在做报表时需要注意的地方~!

本文介绍了如何通过landa系统优化报表制作过程,具体包括使用视图快速查询所需数据和直接连接水晶报表进行数据整合。特别针对树形列表的处理方法也进行了详细说明。

当我们做报表的时候,会牵扯到landa系统的清单里的数据,那么就需要转换~!

在这 讲解一下两种情况~!:

第一: 当我们在使用主表的时候,我们可以时候“视图”连查询我们所需要的数据,那样的话,会节省很多的时间~!

        例如:

               select vguid as vguid ,dcno as '工号' ,(select d.DESC1 from SMLSTH h,SMLSTD d where h.LHGUID=d.LHGUID and h.DESC1=《清单的名字》 and d.CID=《字段名》)  as《显示的名字》from CSEMPL_1 )

               以上是我们在查询人员表里面的数据工号,和一个清单列表的数据~!

第二:

        直接用水晶报表连接

        一般我们遇到树形列表的时候,可以使用如下:

         我们借助 CSORGA_1  部门表 和 HR_1 当前表关联~!

里面设置对应的字段,然后再回到界面,设置改字段的条件,即:SMLSTH.DESC1=‘清单名’no

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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