在Java编程环境中，Apache POI库是一个非常实用的工具，它允许我们操作Microsoft Office格式的文件，特别是Excel（.xls和.xlsx）文件。在JMeter测试框架中，我们可以结合使用POI库和BeanShell组件来读取和写入Excel数据，以实现更复杂的测试场景。以下是对这个主题的详细讲解： Apache POI是一个开源的Java API，它提供了读取、写入和修改MS Office文件的能力。对于Excel文件，POI提供了HSSF（处理旧的.xls格式）和XSSF（处理新的.xlsx格式）两个主要的API。通过这些API，开发者可以创建工作簿（Workbook）、工作表（Sheet）、行（Row）和单元格（Cell），并进行相应的操作。 在JMeter中，BeanShell是一种内置的脚本语言，基于Java语法，用于扩展JMeter的功能。BeanShell允许我们在测试计划中执行自定义的Java代码。因此，我们可以用BeanShell脚本来调用POI库，实现对Excel文件的操作。 以下是使用BeanShell和POI读取Excel文件的基本步骤： 1. 将Apache POI库添加到JMeter的类路径中。这通常意味着将poi-*.jar、poi-ooxml-*.jar和poi-ooxml-schemas-*.jar文件放入JMeter的lib目录下。 2. 在BeanShell Sampler中编写Java代码，创建Workbook对象，然后打开指定的Excel文件。例如： ```java import org.apache.poi.ss.usermodel.*; import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook; FileInputStream fis = new FileInputStream("/path/to/your/file.xlsx"); Workbook workbook = new XSSFWorkbook(fis); ``` 3. 访问工作簿中的工作表，读取数据。比如获取第一个工作表： ```java Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0); ``` 4. 遍历工作表中的行和单元格，读取数据。例如： ```java for (Row row : sheet) { for (Cell cell : row) { // 处理单元格数据 } } ``` 5. 写入数据到Excel文件同样也是通过创建新的行和单元格，然后设置值。例如： ```java Row newRow = sheet.createRow(rowIndex); Cell newCell = newRow.createCell(cellIndex); newCell.setCellValue("Your Value"); ``` 6. 记得关闭所有的流以避免资源泄漏： ```java fis.close(); workbook.close(); ``` 在JMeter测试中，这样的功能可以用于数据驱动测试，其中Excel文件作为输入源，或者用于存储测试结果，便于后续分析。 使用这种方法需要注意的是，虽然BeanShell提供了一种灵活的方式来操作Excel，但它可能对性能有影响，特别是在高并发的测试场景下。因此，如果性能是关键因素，可以考虑使用更高效的方式，如JSR223 Sampler与Groovy脚本，或者使用JMeter的CSV Data Set Config组件，这通常会比BeanShell更快。 通过集成Apache POI和BeanShell，JMeter可以轻松地处理Excel文件，实现数据读取和写入，这对于构建复杂和灵活的测试计划是非常有用的。不过，使用时要考虑性能和资源消耗，选择最适合的解决方案。

kettle动态解析XML文件数据导入Oracle或者其他数据库 需求背景： 因为客户每天都要通过接口通过ftp上传固定格式的xml的文件，需要每天定时解析指定目录下的指定名称的xml文件导入Oracle和其他的数据库，所以开发了这个。 生产环境的，没有问题呦

此部分是我的老师给的资料包含了视频以及代码，还需要2个jar包一个是jxl.jar和mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar，自己导入就可以了，另一部分在我的资料里是我自己做的

基于OSGEarth的三维仿真与态势管理软件系统源码开发，包含轨迹模拟与可视化火力功能，支持多维操控与特效处理,基于OSGEarth的三维仿真与态势软件系统源代码：新建、编辑方案，导入数据，特效控制，测量分析，视角操作，态势编成与运动，火力参数设置等功能,基于osgearth开发的三维仿真与态势软件系统源代码。 功能如下： 1.新建方案、打开方案、保存方案； 2.导入影像、高程、矢量、模型数据； 3.灯光控制、雨、雪、雾特效； 4.通视分析、距离测量、面积测量、高度测量等； 5.放大、缩小、俯视、仰视、正射、平射、小地图、指北针、经纬网、坐标系显示； 6.态势编成：编队管理、实体管理、视点管理。 模型挂接、位置变、旋转变、缩放变、显示包围盒 球、显示坐标轴、应用局部光源、显示文本； 7.态势想定之运动：显示轨迹、显示尾迹、地形跟随、采集 编辑运动路径、预览路径动画、设置起止时间、设置轨迹插值； 8.态势想定之火力：添加弹药、飞行时间、威力参数、弹药类别、打击目标； 9.态势想定之电磁：添加电磁符号（球状、圆锥状、金字塔状、扇面状、雷达）、触发时间、持续时间，并修改各自属性； 10.态势

pcb图纸工程，用嘉立创eda专业版导入功能导入即可

在MATLAB环境中，"RiemannExactp1rho1u1p4rho4u4tol"是一个关于一维非定常黎曼问题的程序实现，主要用于解决欧拉方程组的激波管问题。该问题在流体力学中至关重要，因为它能够模拟不同介质通过激波相互作用的过程，广泛应用于爆炸、火箭推进以及航空航天等领域。 欧拉方程组是描述理想流体运动的基本数学模型，由质量、动量和能量守恒定律推导得出。对于一维情况，欧拉方程可以写为： 1. 质量方程：ρ_t + (ρu)_x = 0 2. 动量方程：(ρu)_t + (ρu^2 + p)_x = 0 3. 能量方程：(ρe)_t + (ρeu + p u)_x = 0 其中，ρ表示密度，u表示速度，p表示压力，e表示比内能，_t表示对时间的偏导数，_x表示对空间的偏导数。 在"RiemannExactp1rho1u1p4rho4u4tol"这个程序中，"p1, rho1, u1"代表左状态的压强、密度和速度，而"p4, rho4, u4"代表右状态的对应物理量。这些参数定义了初始条件，即黎曼问题的边界条件。程序的目标是找到一个精确解，这通常涉及到计算复杂的特征线结构和波速，包括稀疏波、接触波和稠密波。 "RiemannExact.m"是MATLAB脚本文件，它包含了实现这个解法的算法。这个算法可能使用了特征线方法，通过对特征方程的解析求解来得到精确解。此外，程序可能会包含数值稳定性的处理，比如通过设置适当的截断误差容忍度（"tol"）来确保计算的精度。 "license.txt"文件则通常包含了软件的许可协议，规定了用户可以如何使用、分发和修改这个程序代码。 在实际应用中，这样的程序可以用于验证数值方法的准确性，例如有限体积法或有限差分法。通过比较数值解与精确解，我们可以评估数值方法的性能，并对其进行优化。同时，它也是教学和研究流体力学问题的重要工具，帮助理解和模拟复杂的流体动力学现象。

在IT行业中，尤其是在Web开发领域，数据处理和展示经常需要用到表格功能。Vue.js是一个非常流行的前端框架，它提供了丰富的组件和强大的功能，使得构建用户界面变得更加便捷。而LuckSheet则是一个基于JavaScript的在线电子表格组件，它允许用户在网页上进行类似Excel的数据编辑和预览，同时支持数据的导入和导出。这篇知识分享将深入探讨如何利用Vue.js和LuckSheet来实现这一功能。 Vue.js是一个轻量级的MVVM（Model-View-ViewModel）框架，它的核心理念是数据驱动和组件化。在Vue应用中，你可以通过声明式地绑定数据到DOM元素，当数据变化时，Vue会自动更新视图。Vue的组件系统使得代码可复用性和可维护性大大提高。 LuckSheet则是专门用于创建复杂表格的库，它提供了丰富的API和配置选项，可以实现类似Excel的功能，如单元格的格式设置、公式计算、条件格式等。 LuckSheet还支持CSV、JSON等多种数据格式的导入和导出，这对于数据交换和存储非常有用。 在整合Vue和LuckSheet的过程中，你需要做以下步骤： 1. **安装依赖**：你需要在项目中安装Vue.js和LuckSheet。如果你使用的是npm，可以通过命令行运行`npm install vue lucksheet`来安装。 2. **引入组件**：在Vue组件中，引入LuckSheet的JavaScript和CSS文件。在`main.js`或相应组件的文件中添加相应的import语句，例如： ```javascript import LuckSheet from 'lucksheet'; import 'lucksheet/dist/lucksheet.css'; ``` 3. **创建LuckSheet实例**：在Vue组件中，你需要在mounted生命周期钩子中初始化LuckSheet实例。提供一个容器元素的引用，以及配置项，如数据、列宽等。例如： ```javascript mounted() { this.$nextTick(() => { let container = document.getElementById('luckSheetContainer'); let options = { container: container, data: yourData, // 这里是你的数据 ... }; window.luckysheetCreategrid(options); }); }, ``` 4. **数据绑定**：Vue.js的强大之处在于其双向数据绑定。你可以将Vue的数据模型与LuckSheet中的数据进行绑定，当Vue数据变化时，LuckSheet会自动更新。反之，LuckSheet的更改也可以反映到Vue的数据模型中。 5. **导入和导出**：LuckSheet提供了方便的API来进行数据的导入和导出。例如，你可以使用`luckysheetfile.saveFile`方法导出数据为CSV或Excel格式，使用`luckysheetfile.readFile`方法导入数据。 6. **事件监听**：为了实现编辑功能，你需要监听LuckSheet的事件，如单元格改变、保存等。这些事件可以通过LuckSheet的API进行注册，然后在Vue组件内进行相应的业务处理。 7. **自定义功能**：除了基本的预览和编辑，你还可以根据需要扩展LuckSheet的功能，例如添加自定义的公式、插件或交互。 结合Vue.js和LuckSheet，你可以快速地构建一个功能强大的在线Excel编辑预览应用。这种组合充分利用了Vue的组件化和数据驱动特性，以及LuckSheet的表格功能，为开发者提供了高效且灵活的工具。在实际项目中，你还需要考虑性能优化、错误处理、用户体验等方面，以确保应用的稳定性和易用性。

IEEE全文导入飞书/Word

标题中的“使用OSGeo4W用postGIS导入gdb数据库之本地文件GDAL”涉及到的是在GIS（地理信息系统）领域中，如何利用OSGeo4W工具集和PostGIS扩展来处理和导入geodatabase（GDB）数据。OSGeo4W是一个基于Windows的开放源码GIS软件分发平台，它提供了众多GIS相关的软件包，如GDAL和PostGIS。GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个用于处理地理空间数据的库，支持多种矢量和栅格数据格式，包括GDB。PostGIS是PostgreSQL数据库的一个扩展，添加了对地理对象的支持，使得PostgreSQL能够存储、查询和操作地理空间数据。 让我们详细了解一下GDAL。GDAL不仅是一个库，还包含一组命令行工具，用于转换、处理和分析地理空间数据。它可以读取和写入多种格式，如ESRI的FileGDB、Shapefile、GeoTIFF等。在本例中，"temp3-1_Express_GDB"很可能是一个FileGDB文件，它是由ESRI创建的一种用于存储地理空间数据的文件系统。 接下来，我们来看看OSGeo4W。安装OSGeo4W时，你可以选择“本地安装”模式，这允许你在不连接到互联网的情况下安装所需的GIS工具和库。GDAL是其中的一个重要组件，通过它，你可以将GDB文件转换为PostGIS可以理解的格式，然后导入到PostgreSQL数据库中。 导入过程通常涉及以下步骤： 1. 安装OSGeo4W：下载并运行安装程序，选择自定义安装，确保勾选GDAL和PostgreSQL/PostGIS的相关组件。 2. 准备GDB数据：确保你有temp3-1_Express_GDB文件，并确认其中包含你需要导入到数据库的地理空间数据。 3. 使用GDAL命令行工具：打开OSGeo4W Shell，这是一个提供GDAL和其他工具的命令行环境。你可以使用`ogr2ogr`命令将GDB数据转换为PostgreSQL兼容的格式，例如： ``` ogr2ogr -f "PostgreSQL" PG:"host=localhost user=youruser dbname=yourdb password=yourpassword" path\to\temp3-1_Express_GDB ``` 这条命令会将GDB数据导入到指定的PostgreSQL数据库中。 4. 配置PostGIS：在PostgreSQL中，你需要启用PostGIS扩展，以便能处理地理空间数据。在数据库中运行以下SQL命令： ``` CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS postgis; ``` 5. 数据验证：导入完成后，你可以在PostgreSQL的客户端工具（如pgAdmin）中检查数据是否正确导入，并执行SQL查询来验证地理空间信息。 通过这个过程，你可以将本地的GDB数据集成到PostGIS数据库中，从而利用PostgreSQL的强大功能进行数据分析和地理空间处理。这个过程对于需要在关系型数据库中管理地理空间信息的GIS专业人员来说是非常重要的。

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