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业务场景将一些对象数据导出到excel文件中，其中字符串列表类型的字段要以json字符串的形式导出。例如publicclassMyData{@ExcelProperty(value="a")privateIntegera;@ExcelProperty(value="b")privateListString>b;}MyData类对象的Listb属性要以json字符串的形式输出到excel里：["xxxx","xxxx","xxxx"]在使用EasyExcel导出时，报错如下：com.alibaba.excel.exception.ExcelDataConvertException:Cannotf
业务场景将一些对象数据导出到excel文件中，其中字符串列表类型的字段要以json字符串的形式导出。例如publicclassMyData{@ExcelProperty(value="a")privateIntegera;@ExcelProperty(value="b")privateListString>b;}MyData类对象的Listb属性要以json字符串的形式输出到excel里：["xxxx","xxxx","xxxx"]在使用EasyExcel导出时，报错如下：com.alibaba.excel.exception.ExcelDataConvertException:Cannotf
测试代码fromtransformersimportBertTokenizer#BertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')#bert分词器sentence="iamoverheat"encode_ids=tokenizer.encode(sentence)#encode默认为True加[CLS][SEP]encode_words=tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenizer.encode(sentence))#encode默认为True加[CLS][SE
测试代码fromtransformersimportBertTokenizer#BertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')#bert分词器sentence="iamoverheat"encode_ids=tokenizer.encode(sentence)#encode默认为True加[CLS][SEP]encode_words=tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenizer.encode(sentence))#encode默认为True加[CLS][SE
目的：不打开QQ邮箱，自动化运行完毕之后，QQ邮箱自动向目标邮箱2发送结果邮件。QQ邮箱需要进行配置：获取qq邮箱授权码：邮箱-设置-账户：2.多人邮件报错：AttributeError:'list'objecthasnoattribute'encode'-------------------------------直接改list，如下，还是不行。Receiver=['nnv1@xx.cn','nnv2@xx.cn','nnv3@xx.cn','nnv4@xx.cn']报错：AttributeError:'list'objecthasnoattribute'encode'然后查到，用下面方法分
目的：不打开QQ邮箱，自动化运行完毕之后，QQ邮箱自动向目标邮箱2发送结果邮件。QQ邮箱需要进行配置：获取qq邮箱授权码：邮箱-设置-账户：2.多人邮件报错：AttributeError:'list'objecthasnoattribute'encode'-------------------------------直接改list，如下，还是不行。Receiver=['nnv1@xx.cn','nnv2@xx.cn','nnv3@xx.cn','nnv4@xx.cn']报错：AttributeError:'list'objecthasnoattribute'encode'然后查到，用下面方法分
FoldingNet[1]提出了一种点云自编码器结构，属于自监督学习的范畴，可以将输入点云投影（即特征降维）至具有丰富语义信息的高维空间中，形成高维特征向量（文中用“codeword”指代），即编码过程。接着通过解码网络将高维特征向量恢复得到高维度的输入点云。如下图所示，对于input输入点云，首先经过特征编码形成codeword（不是图中的2Dgrid），接着进行两次folding操作，恢复得到与输入点云相似的输出点云：WhatisFoldingOperation？作者在文中指出，从直觉上来说，任何三维空间表面结构都可以通过“裁剪”，“挤压”，“屈伸”等操作转换成二维平面表示，因此以上操作的
FoldingNet[1]提出了一种点云自编码器结构，属于自监督学习的范畴，可以将输入点云投影（即特征降维）至具有丰富语义信息的高维空间中，形成高维特征向量（文中用“codeword”指代），即编码过程。接着通过解码网络将高维特征向量恢复得到高维度的输入点云。如下图所示，对于input输入点云，首先经过特征编码形成codeword（不是图中的2Dgrid），接着进行两次folding操作，恢复得到与输入点云相似的输出点云：WhatisFoldingOperation？作者在文中指出，从直觉上来说，任何三维空间表面结构都可以通过“裁剪”，“挤压”，“屈伸”等操作转换成二维平面表示，因此以上操作的
Failedtoconvertvalueoftype‘java.lang.String’torequiredtype'java.lang.Long’总是说参数类型错误，会不会是接口没写好？今天犯了一个超级无语的错误写好接口之后总是进不去接口，还总是说报错：Failedtoconvertvalueoftype'java.lang.String'torequiredtype'java.lang.Long';nestedexceptionisjava.lang.NumberFormatException:Forinputstring:"getUserPostCode"我测试了实现类和Mapper数据
