1.图片边框问题 今天遇到一个问题，word转pdf时，里面的图片有边框。这个问题的原因是因为，word里面的图片是png格式，所以有边框。 2.目录问题 第一步：你要有一个带目录的WORD文档 第二步：选择“文件”菜单，点击“导出”按钮，选择“创建PDF/XPS”按钮 第三步：在弹出的对话框中，选择“选项”按钮 第四步（关键一步）：在弹出的对话框中，勾选上“创建书签时使用”选项框，后点击“确定” 第五步：点击“发布”按钮，即可导出带目录的PDF文档 第六步：终于成功，导出的文档，带目录的PDF文档就在好了

1.安装 按照视频自行安装，下载地址链接:https://pan.baidu.com/s/1ajb84XrghDwiEYyUth7ndA 提取码:ivwg 2.常见问题 2.1 endnote 插入文献 变成临时 大括号{} 不自动更新文献 用endnote在word中插入文献时突然 会出现{Garcia-Mas,2012 #1387} 无效格式大括号，或者变成临时文献插入，如下图 其实很简单，只需要选好style，再更新一下Update Citations and Bibliography，就可以了如下

1.需求 最近在工作中遇到了一个发预报的业务。这是一项简单的工作，但是因为每天要发送两次，每次要复制粘贴，再转格式,归档时还要创建对应日期的文件夹，这无形中浪费了很多时间，并且有时候会不经意间搞错时间，日期什么。忙起来，还会忘记发预报。 基于此，我们思考，如何通过改善生产工具，来提高我们的生产力。第一个想到的办法就是通过编程来解决这个问题。那使用什么语言好一些呢？其实这个倒是无所谓，主流的java和python都可以实现。本文以python语言为例，对整个项目进行介绍，抛砖引玉，希望大家不吝指教。 文末会给出气候公报的部分源码，仅供参考。 2.思路与解决方案 2.1气候公报 2.1.1 思路 首先我们对要生成目标文件有一个简单的了解。即，中国局每天会生成一个天气公报，我们需要把这个公报内容，生成一个pdf文件，并保存为相应的pdf文件。思路很清晰。 爬取网页相关内容 生成一个word对象，将爬取到的内用进行格式整理，并写入到word内 将word转换为pdf文件，并保存。 通过邮件/微信消息通知发报人，今天要发报了。 有了思路，我们就要开始写代码了。 2.1.2 代码 首先是对网站的

a标签格式 2.7 留言加入markdown 2.8每个留言item加上radius 2.9更换ssl文件 2.10加入操作系统 2.11 加入XXX数据表 2.12加入最近看的电视、书等数据表 2.13相关管理员权限的 item 2.14最重要的！！！中期报告展示图

1.前言 最近有一个任务，处理全省雷电数据。获得一些年，月，日的一些发生/强度等规律。原始数据是存在excel里面的。如下图所示 看到这种格式，感觉还是python好用一些。本文使用python来对数据进行处理。 2.数据处理 import pandas as pd import numpy as np # 计算 a = pd.read_excel("F:\\zxProjects\\雷电公报\\三维闪电-2021.xlsx") # 获取需要的那一列的数据 intens = np.array(a.iloc[:, 2:3]) date = np.array(a.iloc[:, 6:7]) hour = np.array(a.iloc[:, 7:8]) gc_ic = np.array(a.iloc[:, 17:18]) # 创造列表，存放我们想要的结果 hour_times = 24 * [0] hour_gc_times = 24 * [0] month_times = 12 * [0] month_gc_times = 12 * [0] positive = 12 * [0]

substring = file.getContentType(); //获得文件名 String originalFilename = file.getOriginalFilename(); //获得文件类型 String type = getType(substring, originalFilename); Random random = new Random(); //命名，其中bg/是我创建的一个文件夹 fileName = "bg/" + random.nextInt(10000) + System.currentTimeMillis()+ "." + type; //必须设置文件格式，不然打开地址就是直接下载 不可以预览 ObjectMetadata meta = new ObjectMetadata(); meta.

前言 在自然灾害风险普查工作当中，有一项是对雷灾的统计。它的具体操作就是，根据原始资料（.txt）,然后进行相关数据筛选。最终的统计结果如下图所示。即 区划代码，区域名称，雷灾起数，人员伤亡个数，经济损失。 上表中，区划代码是最容易获得的，它有一个专一的映射表格。 区域名称是精确到乡镇一级 起数则是该乡镇发生雷灾的次数 人员伤亡则是死亡的人数 经济损失是泪在所造成的损失。 提供的原始数据是 整整20本书。。。。 经过不懈的努力，终于是把其数字化成了下图所示格式。 但是新的问题接踵而至，如何对这一条条数据进行数据清洗，筛选，并获得我们想要的结果呢？对于一个只给出学校名，工厂名的地点，我们如何获得他所在的乡镇呢？我们如何统计死亡人数？如何界定损失？总不能，一条一条的读下去吧。 思路 其实我们在日常生活中，如果想去一个地点，我们通常会使用百度地图或者高德地图，输入目的地，就会为我们规划相应的路线，并给出目的地的经纬度，有了经纬度，我们通过逆向地理编码就可以轻松获得目的地所在的乡镇。 介于此，我们思考使用百度地图来获得每一个雷灾所发生的乡镇。 百度地图开放平台为我们提供了很多好用的地图服务

1.前言 通过前两篇文章，我们完成了对风云和COSMIC的数据提取。我们实现了相应的功能，但是我们发现重复代码实在是太多了。并且在数据存储格式上，也有点小问题。这也太难受了吧。所以我们来尝试将冗余代码去掉，实现解耦，复用，改变相应存储格式。。。哈哈哈，说的这么牛逼，其实很简单啦 2.代码分析 在上两篇文章中，我们都是通过下面的方法获得了我们想要的数据 获取存放NC文件的文件路径 根据文件路径，获取每一个NC文件的全路径名，并存放到一个数组中 对上述数组里的每一个NC文件进行读取，获得Global Attributes和Variables。 提供相应的get方法，让外部方便使用我们的工具类 并且我们还知道，二者的数据结构很像。所以思考一下，我们在获取文件列表时，对文件类型进行判断，看它是风云数据，还是COSMIC数据。那如何判断？我在这里给大家提供一个思路，我们创建一个布尔类型的变量，用这个变量去标记我们读到的值是什么类型的。 private static boolean isFyFile; 如果是风云卫星，那么我们就将其标记为true 如果是COSMIC卫星，那么我们就返回

openssl支持的格式 ssl_protocols SSLv2 SSLv3 TLSv1.2; ssl_ciphers HIGH:!aNULL:!MD5; # 密码加密方式 ssl_prefer_server_ciphers on; # 依赖SSLv3和TLSv1协议的服务器密码将优先于客户端密码 #charset koi8-r; #access_log /var/log/nginx/host.access.log main; #用户相关的请求，转到sob-blog location ^~/user/ { proxy_pass http://sob-blog; #以下是一些反向代理的配置可删除 proxy_redirect off; #后端的Web服务器可以通过X-Forwarded-For获取用户真实IP proxy_set_header Host $host; proxy_set_header

'年' + months + '个月' + days + '天 ' + hour + '个小时' + min + '分' + sec + '秒'; return chastr; }, } 同样的在mounted时调用该方法。我们就可以得到以年为单位的格式啦。看效果 3.效果 第一种效果： 第二种效果：