WORD,EXCEL如何成为报表助手!模版写入法!

本文介绍了一种利用Excel和Word作为报表制作工具的方法,通过将文档保存为HTML格式并进行文本替换,实现数据填充,这种方法避免了使用OLE操作带来的复杂性和易错性。

WORD,EXCEL如何成为报表助手?

中国的报表还被美其名曰为:中国式报表。两个字:迂腐!

但是客户是软件的爹妈,爹妈怎么要求,软件还得怎么定制。

通常我们发现,excel,word是统治了世界上99%的手工报表的制作。可以说是万能报表格式的制作工具。

前段时间,我制作了一款共享软件,觉得pb程序也好,还是其他程序也好,大可利用word和excel的优势,整合编程工具的优势,达到优美的报表输出功能。前有文章述及,但说的是ole写入之方法。但是!其实啦,ole是最烂的方法。因为要熟悉ole的操作函数,等于要学习另外一个软件的动态语言!并且,ole读写栏位时,行列这些参数都不得错,而且,如果你正在用excel打开另外的excel文档,就在你关闭excel软件时,还会影响到正在被写入的这个excel档案(隐藏写入)。如果你把ole的visible=true的话。只要稍微去动一下鼠标,立马读写错误。所以的所以。都未必是一个可取方法。

那我现在说的方式:模版。但是你用ole方式肯定不是模版。php中最好的开发就是美工做一个模版,把位置留起来,如:{log_id},{log_name}这样。然后用php对模版进行替换和填充。可以做到界面和数据分离。而且耦合性=0,并且开发很直观。其实道理也很简单。那这里我们运用到这个思路。就是可以在excel里和word里直接做文本替换和填充。当然,你直接用.doc;.xls格式肯定不行,因为这是专用格式,必须要ole才能操纵。我们注意到,word和excel都有sava as菜单。可以存为其他格式,这里我们采用存为htm格式。注意:如果含有插入的图片等玩意,你存为htm格式的话,会生出一个单独的文件夹来(文件夹名同文件名),那这种情况你可以存为mht格式。则图片等玩意可以用二进制数据保存在一个文件中,便于报表拷贝和传递。我以excel为例(其实一些仪器的报表用word做的模版也很多)。

excel模版

我们用ue打开:

ue打开

当然如果在word中,我们要使用table,然后给标识时也要用类似数组,如:{ID[1]},{ID[2]}

这样我们就可以在pb中对输出的数据进行写入了。任何编程语言都可以对文本中的字符查找替换。

具体怎么搞法,就不详述了。替换的结果后,我们对文件如果是双击的话,那用浏览器打开,预览可以,但是打印不要搞,如果在文件上点右键,有个“编辑”项,好处就在这里,这个文件仍然可以用excel打开。这就是最妙的地方。

open

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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