干活不看文档的教训

作者分享了使用Apache POI处理Excel文件的经验教训,并揭示了一个关于HSSFRow获取单元格时遇到的bug及解决方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 这几天做了件非常傻的事情,在输出摸版参照的情况下居然还去一行行得createCell,mergeRegion,setCellStyle,,真是对自己无语了......一个new HSSFWorkbook(new FileInputStream(文件))就搞定的事情。。
不过发现poi一个bug,就是HSSFRow.getCell(short index);函数的index值与实际读取进来的文件中相应的列值不同。把列值的abcdef换成数字序列套进去,结果get出来的全是牛头不对马嘴。后来想了个办法,用eclipse的debug去观察HSSFRow对象运行时的内部情况,看到里面有个HashMap,内容和index值都在里面。我用的是3.0,希望以后的release能修正这个不算bug的bug. eclipse,赞一个。
虽然任务还没全部完成,不过还是得到个教训:不要被helloworld运行成功冲昏了头脑,直到走到绝路才想起来重新从头去看api。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/5c50e6120579 在Android移动应用开发中,定位功能扮演着极为关键的角色,尤其是在提供导航、本地搜索等服务时,它能够帮助应用获取用户的位置信息。以“baiduGPS.rar”为例,这是一个基于百度地图API实现定位功能的示例项目,旨在展示如何在Android应用中集成百度地图的GPS定位服务。以下是对该技术的详细阐述。 百度地图API简介 百度地图API是由百度提供的一系列开放接口,开发者可以利用这些接口将百度地图的功能集成到自己的应用中,涵盖地图展示、定位、路径规划等多个方面。借助它,开发者能够开发出满足同业务需求的定制化地图应用。 Android定位方式 Android系统支持多种定位方式,包括GPS(全球定位系统)和网络定位(通过Wi-Fi及移动网络)。开发者可以根据应用的具体需求选择合适的定位方法。在本示例中,主要采用GPS实现高精度定位。 权限声明 在Android应用中使用定位功能前,必须在Manifest.xml文件中声明相关权限。例如,添加<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />,以获取用户的精确位置信息。 百度地图SDK初始化 集成百度地图API时,需要在应用启动时初始化地图SDK。通常在Application类或Activity的onCreate()方法中调用BMapManager.init(),并设置回调监听器以处理初始化结果。 MapView的创建 在布局文件中添加MapView组件,它是地图显示的基础。通过设置其属性(如mapType、zoomLevel等),可以控制地图的显示效果。 定位服务的管理 使用百度地图API的LocationClient类来管理定位服务
### DeepSeek 平台概述 DeepSeek 提供了一个全面的深度学习开发环境,旨在帮助用户快速上手并实现复杂的机器学习项目[^3]。该平台仅适合有经验的数据科学家,也适用于初学者。 #### 主要特点 - **低门槛接入**:无需深厚的机器学习背景即可操作。 - **丰富的预训练模型库**:提供多种领域内的高质量预训练模型。 - **自动化工具链支持**:内置自动超参数调优等功能,简化工作流程。 - **可视化界面友好**:图形化管理实验过程,降低命令行依赖度。 #### 图像分类任务入门指南 为了更好地理解如何使用 DeepSeek 进行实际的应用开发,下面将以图像分类为例展示具体的操作步骤: 1. 登录到官方提供的在线服务地址 `https://chat.deepseek.com/` 后,在网页端完成账号创建或登录动作[^2]; 2. 创建新的项目空间,并指定该项目用于处理图片数据集; 3. 准备好待分析的数据源文件夹结构如下所示: - 训练集路径 `/path/to/train_data` * 子目录名为类别标签名 - 如 "cat", "dog" + 对应类别的样本图片 4. 将准备好的本地数据上传至云端存储位置关联给当前工程实例; 5. 配置算法参数选项卡内设置必要的输入输出规格说明以及选用合适的网络架构模板(如 ResNet, VGG 等); 6. 发起一次完整的训练周期请求,等待服务器反馈进度更新直至结束; 7. 查看最终得到的结果统计图表与评估指标得分情况来判断模型性能表现是否满足预期目标。 ```python from deepseek import ImageClassifier classifier = ImageClassifier() classifier.load_dataset('/path/to/dataset') classifier.train(epochs=10) predictions = classifier.predict('/path/to/test_image.jpg') print(predictions) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值