Js 导出table内容到Excel

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在做前端开发时,常常会用到通过js把数据导入到excel的功能,现在给出给简单demo代码,以供以后使用!

 function ExportToExcel(tableId) //读取表格中每个单元到EXCEL中
 {
     try{      
             var curTbl = document.getElementById(tableId);
             var oXL = new ActiveXObject("Excel.Application");
             //创建AX对象excel
             var oWB = oXL.Workbooks.Add();
             //获取workbook对象
             var oSheet = oWB.ActiveSheet;
           
             var lenRow = curTbl.rows.length;
             //取得表格行数
             for (i = 0; i < lenRow; i++)
             {
                 var lenCol = curTbl.rows(i).cells.length;
                 //取得每行的列数
                 for (j = 0; j < lenCol; j++)
                 {
                     oSheet.Cells(i + 1, j + 1).value = curTbl.rows(i).cells(j).innerText; 
                     
                 }
             }
             oXL.Visible = true;
             //设置excel可见属性
       }catch(e){
             if((!+'\v1')){ //ie浏览器
               alert("无法启动Excel,请确保电脑中已经安装了Excel!\n\n如果已经安装了Excel,"+"请调整IE的安全级别。\n\n具体操作:\n\n"+"工具 → Internet选项 → 安全 → 自定义级别 → ActiveX 控件和插件 → 对未标记为可安全执行脚本的ActiveX 控件初始化并执行脚本 → 启用 → 确定");
            }else{
                alert("请使用IE浏览器进行“导入到EXCEL”操作!");  //方便设置安全等级,限制为ie浏览器
            }
        }
 } 


 

小论文/大论文必备 | YOLO多模态目标检测、绘制曲线对比图 | 引入多种绘制曲线对比图,包括mAP0.5,mAP0.5:0.95,Loss损失变化的曲线对比 本文通过可视化方法分析YOLO多模态模型的训练过程,对比不同实验的检测精度和损失函数变化。主要内容包括:1)绘制mAP@0.5和mAP@0.5:0.95曲线评估检测精度;2)分析边界框回归损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和分布式损失(dfl_loss)的收敛趋势;3)提供完整的Python代码实现,支持多实验对比,可生成高清曲线图。该方法能直观展示模型训练效果,便于优化策略评估和参数调优。 阅读详情

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864

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