介绍 xlnt是一个现代C ++库,用于处理内存中的电子表格,并按照描述从XLSX文件读取/写入电子表格。 xlnt 1.0版的首次公开发布于2017年5月10日。当前的工作重点是提高兼容性,提高性能并集思广益,探讨未来的开发目标。 有关此库可以做什么的简要概述,请参阅 。 欢迎在上拉取请求或讨论的形式进行贡献。 例 将xlnt包含在您的项目中,创建一个新的电子表格,并将其保存为“ example.xlsx” # include < xlnt> int main () { xlnt::workbook wb; xlnt::worksheet ws = wb. active_sheet (); ws. cell ( " A1 " ). value ( 5 ); ws. cell ( " B2 " ). value ( " string data " ); ws. cell ( " C3 " ). formula ( " =RAND() " ); ws. merge_cells ( " C3:C4 " ); ws
2022-12-14 10:34:59 3.92MB microsoft api c-plus-plus cpp
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使用javabean+servlet+jsp+mysql开发的简易用户管理模块,包含增删改查功能
2022-12-14 10:14:56 59KB 登录 用户管理 分页
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血库管理系统 血库管理系统是所有献血问题的解决方案,该系统的访问权限仅授予管理员和用户,它为用户提供了非常友好的用户界面。 管理员的功能是查看详细信息,接受/拒绝正在注册的用户的未决请求,更新映射详细信息和修改数据库。 用户的功能是注册,查看他的捐赠详细信息(即他先前何时何地献血)以及查看他的请求详细信息(即他先前所请求的血型多少血)。 用户必须联系分配的血库以献血或需要一定数量的血液。 所提出的系统有助于管理人员在不同区域中寻找血液。 该系统确保可维护性。 该系统具有使用模块化功能开发的范围,可以轻松进行更改。 软件要求: •HTML. •CSS. •PHP. •JAVASCRIPT. •XAMPP SERVER. •MY SQL. •ANY BROWSER EXCEPT INTERNET EXPLORER. 如何使用? 1.Install XAMPP. 2.Download t
2022-12-13 21:01:28 5.43MB PHP
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基于xgboost的用户行为分析UBA,内含原理说明以及训练验证脚本,以及数据集
2022-12-13 15:00:30 473KB 用户行为分析uba xgboost 机器学习
基于强化学习的用户行为分析uba
2022-12-13 15:00:28 17KB 用户行为分析 强化学习
使用Django框架实现班务管理系统,练手项目,清晰易懂,学生、教师、管理员三用户,学生功能包括登录、签到、公告强、成绩记录、请假、班费记录查看、班级活动申请。教师用户的功能包括请假信息批准、考勤统计、公告墙、公告发布、考试成绩管理、考试成绩录入、班费管理、活动申请管理。管理员能够对教师、学生和课程等信息进行管理。系统管理员则利用Django自带的后台管理,实现对站内所有内容的管理 使用前请仔细查看说明文档
2022-12-12 21:12:59 5.28MB Python
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基于Hadoop的MapReduce统计某银行信用卡违约用户数量项目源码.zip要求: 在Hadoop平台编程实现统计银行违约用户数量 实现: 在IDEA中编写好业务代码,使用mvn将程序打成jar包,上传到hdoop平台之后运行 其中1为违约用户数量, 共有6636位用户违约 基于Hadoop的MapReduce统计某银行信用卡违约用户数量项目源码.zip要求: 在Hadoop平台编程实现统计银行违约用户数量 实现: 在IDEA中编写好业务代码,使用mvn将程序打成jar包,上传到hdoop平台之后运行 其中1为违约用户数量, 共有6636位用户违约 基于Hadoop的MapReduce统计某银行信用卡违约用户数量项目源码.zip要求: 在Hadoop平台编程实现统计银行违约用户数量 实现: 在IDEA中编写好业务代码,使用mvn将程序打成jar包,上传到hdoop平台之后运行 其中1为违约用户数量, 共有6636位用户违约 基于Hadoop的MapReduce统计某银行信用卡违约用户数量项目源码.zip要求: 在Hadoop平台编程实现统计银行违约用户数量 实现: 在IDEA中编
Spark大型项目实战—基于spark电商用户可视化行为分析大数据平台开发实战.zip该平台以 Spark 框架为核心, 对电商网站的日志进行离线和实时分析。 该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为( 访问行为、购物行为、广告点击行为等)进行分析,根据平台统计出来的数据, 辅助公司中的 PM(产品经理)、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况, 并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。 本项目使用了 Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架, Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming, 进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问 session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计 4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造, 该项目几乎完全涵盖了 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点,学员对于 Spark 技术框
Android应用开发
2022-12-10 17:19:30 723KB Android 应用开发
TokenInfoViewModel:通过该实体类及其属性成员实例,获取“JwtBearer”令牌加密字符串。 MD5Helper:把1个字符串使用MD5/SHA(哈希)加密后,返回该加密后的字符串。 AppSecretConfig:通过该类中的方法,从“appsettings.json”配置文件中获取安全加密相关的数据信息。 TokenModelJwt:在用户登录成功后,把登录用户的编号及其角色存储到该类中的属性成员中。 JwtHelper:通过该类中的方法,把Jwt令牌模型类的1个指定实例转化为相应的(TokenJwt)字符串值;或把(TokenJwt)字符串值转化为相应的Jwt令牌模型类的1个指定实例。 PermissionItem:通过该实体类实例存储1个指定角色与1个指定控制器行为方法的权限映射关系。 PermissionRequirement:通过该类中属性成员存储当前程序中的必要的权限数据。 JwtToken:通过该类中的方法,获取令牌视图模型类的1个指定实例,为指定用户的登录操作提供数据支撑。
2022-12-10 09:19:28 57.58MB Net7 后端分离 博客实现 后端
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