;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import net.sf.excelutils.ExcelException;
import net.sf.excelutils.ExcelUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import com.netqin.common.Sorter;
import com.netqin.common.annotation.UserOperateLog;
import com.netqin.function.settlement.model.BalanceApplyInfo;
import com.netqin.function.settlement.service.IChannelChargeService;
import com.netqin.web.SimpleBaseController;
@Controller
public class ChannelChargeController{
@Autowired
private IChannelChargeService channelChargeService;
/**
* 描述 : <结算报表导出excel>. <br>
* <p>
*
* @param bean
* @param model
* @param flog
* @return
*/
@RequestMapping("/settlement/export_excel.do")
@UserOperateLog(value = "报表导出", type = OPERATE_LIST)
public String handleExportExcel(BalanceApplyInfo bean, Model model,
int flog, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
List<BalanceApplyInfo> list = channelChargeService.selectAll(bean,
new Sorter(), null, flog);
ExcelUtils.addValue("list", list);
String config = "/WEB-INF/xls/balance.xls";
response.reset();
response.setContentType("application/vnd.ms-excel");
try {
ExcelUtils.export(request.getSession().getServletContext(), config,
response.getOutputStream());
} catch (ExcelException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
}
值得注意的是,在使用#sum allusernum on ${list}进行汇总时,allusernum 的数据类型一定要是double的,否则不能进行汇总,这也许是ExcelUtils的bug.
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内容概要:本文档提供了三种神经网络控制器(NNPC、MRC和NARMA-L2)在机器人手臂模型上性能比较的MATLAB实现代码及详细解释。首先初始化工作空间并设定仿真参数,包括仿真时间和采样时间等。接着定义了机器人手臂的二阶动力学模型参数,并将其转换为离散时间系统。对于参考信号,可以选择方波或正弦波形式。然后分别实现了三种控制器的具体算法:MRC通过定义参考模型参数并训练神经网络来实现控制;NNPC利用预测模型神经网络并结合优化算法求解控制序列;NARMA-L2则通过两个神经网络分别建模f和g函数,进而实现控制律。最后,对三种控制器进行了性能比较,包括计算均方根误差、最大误差、调节时间等指标,并绘制了响应曲线和跟踪误差曲线。此外,还强调了机器人手臂模型参数的一致性和参考信号设置的规范性,提出了常见问题的解决方案以及性能比较的标准化方法。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB编程语言的研究人员或工程师,以及对神经网络控制理论有一定了解的技术人员。 使用场景及目标:①理解不同类型的神经网络控制器的工作原理;②掌握在MATLAB中实现这些控制器的方法;③学会如何设置合理的参考信号并保证模型参数的一致性;④能够根据具体的性能指标对比不同控制器的效果,从而选择最适合应用场景的控制器。 其他说明:本文档不仅提供了完整的实验代码,还对每个步骤进行了详细的注释,有助于读者更好地理解每段代码的功能。同时,针对可能出现的问题给出了相应的解决办法,确保实验结果的有效性和可靠性。为了使性能比较更加公平合理,文档还介绍了标准化的测试流程和评估标准,这对于进一步研究和应用具有重要的指导意义。
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该资源为scipy-0.11.0.tar.gz,欢迎下载使用哦!
内容概要:PT500PLUS平行轴齿轮箱故障测试台是由瓦伦尼安(VALENIAN)Machine Vibration & Gearbox Simulator(机械振动-齿轮箱模拟器)开发的专业机械故障仿真测试设备。该测试台旨在模拟和研究转子、齿轮传动、轴承及电机系统中的多种常见故障,包括但不限于轴不对中、转子不平衡、机械松动、轴承故障、齿轮故障(如点蚀、磨损、断齿等)以及电机故障(如转子不平衡、轴承故障、匝间短路等)。测试台配备有先进的传感器和数据采集系统,能够实时采集并分析振动、噪声、转速、扭矩等参数,提供多通道同步信号采集与频谱分析功能。此外,测试台还配备了10寸触摸屏、PLC智能控制系统和急停按钮,确保操作简便和安全。 适用人群:机械工程专业师生、科研人员以及从事机械故障诊断和维护的技术人员。 使用场景及目标:①用于高校和科研机构的教学和研究,帮助学生和研究人员深入理解机械故障的机理;②为企业提供故障诊断和预防性维护的解决方案,提高设备可靠性和运行效率;③通过模拟真实工况下的故障,进行轴承寿命预测性试验,研究轴承故障机制与轴承载荷、转速、振动、温度之间的关系。 其他说明:测试台结构紧凑,模块化设计,便于移动和维护。它不仅支持多种传感器的安装和数据采集,还提供了丰富的分析软件功能,如FFT频谱分析、轴心轨迹图、小波分析等,支持数据导出和二次开发,适用于各种复杂的研究和应用需求。
内容概要:本文档详细介绍了XXX5G特色商业街的规划设计方案,旨在通过5G技术与物联网等前沿科技的融合,全方位提升游客体验感和街区运营效率。首先,基础信息系统涵盖综合管理智慧平台、统一结算系统、5G视频智慧安防监控系统等多个子系统,实现多系统协同管理和数据安全保障。其次,特色应用方面,推出5G短信服务、5G智慧机器人、5G无人巡逻车、5G+XR时空走廊、5G+元宇宙体验馆等项目,将尖端科技与深厚文化底蕴巧妙结合,创新文旅体验形式。最后,通过5G高清视频直播与分享、5G+高空文旅等举措,进一步提升水街的影响力和吸引力。 适用人群:本方案适用于文旅项目规划者、商业街运营管理者、信息技术从业者以及对智慧城市建设感兴趣的各界人士。 使用场景及目标:①为商业街提供全面的智慧化升级方案,涵盖基础信息系统和特色应用两大部分;②通过5G技术赋能,实现高效运营管理和沉浸式游客体验;③推动文旅产业创新发展,促进地方经济繁荣和社会进步。 其他说明:该方案不仅关注技术实现,更重视用户体验和服务质量,强调文化传承与科技创新的有机结合,致力于打造具有国际影响力的智慧文旅新地标。
【更新至2023年】2000-2023年中国气候政策不确定性指数数据(全国、省、市三个层面) 1.时间:2000-2023年 2.来源:使用人工审计和深度学习算法MacBERT模型,基于中国《人民日报》《光明日报》《经济日报》《环球时报》《科技日报》《中国新闻社》等6家主流报纸中的1,755,826篇文章,构建了2000年1月至2023年12月的中国全国、省份和主要城市层面的CCPU指数。研究框架包括六个部分:数据收集、清洗数据、人工审计、模型构建、指数计算与标准化以及技术验证。 3.范围:中国、省、市三个层次 4.参考文献:Ma, Y. R., Liu, Z., Ma, D., Zhai, P., Guo, K., Zhang, D., & Ji, Q. (2023). A news-based climate policy uncertainty index for China. Scientific Data, 10(1), 881. 5.时间跨度:全国层面:日度、月度、年度;省级层面:月度、年度;地级市层面:月度、年度
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