jasperreport报表的使用

本文介绍如何使用ireport和jasperreport生成包含中文内容的PDF文件。首先需要下载相关组件,包括iTextAsian.jar和itext-1.3.1.jar以支持亚洲字符。为确保PDF中的中文正常显示,还需正确设置报表对象的字体属性。
1. 下载ireport和jasperreport。不知道就baidu和google。
2. 如果报表中使用中文,请加入iTextAsian.jar和itext-1.3.1.jar
iText是一个开放源码的Java类库,是用来生成PDF文件的。
在生成的pdf文件显示中文等亚洲字符,还必须下载itext的亚洲字符包。
3. 为了在报表中能够显示中文, 必须设置报表上各显示对象的相关属性,各属性设置说明如下:
Font name: 宋体 (中文字体)
PDF font name: STSong-Light
PDF Encoding: UniGB-UCS2-H(Chinese Siplified)
PDF Embeded: √
若读者觉得对每一个对象设置比较麻烦, 可通过iReport的“format”、“fonts” 菜单进行统一设置,并设成报表的默认字体。
【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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