如何实现?急!

maximon 2003-12-09 04:57:55
客户在浏览器中提交固定格式的excel
服务器端接受,验证excel并导入sql-server中
我是新手,不知道该用到哪些函数或者组件
请帮忙~~~!
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maximon 2003-12-11
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前半段可以借鉴liuzhonghe(呆头鹅),后半段我会了
流水白云说的我不会,客户提交的excel我怎么加宏?
zsww 2003-12-10
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学习!!!

-----------努力学习 不断实践 虚心讨教---------
mjzcyber 2003-12-10
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建议用宏来做这些事情!用VBA处理完了,再在C#程序中调用这个宏!应该没问题!
liuzhonghe 2003-12-10
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由于开发时间紧我做的方法是在数据库中存储文件的虚拟路径,而把文件保存在web项目的SaveContract文件下
if(this.RecFile.PostedFile!=null)
{
string aa=this.RecFile.PostedFile.FileName;
string strPhyPath=null;
if(aa!=null && aa!="")
{
int i=aa.LastIndexOf('.');
aa=aa.Substring(i);
Guid g=Guid.NewGuid();
aa=g.ToString()+aa;
string substr="SaveContract/"+aa;

string strUrl=Request.CurrentExecutionFilePath;
strUrl=strUrl.Substring(0,strUrl.LastIndexOf('/')+1);
strUrl=strUrl+substr;//获得虚地址
strPhyPath=Server.MapPath(strUrl);

string strAbsoluteUrl=Request.Url.AbsoluteUri;
strAbsoluteUrl=strAbsoluteUrl.Substring(0,strAbsoluteUrl.LastIndexOf('/')+1);
strAbsoluteUrl=strAbsoluteUrl+substr;//获得绝对地址
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
做保存 strAbsoluteUrl到数据库的工作
/////////////////////////////
if(strPhyPath!=null && strPhyPath!="")
{
this.RecFile.PostedFile.SaveAs(strPhyPath);
}
}
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
读取时用HyperLink控件
重数据库中读出数据付给 HyperLink控件的NavigateUrl属性

maximon 2003-12-10
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不过还是有差别,我说的导入就是数据转换,select * from `Sheet1$`
maximon 2003-12-10
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恩,很有启发!!
还有更多么??
关注中!
ZXYSOSO 2003-12-09
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参考一下:
http://xml.sz.luohuedu.net/xml/ShowDetail.asp?id=EY1XLDYV-PIDF-43LO-1WFL-FMY5ALE1F635
maximon 2003-12-09
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OWC是什么啊
liuvb 2003-12-09
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有点难度,关注
wwl1981 2003-12-09
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OWC
内容概要:本文系统研究了基于CNN-BiLSTM-Attention混合深度学习模型的电力负荷预测方法,并提供了完整的Python代码实现。该模型通过卷积神经网络(CNN)有效提取负荷数据中的局部特征与空间模式,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)充分捕捉时间序列前后向的长期依赖关系,并结合注意力机制(Attention)动态聚焦于关键时间步的重要特征,从而显著提升预测的准确性与模型鲁棒性。文中详细阐述了数据预处理、模型架构设计、训练优化流程及实验验证过程,证明了该混合模型在处理非线性、非平稳电力负荷数据方面相较于传统模型具有明显优势。; 适合人群:具备Python编程能力和深度学习基础知识,从事电力系统、能源管理、智能电网或时间序列预测相关工作的科研人员与工程技术人员,特别适合高校研究生及企业研发岗位人员。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、能源管理系统中的短期与超短期电力负荷预测;②提升对复杂用电行为和突发负荷变化的建模能力,优化电力资源配置与运行效率;③为需求响应、电力市场竞价及智能电网规划等提供高精度的数据支持。; 阅读建议:读者应结合所提供的Python代码进行动手实践,深入理解各模块的设计原理与实现细节,建议使用真实的电力负荷数据集进行模型复现、参数调优与性能对比,以全面掌握该混合模型在实际工程场景中的应用技巧与优化策略。

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