在项目中使用Npoi导出到Excel

本文介绍如何使用NPOI库将数据导出到Excel文件中。文章通过实例展示了如何创建Excel工作簿、设置表头及内容,并将员工数据写入指定的Excel文件。

 

 

//调用Npoi实现导出Excel的功能
        private void btnExportToExcel_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            SaveFileDialog sdfExport = new SaveFileDialog();
            sdfExport.Filter = "Excel文件|*.xls";//设定通用对话框的过滤关键词
            if (sdfExport.ShowDialog() != true)
            {
                return;
            }
            string filename = sdfExport.FileName;
            HSSFWorkbook workbook = new HSSFWorkbook();
            ISheet sheet = workbook.CreateSheet("员工数据");

            IRow rowHeader = sheet.CreateRow(0);//表头行,在表头下面创建三个头字段
            rowHeader.CreateCell(0, CellType.STRING).SetCellValue("姓名");
            rowHeader.CreateCell(1, CellType.STRING).SetCellValue("工号");
            rowHeader.CreateCell(2, CellType.STRING).SetCellValue("入职日期");

            //把查询结果导出到Excel
            Employee[] employees = (Employee[])datagrid.ItemsSource;//得到GridView的绑定数据源,数据源是一个员工类数组

            for (int i = 0; i < employees.Length; i++)//遍历员工类
            {
                Employee employee = employees[i]; //得到其中第i个员工对象

                IRow row = sheet.CreateRow(i + 1); //创建第i+1行
                row.CreateCell(0, CellType.STRING).SetCellValue(employee.Name);  //设置行数据
                row.CreateCell(1, CellType.STRING).SetCellValue(employee.Number);       //设置行数据

                ICellStyle styledate = workbook.CreateCellStyle();
                IDataFormat format = workbook.CreateDataFormat();

                //格式具体有哪些请看单元格右键中的格式,有说明,excel中的日期类型是使用数字来显示的

                styledate.DataFormat = format.GetFormat("yyyy\"年\"m\"月\"d\"日\"");

                ICell cellInDate = row.CreateCell(2, CellType.NUMERIC);
                cellInDate.CellStyle = styledate;
                cellInDate.SetCellValue(employee.InDate);
            }

            using (Stream stream = File.OpenWrite(filename))
            {
                workbook.Write(stream);
            }
        }

项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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