Advertisement

Office 2013 Retail和VOL之间的转换方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文章介绍了如何在Office 2013中实现Retail版本与Volume许可版(VOL)之间相互转换的具体步骤和注意事项。 Office2013Retail与VOL版本之间如何相互转换?

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Office 2013 RetailVOL
    优质
    本文章介绍了如何在Office 2013中实现Retail版本与Volume许可版(VOL)之间相互转换的具体步骤和注意事项。 Office2013Retail与VOL版本之间如何相互转换?
  • Office 2013 版本 >> Vol >> Plus
    优质
    这段文字描述了一个将Office 2013版本从普通版或Volume(批量许可版)转换为Plus高级功能版的过程或服务。提供增强特性和额外工具,优化办公效率和体验。 将Office 2013版本转换为vol plus版。
  • HObjectMat
    优质
    本文将介绍在OpenCV中如何实现HObject与Mat数据结构之间的相互转换,帮助开发者更灵活地处理图像数据。 在涉及Halcon与OpenCV联合编程的情况下,最基本的问题就是如何实现Halcon的变量HObject与OpenCV的变量Mat(适用于OpenCV 3.0.0及以上版本)之间的相互转换。然而,我发现目前网络上很多方法都无法成功应用。因此我仔细研究了一番,并总结了这篇博客的内容。本人使用的是opencv340和halcon1905,该方法适用于OpenCV 3.0及以上的版本。
  • time_t struct tm
    优质
    本文介绍了在C语言中将时间值(time\_t)与日历时间结构体(struct tm)相互转换的方法和技巧。通过标准库函数如`localtime()`、`gmtime()`以及`mktime()`实现日期时间的处理,帮助开发者更灵活地操作时间和日期数据。 time_t(绝对秒数)和 struct tm(分离时间)之间可以互相转换。这种转换在处理日期和时间数据时非常有用,例如将一个表示从1970年1月1日以来的总秒数的时间戳转换为包含具体年、月、日等信息的数据结构,反之亦然。
  • 图片Base64
    优质
    本文介绍了如何将图片与Base64编码之间进行相互转换的方法,包括了具体的代码示例和技术细节。 图片与Base64互转:将图片打开后会自动转换为base64文本;要将base64文本转换回图片,只需将其复制到相应的工具中并另存为.jpg格式即可。
  • 二叉树
    优质
    本文介绍了二叉树与树之间相互转换的方法及其具体实现步骤,帮助读者深入理解二叉树和树结构的特点及关联。 简单地实现了树与二叉树的转换功能!非常实用。
  • 字母数字
    优质
    本文介绍了如何在字母与数字之间进行有效且准确地转换的方法,适用于编程、密码学等领域。 英文字母与数字可以相互转换:A 对应 1,AA 对应 27;反过来,26 对应 Z,28 则对应 AB。
  • Python对象JSON
    优质
    本文介绍了如何在Python编程语言中实现对象与JSON格式数据之间的相互转换,包括常用库如json模块的基本用法及实例。 在Python编程中,JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,在网络通信和数据存储方面因其简洁、易读及易于解析的特点而被广泛使用。本段落将深入探讨如何利用Python中的`json`模块进行对象到JSON的转换以及从JSON还原为Python对象的过程。 首先了解一下JSON的基本结构:它通常由键值对构成,类似于Python字典的形式。其中键用引号括起来,值可以是字符串、数字、布尔值等类型,并且支持嵌套和数组(即Python中的列表)。例如: ```json { name: Alice, age: 30, is_student: false, hobbies: [reading, painting] } ``` 在Python中,我们利用内置的`json`模块来处理JSON数据。该模块提供了两个主要函数: 1. `json.dumps()`:用于将Python对象转换成JSON字符串。 2. `json.loads()`:用于解析JSON字符串为Python对象。 接下来通过一个具体的例子说明这个过程。假设定义了一个名为`MyClass`的自定义类,它拥有属性`a`和`b`。然后创建了该类的一个实例,并给其添加了额外的属性`c`。为了将此实例转换成JSON格式,我们需要先获取它的字典表示形式: ```python myClassDict = myClass.__dict__ ``` 接下来使用上述提到的方法之一来执行转换工作: ```python import json # 将Python对象转为JSON字符串: myClassJson = json.dumps(myClassDict) # 解析JSON字符串回Python对象的字典表示形式: myClassReBuild = json.loads(myClassJson) ``` 这样,`myClassJson`就成为了包含原实例属性信息的JSON格式文本。为了将这一数据转换为新的类实例,可以将其赋值给新创建的对象: ```python # 创建一个空对象并初始化其字典形式: newInstanceOfMyClass = MyClass() newInstanceOfMyClass.__dict__ = myClassReBuild # 此时,`newInstanceOfMyClass`具有与原始实例相同的属性和值。 ``` 值得注意的是,并非所有Python对象都可以直接序列化为JSON。如果存在不可序列化的元素(如方法或其它复杂类型),则需要自定义处理机制实现转换。 总结来说,在Python中进行JSON操作主要涉及以下几个步骤: 1. 获取目标对象的字典形式; 2. 使用`json.dumps()`将字典转化为JSON字符串; 3. 利用`json.loads()`解析回原始数据结构(通常是字典); 4. 将恢复的数据赋值给新创建的对象实例。 掌握这些技术对于处理网络传输中的数据交换、对象状态的存储与还原等方面至关重要。
  • YUV与RGB
    优质
    本文介绍了YUV和RGB色彩空间的基本概念及其在图像处理中的重要性,并详细阐述了两者之间相互转换的方法和技术。 将YUV420格式转换为RGB格式,并将RGB格式转换回YUV420格式。
  • URL与Base64
    优质
    本文介绍了如何将URL编码和Base64编码进行相互转换的方法和技术,帮助读者解决数据传输中的字符集问题。 将图片URL转换为Base64编码,并将Base64数据转换成图片的工具类代码如下: