poi

题目描述 Johnny is a little boy - he is only three years old and enjoys playing with toy cars very much. Johnny has nnn different cars. They are kept on a shelf so high, that Johnny cannot reach it by himself. As there is little space in his room, at no moment may there be more than kkk toy cars on the floor. Johnny plays with one of the cars on the floor. Johnny's mother remains in the room with her son all the time. When Johnny wants to play with another car that is on the floor, he reaches it by himself. But when the toy is on the shelf, his mummy has to hand it to him. When she gives Johnny

easyexcel：快速、简单避免OOM的java处理Excel工具 Java解析、生成Excel比较有名的框架有Apache poi、jxl。但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存，poi有一套SAX模式的API可以一定程度的解决一些内存溢出的问题，但POI还是有一些缺陷，比如07版Excel解压缩以及解压后存储都是在内存中完成的，内存消耗依然很大。 easyexcel重写了poi对07版Excel的解析，能够原本一个3M的excel用POI sax依然需要100M左右内存降低到KB级别，并且再大的excel不会出现内存溢出，03版依赖POI的sax模式。在上层做了模型转换的封装，让使用者更加简单方便 详细使用及介绍请参考 官网 快速使用 创建springboot工程，然后引入相关依赖包如下： <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId> <scope

Maximum Islands 思路：预处理‘L’周围包围‘W’。‘L’独自成为岛屿为最优，我们‘L’，‘W’交替处理的图（(x+y)%2为同一个集合），分为两个集合，相邻的‘L’和‘W’有边，同一个集合没边，变成二分图的最大独立集问题，得出最多的互不相邻的点就是最大岛屿数量。因为我们匹配的出发点是全图，所以匹配数 = match / 2。 1 #include <iostream> 2 #include <algorithm> 3 #include <cstdio> 4 #include <vector> 5 #include <queue> 6 7 using namespace std; 8 9 const int N = 50 ; 10 int mv_x[] = { 1 , - 1 , 0 , 0 }; 11 int mv_y[] = { 0 , 0 , 1 , - 1 }; 12 char mp[N][N]; // 地图 13 vector< int > E[N * N]; // 边 14 int pre[N * N]; 15 bool vis[N * N]; 16 bool viss[N][N]; // 是否访问过 17 bool e[N * N][N * N]; // 重复边判定 18 int id[N][N]; // 编号 19 int n, m, island,

　　 Java中常见的用来操作 Excel 的方式有2种：JXL和POI。JXL只能对 Excel进行操作，且只支持到 Excel 95-2000的版本。而POI是Apache 的开源项目，由Java编写的跨平台 Java API，可操作 Microsoft Office。借助POI，可以方便的生成数据报表，数据批量上传，数据备份等工作。 一.简单使用 1.创建Maven工程导入POI坐标 <!-- poi 相关 --> < dependency > < groupId > org.apache.poi </ groupId > < artifactId > poi </ artifactId > < version > 4.0.1 </ version > </ dependency > < dependency > < groupId > org.apache.poi </ groupId > < artifactId > poi-ooxml </ artifactId > < version > 4.0.1 </ version > </ dependency > < dependency > < groupId > org.apache.poi </ groupId > < artifactId > poi-ooxml-schemas </ artifactId > <

洛谷P3513 [POI2011]KON-Conspiracy 题目描述 Byteotia的领土被占领了，国王Byteasar正在打算组织秘密抵抗运动。 国王需要选一些人来进行这场运动，而这些人被分为两部分：一部分成为同谋者活动在被占领区域，另一部分是后勤组织在未被占领的领土上运转。 但是这里出现了一个问题： 1、后勤组织里的任意两人都必须是熟人，以促进合作和提高工作效率。 2、同谋者的团体中任意两人都不能是熟人。 3、每一部分都至少要有一个人。国王想知道有多少种分配方案满足以上条件，当然也有可能不存在合理方案。 现在国王将这个问题交由你来解决！ 分析 如果没有输出方案数，那么这一道题就是一个裸的 \(2-SAT\) 问题 我们将一个点拆成两个点 其中编号为 \(1-n\) 的代表后勤，编号为 \(n+1-2n\) 的代表同谋 如果 \(i\) 和 \(j\) 是熟人，那么我们从 \(i+n\) 到 \(j\) 建一条边 如果 \(i\) 和 \(j\) 不是熟人，那么我们从 \(i\) 到 \(j+n\) 建一条边 我们按照正常的流程跑一个 \(Tarjan\) 就可以了 方案数为 \(0\) 的情况比较好求，即出现 \(shuyu[i]=shuyu[i+n]\) 的情况 对于有解的情况，我们要分类讨论 首先我们将所有的点分成两个集合，一个集合为后勤，另一个集合为同谋

为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。 引言 美团搜索是美团App上最大的连接人和服务的入口，覆盖了团购、外卖、电影、酒店、买菜等各种生活服务。随着用户量快速增长，越来越多的用户在不同场景下都会通过搜索来获取自己想要的服务。理解用户Query，将用户最想要的结果排在靠前的位置，是搜索引擎最核心的两大步骤。但是，用户输入的Query多种多样，既有商户名称和服务品类的Query，也有商户别名和地址等长尾的Query，准确刻画Query与Doc之间的深度语义相关性至关重要。基于Term匹配的传统相关性特征可以较好地判断Query和候选Doc的字面相关性，但在字面相差较大时，则难以刻画出两者的相关性，比如Query和Doc分别为“英语辅导”和“新东方”时两者的语义是相关的，使用传统方法得到的Query-Doc相关性却不一致。 2018年底，以Google BERT[1]为代表的预训练语言模型刷新了多项NLP任务的最好水平，开创了NLP研究的新范式：即先基于大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成下游的NLP任务（文本分类

正交表生成小工具 说明 小工具的适用对象主要是测试人员，他们日常工作中手动设计大量测试用例，工作繁杂甚至还存在覆盖不全面等问题。 为了提高他们的测试效率，该小工具可以通过输入一组多因素多水平的数据，然后查询到相应的正交表，同时映射出这组数据的测试用例。 为了方便使用，还增加了帮助、导入文件和保存结果的功能。 思路 同样需要构思布局，先分为上中下三大块 其次对每一块进行细化，上方是用户的操作区域 中间和下方显示数据 逐个实现按钮监听的事件类 完善一些异常处理，进行软件测试 打包上交 注意事项 使用合适的布局格式 获取/修改界面的数据 数据文件的路径应使用相对路径！ 事件监听使用内部类可以非常方便的操作界面数据。 使用效果 首先点击 帮助 按钮，查看使用说明 复制 例子的内容， 粘贴 到小工具的输入框 点击 生成 按钮生成正交表和映射表。 成功映射3^4的正交表 点击 选择文件 按钮 找到符合输入规范的 文本文件 ，点击打开 会自动将文本文件的内容填充到输入框 点击 生成 按钮生成正交表和映射表。 成功映射2^3的正交表 遇到的问题 小工具打成jar包之后，数据文件路径失效 // 通过类名的相对路径获取数据文件，Table.txt与MyGenerator类在同一个包下 URL table = MyGenerator.class.getResource("Table.txt");

一、数据驱动测试环境搭建 1、下载jar包，用于读取Excel文件。 http://poi.apache.org/download.html 2、解压下载的文件，将图中圈起来的包都build path到eclipse项目中。（前面的章节有讲到如何build path） 注：对03版Excel和07版以上的Excel操作时代码实现有一定的区别。 二、从Excel文件中读数据（以下以07版Excel为例） 注：对03版Excel和07版以上的Excel进行读取操作时代码实现有一定的区别。 1 package excel; 2 3 import java.io.FileInputStream; 4 5 import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFCell; 6 import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFSheet; 7 import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook; 8 9 public class ExcelRead { 10 11 public static void main(String[] args) { 12 // 识别Excel 13 XSSFWorkbook excelWBook; 14 // 识别Excel表单 15 XSSFSheet

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 编者按：本文来自微信公众号“PM杨堃”（ID:pmYangKun），作者：杨堃，36氪经授权发布。 相信很多人都有困惑，为什么互联网科技公司，都喜欢自研业务系统（例如WMS、CRM、电商系统等），而不是采购市面上成熟的商业软件套件呢？各类商业软件发展了这么多年，再加上各种SaaS产品，很多业务问题都有丰富的软件解决方案，为何不直接使用，而要费力的从无到有去做自研呢？ 这个问题曾经困扰了我很长时间。我刚毕业的前三年，在一家外资保险公司做开发，所有系统都是外采成熟的商业软件产品加定制化开发（例如核心业务系统用的CSC的LifeAsia，BI用的IBM的Cognos，财务和内部采购用的OracleEBS等） 后来去了百度转行产品经理，百度所有业务系统都是自研，当时非常不理解，觉得很奇葩，但随着工作的深入，后来又经历了两家独角兽公司整个业务平台从无到有的搭建过程，对这个问题思考了很久，也慢慢有了答案。 为什么互联网公司都喜欢自研业务系统？我认为原因有以下几点。 1、业务特殊，没有现成商业软件可以采购使用 首先，最基本的一点，互联网公司很多业务形态比较新颖，对应的业务运营模式也比较独特，面对这些特殊的、创新的业务运作模式，很难从市面上找到一款直接能够使用的成熟管理软件。 例如

文章与CSDN同步，欢迎访问： https://blog.csdn.net/qq_40280582/article/details/107300081 代码地址： https://gitee.com/ilovemo/poi-study 前言 我们经常需要将项目中的表格数据或者文档数据进行导入或者导出操作，这个如果自己从零开始做还比较麻烦。比如我之前就职的公司都是自己做的组件，但是很不好用，BUG 太多。关于表格导入导出，市面上比较知名的开源就是 Apache 的POI 和 阿里巴巴的 EasyExcel了。EasyExcel 也是对 POI 的改进和封装， 更加好用。下面通过一些 demo 学习如何使用这两个开源组件。这两个组件都不难，多看文档就能会，尤其是 EasyExcel 的文档非常详细。这篇博客主要自己在写 demo 的时候整理的笔记，方便以后使用的时候查阅。如果能帮到你那就更好了 日常开发需求 1、将用户的信息导出为 excel 表格。 2、将 Excel 表中的信息录入到网站数据库。 开发中经常会涉及到 excel 的 处理，如导出 Excel ，导入 Excel 到数据库中。 操作 Excel 目前比较流行的就是 Apache POI 和阿里巴巴的 EasyExcel。 Apache POI Apache POI 官网： http://poi.apache.org