【十五分钟Talkshow】在.NET应用程序中访问Excel的几种方式

本文通过三个视频介绍了在.NET环境中操作Excel文件的三种主要方式:使用Excel API、OpenXML SDK及第三方组件,并提供了示例代码。

摘要提示:

通过三个视频,我介绍和比较了在.NET应用程序中访问Excel的常见几种方式

  1. }通过Excel API访问
  2. }通过OpenXML访问
  3. }通过第三方组件访问

 

讲义地址:

http://www.xizhang.com/fmplan/resources/02/在.NET应用程序中访问和处理Excel的几种方式.pdf

视频地址:(请大家注意,现在视频是放在土豆上面的,广告好像一般比较长,大家是否有更好的推荐

第一讲 使用Excel API

http://www.tudou.com/programs/view/EK1s9TTpN1c/


第二讲 使用OPENXML

http://www.tudou.com/programs/view/W_GYNMnzV3o/?fr=rec1

第三讲

http://www.tudou.com/programs/view/8RJlkTeOAJY/

 

范例代码:

摘取了使用API的那一段代码,其他代码请大家结合视频自己编写
        private static void UsingExcelAPI()
        {
            //1.Excel Application
            var app = new Application();

            //2.Excel Workbook
            var wb = app.Workbooks.Open(@"C:\Users\chenxizhang\Documents\demo.xlsx");

            //3.Excel Worksheet
            var sheet = wb.Worksheets[1];

            //4.Range
            var rng = sheet.Range("A1");
            Console.WriteLine(rng.Value);

            //5.Dispose
            wb.Close();
            app.Quit();

            Marshal.ReleaseComObject(rng);
            Marshal.ReleaseComObject(sheet);
            Marshal.ReleaseComObject(wb);
            Marshal.ReleaseComObject(app);
            rng = null;
            sheet = null;
            wb = null;
            app = null;

            GC.Collect();

            Console.Read();
        }
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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