我使用这段代码将工作簿中的每一张工作表复制到一个新的工作簿中,它工作得很好,但它颠倒了工作表的顺序,是否有任何办法阻止它这样做? 我正在复制所有的工作表,这样我就可以将它保存为不同的文件扩展名,这是我发现唯一有效的方法。
本文向大家介绍Java设计模式之工厂模式分析【简单工厂、工厂方法、抽象工厂】,包括了Java设计模式之工厂模式分析【简单工厂、工厂方法、抽象工厂】的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Java设计模式之工厂模式。分享给大家供大家参考,具体如下: 一、 简单工厂 先来思考一个问题。我们平时写程序时,会有这种情况,A对象里面需要调用B对象的方法,这时我们使用的一般是new关键字来创建
我设计了一个具有自定义项目布局的网格视图,左上角有一个图像视图,右上角有另一个图像视图,中间有一个主图像视图和文本。 我需要为角落的两个ImageView和适配器的OnItemClickListener设置OnClickListener。 一切正常,但只有GridView中的第一项无法触发OnClickListener。有人能解决这个问题吗? 附言:我发现第一个项目ImageView的OnClic
问题内容: 当docker-demon启动时,它会向iptables添加一些规则。当通过我删除所有规则时,必须停止并重新启动docker demon以重新创建dockers规则。 有没有办法让docker重新添加其他规则? 问题答案: 最好的方法是重启docker服务,然后将docker规则重新添加到iptables中。(上DEB基:) 但是,如果您只想恢复这些规则而无需重新启动服务,我保存了我的
问题内容: 我试图找出一个查询,该查询显示在多个部门中工作的员工 人数 (数量)。这里的表名和字段: (id_employee,employee_name,薪水) (id_dept,dept_name,预算) (id_employee,id_dept,workhours_percentage) 假设Department_Employee表的内容是 进行正确的查询后,结果应为2(员工),因为有2个员
主要内容:手段结束分析的工作原理,运算符子目标,均值分析算法人工智能中的手段 - 结束分析 前面已经学习了向前或向后推理的策略,但是两个方向的混合适合于解决复杂和大的问题。这样一种混合策略,使得有可能首先解决问题的主要部分,然后回过头来解决在组合问题的大部分期间出现的小问题。这种技术称为手段 - 末端分析。 Means-Ends分析是人工智能中用于限制AI程序中搜索的问题解决技术。 它是向后和向前搜索技术的混合体。 MEA技术于1961年由Allen Ne
主要内容:爬山算法的特点,爬山的国家空间图,状态的不同区域,爬山类型算法:,爬山算法存在的问题爬山(Hill Climbing)算法是一种局部搜索算法,它在增加高度/值的方向上连续移动,以找到山峰或最佳解决问题的方法。它在达到峰值时终止,其中没有邻居具有更高的值。 爬山算法是一种用于优化数学问题的技术。其中一个广泛讨论的爬山算法的例子是旅行商问题,其中我们需要最小化推销员的行进距离。 它也称为贪婪的本地搜索,因为它只关注其良好的直接邻居状态而不是超越它。爬山算法的节点有两个组成部分,即状态
主要内容:解决问题的代理,搜索算法术语,搜索算法的属性,搜索算法的类型搜索算法是人工智能最重要的领域之一。本主题将解释有关AI中搜索算法的所有信息。 解决问题的代理 在人工智能中,搜索技术是普遍的问题解决方法。AI中的合理代理或问题解决代理主要使用这些搜索策略或算法来解决特定问题并提供最佳结果。解决问题的代理是基于目标的代理并使用原子表示。在本主题中,我们将学习各种解决问题的搜索算法。 搜索算法术语 搜索:搜索是一个一步一步的过程,用于解决给定搜索空间中的搜索问题。
主要内容:聊天机器人尝试图灵测试,中国室的争论1950年,艾伦·图灵(Alan Turing)介绍了一项测试,以检查机器是否能像人类一样思考,这项测试称为图灵测试。在这个测试中,图灵提出如果计算机可以在特定条件下模仿人类的反应,那么可以说计算机是智能的。 图灵在其1950年的论文“计算机器和智能”中介绍了图灵测试,该论文提出了“机器能想到吗?”的问题。 图灵测试基于派对游戏“模仿游戏”,并进行了一些修改。这个游戏涉及三个玩家,其中一个玩家是计
主要内容:1. 简单的反射代理,2. 基于模型的反射代理,3. 基于目标的代理,4. 基于效用的代理,5. 学习代理代理可以根据其感知智能和能力的程度分为五类。所有这些代理都可以改善其性能并在一段时间内产生更好的行动。这些如下: 简单的反射代理 基于模型的反射代理 基于目标的代理商 基于效用的代理 学习代理 1. 简单的反射代理 简单反射代理是最简单的代理。这些代理人根据当前的感知来做出决定,并忽略其余的感知历史。 这些代理只能在完全可观察的环境中取得成功。 简单反射代理在决策和行动过程中不考虑
如果我的理解是正确的,那么我的问题就来了。假设bolt是由Python实现的。由于storm通过stdout/stdin在多个lang bolt之间传输数据,如果两个worker运行在不同的主机上,spout如何将数据发送到位于另一个主机上的bolt?
我使用'mvn安装'命令,它是推工件到JFROG下libs-释放-本地与group pId,artifactID和版本号。 我的问题是:工件版本是1.2.1,它将替换一个新工件并删除旧工件。我可以将工件推到build_Number下吗? 像Jfrog目标回购中的Ex:libs发布本地/groupIdname/artifactIdname/buildNumber/version(工件)? 输出应该是
主要内容:1.关系,2.区别1.关系 现在,没有什么流行词比大数据和人工智能更常见了。无数的分析家向我们保证,将从根本上重塑我们的日常生活。事实上,对于围绕人工智能和大数据的所有讨论,很少有人提到这两种新兴技术的融合,尤其是在解释人工智能为什么迫切需要大数据以取得成功的时候。 这是人工智能和大数据操作之间的秘密联系,以及这两种新兴趋势将如何主导21世纪。 没有大数据就不能拥有智能机器 在开始描述人工智能和大数据如何一起工作之
本文向大家介绍单工,半双工和全双工传输模式之间的区别,包括了单工,半双工和全双工传输模式之间的区别的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 在电子设备中,发送方和接收方之间的数据传输遵循特定模式,也称为传输模式。根据发送数据和接收数据的性质,我们可以区分传输模式为单工,半双工和全双工。 以下是单工,半双工和全双工传输模式之间的重要区别。 序号 键 单工模式 半双工模式 全双工模式 1 定义 单工传