spreadjs 如何搭建springboot

时间: 2023-05-18 07:01:11 浏览: 21
SpreadJS是一款功能强大的JavaScript电子表格控件,常用于开发web应用程序。而Spring Boot是一个用于构建独立、生产级别的spring应用的框架。在实际开发中,将SpreadJS与Spring Boot进行结合,能够快速开发出高效、稳定的web应用。下面我将介绍如何在Spring Boot中搭建SpreadJS的过程。 首先,需要在Spring Boot的pom.xml文件中引入SpreadJS的依赖,具体依赖如下: ``` <dependency> <groupId>com.grapecity</groupId> <artifactId>spread-sheets</artifactId> <version>14.0.1</version> </dependency> ``` 接着,在Spring Boot的配置文件application.properties中配置SpreadJS的路径,具体配置方式如下: ``` spreadjs.path=/spreadjs ``` 然后,在Spring Boot的Controller类中进行相关配置,需要在@Controller或@RestController注解的类中添加@RequestMapping注解,将请求映射到对应的方法中。 在方法内部,需要将SpreadJS创建为HTML元素,并将其添加到response对象中,以生成最终的HTML页面。示例代码如下: ``` @GetMapping("/home") public String home(Model model, HttpServletResponse response) throws FileNotFoundException, IOException { response.setContentType("text/html"); response.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=spreadsheet.html"); InputStream is = new FileInputStream("spreadsheet.html"); // 模板文件 OutputStream os = response.getOutputStream(); String template = IOUtils.toString(is, "UTF-8"); Spreadsheet spreadsheet = new Spreadsheet(); // 处理SpreadJS相关逻辑 String html = spreadsheet.toHtml(); IOUtils.write(template.replace("${spreadjs}", html), os, "UTF-8"); return "home"; } ``` 最后,在Spring Boot的入口类Application中添加@EnableScheduling注解,以启用Spring Boot的定时任务功能。这样,就能够在应用运行时自动加载SpreadJS,实现对电子表格的处理和生成。 综上所述,我们可以看到,在使用Spring Boot搭建SpreadJS的过程中,主要涉及到引入依赖、配置路径、添加注解、创建HTML元素、处理电子表格等多个步骤。只有逐一完成这些步骤,并正确配置运行环境,才能实现高效、稳定的电子表格应用程序。

相关推荐

首先,需要在Vue项目中引入SpreadJS组件。然后,在Vue组件中使用SpreadJS的API来实现点击excel弹出列的功能。 以下是一个简单的示例代码: html <template> <gc-spread-sheets :options="options" ref="spreadsheet"></gc-spread-sheets> </template> <script> import "@grapecity/spread-sheets/styles/gc.spread.sheets.excel2013white.css"; import * as GC from "@grapecity/spread-sheets"; import "@grapecity/spread-sheets-context-menu"; import "@grapecity/spread-sheets-pop-menu"; import "@grapecity/spread-sheets-resize"; export default { name: "SpreadSheet", data() { return { options: { allowUserZoom: true, allowUserResize: true, allowContextMenu: true, allowFormulaRangeSelection: true, allowExtendPasteRange: true, showVerticalScrollbar: true, showHorizontalScrollbar: true, tabStripVisible: true, newTabVisible: true, sheets: [ { name: "Sheet1", rowCount: 100, columnCount: 26, }, ], }, }; }, mounted() { this.$refs.spreadsheet.spread.addEventListener( GC.Spread.Sheets.Events.CellClick, this.onCellClick ); }, methods: { onCellClick(sender, e) { const sheet = sender.getActiveSheet(); const colIndex = e.col; const rowIndex = e.row; // 判断是否点击了列头 if (rowIndex < sheet.frozenRowCount()) { // 获取列宽 const colWidth = sheet.getColumnWidth(colIndex); console.log(列${colIndex}的宽度为${colWidth}); } }, }, }; </script> 以上代码中,SpreadJS的CellClick事件被绑定到了Vue组件的onCellClick方法上。在onCellClick方法中,通过判断点击的行号是否小于冻结行数,就可以判断是否点击了列头。如果是点击了列头,就可以通过getColumnWidth方法获取列宽。你可以在这个方法中弹出一个对话框或者菜单来显示列宽。 需要注意的是,以上代码仅供参考。具体实现方式可能因为SpreadJS版本不同而有所不同,你需要根据自己的情况进行调整。
Spectral Spread是一种频谱特征,用于描述频谱的分布范围。它可以通过计算频谱中每个频率分量与频谱质心之间的差异来衡量。频谱质心是频谱的重心,表示频谱的平均频率位置。Spectral Spread可以告诉我们频谱的宽度,即频率分量在频谱中的分布范围。\[1\] 在频谱分析中,Spectral Spread可以通过计算频谱中每个频率分量与频谱质心之间的差异的平方和的平方根来得到。较大的Spectral Spread值表示频谱分布范围较宽,而较小的值表示频谱分布范围较窄。\[2\] 总结来说,Spectral Spread是用来描述频谱分布范围的一种特征,可以通过计算频谱中每个频率分量与频谱质心之间的差异来得到。较大的Spectral Spread值表示频谱分布范围较宽,而较小的值表示频谱分布范围较窄。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [音频领域常用的谱特征](https://blog.csdn.net/audioFluxLab/article/details/129140576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [常见声音的时频统计特征的Python编程实现](https://blog.csdn.net/qq_30229253/article/details/95941119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

最新推荐

Spread for WinForms 表格控件客户问题实战

S​p​r​e​a​d​ ​f​o​r​ ​W​i​n​F​o​r​m​s​ ​表​格​控​件​客​户​问​题​实​战​是​精​粹​了​众​多​S​p​r​e​a​d​用​户​的​使​用​经​验​,​在​利​用​S​p​r​e​a​...

InternetExplorerIE降级至80版说明.pdf

InternetExplorerIE降级至80版说明.pdf

需求分分析.mmap

需求分分析.mmap

wt_V1.1New.rp

wt_V1.1New.rp

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

特邀编辑特刊:安全可信计算

10特刊客座编辑安全和可信任计算0OZGUR SINANOGLU,阿布扎比纽约大学,阿联酋 RAMESHKARRI,纽约大学,纽约0人们越来越关注支撑现代社会所有信息系统的硬件的可信任性和可靠性。对于包括金融、医疗、交通和能源在内的所有关键基础设施,可信任和可靠的半导体供应链、硬件组件和平台至关重要。传统上,保护所有关键基础设施的信息系统,特别是确保信息的真实性、完整性和机密性,是使用在被认为是可信任和可靠的硬件平台上运行的软件实现的安全协议。0然而,这一假设不再成立;越来越多的攻击是0有关硬件可信任根的报告正在https://isis.poly.edu/esc/2014/index.html上进行。自2008年以来,纽约大学一直组织年度嵌入式安全挑战赛(ESC)以展示基于硬件的攻击对信息系统的容易性和可行性。作为这一年度活动的一部分,ESC2014要求硬件安全和新兴技术�

如何查看mysql版本

### 回答1: 可以通过以下两种方式来查看MySQL版本: 1. 通过命令行方式: 打开终端,输入以下命令: ``` mysql -V ``` 回车后,会显示MySQL版本信息。 2. 通过MySQL客户端方式: 登录到MySQL客户端,输入以下命令: ``` SELECT VERSION(); ``` 回车后,会显示MySQL版本信息。 ### 回答2: 要查看MySQL的版本,可以通过以下几种方法: 1. 使用MySQL命令行客户端:打开命令行终端,输入mysql -V命令,回车后会显示MySQL的版本信息。 2. 使用MySQL Workbench:打开MyS

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

特邀编辑导言:片上学习的硬件与算法

300主编介绍:芯片上学习的硬件和算法0YU CAO,亚利桑那州立大学XINLI,卡内基梅隆大学TAEMINKIM,英特尔SUYOG GUPTA,谷歌0近年来,机器学习和神经计算算法取得了重大进展,在各种任务中实现了接近甚至优于人类水平的准确率,如基于图像的搜索、多类别分类和场景分析。然而,大多数方法在很大程度上依赖于大型数据集的可用性和耗时的离线训练以生成准确的模型,这在许多处理大规模和流式数据的应用中是主要限制因素,如工业互联网、自动驾驶车辆和个性化医疗分析。此外,这些智能算法的计算复杂性仍然对最先进的计算平台构成挑战,特别是当所需的应用受到功耗低、吞吐量高、延迟小等要求的严格限制时。由于高容量、高维度和高速度数据,最近传感器技术的进步进一步加剧了这种情况。0在严格的条件下支持芯片上学习和分类的挑战0性�

self.dilation_rate = dilation_rate

### 回答1: 这是一个在神经网络中使用的超参数,用于控制卷积层中滤波器中采样间隔的大小。这意味着,通过设置 dilation_rate 参数,可以调整卷积层的感受野大小。如果 dilation_rate 参数设置为1,则表示使用常规的卷积操作,如果设置大于1,则表示在滤波器中的像素之间跳过一些像素,从而增加了感受野的大小。这通常用于处理具有大尺度特征的图像或语音信号。 ### 回答2: self.dilation_rate = dilation_rate 是一个Python类中的赋值语句。这条语句的作用是将变量dilation_rate的值赋给类的成员变量self.dilation_