POI导出excel

@RequestMapping("/export")
	public void export(HttpServletResponse response, HttpServletRequest request) {
		List<String> headerLine = new ArrayList<>();
		headerLine.add("id");
		headerLine.add("price");
		List<Object> objList = new ArrayList<>();
		objList.add("001");
		objList.add("1150");
		List<Object> objList1 = new ArrayList<>();
		objList1.add("002");
		objList1.add("698");
		List<List<Object>> content = new ArrayList<List<Object>>();
		content.add(objList);
		content.add(objList1);
		HSSFWorkbook wb = exportObjectList(headerLine, content);
		try {
			OutputStream out = response.getOutputStream();
			response.setCharacterEncoding("utf-8");
			response.setContentType("application/vnd.ms-excel");
			String name = "导出Excel";
			response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename="
					+ new String(name.getBytes("utf-8"), "ISO-8859-1") + ".xls");
			wb.write(out);
			out.flush();
			out.close();
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		} 

	}
	public HSSFWorkbook exportObjectList(List<String> headerLine, List<List<Object>> contentList) {
		HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
		HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
		HSSFRow biaoTiTohang = sheet.createRow(0);

		for (int i = 0; i < headerLine.size(); i++) {
			biaoTiTohang.createCell(i).setCellValue(headerLine.get(i));
		}

		for (int i = 0; i < contentList.size(); i++) {
			HSSFRow neiRongHang = sheet.createRow(i + 1);
			
			List<Object> localList = contentList.get(i);
			for (int j = 0; j < headerLine.size(); j++) {
				
				Object temp;
				if(j >= localList.size()) {
					temp = "";
				}else {
					temp = localList.get(j);
				}
				if (temp instanceof Integer) {
				    int value = ((Integer) temp).intValue();
				    neiRongHang.createCell(j).setCellValue(value);
				} else if (temp instanceof String) {
					String value = (String) temp;
					neiRongHang.createCell(j).setCellValue(value);
				} else if (temp instanceof Double) {
				    double value = ((Double) temp).doubleValue();
				    neiRongHang.createCell(j).setCellValue(value);
				} else if (temp instanceof Float) {
				    float value = ((Float) temp).floatValue();
				    neiRongHang.createCell(j).setCellValue(value);
				} else if (temp instanceof Long) {
				    long value = ((Long) temp).longValue();
				    neiRongHang.createCell(j).setCellValue(value);
				} else if (temp instanceof Boolean) {
				    boolean value = ((Boolean) temp).booleanValue();
				    neiRongHang.createCell(j).setCellValue(value);
				} else if (temp instanceof Date) {
				    Date value = (Date) temp;
				    neiRongHang.createCell(j).setCellValue(value);
				} else if (temp instanceof BigDecimal) {
					double value = ((BigDecimal) temp).doubleValue();
					neiRongHang.createCell(j).setCellValue(value);
				} else{
					if(null != temp){
						String value = temp.toString();
						neiRongHang.createCell(j).setCellValue(value);
					}
				}
			}
		}
		return wb;
	}	

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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