【报表技术之BIRT】

BIRT(Business Intelligence and Reporting Tools), 是为 Web 应用程序开发的基于 Eclipse 的开源报表系统,特别之处在于它是以 Java 和 JavaEE 为基础。BIRT 有两个主要组件:基于 Eclipse 的报表设计器,以及部署到应用服务器上的运行时组件。



 

BIRT 报表包含四个部分:数据、数据转换、业务逻辑、陈述。

数据 - 数据库、Web 服务、Java 对象,这些都可以作为 BIRT 报表源。1.0.1 版本提供 JDBC 支持,也支持利用编码来获取其他地方的数据。BIRT 的 ODA(Open Data Access) 框架允许任何人构建新的 UI 以及运行时支持任何类型的表格式数据。未来,单一报表可包含从任意多个数据源获取数据。

数据转换 - 报表通过对数据的分类、统计、过滤以及分组来适应用户需求。当然,数据库能实现这些功能,当遇到普通文件和 Java 对象时 BIRT 必须以 "simple" 数据源方式处理。BIRT 允许复杂的操作,比如总合分组、整体共计的百分比,等等。

业务逻辑 - 真实世界的数据很少提供你理想的结构良好的报表。许多报表要求用具体逻辑把原始数据转换成用户的有用信息。如果该逻辑仅仅用于该报表,你可以用 BIRT 的 JavaScript脚本支持。如果你的程序中已包含这些逻辑,你可以调用已有的 Java 代码。

表现 - 一旦数据准备好了,你可以在很大的范围内选择表现形式。表格、图表、文字等等都可以。单一数据集可以有多种方式表现,而单一报表可以表现多个数据集。

 

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值