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[alibaba/easyexcel]ExcelGenerateException Can not close IO，是由于数据过大造成的么，我一次导出10万数据，还是说也有65536的限制

异常代码 EasyExcel.write(response.getOutputStream(), MonthDetailData.class).sheet(fileName).doWrite(dataList); 异常信息 com.alibaba.excel.exception.ExcelGenerateException: Can not close IO at com.alibaba.exce

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[alibaba/easyexcel]请问不使用实体类注解的方式，如何给表头及正文单元格设置样式

最新的2.0.0-beta5版本将原来的Sheet类删除了，它的设置单元格格式方法setTableStyle及setColumnWidthMap方法也不能用。所以，我想问对于非实体类对象的导出，如何设置单元格格式？

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[alibaba/easyexcel]根据模板写入方法存在head多出一行的问题是我使用的有问题吗

异常代码 @Test public void templateWrite() { String templateFileName = "E:/" + "demo.xlsx"; String fileName = "E:/" + "templateWrite" + System.currentTimeMillis() + ".xlsx";

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[alibaba/easyexcel]使用 2.0.0-beta5，怎么读取到 xls 文件的多个 Sheet 的数据？

因为一个 Excel sheet 的个数和名字都是未知的，所以之前使用 1.1.2-beta5 是这样写的： 1.1.2-beta5 ： ExcelListener excelListener = new ExcelListener(); try (InputStream in = IOUtil.toBuffered(bookStream)) { ExcelReader excelRead

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[alibaba/easyexcel]导出会将Model类中final static字段也作为表头输出

触发场景描述导出会将Model类中final static字段也作为表头输出触发Bug的代码在测试Model中增加private final static String TITLE = "主标题"; @Data public class ComplexHeadData { private final static String TITLE = "主标题"; @ExcelPr

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[alibaba/easyexcel]请问下，为什么读完文件后，文件的修改日期会变？

异常代码使用的读代码如下： EasyExcel.read(filePath, listener).sheet(0).doRead() 异常提示使用完全正常，文件大小的字节数也完全一样，就是很好奇，为什么明明是读文件，但是文件的修改时间会变；此处修改时间指的是 windows 文件夹中修改日期这一列建议描述

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[alibaba/easyexcel]读取任意Excel(没有对像映射)整数，读取后自动转为浮点数，能否不转为浮点数?

源码 case NUMBER: case EMPTY: currentCellData.setType(CellDataTypeEnum.NUMBER); if (currentCellData.getDoubleValue() == null) { currentCellData.setDoubleValue(Double.valueOf(currentCellValue)); } break;

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[alibaba/easyexcel]请问如何跳出处理类呢？

异常代码 /** * 自定义账单导入，映射标题头的监听器 */ public class ZdyBillTitleHeadListener extends AnalysisEventListener { @Override public void invoke(Object object, AnalysisContext context) { //比如说我有

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[alibaba/easyexcel]按照模板导出，模板自带头，如何导出时自动跟头名字自动匹配列？

数据类 @ExcelProperty("路线代码") private String routeCode; @ExcelProperty("上游状态") private String status; excel模板截图描述目前貌似只能ExcelProperty上指定index来实现 @ExcelProperty(index = 2) private Stri

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[alibaba/easyexcel]解析 xlsx时，AnalysisEventListener类的 invoke（）方法中空行空格过滤掉了吗？

public class ExcelListener extends AnalysisEventListener { public void invoke(Object object, AnalysisContext context) { System.out.println("当前行：" + context.getCurrentRowNum()); System.out.println(obj

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[alibaba/easyexcel]写Excel时不支持数据格式为List或List<Map<>>

在进行写Excel的demo测试时，发现将数据格式修改为List<Map<>>或List后无法正确识别内容并输出 // WriteTest.java中源代码 private List<DemoData> data() { List<DemoData> list = new ArrayList<DemoData>(); fo

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[alibaba/easyexcel]设置了模板的情况下，默认加了一行头，如果在设置头，那样前面就会多出一空行

public int getNewRowIndexAndStartDoWrite() { // 'getLastRowNum' doesn't matter if it has one or zero,is's zero int newRowIndex = 0; switch (writeLastRowType) { case TEMPLATE_EMPTY: if (parentWriteWork

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[alibaba/easyexcel]对于Listener中抛出异常的处理

建议描述在listener中抛出异常后，全局异常拦截器中会拦截到 "Listener error" 异常提示返回给页面，自定义抛出的异常可以给用户一定的提示，但会被覆盖. 希望可以去掉图中抛出"Listener error"的包装, 可以抛出有效信息给页面

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[alibaba/easyexcel]导入时整数自动加了.0

异常代码 // t is null ,it's means Empty or Number CellDataTypeEnum type = CellDataTypeEnum.buildFromCellType(attributes.getValue(CELL_VALUE_TYPE_TAG)); 异常提示整数会被格式化成小数如5变成5.0 建议描述为什么Empty 要默认成数字呢？可

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] linux下chatglm-6b-int4模型无法用GPU加载

用GPU加载chatglm-6b-int4模型，kernel编译失败： >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel >>> model = AutoModel.from_pretrained("./chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cu

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[THUDM/ChatGLM-6B][Help] macOS intel U，使用CPU推理

发现推理的时候，只有一个python进程的CPU利用率是100%，其他的CPU都在围观，是不是没有用到并行计算？希望所有的CPU利用率都打满，提高推理速度。 python cli_demo.py Environment - OS: macOS 10.15.7 Intel - Python: 3.8.16 - Transformers: 4.26.1 - PyTorch: 1.7.0 - CU

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] readme给出的最小demo示例有 bug，无法跑通

readme给出的最小demo示例是无法跑通的，response返回的总是空的，已经有不少人遭遇了同样的问题，并且提过issue，但没有人解答。这个基础的bug预计何时修复？ Environment - OS: any - Python:any - Transformers:any - PyTorch:any - CUDA Support (`python -c "import torch

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[THUDM/ChatGLM-6B]我的gpu为11G，跑不了小模型THUDM/chatglm-6b-int4-qe

python wll.py 内容如下：测试 - GPU from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4-qe", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pret

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[THUDM/ChatGLM-6B][Feature] 基于本地知识的 chatglm 应用，利用 langchain，可私有部署、全开源模型

项目地址：langchain-ChatGLM 受 GanymedeNil 的项目 document.ai 和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 启发，建立了全部基于开源模型实现的本地知识问答应用。 Embedding 选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese，LLM 选用的是 ChatGLM-6B。依托上述模型，本

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[THUDM/ChatGLM-6B]ptuning评估的时候报错：The expanded size of the tensor (140) must match the existing size (312) at non-singleton dimension 0. Target sizes: [140]. Tensor sizes: [312]

File "/ptuning/main.py", line 416, in <module> main() File "/ptuning/main.py", line 354, in main train_result = trainer.train(resume_from_checkpoint=checkpoint) File "/home/searchg