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java 导出word 包含echarts图表

需求是导出word,里面有数据统计图表。要从后端直接导出图表的话,思路是这样的:  先通过echarts生成图片,通过phantomjs截图,将图片暂存在本地,再将图片转换成base64,然后放入word。 phantomjs 是一个基于js的webkit内核无头浏览器也就是没有显示界面的浏览器。 一、准备word模板,转换成xml,需要填入数据的地方用${字段},需要天出图片的地方可以先随便一张用图片替代,方便之后找到图片插入位置。这里就不多说了 二、准备环境、依赖 1、准备js,需要用到的,放在同一个文件夹下面。自己更改echarts-convert.js的路径       echarts

java 导出word 包含echarts图表

需求是导出word,里面有数据统计图表。要从后端直接导出图表的话,思路是这样的:  先通过echarts生成图片,通过phantomjs截图,将图片暂存在本地,再将图片转换成base64,然后放入word。 phantomjs 是一个基于js的webkit内核无头浏览器也就是没有显示界面的浏览器。 一、准备word模板,转换成xml,需要填入数据的地方用${字段},需要天出图片的地方可以先随便一张用图片替代,方便之后找到图片插入位置。这里就不多说了 二、准备环境、依赖 1、准备js,需要用到的,放在同一个文件夹下面。自己更改echarts-convert.js的路径       echarts

doc或docx(word)或image类型文件批量转PDF脚本

doc或docx(word)或image类型文件批量转PDF脚本1.实际生产环境中遇到文件展示只能适配PDF版本的文件,奈何一万个文件有七千个都是word或者image类型的,由此搞个脚本批量转换下上传至OSS,为前端提供数据支撑。2.环境准备,这里使用的是aspose-words-18.6-jdk16-crack.jar工具包,资源包就不提供了,网上百度一下即可。3.javaMaven项目,jdk1.8.maven3.64.使用aspose-words-18.6-jdk16-crack.jar工具包会产生水印,需要配置resources下去除水印配置:xmlversion="1.0"enco

doc或docx(word)或image类型文件批量转PDF脚本

doc或docx(word)或image类型文件批量转PDF脚本1.实际生产环境中遇到文件展示只能适配PDF版本的文件,奈何一万个文件有七千个都是word或者image类型的,由此搞个脚本批量转换下上传至OSS,为前端提供数据支撑。2.环境准备,这里使用的是aspose-words-18.6-jdk16-crack.jar工具包,资源包就不提供了,网上百度一下即可。3.javaMaven项目,jdk1.8.maven3.64.使用aspose-words-18.6-jdk16-crack.jar工具包会产生水印,需要配置resources下去除水印配置:xmlversion="1.0"enco

Spring Cloud 还没学明白,Istio 又是什么鬼??

背景过去,我们运维着“能做一切”的大型单体应用程序。这是一种将产品推向市场的很好的方式,因为刚开始我们也只需要让我们的第一个应用上线。而且我们总是可以回头再来改进它的。部署一个大应用总是比构建和部署多个小块要容易。集中式:集群:分布式:分布式和集中式会配合使用。我们在搭建网站的时候,为了及时响应用户的请求,尤其是高并发请求的时候,我们需要搭建分布式集群来处理请求。我们一个服务器的处理能力是有限的。如果用我们一台设备当作服务器,那么当并发量比较大的时候,同一时间达到上百的访问量。那服务器就宕机了。然后只能重启服务器,当出现高并发访问的时候,就又会宕机。所以我们需要更多的服务器来并行工作,处理用户

Spring Cloud 还没学明白,Istio 又是什么鬼??

背景过去,我们运维着“能做一切”的大型单体应用程序。这是一种将产品推向市场的很好的方式,因为刚开始我们也只需要让我们的第一个应用上线。而且我们总是可以回头再来改进它的。部署一个大应用总是比构建和部署多个小块要容易。集中式:集群:分布式:分布式和集中式会配合使用。我们在搭建网站的时候,为了及时响应用户的请求,尤其是高并发请求的时候,我们需要搭建分布式集群来处理请求。我们一个服务器的处理能力是有限的。如果用我们一台设备当作服务器,那么当并发量比较大的时候,同一时间达到上百的访问量。那服务器就宕机了。然后只能重启服务器,当出现高并发访问的时候,就又会宕机。所以我们需要更多的服务器来并行工作,处理用户

【四】pig4cloud项目一键build -- 集成环境容器推送到 dockerhub仓储

集成容器打包成镜像命令解读:dockercommit-m="描述信息"-a="作者"容器id目标镜像名:[TAG]具体执行命令dockercommit-m"pig4cloudbuild集成环境"f399b1f1077bcentos-java-node-buildhubDocker创建Repository远程仓储地址:https://hub.docker.com/上传本地镜像到dockerhub#1、标记本地镜像,将其richpeople仓库dockertagcentos-java-node-buildrichpeople/centos-java-node-build#2、查看镜像是否标记成功[

【四】pig4cloud项目一键build -- 集成环境容器推送到 dockerhub仓储

集成容器打包成镜像命令解读:dockercommit-m="描述信息"-a="作者"容器id目标镜像名:[TAG]具体执行命令dockercommit-m"pig4cloudbuild集成环境"f399b1f1077bcentos-java-node-buildhubDocker创建Repository远程仓储地址:https://hub.docker.com/上传本地镜像到dockerhub#1、标记本地镜像,将其richpeople仓库dockertagcentos-java-node-buildrichpeople/centos-java-node-build#2、查看镜像是否标记成功[

【一】pig4cloud项目一键build -- 容器中安装build环境

容器基础配置1、安装centos容器docker-compose.yaml文件内容,指定一个映射目录version:'3'services:centos-build:image:centos:centos7container_name:centos-buildstdin_open:trueprivileged:truevolumes:-/data/git:/data2、进入容器dockerexec-itcentos-buildbash3、更新镜像源#设置centos-base.repo源的baseurl地址为清华源sed-e's|^mirrorlist=|#mirrorlist=|g'\-e'

【一】pig4cloud项目一键build -- 容器中安装build环境

容器基础配置1、安装centos容器docker-compose.yaml文件内容,指定一个映射目录version:'3'services:centos-build:image:centos:centos7container_name:centos-buildstdin_open:trueprivileged:truevolumes:-/data/git:/data2、进入容器dockerexec-itcentos-buildbash3、更新镜像源#设置centos-base.repo源的baseurl地址为清华源sed-e's|^mirrorlist=|#mirrorlist=|g'\-e'