BIRT报表一线揭秘1

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

前不久设计了一个很复杂的报表,中间涉及到汇总,又分类,再汇总,外连接,排序,前十等等

用到了63个超复杂sql的数据集,用了260个网格单元格

大部分sql数据集的查询语句如下:

select nvl(sum(J3.usdamt),0)   J3usdamt 
            from (select a.custno,
                         sum(a.usdamt/10000) as usdamt,
                         replace(wmsys.wm_concat(distinct a.usedetail),
                                 ',',
                                 '、') usedetail,
                         replace(wmsys.wm_concat(distinct
                                                 a.sourceanduse),
                                 ',',
                                 '、') sourceanduse,
                         ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY sum(a.usdamt) desc) as rowno
                    from fex_transreg a, MULTILEVELDIC c
                   where Substr(a.trandate, 0, 7) = ?
                     and a.cancelstatus = '0'
                     and trim(a.itemcode) = trim(c.itemid)
                     and trim(c.recdec) in (select ITEMID
                            FROM MULTILEVELDIC
                           WHERE TYPEID = 'forex'
                             AND UPSYSID = 200
                             AND P_LEVEL = 4)
                   group by a.custno) J3
           where usdamt>=50 and J3.rowno <11 
设计器整体截图如下:

布局如下:

最终运行的效果如下图:

在这儿有个问题是,如果要在十行显示6个依据不同类别的汇总的排名第一至第十,而且这其中任何一种都有可能是空值,故而不能用外连接或者全连接的方式构建数据集,而且数据集的数据条目数有时候是不足十条,故而用动态行的方式可以放弃了,另外,要在汇总排序的当条记录中又分别列出汇总的哪些条目,这些汇总条目的数量也不固定,故而用嵌套报表的想法也要放弃了,最终采取了多数据集,多网格的方式。可见报表的一线工作是非常复杂的,设计一流的报表工具任重而道远。
PS:由于工作台屏幕巨大,截图也巨大,把图片另存一下或者用鼠标拖到新窗口中才能看到全貌。
YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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freedom1993
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