求教一简单jxl导出excle的问题

burningball 2010-02-08 06:52:44
开始用的poi,发现有很多这样的警告,后来查帖子 以为jxl会好一些,但是发现依旧出
Warning: Usage of a local non-builtin name
Warning: Cannot find drawing record - using continue record
这样的警告,而且很多~求问原因~(虽然不是错误,但是出来一大串还是很不舒服)
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Lenovo_YanF 2011-12-26
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我也期待这个问题的答案
小营123 2011-10-13
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我也遇到,期待
小呆 2011-08-25
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不是纯文本的 有图片什么的 就是麻烦
ruanjwei1986 2010-02-10
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没遇到过也,但我在平时写简单的excel直接用FileWriter对象,打开excel文件,写一个空格就out.write(src + "\t");叫写完成了。
bobo364 2010-02-10
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warning貌似没必要在乎吧
phyerbarte 2010-02-10
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写程序要重视错误,无视警告。。。。
dinghun8leech 2010-02-10
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jxl一样有警告,可以不管他。
javafans1984 2010-02-10
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用jxl吧。。。。。。。。。。。。其实原理差不太多
burningball 2010-02-09
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囧。。。自己回一下吧。。
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...

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