File "D:\Program Files\conda\envs\pyoccenv\lib\site-packages\xlrd\__init__.py", line 170, in open_workbook raise XLRDError(FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS[file_format]+'; not supported') xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported
时间: 2025-07-19 13:25:20 浏览: 5
<think>根据用户的问题，用户遇到了xlrd库不支持xlsx文件的错误，需要解决方案。参考引用[1]中的信息，xlrd新版本已删除对xlsx文件的支持，只支持xls文件。解决方案是安装旧版xlrd（1.2.0版本）。
此外，如果用户需要读取xlsx文件，也可以考虑使用其他库，如openpyxl或pandas（内部使用openpyxl或xlrd的旧版）。但用户明确提到xlrd，因此重点放在xlrd的版本降级上。
回答结构：
1. 解释问题原因：新版xlrd不支持xlsx。
2. 提供解决方案：安装旧版xlrd（1.2.0）。
3. 替代方案：建议使用其他库（如openpyxl）读取xlsx文件，并给出简单示例。
4. 生成相关问题。
注意：用户问题中引用了三个引用，但只有引用[1]与当前问题相关，引用[2][3]是关于任务调度和API访问的，与当前问题无关，因此忽略。
根据要求，生成相关问题。</think>### xlrd不支持Excel xlsx文件的解决方案
当使用`xlrd`库打开xlsx文件时出现`Excel xlsx file not supported`错误，这是因为新版xlrd（2.0+）移除了对xlsx格式的支持[^1]。以下是具体解决方法：
#### 解决方案1：安装旧版xlrd（推荐）
```bash
pip uninstall xlrd # 先卸载当前版本
pip install xlrd==1.2.0 # 安装支持xlsx的旧版
```
安装后即可正常读取xlsx文件：
```python
import xlrd
workbook = xlrd.open_workbook("data.xlsx") # 不再报错
```
#### 解决方案2：改用其他库（长期推荐）
| 库名 | 安装命令 | 特点 |
|------------|------------------------------|-------------------------------|
| `openpyxl` | `pip install openpyxl` | 专为xlsx设计，功能完整 |
| `pandas` | `pip install pandas openpyxl` | 数据分析首选，自动处理格式 |
示例代码（使用openpyxl）：
```python
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('data.xlsx') # 直接读取xlsx
sheet = wb.active
print(sheet['A1'].value) # 获取单元格数据
```
#### 注意事项
1. 旧版xlrd(1.2.0)不支持.xlsx文件的**公式计算**，仅支持数据读取
2. 若需编辑文件，建议使用`openpyxl`或`xlwings`
3. 用pandas读取时可指定引擎：
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel("data.xlsx", engine='openpyxl') # 避免自动调用xlrd
```
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【LabVIEW网络通讯终极指南】：7个技巧提升UDP性能和安全性
# 摘要
本文系统介绍了LabVIEW在网络通讯中的应用，尤其是针对UDP协议的研究与优化。首先，阐述了UDP的原理、特点及其在LabVIEW中的基础应用。随后，本文深入探讨了通过调整数据包大小、实现并发通信及优化缓冲区管理等技巧来优化UDP性能的LabVIEW方法。接着，文章聚焦于提升UDP通信安全性，介绍了加密技术和认证授权机制在LabVIEW中的实现，以及防御网络攻击的策略。最后，通过具体案例展示了LabVIEW在实时数据采集和远程控制系统中的高级应用，并展望了LabVIEW与UDP通讯技术的未来发展趋势及新兴技术的影响。
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- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
#### "各大搜索和站内搜索随意切换"
- **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。
#### "网站在线提交、审阅、编辑、删除"
- **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。
#### "站点相关信息后台动态配置"
- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
- **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。
#### "自动生成静态页 ver2.4.5"
- **动态与静态内容**：系统支持动态内容的生成，同时也提供了静态页面的生成机制，这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。
#### "重写后台网址分类管理"
- **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。
### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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# 1. Oracle数据泵技术概述
## Oracle数据泵技术简介
Oracle数据泵（Data Pump）是一种用于高效地在Oracle数据库之间传输数据和元数据的工具。它从Oracle 10g版本开始引入，提供了快速且灵活的数据导入导出功能。数据泵技术优于旧版的`imp`和`exp`工具，因为它支持多线程，可以在导入和导出过程中显著提高性能。
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关键引用：
- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
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