学习Apache POI
我正在一个需要使用Java操作MS Word文档的项目中。我发现这Apache POI是最好的API。但是我不能从此链接中正确理解POI的用法。另外，我无法从此处
SVN签出源代码。谁能帮我使用POI或一些示例代码。谢谢。
编辑：我可以编辑现有的Word模板文档，并用POI将占位符替换为我想要的文本吗？
问题答案：
1）您可以在此处将
POI
下载为.zip或.tar.gz文件（WinZip应该理解两种格式）。
2）快速指南在这里。
3）本快速指南指出了单元测试，可以提供出色的示例代码。
4）这里是另一个很好的HOWTO（它是Excel中，但适用于Word）中。
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“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。
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主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。
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主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的
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api： 存放uboot提供的接口函数 arch： 存放跟芯片相关的文件 board： 开发板配置文件 common: uboot命令行下支持的命令 disk： 磁盘支持 doc： 文件目录 drivers:设备驱动程序 examples例程 fs: 支持的文件系统，cramfs fat fdos jffs2 registerfs inc
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CROSS_COMPILE=/opt/4.5.1/bin/arm-linux- CC=$(CROSS_COMPILE)gcc AS=$(CROSS_COMPILE)as LD=$(CROSS_COMPILE)ld CFLAGS=-g -Wall LIBS=-lpthread all:main main:main.o gsm_gprs.o socket.o telosb
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从sklearn加载流行数字数据集。数据集模块，并将其分配给可变数字。 分割数字。将数据分为两组，分别命名为X_train和X_test。还有，分割数字。目标分为两组Y_训练和Y_测试。 提示：使用sklearn中的训练测试分割方法。模型选择；将随机_状态设置为30；并进行分层抽样。使用默认参数，从X_序列集和Y_序列标签构建SVM分类器。将模型命名为svm_clf。 在测试数据集上评估模型的准确
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本文向大家介绍关于机器学习中的强化学习，什么是Q学习？，包括了关于机器学习中的强化学习，什么是Q学习？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Q学习是一种强化学习算法，其中包含一个“代理”，它采取达到最佳解决方案所需的行动。 强化学习是“半监督”机器学习算法的一部分。将输入数据集提供给强化学习算法时，它会从此类数据集学习，否则会从其经验和环境中学习。 当“强化代理人”执行某项操作时，将根据其是否
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我正在制作一个程序，通过强化学习和基于后状态的时间差分学习方法（TD（λ）），教两名玩家玩一个简单的棋盘游戏。学习是通过训练神经网络来实现的。我使用萨顿的非线性TD/Backprop神经网络）我很想听听你对我以下困境的看法。在两个对手之间进行回合的基本算法/伪代码如下 每个玩家应在何时调用其学习方法玩家。学习（GAME\u状态）。这是难题。 选项A.在每个玩家移动后，在新的后状态出现后，如下所示：