XWPFTemplate maven

时间: 2023-11-14 15:08:46 浏览: 209
XWPFTemplate是一个基于Apache POI和Freemarker的Java模板引擎,用于生成Word文档。如果您想在Maven项目中使用XWPFTemplate,可以在pom.xml文件中添加以下依赖项: ``` <dependency> <groupId>com.deepoove</groupId> <artifactId>xwpf-template</artifactId> <version>1.6.2</version> </dependency> ```
相关问题

XWPFTemplate填充doc文件

XWPFTemplate是一个基于Apache POI的Java模板引擎,可以用于填充docx、pptx、xlsx等Office文档模板。要使用XWPFTemplate填充doc文件,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入XWPFTemplate依赖包,可以在Maven中添加以下依赖: ```xml <dependency> <groupId>com.deepoove</groupId> <artifactId>xwpf-template</artifactId> <version>1.6.1</version> </dependency> ``` 2. 准备docx模板文件。 3. 编写Java代码,使用XWPFTemplate填充模板。 ```java // 加载docx模板文件 InputStream inputStream = new FileInputStream("template.docx"); XWPFTemplate template = XWPFTemplate.compile(inputStream).render(new HashMap<String, Object>() {{ // 设置模板中需要填充的变量值 put("name", "张三"); put("age", "18"); }}); // 保存填充后的doc文件 FileOutputStream out = new FileOutputStream("output.doc"); template.write(out); out.flush(); out.close(); template.close(); ``` 其中,模板中需要填充的变量可以使用${key}的形式进行占位,然后在Java代码中使用Map来存储变量名和对应的值。在render方法中将Map传入,XWPFTemplate就会自动进行填充。 另外,为了方便模板的制作和管理,可以使用模板引擎Velocity来生成模板文件,然后使用XWPFTemplate进行填充。这样可以将模板的样式和内容分离,便于维护。

java xwpftemplate 对自定义模板进行合并

XWPFTemplate是Apache POI库中的一个功能,它允许开发者使用Word (.docx)模板文件并对其进行定制。当你需要将数据填充到预先设计好的Word文档结构中,比如报告、合同等,XWPFTemplate就非常有用。 在Java中,你可以按照以下步骤操作来对自定义模板进行合并: 1. **添加依赖**:首先,在你的Maven或Gradle构建文件中添加Apache POI的XWPF模块依赖。 - Maven: `<dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi-ooxml</artifactId> <version>版本号</version> </dependency>` - Gradle: `implementation 'org.apache.poi:poi-ooxml:版本号'` 2. **加载模板**:通过`XWPFDocument`的`load()`方法,从本地磁盘或其他资源位置读取模板文件,并创建一个`XWPFDocument`实例。 ```java FileInputStream fis = new FileInputStream("template.docx"); XWPFDocument templateDoc = new XWPFDocument(fis); ``` 3. **准备数据**:你需要数据模型,通常是Map或列表,包含键值对,对应模板中的占位符(如变量名)。 4. **替换内容**:遍历模板文档中的每一部分,查找需要替换的字段,然后用你的数据填充。这通常涉及到找到`CTField`元素(代表模板中的文本框、表单域等),然后用`CTText`的内容替换它们。 ```java Map<String, String> data = ... // 你的数据 for (CTBody body : templateDoc.getBody()) { for (CTP p : body.getP()) { // 查找段落 replaceFields(p, data); } } ``` 5. **保存结果**:最后,将处理后的文档保存到新的位置。 ```java FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("output.docx"); templateDoc.write(outputStream); outputStream.close(); ```
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内容概要:本文提出了一种新的深度学习架构——HCF-Net(Hierarchical Context Fusion Network),旨在提升红外图像中小目标物体的检测精度和鲁棒性。HCF-Net采用了多尺度特征提取、平行补丁注意力模块(PPA)、维度感知选择性集成模块(DASI)以及多扩张通道细化器(MDCR),有效解决了由于红外图像低对比度及背景复杂所导致的小目标检测困难的问题。该研究对SIRST数据集进行了广泛实验评估,表明HCF-Net性能优于现有主流传统和深网方法。HCF-Net通过优化下采样过程中的特征表示与细节捕捉,大幅提高了对微小目标位置识别及形状边界描写的准确性。此外,研究团队还在论文中探讨了相关领域的最新进展和其他基于卷积神经网络的技术。 适合人群:对于计算机视觉尤其是遥感成像与自动目标识别有浓厚兴趣的研究人员和技术爱好者。同时适用于从事国家安全、军事侦察、灾害监测等领域工作的专业人士。 使用场景及目标:应用于各种需要精确探测小型目标物的应用场合,比如海上搜索救援行动、消防监控、边境安防巡逻、天文观测系统等。其目的是提高这些应用场景中设备的工作效率和服务质量。 其他说明:文中还介绍了大量关于红外线成像特性的基础知识,并详细阐述了几种传统的滤波器和机器学习算法用于解决这一任务时面临的局限性;强调了深度学习相对于传统方法所具有的明显优势。

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