POI实现Excel的数据导入导出的研究

随着Java成为越来越多的Web应用系统的开发语言,利用Java进行Excel的数据导入导出在很多系统中都发挥着重要作用。本文采用POI操作Excel文件的方法,实现了将数据库中的数据导出到Excel表格中,并将Excel表格中的数据导入数据库的功能。满足了用户进行数据库数据导入导出的要求。     

ASP.NET导出Excel数据方法总结

本文介绍了在ASP.NET环境下导出数据到Excel文件中的几种方法,对每一种方法都进行了原理说明,并且分析了每种方法的优缺点,相信会对解决Web报表打印问题有一定的借鉴意义.     

浅谈SQL Server 2000的数据导入导出方法

本文针对SQL Server 2000使用过程中所遇到的数据导入导出问题进行了讨论,介绍了SQL Server 2000导入导出数据的原理,并通过实例重点介绍了它的数据转换工具“DTS导入/导出向导”的两种使用方法,复制数据和数据导出。     

SQL Server中数据的导入导出

在使用SQL Server的过程中,常常会用到数据转换的问题,有时我们需要将外部环境的数据导入到SQL Server数据库中,如将Access、Excel、文本文件等数据导入到SQL Serve数据库中,有时又要将SQL Serve数据库中的数据导出。     

MATLAB下的馈电网络测量数据的导出与验证

将互联网络子结构分析理论应用于馈电网络的设计中,通过将复杂的通信系统划分为子结构级联的形式,然后设计和建立不同子结构的有效精确的参数测量数据库,并运用测量数据库的变换、级联技术来实现对馈电网络的设计和优化是一种简单有效快捷的方法.以MATLAB为编程语言和开发平台对馈电网络子结构的S参数测量数据如何导入到ACCESS数...     

测不准关系式的简要导出

测不准关系式的常见导出模式大致可以分为三种类型,一是由电子的单缝衍射导出,一种是由量子力学中的特例导出,另一种就是由量子力学中的算符的对易关系导出.测不准关系式的简要导出则是由量子理论的基本假定直接导出.     

ICD数据导出及代码自动生成方法研究与应用

随着ICD（Interface Control Document）技术在航天领域的广泛运用,大量的ICD文档与接口定义代码需要编写,然而人工手动编写不但工作效率低,且编写好的文档也不易于管理.为解决以上问题,提出了一种ICD数据导出及代码自动生成方法,并集成于ICD数据库管理系统中.方法以ICD数据库管理系统的数据为基础,使用数据导出算法和代码自动生成算法可自动导出Word文档及所需的目标代码文档.测试结果表明,使用Office Open XML技术导出效率高,导出文件占用空间小,能够满足ICD数据导出的     

ADO.NET数据导出技术在新生报到率统计系统中的应用

针对数据库管理系统中导出目标报表格式单一性的不足,本文对导出数据报表格式进行了详细研究,改进了代码编写方式,实现了较为复杂的目标报表导出。通过新生报到率统计系统应用实例,该方法有较地解决了较复杂报表的导出格式问题。     

Oracle数据的导入和导出

指出了对于OracleDBA来说,Imp和Exp无疑是最重要的工具,Exp把数据库中的数据和结构导出,写成.dmp文件;而Imp是从这些导出的文件中把数据重新导入Oracle数据库.介绍了它们能用来做什么以及怎么做,强调了在使用中应注意的问题,并给出几点提高其效率的建议.     

地理学视角下POI大数据的应用研究及反思

以兴趣点(POI)等为主要代表的地理大数据为增强人地系统认知提供了重要新视角,为推动现代地理学发展提供重要支撑。基于应用、方法与尺度具体总结了POI大数据在地理学特别是人文经济地理学领域的创新应用及进展,发现在机器学习等方法驱动下,POI大数据逐渐从单一应用视角转向多尺度耦合研究,对物质空间、人类活动及人地关系耦合机制的精细化认知增强,促进多尺度区域决策支撑能力。同时,也必须注意的是,受数据质量、获取水平及信息挖掘等能力的影响,在今后及未来一段时间,应着重构建POI及其他地理大数据的长效共享机制,增加小尺度实地质量评估实证研究,加快地学数据增值导向,在知识发现、决策支撑和知识传播等方面发挥更大价值。     

一种基于类数据流的软件测试技术

提出了一种类数据流测试技术，通过类的数据流分析计算出实例变量的定义-使用对信息及成员函数的前置条件和后置条件，匹配函数的前置条件和后置条件为每一定义-使用对产生函数激活序列(即测试用例)．这样产生的测试用例能够发现成员函数与实例变量之间交互作用时发生的错误，并且弥补了传统数据流测试技术的不足，减少了重复测试，提高了测试效率．     

基于移动信令数据的城市热点识别方法

城市热点的识别对于探索解决引导性的人群疏散、规避交通拥堵等问题提供新途径,并为基于位置服务(location based services,LBS)如商铺选址、旅游导航等提供重要的科学参考,具有重要的应用价值。随着个人手机终端的普及与发展,手机已经成为研究用户行为特征的一种理想的探测器。提出了将手机信令数据融合兴趣点(point of interest,POI)数据来挖掘城市的热点区域并进行功能类型标定,重点通过手机信令数据研究人流的出行行为和在蜂窝的驻留时长情况来识别活跃蜂窝,并进一步通过基于密度的聚类算法判别热点区域。选取了重庆市较场口一定范围区域作为研究区域,数据来源于重庆某移动运营商提供的用户手机信令数据,通过实验实例验证分析,证明了该方法可快速识别出城市热点区域,并具有较高的准确性。     

进出口贸易与区域产业结构调整:基于西部12省区的面板数据分析

选取了1996—2011年西部12省区的相关数据,采用个体固定效应面板数据模型,研究了货物进出口贸易对区域产业结构调整的影响效应.结果表明:在短期内,进出口贸易会对非贸易部门产生正向技术溢出效应,推动西部地区产业结构调整,但长期内进出口贸易的促进作用并不显著;国际贸易规则的引入,导致进口部门比出口部门的技术溢出效应更为显著,并影响到第二、第三产业的产值结构.     

基于数据挖掘的网络型误用入侵检测系统研究

数据挖掘技术应用于网络型误用入侵检测系统中，比传统的网络型入侵检测有更大优势。数据挖掘是从大量数据中自动寻找规律的过程，它可以自动构建特征，同时提高了检测精确度，为检测未知攻击提供了可能性。介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类，从不同分类的角度介绍了数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用，并且从网络层和应用层2个层次得到实现。     

基于映射的增量式数据挖掘算法

数据挖掘算法对于支持度改变及数据集更新的适应性一直都是一个难点.本文根据数据集逐步增加的增量式方法,映射事务模式于线性空间中进行挖掘,并借助了图像在操作系统中显示及存储的特点,提出了一种新的增量式数据挖掘算法IPM-DM.同时,对比分析了其中两种模式映射方法,并与同类算法比较,经过实验证明,算法IPM-DM是有效且可行的.     

基于DS理论的不确定空间co-location模式挖掘

 提出一种基于DS理论的co-location挖掘方法.先将数据集按照空间对象分类,然后从分类后的子数据集中依次提取该空间对象的实例,与其他空间对象数据集中的各个实例进行配对,将找到的各实例关系记录到一个新的关系表中,作为使用DS理论求解的基础.从一个新的角度来研究co-location挖掘技术,在DS理论的基础上重新定义了参与度,基于新定义的参与度来求解co-location模式.     

反倾销税对现行出口退税策略的影响

在国外对我国反倾销案件不断增多的情况下,反倾销税对出口退税政策的影响不断增大.研究目的是为政府提供一种新的视角来审视出口退税政策的制定,同时也对企业在出口退税政策下的理性选择提供理论依据.在定产量的假设前提下,建立国外政府征收最优反倾销税率,国内政府确定最优退税率的模型,运用经济学、博弈论等原理分析,得出结论:国内企业和国外企业的成本共同决定了国内最优出口退税率和国外最优反倾销税率,二者的差距也决定了最优退税率和反倾销税率的差距.     

基于MFC的Essbase数据库权限导出工具的设计开发

Hyperion Essbase是一个多维的数据库服务器,多运用于商业软件,提供基于角色的用户权限管理.在实际商业运作中,每一个月的审计报告中都要有相对于整个数据库的权限方面的数据,因此开发出快速,有效,针对用户需求的权限数据导出工具是十分必要的.目前Hyperion Essbase自带的导出工具速度比较缓慢,效率不高,为了改善导出效率,本文阐述了如何自行开发基于MFC的权限导出工具.     

基于时空序列模式匹配的兴趣点推荐方法

兴趣点(point of interest,POI)是地理空间信息的重要组成部分,在基于位置的信息服务中被广泛使用.针对用户对兴趣点访问所产生的时空序列,利用闭合序列模式挖掘方法分析频繁模式,在此基础上根据用户当前所处位置或最近访问序列,通过序列分析进行时空序列模式匹配,并按照序列的匹配程度给出兴趣点推荐列表.实验结果...     

基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.