随笔分类 - 源代码
Matlab，C#等源码分享
摘要：
前一篇文给大家介绍了Spire.XLS的基本功能和一些比较。这篇文章将重点介绍C#操作Excel文件时，对Excel文件本身的相关设置，全局控制的内容。因为这也是C#读写Excel文件时经常碰到的文章，也是我在使用过程中的一个学习步骤。本文将首先介绍Spire.XLS创建和加载文档的基础知识，以及文件保存，多个Excel文件合并的操作方法，其中我们还可以对生成的Excel文件做更多详细的设置，如，对Excel文件属性进行设置等等，其次很多项目中，不仅要生成Excel文件，还需要打印并获取一些分页信息；最后介绍一下使用C#设置加密保护Excel文件的方法。
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前一篇文给大家介绍了Spire.XLS的基本功能和一些比较。这篇文章将重点介绍C#操作Excel文件时，对Excel文件本身的相关设置，全局控制的内容。因为这也是C#读写Excel文件时经常碰到的文章，也是我在使用过程中的一个学习步骤。本文将首先介绍Spire.XLS创建和加载文档的基础知识，以及文件保存，多个Excel文件合并的操作方法，其中我们还可以对生成的Excel文件做更多详细的设置，如，对Excel文件属性进行设置等等，其次很多项目中，不仅要生成Excel文件，还需要打印并获取一些分页信息；最后介绍一下使用C#设置加密保护Excel文件的方法。
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摘要：
2013年给1个小客户部署过一个小型的Asp.NET网站，非常小，用的sqlite数据库，今年人家说要换台服务器，要重新部署一下，好吧，源代码和以前的文件都有，部署还不是分分钟的事情，打开IIS挂上去就行了。谁知道，这个部署将近花了2天的时间。看看踩坑过程和解决方法。
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2013年给1个小客户部署过一个小型的Asp.NET网站，非常小，用的sqlite数据库，今年人家说要换台服务器，要重新部署一下，好吧，源代码和以前的文件都有，部署还不是分分钟的事情，打开IIS挂上去就行了。谁知道，这个部署将近花了2天的时间。看看踩坑过程和解决方法。
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摘要：在.NET平台，操作Excel文件是一个非常常用的需求，目前比较常规的方法有以下几种：1.Com组件的方式：这个方式非常累人，微软的东西总是这么的复杂，使用起来可能非常不便，需要安装Excel，对于服务器，有时候还需要为配置IIS权限。折腾人，看到很多人在群里面使用这个东西，出现各种抓狂的错误；
2.开源NPOI组件：这个方式应该是很多人都在使用的，这个开源的组件相比第一种，虽然稍微简单了点(2003支持比较好，新版本也支持Xlsx)，但还是非常好用的；最近在浏览NPOI的开源网站的时候，突然发现Spire居然是NPOI的赞助商。。赞一个吧，互相帮助，服务大众，不像国内的什么 百毒，企鹅，一天到晚打架，互抨，还要封杀，真是可怜啊。
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在.NET平台，操作Excel文件是一个非常常用的需求，目前比较常规的方法有以下几种：1.Com组件的方式：这个方式非常累人，微软的东西总是这么的复杂，使用起来可能非常不便，需要安装Excel，对于服务器，有时候还需要为配置IIS权限。折腾人，看到很多人在群里面使用这个东西，出现各种抓狂的错误；
2.开源NPOI组件：这个方式应该是很多人都在使用的，这个开源的组件相比第一种，虽然稍微简单了点(2003支持比较好，新版本也支持Xlsx)，但还是非常好用的；最近在浏览NPOI的开源网站的时候，突然发现Spire居然是NPOI的赞助商。。赞一个吧，互相帮助，服务大众，不像国内的什么 百毒，企鹅，一天到晚打架，互抨，还要封杀，真是可怜啊。
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摘要：
真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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摘要：
在写前面几篇文章的过程中，也发现了博客园有很多朋友自定义了模版，修改了样式，效果真的是令人赞叹，可惜没有技术，在这里也只能拜膜下，然后分享给大家：
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在写前面几篇文章的过程中，也发现了博客园有很多朋友自定义了模版，修改了样式，效果真的是令人赞叹，可惜没有技术，在这里也只能拜膜下，然后分享给大家：
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摘要：这篇文章使用的代码来自于博客园的marvin，非常感谢。在他的文章：如何给你的为知笔记添加一个漂亮的导航目录中，介绍了给文章自动添加目录的过程，我当时就非常兴奋，一直想要个类似的插件，就是不会写。所以当天就咨询了marvin，在他的提示下，我把他博客的CSS和js文件扒下来了，经过一番改进，成为了我博客目前使用的，所以分享出来。有了目录，的确是方便很多，可以快速的跳到指定的段落。
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这篇文章使用的代码来自于博客园的marvin，非常感谢。在他的文章：如何给你的为知笔记添加一个漂亮的导航目录中，介绍了给文章自动添加目录的过程，我当时就非常兴奋，一直想要个类似的插件，就是不会写。所以当天就咨询了marvin，在他的提示下，我把他博客的CSS和js文件扒下来了，经过一番改进，成为了我博客目前使用的，所以分享出来。有了目录，的确是方便很多，可以快速的跳到指定的段落。
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摘要：在前几篇博客中介绍了有关“分享按钮“和“文章推荐”按钮的博客插件，今天要给大家分享和推荐的插件是”社会化评论系统“。同样可以为你的博客带来一些新鲜元素。其好处个人认为有几个【在这里完全没有说博客园评论系统不好的意思，博客自带的评论功能上是足够了】。进入主题之前，先感谢博客园团队，sevennight，marvin，博皮小组以及@Newlife群-长沙老猪，以及其他博客园关于样式设计制作文章的作者，没有一一列出，也记不清了。本文是在很多文章和现有博客模版的基础上，自己磕磕碰碰，总结下来的。
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在前几篇博客中介绍了有关“分享按钮“和“文章推荐”按钮的博客插件，今天要给大家分享和推荐的插件是”社会化评论系统“。同样可以为你的博客带来一些新鲜元素。其好处个人认为有几个【在这里完全没有说博客园评论系统不好的意思，博客自带的评论功能上是足够了】。进入主题之前，先感谢博客园团队，sevennight，marvin，博皮小组以及@Newlife群-长沙老猪，以及其他博客园关于样式设计制作文章的作者，没有一一列出，也记不清了。本文是在很多文章和现有博客模版的基础上，自己磕磕碰碰，总结下来的。
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摘要： 所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法主要分为两种。特别是近几年来，互联网信息，网络购物等开始发展，为了把用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，就出现了很多场景的推荐系统，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中，从而实现信息提供商与用户的双赢。推荐算法的用途很广，购物，新闻，社会化网络等各个地方都有这样的例子。我也是在查找社会化分享按钮的过程中，才无意发现了这个“内容推荐插件”，也发现很多网友在使用。今天就介绍几个这样的插件以及添加到自己的博客园中的例子。
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所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法主要分为两种。特别是近几年来，互联网信息，网络购物等开始发展，为了把用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，就出现了很多场景的推荐系统，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中，从而实现信息提供商与用户的双赢。推荐算法的用途很广，购物，新闻，社会化网络等各个地方都有这样的例子。我也是在查找社会化分享按钮的过程中，才无意发现了这个“内容推荐插件”，也发现很多网友在使用。今天就介绍几个这样的插件以及添加到自己的博客园中的例子。
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摘要：在前2篇博客“博客美化(1)基本后台设置与样式设置”与"博客美化(2)自定义博客样式细节"中详细介绍了博客样式设置的相关问题，当然可能是自己角度的问题，不是所有人都能完全搞明白，我个人的建议是，自己一边改，一边测试，只要花时间，肯定没问题，想我这种js,css小白都可以慢慢修改一点，大家也都没问题的，只是看想不想去折腾了。还是那句话，人生在于折腾。这一篇文章来一个实际的案例，也算是前2篇文章的一个补充，为自己的博客添加一个“分享按钮”。很多人可能也见到过类似的按钮，博客园的很多大神都在使用。效果就是您看这篇文章当前页面，最右边的那个按钮。如下图所示：
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在前2篇博客“博客美化(1)基本后台设置与样式设置”与"博客美化(2)自定义博客样式细节"中详细介绍了博客样式设置的相关问题，当然可能是自己角度的问题，不是所有人都能完全搞明白，我个人的建议是，自己一边改，一边测试，只要花时间，肯定没问题，想我这种js,css小白都可以慢慢修改一点，大家也都没问题的，只是看想不想去折腾了。还是那句话，人生在于折腾。这一篇文章来一个实际的案例，也算是前2篇文章的一个补充，为自己的博客添加一个“分享按钮”。很多人可能也见到过类似的按钮，博客园的很多大神都在使用。效果就是您看这篇文章当前页面，最右边的那个按钮。如下图所示：
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摘要：这一篇将根据我的博客目前使用的SimpleMemory模版和自己的理解来分析下，CSS文件的一些内容。如果不当，还请大家指正，因为我本身也不是很懂CSS，加上博客园这个CSS文件还挺大，内容挺多，搞错了，还请大家理解。我自己都是改好后，上传到博客，看效果，不满意再改。进入主题之前，先感谢博客园团队，sevennight，marvin，博皮小组以及@Newlife群-长沙老猪，以及其他博客园关于样式设计制作文章的作者，没有一一列出，也记不清了。本文是在很多文章和现有博客模版的基础上，自己磕磕碰碰，总结下来的。
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这一篇将根据我的博客目前使用的SimpleMemory模版和自己的理解来分析下，CSS文件的一些内容。如果不当，还请大家指正，因为我本身也不是很懂CSS，加上博客园这个CSS文件还挺大，内容挺多，搞错了，还请大家理解。我自己都是改好后，上传到博客，看效果，不满意再改。进入主题之前，先感谢博客园团队，sevennight，marvin，博皮小组以及@Newlife群-长沙老猪，以及其他博客园关于样式设计制作文章的作者，没有一一列出，也记不清了。本文是在很多文章和现有博客模版的基础上，自己磕磕碰碰，总结下来的。
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摘要：上周，博客园官方团队又发布了一款新的皮肤：SimpleMemory ，作者是sevennight。这款皮肤个人感觉非常高大上，而且一扫本人心中的疑惑，以前很多不能实现或者想要实现的，都满足了，所以果断将自己的博客模版切换到了SimpleMemory模版(也就是你当前看到的博客页面)，但同时也碰到了很多问题，所以一起记录下载，并搜集了相关资料，一起分享给大家，同时也是自己折腾的一个总结，以后忘记了也可以翻出来学习学习。
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上周，博客园官方团队又发布了一款新的皮肤：SimpleMemory ，作者是sevennight。这款皮肤个人感觉非常高大上，而且一扫本人心中的疑惑，以前很多不能实现或者想要实现的，都满足了，所以果断将自己的博客模版切换到了SimpleMemory模版(也就是你当前看到的博客页面)，但同时也碰到了很多问题，所以一起记录下载，并搜集了相关资料，一起分享给大家，同时也是自己折腾的一个总结，以后忘记了也可以翻出来学习学习。
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摘要：今天要介绍的是Math.NET中扩展的其他随机数生成算法。真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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今天要介绍的是Math.NET中扩展的其他随机数生成算法。真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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摘要：真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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摘要：数据集的基本统计计算是应用数学，以及统计应用中最常用的功能。如计算数据集的均值，方差，标准差，最大值，最小值，熵等等。Math.NET中的MathNet.Numerics.Statistics命名空间就包括了大量的这些统计计算的函数。今天就为大家介绍的是使用Math.NET计算相关系数的类：Correlation。相关系数，或称线性相关系数、皮氏积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient, PPCC)等，是衡量两个随机变量之间线性相关程度的指标。它由卡尔·皮尔森(Karl Pearson)在1880年代提出[1]，现已广泛地应用于科学的各个领域。 相关系数计算公式中，取值范围为[-1,1]，r0表示正相关，r0表示负相关，|r|表示了变量之间相关程度的高低。特殊地，r=1称为完全正相关，r=-1称为完全负相关，r=0称为不相
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数据集的基本统计计算是应用数学，以及统计应用中最常用的功能。如计算数据集的均值，方差，标准差，最大值，最小值，熵等等。Math.NET中的MathNet.Numerics.Statistics命名空间就包括了大量的这些统计计算的函数。今天就为大家介绍的是使用Math.NET计算相关系数的类：Correlation。相关系数，或称线性相关系数、皮氏积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient, PPCC)等，是衡量两个随机变量之间线性相关程度的指标。它由卡尔·皮尔森(Karl Pearson)在1880年代提出[1]，现已广泛地应用于科学的各个领域。 相关系数计算公式中，取值范围为[-1,1]，r0表示正相关，r0表示负相关，|r|表示了变量之间相关程度的高低。特殊地，r=1称为完全正相关，r=-1称为完全负相关，r=0称为不相
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摘要：Matlab开发以及C#与Matlab混合编程文章目录
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摘要：19..NET平台机器学习资源汇总，有你想要的么？ 18.这些.NET开源项目你知道吗？让.NET开源来得更加猛烈些吧!（第二辑） 17..NET平台开源项目速览(3)小巧轻量级NoSQL文件数据库LiteDB 16..NET平台开源项目速览(2)Compare .NET Objects对象比较组件 15..NET平台开源项目速览(1)SharpConfig配置文件读写组件 14.这些.NET开源项目你知道吗？让.NET开源来得更加猛烈些吧 13.【原创】彩票预测算法：离散型马尔可夫链模型 12.【资源】108个大数据文档PDF开放下载-整理后打包下载
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摘要：数据挖掘与机器学习相关算法文章目录
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摘要：
开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录.
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摘要：本博客所有文章分类的总目录链接：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html1.微软Infer.NET机器学习组件目录1.Infer.NET连载(一)介绍2.Infer.NET连载(二)贝叶斯分类器例子后续继续更新中。。如文章链接打开有误，请关注博客，因...
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