NPOI非常经典的导入导出操作 可读取excel，放入DataTable。在DataTable中我们可以做任何我们想做的事。 可以随意加工，然后导出excel。 之前在网上找到很多代码支持2007的操作，但是NOPI的dll却不支持。总是导入导出报错。 随后在一个文档里，受到启发，在官网上找到了可以支持2007及以上版本的最新dll，发现一切ok，能支持2007以上Excel。 里面有我做的一个例子，导入后可以导出多个我想要的Excel 结合之前做的项目，加入了滚动条等效果。麻雀虽小五脏俱全。 当然还有其他办法，如：Excel自带组件（没用NPOI之前一直用这种办法，但是太慢了。）这里给出自带组件的导入导出类，不再做例子。 程序有我自己的代码也有网站找到的一些比较好的代码和文档。在这里分享给大家。如有侵权告诉我，我会删掉。我的积分较少，暂时就不免费了。如果有需要又没有积分的，可以给我邮件xlmcdh@163.com免费发送给你

poi读取Exceljar包和例子 poi-2.5.1-final-20040804.jar poi-contrib-2.5.1-final-20040804.jar poi-scratchpad-2.5.1-final-20040804.jar ReadXL.java

下一个缺一个,索性把有关系的都下下来 都放进去,log4j的包我都放了好几个 不管有用没用都在里边 多了就别添加依赖了

fixed_point_iteration 使用定点迭代计算单变量函数的不动点。 句法 c = fixed_point_iteration(f,x0) c = fixed_point_iteration(f,x0,TOL) c = fixed_point_iteration(f,x0,[],imax) c = fixed_point_iteration(f,x0,TOL,imax) c = fixed_point_iteration(__,'all') 描述 c = fixed_point_iteration(f,x0)返回函数的固定点 由函数句柄f指定，其中x0是固定点的初始猜测。 默认容差和最大迭代次数分别为TOL = 1e-12和imax = 1e6 。 c = fixed_point_iteration(f,x0,TOL)返回函数的固定点 由功能句柄f指

一款轻量而功能强大的点云可视化和编辑软件，支持pcd, ply, las等多种格式，轻松打开海量点云数据，支持多方式多字段渲染点云，对点进行方便的查询、量测和编辑，可应用于测绘、高精地图、SLAM等领域。

Modeling Continuous-time Event Data with Neural Temporal Point Processes 事件数据是机器学习许多高影响力应用的核心。电子健康记录中的医院访问，地震学中的地震目录，以及神经科学中的高峰列车——所有这些都可以用连续时间中可变长度的事件序列来表示。时间点流程(TPPs)为此类数据建模提供了一个自然的框架。然而，传统的TPP模型缺乏捕捉现实事件数据中呈现的复杂模式的能力。神经TPP旨在通过将神经网络与点过程文献中的基本思想相结合来解决这一限制。本论文的两个主要主题是(1) 设计灵活、可处理和高效的神经TPP模型，(2)它们在现实问题中的应用。我们的第一个贡献是TPP和神经密度估计领域之间的联系。这使得我们能够开发第一个神经TPP模型，其中的可能性计算、采样和预测都可以以封闭的形式有效地完成。接下来，我们提出了TriTPP——一种新的表达性TPP模型，与现有方法不同，该模型中所有操作都可以并行完成。快速平行采样为TPP模式开启了新的应用。我们通过推导连续时间离散状态系统的变分推断方案来证明这一点。最后，我们将拟合优度测试方

poi-bin-3.14 2016年3月13日最新

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