jacob-1.17-M2 先把jacob.jar导入项目中，然后把jacob-1.17-M2-x86.dll放入C:\Windows\System32目录下，假如用了myeclipse做开发，还需要把jacob-1.17-M2-x86.dll放进MyEclipse安装目录下jre\bin中，另外电脑上必须安装了office，不要想金山的垃圾wps就行了，肯定不行的。（如果电脑是64位就放入jacob-1.17-M2-x64.dll）

索引对齐：（满足以下规定，以分区的索引为对齐的） 分区键与表的分区键兼容； 索引的分区数与表相同； 存储在分区中值的范围与表分区的值的范围相同。 创建以分区索引：（可创建其自身分区逻辑未对齐以分区索引，创建之前，必须：） 创建分区函数以指定如何分区使用该函数的索引； 创建分区架构以指定分区函数的各个分区在文件组中的布局。 分区键和索引键： 在创建唯一以分区索引时，必须在该索引中包含分区键。 在创建以分区聚集索引时，SQL SERVER将自动为索引添加分区键，它还将为在尚未分区的表上创建的非聚集索引添加分区键。 若你在创建的非聚集索引省略了分区配置，它会自动分区非聚集索引，与表对齐。

鲁汶地图匹配 将跟踪的GPS测量结果与地图或路段对齐。 匹配基于具有非发光状态的隐马尔可夫模型（HMM）。 该模型可以处理丢失的数据，您可以插入自定义过渡和发射概率分布。 主要参考： Meert Wannes，Mathias Verbeke，“具有非发射态的HMM用于地图匹配”，欧洲数据分析会议（ECDA），德国帕德博恩，2018年。 其他参考： Devos Laurens，Vandebril Raf（主管），Meert Wannes（主管），“通过矩阵函数和地图匹配揭示的交通方式”，硕士论文，工程科学学院，鲁汶大学，2018年 安装及使用 $ pip install leuvenmapmatching 更多信息和示例： 依存关系 必需的： 可选（仅在调用方法依赖于这些程序包时加载）： ：用于可视化 ：可视化 ：用于纬度-经度计算 ：导入GPX文件 ：使用卡尔曼滤波

这是一个用于轴标签对齐的简单 MATLAB 函数。 当投影模式为 Perspective 或 DataAspectRatio 不是 [1 1 1] 时，它仍然有效。 ＃＃ 职能- `align_axislabel`：将$x$、$y$和$z$标签旋转到其对应轴的方向，并将标签移动到与轴适当的距离； - `align_axislabel_log`：支持 $z$ 轴的对数刻度； - `axislabel_rotation`：它只执行旋转； - `axislabel_rotation_angle`：计算$x$、$y$ 和$z$ 标签的正确旋转角度（不执行实际旋转）； - `axislabel_translation`：将轴标签移动到与轴适当的距离； - `axislabel_translation_slider`：用于设置参数`AXISALIGN_TRANS_A` 和`AXISALIGN_TRA

Levene's F 检验用于检验多个样本对应的多个总体方差相等的原假设。 在分析之前，数据正在转换为平均值的绝对偏差。 然后执行单向方差分析。

主要为大家详细介绍了bootstrap table列和表头对不齐的解决方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

最近需要做人脸对齐的算法，通俗理解就是将图片人人脸姿态不太正确的给矫正过来，所以写了python版本的人脸对齐算法。基本原理是先通过MTCNN检测到人脸的五个关键点，再把原图中人脸区域外扩100%（这样做的目的是保证对齐后图片中没有黑色区域，当然这个外扩的比例是看对齐效果自己可以调节的，我这里设置的100%）。最后的人脸对齐尺寸分为两种：112X96尺寸和112X112尺寸，其中首先需要定死仿射变换后人脸在目标图上的坐标，然后直接变换。废话不多说，直接手撕代码。 # 该代码实现利用人脸的五点仿射变换实现人脸对齐 # 具体就是首先使用mtcnn检测算法检测出人脸区域，并得到lanmarks关键

五美齐驱，特色深化，整体推进美丽校园建设.doc

今天小编就为大家分享一篇浅谈pytorch、cuda、python的版本对齐问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

随便google一下,人家就可以跟你解释的,一大堆的道理,我们没怎么多时间,讨论为何要对齐.直入主题,怎么判断内存对齐规则,sizeof的结果怎么来的,请牢记以下3条原则