wps中的excel能导入数据库吗方法/步骤首先脑上打开wps表格并新个空白文档，在上方栏里可以看到【数据】菜单，如下图所示。点击上方菜里的【数据】菜单，在下方找到【导入数据】功能选项，如下图所示。点击【导入数据...

前言： 继上一版本：CYQ.Data 轻量数据层之路 V4.0 版本发布，又过去一... 由于过年原因，因此框架也没多折腾什么，只是年前年后顺路把SQLite,MySQL两种数据库给支持上了。 提示：基于网友的提醒，本...

简介EasyCode是基于IntelliJ IDEA开发的代码生成插件，通过自定义生成模板可以完成定制化的 Mapper Service Controller 生成，结合数据库 Comment还可以实现从数据库到 Swagger 的一键配置，非常的强大与方便，项目...

已对代码块做提取可直接使用 如果要首先了解一下修改排序规则，首先看看MS SQL 排序规则总结当中的介绍，重复的内容就不做过多介绍了。我们首先来看看，修改排序规则当中会遇到哪些问题吧。 DBMonitor数据库的排序...

由于过年原因，因此框架也没多折腾什么，只是年前年后顺路把sqlite,MysqL两种数据库给支持上了。提示：基于网友的提醒，本次版本发布带CYQ.Data.xml，增加了方法的中文提示。下面看一下新版本的修改记录1：MAction的...

在上篇MS SQL 排序规则总结中，大致就数据库服务器排序规则（或者叫数据库实例排序规则）、数据库排序规则、列的排序规则粗浅的叙说了一遍，重点讲述了修改数据库服务器排序规则（数据库实例排序规则），其中对于...

1.准备 Windows XP jdk-1_5_0_14 weka-3-5-7.exe SQLServer2005 mysql-6.0.0 ...Microsoft SQL Server 2005 JDBC Driver 1.2--->sqljdbc.jar MySQL Driver for JDBC--->mysql-connector-java-5.

方法一：要想使用LoadRunner监测MySQL的性能，LoadRunner没有提供直接监测MySQL的功能，所以，我们需要借助sitescope监控，然后在LoadRunner显示sitescope监测结果，这样间接地监控MySQL性能。相信大家对LoadRunner...

1.准备Windows XPjdk-1_5_0_14weka-3-5-7.exeSQLServer2005mysql-6.0.0Oracle10.2.0.1.0Microsoft SQL Server 2005 JDBC Driver 1.2--->sqljdbc.jarMySQL Driver for JDBC--->mysql-connector-java-5.1.6-bin.jarOra

确实在这个繁荣的行业，只要你自己不下船技术不水，就可以衣食无忧，努力努力说不定还能加薪升职，成为别人眼中的佼佼者，没多少行业如同程序员起薪高，也没有多少行业如同程序员涨薪快，没多少行业和程序员这个行业...

目标告警时将告警信息及当前一段时间趋势图发送邮件或word文档要领增加Email报警介质配置Zabbix Actions，并规范报警信息格式获取告警信息得到itemid，获取一段时间趋势图...

前述：失败了三次，但是看到一篇兄台的文章按他的方法一步步来完美运行一步到位 正文：在CentOS中默认安装有MariaDB，这个是MySQL的分支，但为了需要，还是要在系统中安装MySQL，而且安装完成之后可以直接覆盖掉...

大致就数据库服务器排序规则（或者叫数据库实例排序规则）、数据库排序规则、列的排序规则粗浅的叙说了一遍，重点讲述了修改数据库服务器排序规则（数据库 实例排序规则），其中对于数据库排序规则的修改只是粗略带...

dbcc rebuild_log('test','C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\test_log.ldf') 这一步时，得到的结果是“DBCC 执行完毕。如果 DBCC 输出了错误信息，请与系统管理员联系。”，既没有提示数据库被...

方法一：要想使用LoadRunner监测MySQL的性能，LoadRunner没有提供直接监测MySQL的功能，所以，我们需要借助sitescope监控，然后在LoadRunner显示sitescope监测结果，这样间接地监控MySQL性能。相信大家对LoadRunner...

广工数据库课设选题个人方案：车站售票管理系统 //内有源码及安装说明书 ①具有方便、快速的售票功能，包括车票的购买和退票功能，情况提供多种查询和统计功能，如车次的查询、时刻表的查询等; ②能准确地了解售票...

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表categorycat_idcat_nameparentidsortpath5级栏目1自然类01,1,2建筑类02,2,3物品类03,3,4情爱类04,4,5生活类05,5,6人物类120,1,12,6,7鬼神类120,1,12,7,8植物类130,1,12,13,8,9动物类...表 categorycat_id cat_name...

用C#连接到数据库实现学生学籍管理系统 前言 想必兄台是个正在实训阶段的大学生吧，如果你的实训内容是使用C#开发一个学生信息管理系统的话，那么这篇文章或许正好可以帮到你，说不定还让你的作品脱颖而出呢，话不多...

1需求： 根据分拨进行分组，然后再取每个分拨的金额排在前10的公司。[图片说明]... 2在回答里面，有几位兄台查询句子里面出现抽取条件，请问这个抽取条件是什么

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

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主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

数学建模最常用的30种算法！ 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年，来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队（本科38573队、专科3555队）、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

常见的30种数学模型，比较详细，非常适合搞数学建模的学生使用

MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法；详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法；最后结合一些应用实例，说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析，简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论，重在讲述有关基本理论和物理背景，避开繁复的推导和中间过程，结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法，并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性，介绍用法 6.性能调优，如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用