POI的XWPFParagraph.getRuns分段问题 2018年08月28日 09:49:32 银爪地海贼 阅读数:376   这是我的模板 后台打印出来是分段的 造成这样的原因是${name}是手打上去的,如果先在记事本输入,再复制粘贴进docx则不会出现分段问题 以下是我复制粘贴后的后台打印

关于这个问题也是刚好遇到,一通搜索也没有找到类似的或者是有效的方法.下面介绍一下. 首先apache poi的引入 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>4.1.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>

|| 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 一.前言     在<操作系统篇-浅谈实模式与保护模式>中提到了两种模式,我们说在操作系统中,其实大部分时间是待在保护模式中的.因此若想理解操作系统程序中的启动相关的部分,必须要理解保护模式下的编程,而分段机制是保护模式编程下的基础.而且,由于实模式与保护模式的不同,对保护模式下的分段机制更需要注意. 二.线性地址 在保护模式下编程,访问内存时,需要在程序中给出段地址和偏移量,因为分段是保护模式的基本特征之一.传统上,段地址和偏移地址

事实上在实际使用中,高次插值显然是很不适合的,高次插值将所有样点包涵进一个插值函数中,这是次幂高的原因.高次计算复杂,而且刚开始的一点误差会被方的很大.因此将整个区间分为若干个小区间,在每一个小区间进行插值这样更好,实现容易,也方便在一些嵌入式设备上使用.有不少需要插值方法的场景是在嵌入式的应用中. 我以等距节点的二次插值为例,以每三个节点为一个子区间. 等距节点二次插值很好写,由于每个区间只有三个插值节点,计算差商也不必使用拉格朗日插值中使用的递归,直接列表达式也很简单(实际上等距节点二次插值

iOS系列 基础篇 09 开关.滑块和分段控件 目录: 案例说明 开关控件Switch 滑块控件Slider 分段控件Segmented Control 1. 案例说明 开关控件(Switch).滑块控件(Slider)和分段控件(Segmented Control)都是UIControl的子类,本篇我们将通过一个案例和大家一起学习这三个控件的使用. 如下图所示,本案例包括两个开关控件Switch.一个分段控件(Segmented Control).两个标签(Label)和一个滑块控件(Slid

转自:http://blog.csdn.net/jewes/article/details/42970799 引言 Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message.借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系. partition是以文件的形式存储在文件系统中

题目描述 对于给定的一个长度为N的正整数数列A[i],现要将其分成M(M≤N)段,并要求每段连续,且每段和的最大值最小. 关于最大值最小: 例如一数列4 2 4 5 1要分成3段 将其如下分段: [4 2][4 5][1] 第一段和为6,第2段和为9,第3段和为1,和最大值为9. 将其如下分段: [4][2 4][5 1] 第一段和为4,第2段和为6,第3段和为6,和最大值为6. 并且无论如何分段,最大值不会小于6. 所以可以得到要将数列4 2 4 5 1要分成3段,每段和的最大值最小为6. 输

一.初始化 二.常见的属性 1.segmentedControlStyle属性:设置基本的样式 2.momentary属性:设置在点击后是否恢复原样 . 3.numberOfSegments属性:只读,获取总选项数. 4.apportionsSegmentWidthsByContent属性:设置是否根据segment的内容改变segment的宽度,默认为NO,宽度相同. 5.selectedSegmentIndex属性:设置选中第几个segment,一般用于初始化时选中. 6.tintColor

package cn.study.concurrency.ch11; /** * 锁分段 * @author xiaof * */ public class StripedMap { //同步策略:就是对数组进行分段上锁,n个节点用n%LOCKS锁保护 private static final int N_LOCKS = 16; private final Node[] buckets; private final Object[] locks; private static class Nod

在网上找到了一个比较形象的比喻   打个比方,比如说你去听课,带了一个纸质笔记本做笔记.笔记本有100张纸,课程有语文.数学.英语三门,对于这个笔记本的使用,为了便于以后复习方便,你可以有两种选择. 第一种是,你从本子的第一张纸开始用,并且事先在本子上做划分:第2张到第30张纸记语文笔记,第31到60张纸记数学笔记,第61到100张纸记英语笔记,最后在第一张纸做个列表,记录着三门笔记各自的范围.这就是分段管理,第一张纸叫段表. 第二种是,你从第二张纸开始做笔记,各种课的笔记是连在一起的:第2张纸

今天遇到个小问题觉得挺有意思,与大家分享. 需求是这样的,对数据库中的一张表做按时间的分段统计,结果只要每个区间的数量. select YEAR(create_time) as nian,MONTH(create_time) as yue,count(customid)  from custom_info GROUP BY nian,yue 结构是这样的,哈哈 /solr/comment/browse?q=*%3A*&wt=json&indent=true&start=0&

Latex里面分段函数的输入: \begin{equation}     P_{r-j}=    \begin{cases}    0&\mbox{if $r-j$ is odd}\\    r!\,(-1)^{(r-j)/2}&\mbox{if $r-j$ is even}    \end{cases}   \end{equation}     结果:

ZC: 由于 TCP中 MSS 的关系,TCP 不会造成 IP分片和TCP分段 ! 1.http://zhidao.baidu.com/link?url=YCnR8B-1EN4-cgauRtwa-iVqf6aMJlCJRiRd8IclA8CCQ8yYp5413usIU4aXuyy_wHgNJ3weeA1RItuis2jUse12T-Ri8Tf_5OystmpZWfS 2. IP分片和TCP分段的区别 1,MTU(Maximum Transmission Unit,MTU),最大传输单元 (1)以

在SPSS非线性回归过程中,我们讲到了损失函数按钮可以自定义损失函数,但是还有一个约束按钮没有讲到,该按钮的功能是对自 定义的损失函数的参数设定条件,这些条件通常是由逻辑表达式组成,这就使得损失函数具有一定的判断能力. 该功能的主要作用是进行分段回归,有些时候,变量间的关系并非一成不变,而是具有某种阶段性特征,如果我们对每个阶段单独 进行拟合的话,会造成参数较多,无法从整体上把握问题实质,并且样本也被分割成多个,会影响精度,而使用非线性回归的定义 约束条件,就可以使用一个模型表达式拟合各个阶段,

一.UISwitch 1.初始化 UISwitch *s1 = [[UISwitch alloc]initWithFrame:CGRectMake(50, 170, 100, 200)];   2.设置相关属性 s1.onTintColor = [UIColor blueColor]; s1.tintColor = [UIColor greenColor]; s1.thumbTintColor = [UIColor redColor]; 3.设置开关状态 s1.on = YES; 4.添加事件

Description Last September, Hangzhou raised the taxi fares. The original flag-down fare in Hangzhou was 10 yuan, plusing 2 yuan per kilometer after the first 3km and 3 yuan per kilometer after 10km. The waiting fee was 2 yuan per five minutes. Passen

ConcurrentHashMap是Java 5中支持高并发.高吞吐量的线程安全HashMap实现. HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因,是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁,那假如容器里有多把锁,每一把锁用于锁容器其中一部分数据,那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时,线程间就不会存在锁竞争,从而可以有效的提高并发访问效率,这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术,首先将数据分成一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一

主要内容: SWOMP的算法流程 SWOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 门限参数a.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SWOMP与StOMP性能比较 一.SWOMP的算法流程 分段弱正交匹配追踪(Stagewise Weak OMP)可以说是StOMP的一种修改算法,它们的唯一不同是选择原子时的门限设置,这可以降低对测量矩阵的要求.我们称这里的原子选择方式为"弱选择"(Weak Selection),StOMP的门限设置由残差决定,这对测量矩阵(原子选择)提出了要求

主要内容: StOMP的算法流程 StOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 门限参数Ts.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.StOMP的算法流程 分段正交匹配追踪(Stagewise OMP)也是由OMP改进而来的一种贪心算法,与CoSaMP.SP算法类似,不同之处在于CoSaMP.SP算法在迭代过程中选择的是与信号内积最大的2K或K个原子,而StOMP是通过门限阈值来确定原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势(这句话存在疑问)

客户需要将一个具有2W多条数据的Excel表格中的数据导入到Oracle数据库的A表中,开始采用的是利用Oledb直接将数据读入到DataTable中,然后通过拼接InserInto语句来插入到数据库表A中.然后做好以后,发现经常提示Invalidate Character错误.但是将拼接好的SQL拿到PLSQL中执行,一切完好.最后没办法,为了缩小错误范围,开始利用begin end分段来做.具体方式为: 每隔1000条数据,加上形如   Begin  ...这里是1000条数据...   E