基於NPOI的Excel匯入匯出類庫
# 概述 支援多sheet匯入匯出。匯出欄位過濾,合併行。特性配置匯入驗證,非空驗證,唯一驗證,錯誤標註等 用於基礎配置和普通報表的匯入匯出,對於複雜需求,比如公式,匯出圖片等暫不支援 # GitHub地址: [https://github.com/Mike-Zrw/ExcelHelper/tree/ma
# 概述 支援多sheet匯入匯出。匯出欄位過濾,合併行。特性配置匯入驗證,非空驗證,唯一驗證,錯誤標註等 用於基礎配置和普通報表的匯入匯出,對於複雜需求,比如公式,匯出圖片等暫不支援 # GitHub地址: [https://github.com/Mike-Zrw/ExcelHelper/tree/ma
今天跟大家聊一個比較基礎的話題,就是實現登入的方式有哪些?適合剛入行的朋友。 ## 華山之 Session 絕學 Session 我們稱之為**會話控制**, 是一種在伺服器端保持會話狀態的解決方案。通俗點來講就是客戶端訪問服務端的時候,會在服務端儲存對應的資訊,生成一個 Session ID 返回給客戶
本指南介紹瞭如何使用協議緩衝區語言來構造協議緩衝區資料(包括.proto檔案語法)以及如何從.proto檔案生成資料訪問類。 它涵蓋了協議緩衝區語言的proto3版本:有關proto2語法的資訊,請參見《[Proto2語言指南](https://developers.google.com/protocol-b
前言 hello小夥伴們,今天王子又來繼續和大家聊RocketMQ了,之前的文章我們一直說Broker的主從切換是可以基於Dledger實現自動切換的,那麼小夥伴們是不是很好奇它究竟是如何實現的呢?今天我們就來聊一聊這個話題。 首先我們回顧一下上一篇文章深入研究Broker是如何持久化的中,pr
持續原創輸出,點選上方藍字關注我吧 前言 自從用了Spring Boot,個人最喜歡的就是Spring Boot的配置檔案了,和Spring比起,Spring Boot更加靈活,修改的某些配置也是更加得心應手。 Spring Boot 官方提供了兩種常用的配置檔案格式,分別是properties、YML格
Java 是很多人一直在用的程式語言,但是有些 Java 概念是非常難以理解的,哪怕是一些多年的老手,對某些 Java 概念也存在一些混淆和困惑。 所以,在這篇文章裡,會介紹四個 Java 中最難理解的四個概念,去幫助開發者更清晰的理解這些概念: 1. 匿名內部類的用法 2. 多執行緒 3. 如何實現同步
前言 ABP目前已經是很成熟的開發框架了,它提供了很多我們日常開發所必須的功能,並且很方便擴充套件,讓我們能更專注於業務的開發。但是ABP官方並沒有給我們實現工作流。 在.net core環境下的開源工作流引擎很少,其中WorkflowCore是一款輕量級工作流引擎,對於小型工作流和責任鏈型別的需求開發很適合
原文首發於 [github](https://github.com/lcomplete/TechShare) ,歡迎 star 。 > Java 服務端開發是一個非常寬廣的領域,要概括其全貌,即使是幾本書也講不完,該文將會提到許多的技術及工具,但不會深入去講解,旨在以一個俯瞰的視角去探尋這片領域。 ##
**前言** 隨著前後端分離開發模式的流行,介面對接、聯調成為常事,前端同事會經常問:我需要調哪個介面?這個介面資料格式是啥?條件都傳啥? 對於一些緊急介面可能會採取溝通對接,然後補文件,其他的都會回一句:看文件。 那難道要一邊開發一邊寫文件嗎?早些年是這樣的,但對於後端同事就很不自在了,程式碼敲的正起勁,
## 引言 最近老是有小夥伴給我發訊息說,下載的 `SecureCRT` 和 `SecureFX` 安裝開啟後連線了自己的`伺服器`或`虛擬機器`後會出現中文亂碼,每次都要給一一回復,我倒沒事,主要是有時候因為工作的原因,所以沒能及時的給小夥伴們回覆訊息,很是歉意,今天我也就把如何解決的辦法,寫出來,方便大
[toc] # 簡介 一般來說class中如果包含了私有的或者敏感的資料的時候是不允許被拷貝的。 如果一個class不想被拷貝,我們是不是不提供拷貝的方法就能保證class的安全了呢? 一起來看看吧。 # 一個簡單的SensitiveObject 假如我們有下面的一個SensitiveObject
上次在MSDN系統QQ群裡有朋友問到在安裝作業系統的時候有個問題:Windows無法安裝到GPT格式磁碟,見圖:  
H5的video標籤讓前端開發者用一行程式碼就可以實現視訊和音訊的播放,然而,有時候我們會突然發現,某些Mp4格式的視訊在Chrome下居然無法正常播放?這究竟是什麼原因呢?這篇文章主要分析了部分Mp4檔案在Chrome下無法正常播放的原因,最後,將會給出相應的解決方案~
# Spark - ML Tuning 官方文件:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html 這一章節主要講述如何通過使用MLlib的工具來除錯模型演算法和pipeline,內建的交叉驗證和其他工具允許使用者優化模型和pipeline中的超引數;
如果想從頭學起Cypress,可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html 背景 在測試執行時截圖和錄屏能夠在測試錯誤時快速定位到問題所在 Cypress 截圖和錄屏功能強大 無須配置,自動截圖