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我也要
错误如下图所示：
1. 导航栏——>窗口——>首选项
2. 常规——>编辑器——>文件关联
3. 在文件类型里面找“.xls”格式，
要是没有就新增一个，点击“添加”；
要是有就跳过第4步。
4. 添加上“.xls”类型
4. 选中“.xls”，添加对应的文件编辑器，点击“添加”
5. 选择“外部程序”——>“Microsoft Excel Add-In”——>再点击“确认”
6. 此时，就添加上一个缺省的外部文件编辑器，点击“确定”
7. 此时再去点击后缀是.xls的文件就可以直接跳转到微软自带的excel了
立创开源TinyAWG：基于ZYNQ7010的35MHz带宽200MSa/s任意波形发生器设计与实现
本文详细解析了立创开源TinyAWG的设计与实现，这是一款基于ZYNQ7010芯片的低成本高性能任意波形发生器。项目实现了35MHz带宽和200MSa/s采样率，核心采用ARM+FPGA协同架构，FPGA负责高速DDS信号生成，ARM运行Linux并搭载LVGL图形界面。文章涵盖了硬件选型、电路设计、软件逻辑及性能测试，为复刻和学习ZYNQ系统设计、高速DAC应用提供了完整参考。
OLE简介
OLE 背景知识OLE 是一种机制，它允许用户创建和编辑包含由多个应用程序创建的项或者“对象”的文档。注意 OLE 最初是对象链接和嵌入 (Object Linking and Embedding) 的首字母缩写词，但现在被称为 OLE。OLE 中与链接和嵌入无关的部分现在已成为 Active 技术的一部分。OLE 文档（过去被称为复合文档）无缝地集成了各种类型的数据或组件。声音剪
拜耳阵列（Bayer Pattern）和解马赛克简介
拜尔阵列由柯达的布莱斯·拜尔发明，拜尔阵列将更多的像素用于绿色，而不是红色和蓝色，因为人眼对绿色更敏感。但这张照片，每个像素只有rgb中的一种颜色，每个像素还缺少其它两个颜色分量，效果如下图3所示。典型的图像传感器（例如我们在数码相机中使用的图像传感器，主要有CCD, CMOS）由许多单独的光电传感器组成，所有这些传感器都会捕获光线。如果想要获得不同颜色的光，最直接的做法是加入不同颜色的滤镜，从而滤出 RGB 三个通道的颜色。这个覆盖层可以理解为一个过滤层，每种类型的过滤器通常只允许一种颜色的光线的通过。
SAP EXCEL OLE常用方法和属性
OLE
四足机器人——机械结构
目录 一、四足机器人腿型： 1、并联腿 2、串联腿 3、 腿的布局（关节配置） 二、四足机器人足端设计： 三、四足机器人膝关节驱动： 1、皮带轮驱动： 2、四连杆或者推杆驱动 四、四足机器人机械整体结构设计细节 一、四足机器人腿型： 1、并联腿 优点：受力角度来说，并联腿比串联腿好，并联腿较为灵活。 2、串联腿 优点：运动范围大 3、 腿的布局（关节配置） 为了使机器人具有较好的稳定性，一般会采用比较低的重心。这就导致了机器人腿的髋关节位置需要位于机器人身体的两侧..
PCB设计必看：铜皮厚度与载流能力对照表（附Excel计算工具）
本文深入解析了PCB设计中铜皮厚度与载流能力的核心关系，提供了基于IPC-2152标准的动态计算逻辑与实用Excel工具。文章不仅分享了载流对照表，更重点剖析了影响载流能力的关键因素（如铜厚、线宽、温升、布线层），并给出了高电流设计的实战技巧与测试验证方法，帮助工程师规避常见陷阱，实现从理论到实践的闭环设计。
一步一步地教你实现OLE读取EXCEL（一）
OLE实现EXCEL读取的动态链接库的具体步骤 1.环境搭建： 我们需要什么环境背景呢？我用的是VS2015 + Microsoft Excel 2015,这里强调一下OLE不能在WPS上进行，因为OLE需要调用微软的基础类库（MFC），所以我们需要用到Excel软件，如果您用的是WPS，请出门右转！ 2.具体步骤： 2.1创建工程： 我们要实现一个可以实现excel读取的动态链接库，当
SAP 中配置权限职责菜单并分配给用户的核心流程是：用PFCG 创建 / 维护角色（含菜单、事务码、权限）→ 生成权限参数文件 → 通过 SU01/SU10 将角色分配给用户
SAP权限配置核心流程：1）通过PFCG创建角色，配置菜单事务码及权限对象；2）生成权限参数文件；3）用SU01/SU10分配角色给用户。关键步骤包括：在PFCG中维护菜单结构、设置权限字段值、生成Profile，通过用户比较验证权限。批量分配可用SU10，特殊需求可创建复合角色或自定义权限对象。常见问题需检查权限缺失（SU53）、菜单分配及组织级别设置。流程简化为：创建角色→配置权限→分配用户→验证生效。
OLE操作Excel
首先创建 Excel 对象，使用ComObj: var ExcelApp: Variant; ExcelApp := CreateOleObject( Excel.Application ); 1) 显示当前窗口： ExcelApp.Visible := True; 2) 更改 Excel 标题栏： ExcelApp.Caption := 应用程序调用 Microsoft Excel; 3
【RK3399 Ubuntu】基于rk3399的lxde的lubuntu桌面移植适配记录之第二步：最基本Ubuntu根文件系统的相关常用工具完善
文章目录1.使能系统网络管理服务1.1 安装驱动modules管理工具1.2 使能网络服务2.终端自动补全命令功能3.安装ssh服务4.安装系统信息查看工具5.安装resize工具6.安装lrzsz工具7.使能rc.local服务7.1 修改服务Install块7.2 使能rc.local.service服务7.3 添加执行脚本且赋予执行权限 续接上文，本文主要完善前面已经制作好的rootfs 1.使能系统网络管理服务 1.1 安装驱动modules管理工具 apt-get install kmod 1.
卷积神经网络中的自注意力机制(Self-Attention Mechanism)
卷积神经网络中的机制表现为操作，其实现过程与Seq2Seq模型的自注意力机制类似。标准的卷积层是一种局部滤波操作，其输出特征上的任意位置是由对应输入特征的一个邻域构造的，只能捕捉局部特征之间的关系。而自注意力机制通过计算任意两个位置之间的关系直接捕捉远程依赖，而不用局限于相邻点，相当于构造了一个的卷积核，从而可以捕捉更多信息。在卷积网络的自注意力机制中，首先构造输入特征x的键特征fx, 查询特征gx和值特征hx；
c语言ole错误,OLE错误C0000094
调用com组件过程后，出现错误OLE error C0000094.包含：0x80000001 -2147483647 Not implemented0x80000002 -2147483646 Ran out of memory0x80000003 -2147483645 One or more arguments are invalid0x80000004 -2147483644...
在 SAP SD 模块里，销售订单号既可以由系统“自动”产生，也可以由用户“手工”输入，核心取决于“号码段（Number Range）”与“订单类型（Sales Document Type）”这两处配
SAP销售订单编号配置指南：系统提供内部自动编号和外部手工编号两种方式，通过VN01定义号码段（内部/外部），VOV8分配给订单类型并设置"ExtNo.Rq"选项即可切换。高阶应用支持灵活编号（如加前缀）或通过增强出口完全自定义编号规则。配置时需注意号码段创建、分配及传输问题，常见故障包括号码范围不存在或配置错误。核心是"号码段+订单类型"的组合控制编号生成方式，满足从简单到复杂的业务需求。
OLE操作Excel编译错误处理
OLE操作Excel编译错误处理 Excel在公司用的很多，而这个东西我用的不是很好，就想用程序来处理，遇到很多错误。这几天研究了下OLE操作Excel。环境：VS2008 SP1+Excel 2007加入OLE Type Library随便建立一个MFC程序，选添加类，Typelib中的MFC类，出来一个对话，可用类型库选“Microsoft Excel 12.0 O...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
FAQ:eclipse双击打开xlsx文件没反应，window设置即可
Frequently Asked Questions eclipse怎么设置文件打开方式 1,在菜单栏中选择window-Preferences 2,在左上角输入 file,将自动搜索目录，点击Gerneral->Editors->File Associations 3,在出现的file types窗口中寻找xlsx结尾的选项（找不到时，可以点击右边的添加按钮） 4,在下面出...
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
ole类接口异常出现无法正常获取
今天调试发现了一个怪现象： 自己封装了调用excel的接口，一直以来工作都相当正常。后面由于其他同学加入额外的功能，需要对里面的读写操作进行调整。调整的过程为：本来读写excel的过程：唯一使用在线程中，在线程中进行excel读写。后面仍然是在线程中读写，只不过增加了主线程中读写内容，并且通过增加向窗口发送消息的机制。 怪现象出现了，接着读写excel就一直崩溃。我郁闷了，通过调试发现两个奇怪现
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
EXCEL动态数据交换(OLE对象操作)
一、创建Excel对象类 CREATEOBJECT(ClassName[eParameter1,eParameter2,...])其中，ClassName指明欲建立对象的类名。eParameter1,eParameter2…是用来传递参数给OLE对象的例如，在VFP中欲建立一Excel工作表对象：MySheet=CREATEOBJECT("Excel.Sheet")就行了。 Excel
使用 OLE 操作 Excel ，在多线程下使用报错问题解决
在 MFC 中，操作 Excel 表格内容还是比较方便的，直接VS 的工作项目添加类即可。 大致如下： 1 工程属性右键 Add Class -> MFC -> MFC Class From TypeLib -->Add 2 在 Available type libraries: 选择电脑上的 Excel 版本库，然后选择如下的几个类添加到右边框，完成即可在项目内生成一个 C
MFC之通过OLE实现对Excel文件的读写
关于C++实现对Excel文件的读写方法很多，大体思路为两类，一是ODBC方法，二是OLE方法，上一篇介绍了利用ODBC方法读写Excel文件，本文介绍使用OLE方法进行Excel文件读写。 文章参考了bolg.csdn.net/lht501692913/article/details/50345821，但在实际实现过程中存在各种小问题，故对其内容进行改进和补充。我采用VS2010+MFC
一步一步地教你实现OLE读取EXCEL（二）
在上一篇中本人向大家介绍了OLE读取EXCEL文件所用到的动态链接库的方法！下面这一章节为大家介绍简单的UI界面以及使用DLL的方法！ 上一章节连接在此：http://blog.csdn.net/qq_35747066/article/details/78942143 （一）界面 界面很垃圾，内容很朴实。在lineedit中输入学生姓名后点击“开始搜索”，之后在textedit显示该
OLE操作Excel（OLE/COM）
原文地址：OLE操作Excel作者：可爱Flora马甲 Excel在公司用的很多，而这个东西我用的不是很好，就想用程序来处理，遇到很多错误。这几天研究了下OLE操作Excel。 环境：VS2008 SP1+Excel 2007 加入OLE Type Library 随便建立一个MFC程序，选添加类，Typelib中的MFC类，出来一个对话，可用类型库选“Microsoft Excel
以OLE方式建立与Excel连接
unit UExcel_Sum; interface //在接口部分定义使用系统的程序单元文件 uses Windows, Messages, SysUtils, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, Db, DBTables, StdCtrls, Buttons, Grids
c# 读取excel的一系列问题
c#读取excel的方法有不少，这里重点讲直接将excel文件读取到dataset中。在实践过程中会有不少问题，特意摘抄在此： 1.基本的代码 private DataSet importExcelToDataSet(string FilePath) { string strConn; strConn = "Provider=Mi...
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