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如何在 C# 中以编程的方式将 CSV 转为 Excel XLSX 文件

前言 Microsoft Excel的XLSX格式以及基于文本的CSV（逗号分隔值）格式，是数据交换中常见的文件格式。应用程序通过实现对这些格式的读写支持，可以显著提升性能。...在本文中，小编将为大家介绍如何在Java中以编程的方式将【比特币-美元】市场数据CSV文件转化为XLSX 文件。...小编在该类中创建一个getCsvData方法用于获取具体的数据（在代码中替换成你的API密钥即可）： // Get the CSV data from the AlphaVantage web service...= chart.getAxes().item(AxisType.Category); categoryAxis.setBaseUnit(TimeUnit.Months); categoryAxis.getTickLabels...().setOrientation(45); categoryAxis.getTickLabels().setNumberFormat("d/m/yyyy"); ITrendline

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FusionCharts参数说明补充

选项指定文本价值，可以代替数值是图表上显示的每个数据项  无法加载自定义标识，图表上在预先确定的位置，然后连结相同  … FusionCharts v3新增功能 FusionCharts v3的拥有大量的新功能...选项指定文本价值，可以代替数值是图表上显示的每个数据项  无法加载自定义标识，图表上在预先确定的位置，然后连结相同  选择添加自定义菜单项，以图表的上下文菜单，然后连结相同  支持包装的标题，分标题和工具...新的图表类型  FusionCharts v3的介绍了很多新的图表类型，如：  滚动图-柱二维，二维和区系的二维，堆叠柱二维，二维结合，结合二维（双年）  样图  样条区域图  对数坐标图  二维多图单...梯度支持  FusionCharts v3的支持梯度大多数图表物件如背景下，油画，数据阴谋等诸多新的图表支持单一属性use3DLighting ，让先进的灯光和梯度影响图更好的视觉效果。 ...现在，您可以包装，错层或旋转X轴标签。  旋转价值盒及动态位置选项  的数据值的文本字段，现在可以旋转，以避免简洁。此外，在案件列图表，您可以选择是否将文本框的值列内或之外。

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    微调LayoutLM v3进行票据数据的处理和内容识别

    LayoutLM v3 LayoutLM v3相对于其前两个版本的主要优势是多模态transformer 架构，它以统一的方式将文本和图像嵌入结合起来。...文档图像不依赖CNN进行处理，而是将图像补丁块表示为线性投影，然后线性嵌入与文本标记对齐，如下图所示。这种方法的主要优点是减少了所需的参数和整体计算量。...论文的作者表示，“LayoutLMv3不仅在以文本为中心的任务(包括表单理解、票据理解和文档视觉问题回答)中实现了最先进的性能，而且还在以图像为中心的任务(如文档图像分类和文档布局分析)中实现了最先进的性能...$ 1445 .00标为MONTANT_HT(法语中是税前总价)，而v3正确地预测了总价。...基于这个例子，layoutLM V3显示了更好的整体性能，但我们需要在更大的数据集上进行测试。 总结 本文中展示了如何在发票数据提取的特定用例上微调layoutLM V3。

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    Flex常用组件

    Flex 4.0中提供了许多基础的Flex组件，如文本组件、.按钮组件、下拉框组件等。组件根据是否由Adobe公司提供，可分为基础Flex组件和自定义组件。...Ø 控件:存放基础的控制组件，如按钮组件，文本组件，下接框组件，这里存放了最基础的可见组件。 Ø 数据控件:存放数据呈现组件，如网格组件、下拉列表组件、树组件等。这里存放了和数据显示相关的组件。...(4) text:获取用户在输入框中输入的文本。...例如，ActionScript3.0中定义了一 个名为"compute”的函数，在JavaScript中调用此函数可使用其他函数名，如“c”、"com" 等。...data参数用于封装系列所对应的数据源中的一条记录，上述代码表明饼形图的文本将以"xxxx年"的形式显示。

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    我们如何为 JavaScript 客户端减半模块化 AWS SDK 的发布规模

    在 v3中， 模块化包 将应用程序的捆绑大小比 AWS SDK 中的 JavaScript（版本 2）减少了75%。但是，v3 对于每个模块化包具有较大的发布/安装大小。...在这篇文章中，我们报道了如何将 v3 模块化封装的发布大小减少50%。 我们为什么要这么做？...我们很高兴地报告，我们减少了v3模块化包的发布大小+50%在v3.36.1相比，在v3.33.0！作为效果，每个客户端的安装尺寸也减少了+40%。 您可以检查在 包装恐惧症上安装模块化包的成本。...一旦我们量化了 npm 发布更改数字，我们就入围了在 v3 中实现的四个最佳改进： 我们从*.js的文件中删除了注释。 我们从*.d.ts文件中删除了注释。 我们删除了TypeScript源代码。...我们从 v3 中删除了源图，这导致未包装的发布大小减少了 ~20% $ pwd /home/trivikr/workspace/aws-sdk-js-v3/clients/client-sts #

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    可集成到文件管理器，一句 PowerShell 脚本发布某个版本的所有 NuGet 包

    不过，如果你有很多的 NuGet 包并且经常需要推送的话，也可以集成到 Directory Opus 或者 Total Commander 中。...---- NuGet 推送命令 NuGet 推送命令可直接在微软官方文档中阅读到： NuGet CLI push command - Microsoft Docs 在你已经设置了 ApiKey 的情况下.../index.json 用 PowerShell 包装一下 要执行 NuGet 的推送命令，我们需要一个可以执行命令的终端，比如 PowerShell。...可以参考我的另一篇博客： PowerShell 的命令行启动参数（可用于执行命令、传参或进行环境配置） - walterlv 集成到 Directory Opus 我将这个命令集成到了 Directory Opus 中，...xxx 是使用正则表达式匹配的 {file} 文件名 {file} 是 Directory Opus 当前选中的文件，我用正则表达式匹配出其版本号和后面的 .nupkg 后缀 将正则表达式匹配出来的文本作为

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    SwiftUI TextField进阶——格式与校验

    SwiftUI TextField进阶——格式与校验 如想获得更好的阅读体验，请访问我的博客 www.fatbobman.com[1] SwiftUI的TextField可能是开发者在应用程序中最常使用的文本录入组件了...本文为【SwiftUI 进阶】系列文章中的一篇，在本文中，我将介绍如何在TextField中实现如下功能： •屏蔽无效字符•判断录入的内容是否满足特定条件•对录入的文本实时格式化显示 textfieldDemo1...如何在TextField中实现格式化显示 现有格式化方法 在SwiftUI 3.0中，TextField新增了使用新老两种Formatter的构造方法。...如何在TextField中屏蔽无效字符 现有屏蔽字符方法 在SwiftUI中，可以通过设置仅使用特定的键盘类型来实现一定程度上的录入限制。...由于onChange是在文字发生变化后才会调用，因此，方案二会导致视图二度刷新，不过考虑到文字录入的应用场景，性能损失可以忽略（ 如使用属性包装器进一步对数值同字符串进行链接，可能会进一步增加视图的刷新次数

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    三分钟看懂LangChain4j支持的API类型！

    ChatMessage通常包含文本，但有些LLM还支持混合文本和Image的输入。如OpenAI的gpt-4o-mini和Google的gemini-1.5-pro都属于这种。...ChatLanguageModel是LangChain4j中的底层API，提供了最大的功能和灵活性。还有高级API（如Chain和AiServices）。...ModerationModel：可检查文本中是否包含有害内容。ScoringModel：可根据查询对多段文本进行评分（或排名），以确定每段文本与查询的相关性。这在RAG（检索增强生成）中非常有用。...这是一个便捷方法，可快速使用它，无需将String包装在UserMessage中。...LLM被训练得更关注SystemMessage，因此要小心，最好不要让最终用户随意定义或注入一些输入到SystemMessage中。 它通常位于对话的开始。如何在对话中组合它们？

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    如何使用XSwitch内置的离线ASR及TTS

    在如何在XSwitch中使用ASR及TTS中提到，XSwitch内置了很多ASR/TTS模块，但大多数的ASR/TTS服务都是云厂商提供的。...到【呼叫】⇨【路由】中，新建一条路由： 名称：tts，也可以随意 被叫字冠：tts，也可以是其它号码，如1234等 呼叫源：default 目的地类型：高级功能/系统 新出现的“文本”框中填入以下内容：...简单使用： 到【呼叫】⇨【路由】中，新建一条路由： 名称：asr，也可以随意 被叫字冠：asr，也可以是其它号码，如1234等 呼叫源：default 目的地类型：高级功能/系统 新出现的“文本”框中填入以下内容...asr ASR Interface：是一个XCC ASR的包装器，通过使用asr:your-xcc-asr-interface-name可以将XCC ASR包装成系统原生接口使用。...asr ASR Interface实现了一个包装器，通过JSON Event Channel与XCC ASR Interface通信。主题格式为：ai_asr.

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    Qt项目---简单的计算器

    在我们的计算器界面中，我们需要添加一个单行文本框（QLineEdit）用于显示输入和结果。此外，我们将添加数字按钮（QPushButton）和操作按钮（如加法、减法、乘法、除法和等于号按钮）。...对于操作按钮（如加法、减法、乘法、除法和等于号按钮），我们将执行相应的数学运算并更新文本框的显示。...将计算结果更新到输入字符串中，并清空操作字符串。 在清除按钮的槽函数中，我们将清空输入和操作字符串，并将文本框的显示重置为"0"。...b的第0个和第2个元素转换为整数，并进行加法运算 ui->lineEdit->setText(QString::number(v3)); // 将结果转换为字符串，并将其设置为文本框的文本...ui->lineEdit->setText(QString::number(v3)); // 将结果转换为字符串，并将其设置为文本框的文本 } else if (b.at(1) == "

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    DeepSeek爆了，问问它《哪吒2》今年为啥爆火

    以下是 DeepSeek 的深度思考过程： 可以看到不同于以往大模型，DeepSeek R1 模型（深度思考）在生成文本的过程中，通过思维链将联网搜索得到的个网页信息分而处理，推理过程中不断反思和验证自己的思路...我就带大家深入聊聊 DeepSeek V1 到 V3 以及 R1 技术演进，分析其在不同场景中的应用与优势。...多 token 预测机制：单次预测未来 4 个 token，在代码补全任务中吞吐量提升 3.8 倍。 V3 堪称技术的集大成者。它拥有高达 6710 亿的参数，是目前模型中的 “巨无霸”。...这让 V3 系列在知识问答、长文本处理和代码生成等任务中表现卓越，性能对标国际顶尖模型如 GPT-4 和 Claude-3.5。...技术对比与应用场景 模型 核心架构 训练方法 优势场景 V1 传统 Transformer 监督学习 代码生成、技术文档处理 V2 改进 Transformer 监督学习 文本生成、智能客服 V3 混合专家

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    基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 1

    翻译 | 杨东旭 校对 | 孟凡 整理 | MY 在这篇文章中，我们将对实践中的微调做一个全面的概述，微调是深度学习中常用的方法。...我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...Caffe Model Zoo -为第三方贡献者分享预训练 caffe 模型的平台 Keras Keras Application - 实现最先进的 Convnet 模型，如 VGG16 / 19，googleNetNet...，Inception V3 和 ResNet TensorFlow VGG16 Inception V3 ResNet Torch LoadCaffe - 维护一个流行模型的列表，如 AlexNet 和...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。

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    SVTR文字识别模型介绍

    Mixing Block 由于两个字符可能略有不同，文本识别严重依赖于字符组件级别的特征。然而，现有的研究大多采用特征序列来表示图像文本。...而vision transformer引入了二维特征表示，但如何在文本识别的背景下利用这种表示仍然值得研究。 更具体地说，对于embedded组件，作者认为文本识别需要两种特征。...（1）第一个是局部组件模式，如类似笔画的特征。它编码了形态特征和特征不同部分之间的相关性；（2）第二种是字符间的依赖性，如不同字符之间或文本和非文本组件之间的相关性。...由于文本和非文本是图像中的两个主要元素，这种通用的 Mixing 可以建立来自不同字符的组件之间的长期依赖关系。此外，它还能削弱非文本成分的影响，同时提高文本成分的重要性。...PaddleOCR V3 中的 SVTR 模块 总的来看，整个结构其实就是通过 self-attention 和线性层完成视觉信息和序列信息的编码一步到位。

    2.1K20

    Flash Attention V3使用

    随着大模型的普及，Flash Attention V3 在 H100 GPU 上实现了显著的性能提升，相比于前一版本，V3 通过异步化计算、优化数据传输和引入低精度计算等技术，进一步加速了注意力计算。...Flash Attention V3 针对 NVIDIA H100 架构进行了优化，充分利用其新特性，如 Tensor Cores 和 TMA（Tensor Memory Architecture），实现更高效的并行计算...安装 PyTorch：确保你的环境中安装了支持 CUDA 的 PyTorch 版本。...device) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/llama-2-7b-chat-hf/") # 输入文本并进行编码...主程序：在 main.py 中，我们加载预训练模型的 tokenizer，并对输入文本进行编码。然后，将编码后的输入传入模型进行前向传播，并输出结果。 python main.py

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    【科技】机器学习和大脑成像如何对嘈杂环境中的刺激物进行分类

    同样的物体通常会以不同的视角，如部分的阻碍，或在不理想的光照条件下，都有可能受到影响。因此，在噪声和退化条件下进行分类研究是必要的。 ? 大脑是如何在退化的条件下处理分类刺激物的?...通过对SVM学习模式的分析，发现后视区V1、V2、V3和V4在不同的观测条件下是最重要的。这一结果得到了关注特定脑区的兴趣区域(ROI)分析的进一步支持。...ROI分析表明，脑区V1、V2、V3和V4的活动各自能够识别刺激物恶化的水平。相比之下，通常与刺激物分类相关的纹状体、PFC和HC，无法识别刺激物恶化的水平。...总之，这些结果支持这样的假设: 当刺激物难以从其背景环境中提取时，视觉系统中的处理在将刺激物分类到适当的大脑系统之前提取刺激物。...显然，需要做更多的工作来更好地理解大脑处理信息的方式，而机器学习方法（如SVM），可能会允许加速这些发现。 本文为atyun出品，转载请注明出处。

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