suffix = Join(Application.Transpose(newWb.Worksheets(1).Range("B3:F3").Value), "") 无效的过程调用或参数，B3:F3是一个合并的单元格，需要引用这个合并单元格里的内容做后缀

时间: 2024-03-16 14:42:53 浏览: 117
ZIP

Nager.PublicSuffix：.NET publicsuffix域解析器

非常抱歉，我的回答有误。针对单元格合并的问题，我们可以使用以下代码来获取合并单元格的值： ``` suffix = newWb.Worksheets(1).Range("B3").MergeArea.Value ``` 这里使用 MergeArea 属性获取合并单元格的范围，并使用 Value 属性获取合并单元格的值。 请将原来的代码修改为上述代码，再次尝试运行宏程序。希望这次能够成功。
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rar

KMP.rar_https.//kmp80.com

对于模式串P，部分匹配表LPS(Longest Proper Prefix which is also a Suffix)的第i个元素LPS[i]表示以P[i]结尾的子串的最长公共前后缀的长度。例如，模式串"ABAB"的部分匹配表为[0, 0, 1, 2]，因为"AB"是"ABAB"的...

suffix = newWb.Worksheets(1).Range("B3:F3").Value 类型不匹配

suffix = Join(Application.Transpose(newWb.Worksheets(1).Range("B3:F3").Value), "") 这是因为 Range("B3:F3").Value 返回的是一个二维数组，而我们需要将其转换为一个字符串。使用 Join 函数可以将数组中的...

Sub CopySheetAndConvertFormulas() Dim ws As Worksheet, newWb As Workbook Dim suffix As String, newFileName As String ' 获取当前工作表中名为 "中兴通讯成品运输提货单(空运)" 的工作表 On Error Resume Next Set ws = Worksheets("中兴通讯成品运输提货单(空运)") If ws Is Nothing Then MsgBox "未找到名为 '中兴通讯成品运输提货单(空运)' 的工作表。" Exit Sub End If ' 复制工作表到新的工作簿 Set newWb = Workbooks.Add ws.Copy Before:=newWb.Worksheets(1) ' 将新工作表的所有公式转换为非公式 For Each ws In newWb.Worksheets ws.Cells.Copy ws.Cells.PasteSpecial xlPasteValues Application.CutCopyMode = False Next ' 获取后缀和新文件名 suffix = newWb.Worksheets(1).Range("B3").Value If newWb.Worksheets(1).Range("B3").MergeCells Then suffix = newWb.Worksheets(1).Range("B3").MergeArea.Value End If newFileName = "中兴通讯成品运输提货单-" & suffix & ".xlsx" ' 保存新的工作簿并重命名工作表 newWb.SaveAs "C:\Users\DELL\Desktop\ZTE TRUCK\中兴通讯成品运输提货单\" & newFileName newWb.Worksheets(1).Name = suffix ' 关闭新的工作簿 newWb.Close SaveChanges:=False MsgBox "已完成操作。" End Sub

这是一段 VBA 代码，它的作用是将当前工作簿中名为 "中兴通讯成品运输提货单(空运)" 的工作表复制到一个新的工作簿中，并将新工作簿中所有工作表的公式转换为非公式。然后根据新的工作表中的信息，生成一个新的...

suffix = newWb.Worksheets(1).Range("B3").MergeArea.Value 还是报错类型不匹配

suffix = newWb.Worksheets(1).Range("B3").Value If newWb.Worksheets(1).Range("B3").MergeCells Then suffix = newWb.Worksheets(1).Range("B3").MergeArea.Value End If 这里首先使用 Value 属性获取...

suffix = newWb.Worksheets(1).Range("B3").MergeArea.Value End If 类型不匹配

suffix = newWb.Worksheets(1).Range("B3").Value If newWb.Worksheets(1).Range("B3").MergeCells Then suffix = newWb.Worksheets(1).Range("B3").MergeArea.Value End If 这里加了一个 If 语句，用来判断 ...

suffix = Replace(wsPaste.Range("B3:F3").Value, "/", "-") 报错类型不匹配

suffix = Replace(Join(Application.Transpose(wsPaste.Range("B3:F3").Value), ""), "/", "-") ' 生成新名称 newName = "中兴通讯成品运输提货单(空运)-" & suffix ' 重命名新工作表 wsPaste.Name = new...

suffix = Replace(wsPaste.Range("B3:F3").Value, "/", "-") 报错内容不匹配

suffix = Replace(wsPaste.Range("B3:F3").Value, "/", "-") ' 生成新名称 newName = "中兴通讯成品运输提货单(空运)-" & suffix ' 重命名新工作表 wsPaste.Name = newName ' 保存新工作表 wbNew.Save...

spring.thymeleaf.prefix=classpath:/templates/ spring.thymeleaf.suffix=.html spring.thymeleaf.cache=false spring.thymeleaf.mode=LEGACYHTML5

- spring.thymeleaf.suffix: specifies the suffix that will be added to the template name to locate the template files. - spring.thymeleaf.cache: determines whether the template cache should be ...

png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.bmp')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.bmp')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示：原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list)

最后，使用循环语句对jpg_filename_list进行10次随机打乱操作，通过调用random.shuffle()函数实现随机排序。这样做可以在后续处理中随机选择图像文件，增加数据的随机性。 总结来说，这段代码的目的是获取指定...

<sql id="Example_Where_Clause"> <where> <foreach collection="oredCriteria" item="criteria" separator="or"> <if test="criteria.valid"> <trim prefix="(" prefixOverrides="and" suffix=")"> <foreach collection="criteria.criteria" item="criterion"> <choose> <when test="criterion.noValue"> and ${criterion.condition} </when> <when test="criterion.singleValue"> and ${criterion.condition} #{criterion.value} </when> <when test="criterion.betweenValue"> and ${criterion.condition} #{criterion.value} and #{criterion.secondValue} </when> <when test="criterion.listValue"> and ${criterion.condition} <foreach close=")" collection="criterion.value" item="listItem" open="(" separator=","> #{listItem} </foreach> </when> </choose> </foreach> </trim> </if> </foreach> </where> </sql>

<trim> 标签的 prefix 属性用于指定在条件语句前添加的前缀，prefixOverrides 属性用于指定要从条件语句中修剪掉的前缀，suffix 属性用于指定在条件语句后添加的后缀。 在 <foreach> 标签内部，我们使用...

<sql id="Example_Where_Clause"> <where> <foreach collection="oredCriteria" item="criteria" separator="or"> <if test="criteria.valid"> <trim prefix="(" prefixOverrides="and" suffix=")"> <foreach collection="criteria.criteria" item="criterion"> <choose> <when test="criterion.noValue"> and ${criterion.condition} </when> <when test="criterion.singleValue"> and ${criterion.condition} #{criterion.value} </when> <when test="criterion.betweenValue"> and ${criterion.condition} #{criterion.value} and #{criterion.secondValue} </when> <when test="criterion.listValue"> and ${criterion.condition} <foreach close=")" collection="criterion.value" item="listItem" open="(" separator=","> #{listItem} </foreach> </when> </choose> </foreach> </trim> </if> </foreach> </where> </sql>分析一下这段代码

choose 标签用于根据条件类型进行分支判断，when 标签用于判断条件类型，并根据类型生成不同的 SQL 片段，其中 noValue 表示无值，singleValue 表示单值，betweenValue 表示范围值，listValue 表示列表...

# \u5E94\u7528\u670D\u52A1 WEB \u8BBF\u95EE\u7AEF\u53E3 server.port=8080 spring.mvc.view.suffix=.html logging.level.com.mongodb=debug什么意思

1. server.port=8080：指定应用程序的端口号为 8080，即应用程序将在该端口监听传入的请求。 2. spring.mvc.view.suffix=.html：指定应用程序使用 HTML 作为视图模板的后缀。 3. logging.level....

spring.thymeleaf.suffix=.html在application.yml中怎么写

可以在 application.yml 文件中使用以下方式配置 Thymeleaf 的后缀为 .html： yaml spring: thymeleaf: suffix: .html 这样就可以将 Thymeleaf 的视图文件后缀设置为 .html。

const suffix = /\.([0-9A-z]+)$/.exec(fileObj.name)[1]帮我把这个改成vue3+ts的写法

在Vue3 + TypeScript中，您可以使用以下代码来获取文件名的后缀： typescript const suffix = fileObj.name.match(/\.([0-9A-z]+)$/)?...const suffix = fileObj.name.match(/\.([0-9A-z]+)$/)[1];

def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错，说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示：%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集，生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示：原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

jpg = jpg.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # 翻转图像 jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示：%s mask图...

<bean id="viewResolver" class="org.thymeleaf.spring5.view.reactive.ThymeleafReactiveViewResolver"> <bean class="org.thymeleaf.spring5.SpringTemplateEngine"> <bean class="org.thymeleaf.spring5.templateresolver.SpringResourceTemplateResolver"> </bean> </bean> </bean>

在 templateResolver 中，指定了模板文件的位置（prefix）、后缀（suffix）、模板类型（templateMode）和字符编码（characterEncoding）等属性。 这段配置的作用是告诉 Spring MVC 如何解析和渲染 Thymeleaf 模板...

#name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] #date_list = [fake.date_between(start_date='-1y', end_date='today') for i in range(100)] data_df1=pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") #print(data_df1.columns) data_df2=(data_df1["部门"].unique()) print(data_df2) for i in range(150): ks_list=[data_df2] if random.random() < 0.5: prefix = random.choice(ks_list) data_df3 = prefix +str(" ") + name_two print(data_df3) 修改

name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] data_df1 = pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") data_df2 = data_df1["部门"].unique() data_df3 = [] for i in range(150...

mask = np.array(Image.open(maskpath)) mask_copy = np.ones_like(mask, dtype=np.uint8) * 255 for clsID, trID in clsID_to_trID.items(): mask_copy[mask == clsID] = trID seg_filename = ( osp.join(out_mask_dir, "train2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) if is_train else osp.join(out_mask_dir, "val2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) ) if len(np.unique(mask_copy)) == 1 and np.unique(mask_copy)[0] == 255: return Image.fromarray(mask_copy).save(seg_filename, "PNG")

具体实现过程为首先读入 mask 图像，然后根据提供的 clsID_to_trID 字典将每个像素点的类别 ID 转换为对应的训练 ID，将处理后的图像保存到指定的文件路径。如果转换后的图像中只有一个像素值为 255，则直接返回。

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