50、报表打印与显示的实用解决方案

报表打印与显示的实用解决方案

在开发应用程序时,报表的打印和显示是常见的需求。特别是在处理敏感业务数据时,确保报表的安全性以及在不同环境下正确显示报表至关重要。本文将详细介绍如何在 Silverlight 应用程序中部署报表查看器/引擎、在客户端显示报表,以及创建和使用 HtmlViewer 控件来实现报表的无缝显示。

1. 报表安全与部署

报表可能包含敏感业务数据,因此实施安全措施非常重要。安全措施不仅可以防止未经授权的访问,还可以根据用户权限过滤报表数据。例如,允许销售人员仅查看自己的销售记录。这可以在 PopulateReportDataSources 函数的 LINQ to Entities 查询的 where 子句中实现。

在将应用程序部署到服务器时,需要安装报表引擎的运行时(它不是 .NET Framework 的一部分)。如果没有 Microsoft Report Viewer Redistributable 2010,可以从 这里 下载。或者,也可以将引用的报表 DLL 复制到服务器的 Bin 目录中。

2. 在客户端显示报表

在 Silverlight 应用程序中无法直接查看 PDF 文档,但可以利用浏览器的 Adobe Reader 插件来显示 PDF 报表。为了在 Silverlight 应用程

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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