讨论:报表的未来在哪里?

生命是个有趣的轮回,从诞生那天起意味着在某一天的消亡,然后新生代在延续前代的同时产生新的技术革命。企业级报表软件亦是如此,经过了接近20年的发展(以Crystal Report诞生起计算),日臻发展的IT技术让报表软件从风风光光的时代逐渐沦为应用系统的陪嫁,商业智能(BI)的兴起更是让报表软件的重要性日益减弱。

作为报表软件的开发者和应用者,我们不得不思考:"未来在哪里?"

回头来看,Crystal Report的流行借助了VB的流行,Jasper Report的流行理念是开源软件的共享与进步,Style Report的发展是以企业级报表应用为核心,润乾报表的发展路线是中国式复杂报表专业路线。这些专业的报表软件让依靠Excel生存的“表哥”“表妹”能挣脱出每日无聊的表格、数据,让决策层从企业的各个角度审视运营状况。

从目前国内报表软件市场现状来看,报表软件产品类型多样,各大商家都将自有报表软件吹嘘的神乎其神。内行的人知道有些只能算是报表插件,根本达不到企业级的应用(例如勤哲),有些报表软件依靠低廉的价格拿到项目机会后将报表功能大减。。。。。。整体的报表行业基本上属于混战状态,客户在选型过程中的干扰因素非常繁多,最后走的基本上是“别人选的,我也选,基本不会出错”的随大流方案。


(有点跑题,回来回来)报表软件的发展从静态报表、报表打印、web报表、交互式动态报表等等过程,伴随着HTML5的发展和企业数据量增大的需要,移动应用需要以及云计算需求日益增加。另外,报表分析的需求已经成为主流趋势,各大商家在报表软件的基础上都增加了OLAP分析、数据钻取等应用,那么报表软件的下一步在哪里??

【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,重点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、航路点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,重点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,同时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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