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我也要
Excel导入MySQL的Java工具类及源码解析
在Java开发中，我们经常会遇到将Excel表格中的数据导入到MySQL数据库的需求。为了提高开发效率，我们可以编写一个简洁易用的工具类来实现这个功能。下面，我将为大家介绍一种实现思路，并提供相应的源代码。
首先，我们需要引入Apache POI和MySQL连接驱动两个依赖库。Apache POI是一个用于读写Microsoft Office格式文档的Java库，而MySQL连接驱动则是用于建立与MySQL数据库的连接。可以通过在项目的构建配置文件（如Maven的pom.xml）中添加以下依赖来导入这两个库：
<!-- Apache POI -->
<dependency>
<groupId>org.apache.poiSpring boot实现Excel文件数据导入MySQL数据库
利用Spring Boot框架完成Excel文件数据批量输入数据库操作
MATLAB导入txt和excel文件技巧汇总，mysql基础教程视频
可以发现前两行的数据个数与后三行的数据个数不同，所以在实际导入的时候需要分开导入，这时可以使用如下代码导入present02.txt文件。https://www.jianshu.com/p/9a0acabb3c84 filename=‘present02.txt’; %文件名 delimiterIn = ’ '; %列分隔符 headerlinesIn = 2; %读取从第 headerline.
【MySQL】java解析excel合并单元格
Kafka源码篇——Kafka快速入门 1.1Kafka简介 1.2以Kafka为中心的解决方案 1.3 Kafka核心概念 1.4搭建Kafka源码环境 Kafka源码篇——生产者 2.1 KafkaProducer使用示例 2.2 KafkaProducer分析 2.3 RecordAccumulator分析 2.4 Sender分析 Kafka源码篇——消费者 3.1 KafkaConsumer使用示例 3.2传递保证语义（Delivery guarantee semantic )
泛微OA E10平台EB应用批量导入数据与附件的实现方案
在企业信息化建设中，数据批量导入是提升系统初始化、数据迁移和同步效率的关键技术。其核心原理是通过程序化脚本，将外部结构化数据（如Excel）自动解析并写入目标系统数据库，同时处理关联的非结构化文件（如图片、文档）。这项技术的价值在于替代低效易错的手工录入，实现数据处理的标准化与自动化，尤其适用于OA、ERP等企业管理系统。在泛微OA E10平台的二次开发场景中，结合Apache POI解析Excel、调用泛微文件上传API，可以高效实现EB应用表单的“数据+附件”批量导入，从而满足历史数据迁移、系统集成等高
(四)并发编程实战：多线程+EasyExcel，20ms内极速导入百万级大数据报表！
看到这里，百万级报表导入篇也走进了尾声，其实这篇里的许多内容都在沿用上篇的概念，毕竟两个场景十分类似，只不过代码细节实现有所不同。但不管是大报表导出，还是大报表导入，我们都未曾打破官方给出的”不允许多条线程对单个文件进行并发读写“这条建议，而是深入分析问题场景，真正定位到了耗时项在做优化。毕竟对于真实的业务场景来说，读写一个百万级的excel文件，硬件到位的前提下，EasyExcel框架只需花费几十秒左右，这个性能完全够了。
我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据，每个单据七八十个字段，请给我优化
背景 做过2B类系统的同学都知道，2B系统最恶心的操作就是什么都喜欢批量，这不，我最近就遇到了一个恶心的需求——50个用户同时每人导入1万条单据，每个单据七八十个字段，请给我优化。 Excel导入技术选型 说起Excel导入的需求，很多同学都做过，也很熟悉，这里面用到的技术就是POI系列了。 但是，原生的POI很难用，需要自己去调用POI的API解析Excel，每换一个模板，你都要写一堆重复而又无意义的代码。 所以，后面出现了EasyPOI，它基于原生POI做了一层封装，使用注解即可帮助你
Java课程设计实战：从零构建Swing通讯录管理系统（附完整源码）
本文详细介绍了如何从零开始构建一个基于Java Swing的通讯录管理系统，涵盖用户管理、联系人CRUD操作及数据持久化等核心功能。通过Maven项目搭建、MySQL数据库设计及Swing界面开发，帮助读者掌握Java课程设计实战技能，并附完整源码供参考学习。
SpringBoot+Vue+MySQL前后端分离HR人力资源管理系统源码解析与实战
企业信息化建设中，人力资源管理系统的核心在于把招聘、考勤、薪资等离散流程统一到同一平台。基于SpringBoot、Vue、MySQL搭建的前后端分离架构，是当前Java全栈项目中最稳、最易落地的技术组合之一：SpringBoot以约定大于配置降低后端工程复杂度，Vue组件化开发提升表单与表格密集场景的交互效率，MySQL则凭借高性价比与成熟的事务支持保障数据持久化。这套组合不仅适合作为毕业设计、课程设计的技术选型，也广泛用于中小企业内部管理系统的快速搭建。本文从技术原理与工程实践角度，梳理系统模块设计、数据
Qt——使用第三方库QtXlsx操作Excel表，实现MySQL读取的数据保存至excel文件
软件系统经常有这样的需求，读取历史记录数据，读取后用户还想把该数据保存带走，如存储成excel文件，这样用户使用U盘即可轻松带走需要的文件，那边本次博客详细讲解下QT下如何实现这一功能。使用第三方库QtXlsx操作Excel表，实现MySQL读取的数据保存至excel文件。
Java+mysql：实现了一个简单的银行管理系统
当用户生成报表时，系统将根据选择的报表类型，从数据库中检索账户信息，并生成相应的Excel文件。上述代码实现了一个简单的银行管理系统，使用Java Swing作为用户界面，通过与MySQL数据库进行交互来实现账户的创建、存款、取款、计算利息和生成报表等功能。生成报表：根据选择的报表类型（账户摘要或交易历史），从数据库中检索账户信息，并使用Apache POI库创建Excel文件。用户界面：使用Java Swing库创建了一个包含登录、创建账户、存款、取款、计算利息和生成报表等功能的用户界面。
java把excel表的数据导入到mysql数据库
用java把excel表的数据导入到数据库（可能有些类型还没考虑完全，抽空写的） 简单的思路 一、先获取数据库表的字段名、主键名， 二、读取excel文件的数据（注意：excel文件的数据表字段的顺序与该表的顺序一致，有空再做导出） 三、拼接sql
java excel导入mysql的demo
用maven构建的java excel导入mysql的demo
java实现Excel数据导入到mysql数据库.zip
java实现Excel数据导入到mysql数据库，如果数据库中存在就更新,数据库数据导入到Excel表中。
python3.12 在用django5.0创建超级用户时，遇到AttributeError: module ‘hashlib‘ has no attribute ‘pbkdf2_hmac‘的问题
产生问题的原因是python3.12的hashlib没有自带pbkdf2_hmac函数，该函数是加密算法的一种，只要通过别的函数导入pbkdf2_hmac即可。还有一种方法是将django默认使用的pbkdf2_hmac改为hashlib自带的sha2或其他算法返回加密的密码，笔者以后会尝试用此类办法解决问题。2.找到报错文件的位置/usr/local/lib/python3.12/site-packages/django/utils/crypto.py。保存修改的文件，重新执行创建超级用户的命令成功。
SAP ABAP ALV表格实战：5分钟搞定单元格下拉框配置（附完整代码）
本文详细介绍了在SAP ABAP开发中如何快速配置ALV表格的单元格下拉框功能，通过5分钟实战教程帮助开发者掌握关键步骤。文章包含完整的ABAP代码示例，涵盖下拉值定义、字段目录配置及ALV控件绑定等核心操作，特别适合需要实现财务系统费用类型选择或采购系统物料分类等场景的开发者参考。
Brainstorm简单分析近红外数据（fNIRS）（一）
Brainstorm分析fNIRS数据
蓝桥杯算法:打印图形——六芒星
【输入格式】 输入一行包含一个整数 n。 【输出格式】 输出一个六芒星，表示满足题意的图形。 【样例输入】 3 4 【样例输出】 【评测用例规模与约定】 对于所有评测用例，1 ≤ n ≤ 20。 总结: 第一次做图形题,做了蛮久,图形题有很多的方式去完成,它考验的是你能不能找到更简单的那一种方式. 我初看到这个图形,第一种想法是把这个六芒星当做六个小三角形来做，然后以某种规则排列一下，就能做出来，但是尝试了一下感觉太麻烦了。 然后我的第二种想法是，这个图形是对称图形，怎么能写出一半吗？ 这样另一半想办
【光子AI / Photon.AI】manus 通用 Agent 的实现核心技术原理与应用
摘要 Manus是一款由国内团队开发的通用AI Agent，其核心技术原理基于多智能体协作架构、云端全能沙箱、规划-执行-反思循环等系统工程方法。与传统的对话式AI不同，Manus能够在独立的Linux虚拟机环境中自主规划并执行复杂任务，通过编写和运行代码来解决问题，具备强大的纠错能力和工具使用能力。 核心应用场景包括深度行业研究、自动化办公、生活助理、辅助编程和跨平台信息整合等。Manus的工程化落地优势体现在沙箱环境、多智能体调度和容错机制等方面，使其能够完成需要多步骤操作和多种工具调用的复杂任务，将A
零基础学习simulink-- 四旋翼和六旋翼无人机的建模与动力学分析
通过上述代码实现，您可以逐步创建和搭建一个多旋翼无人机（如四旋翼、六旋翼）的动力学模型，并结合自适应控制器进行仿真。该模型不仅考虑了无人机的基本动力学行为，还引入了空气阻力、螺旋桨之间的相互作用以及气流干扰等复杂效应，使得仿真结果更加接近实际情况。Simulink 提供了强大的建模和仿真工具，使得控制系统工程师能够快速构建复杂的控制算法，并将其应用于实际工程中。多旋翼无人机动力学建模：建立四旋翼和六旋翼无人机的动力学模型，包括平移运动和旋转运动方程。升力和扭矩模型。
42、多媒体与虚拟现实在艺术和影视领域的创新应用
本文探讨了多媒体与虚拟现实在艺术和影视领域的创新应用，涵盖三个典型案例：影视与人类学融合项目通过协作模式模糊作者与观众界限，推动文化文献的发展；交互式数字短片《分手》利用基于对象的广播技术探索个性化影视体验；威尼斯双年展瑞士馆4D项目则通过虚拟现实技术实现文化遗产的数字化展示。这些案例展示了技术在叙事、用户体验及文化保护中的深度应用，并展望了未来技术融合、个性化深化与文化遗产传承的发展趋势。
Flutter SDK的删除与重装：一步步教你如何轻松搞定
在Flutter开发过程中，我们可能会遇到一些需要重新安装Flutter SDK的情况，例如升级Flutter版本、解决依赖冲突等。本文将详细介绍如何删除并重新安装Flutter SDK，让你轻松应对各种问题。
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
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ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
Devexpress16.2.6破解工具
Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具
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")
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