PumpkinDev智能报表表格计算功能

最新推荐文章于 2025-12-14 20:46:13 发布
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#PumpkinDev

PumpkinDev智能报表表格计算功能特别适合试验数据计算表格、工程计算等数据表格。

1、内置多种数据修约方式

     

2、当带公式的单元格获得焦点时，显示公式，这对制作表格时验证数据特别有用

shenlinhuo
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PumpkinDev之下拉框功能
shenlinhuo的博客
11-05 73
以上代码实现自动检索数据源中的数据形成下拉框的功能。
SpreadJs，LuckySheet，PumpkinDev对比
shenlinhuo的博客
11-01 184
专门为管理系统定制开发，可以用作数据录入，数据计算表格录入，也可以用作模板编辑 ，生成复杂的报表，主从表，多表数据都可以在一张报表上输出，输出pdf格式的报表文件，授权也不贵，集成也简单，关键是还提供终身技术支持。开源，免费，但与SpreadJs相同路线，没有报表生成逻辑，如果你要做报表生成和打印功能，还得自己去实现逻辑，貌似还没有后端生成pdf功能。一个字，贵，光前端的授权费用就大几十万，而且只能作为编辑器，没有报表生成逻辑，后端生成pdf功能，要另外授权。二、LuckySheet。
PumpkinDev之自动完成检索(AutoComplete)功能
shenlinhuo的博客
11-05 182
以上代码实现录入工程名称时自动下拉列出工程信息，下拉列表中数据有：工程名称、工程地址、委托单位，建设单位，选择一条工程信息时将值赋到多个对应的字段上面。
PumpkinDev智能报表自动填充字段功能
shenlinhuo的博客
12-01 249
PumpkinDev智能报表的自动填充功能可快速完成90%字段填充，显著提升效率。目前未接入AI技术，但已大幅减少手动操作。剩余少量未自动填充的字段仍支持手动补充，确保数据完整性。如若接入AI后预计能进一步提升自动填充比例。该功能在自动化和人工操作间取得了良好平衡。
PumpkinDev智能计算表体字段功能
shenlinhuo的博客
12-14 197
PumpkinDev有智能计算表体字段功能，使得小白做报表模板也很容易上手。
PumpkinDev自动生成字段功能
shenlinhuo的博客
12-14 302
PumpkinDev有自动生成字段功能，自动根据单元格的内容，生成字段，以作为数据录入使用。
PumpkinDev之日期录入
shenlinhuo的博客
11-06 110
在模板中定义字段时，字段后缀为“d”即会自动渲染成日历格式。
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
python实现简单rnn循环神经网络实现二进制加法_基于Python编程语言构建的简易循环神经网络模型专注于处理二进制加法运算任务通过时间序列数据的学习与预测展示RNN在序.zip
12-22
python实现简单rnn循环神经网络实现二进制加法_基于Python编程语言构建的简易循环神经网络模型专注于处理二进制加法运算任务通过时间序列数据的学习与预测展示RNN在序.zip
VidHubapp官网最新版下载 v1.1.10.apk
12-22
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【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划和MPC模型预测控制跟踪控制（复现）（Matlab代码实现）
12-22
【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划和MPC模型预测控制跟踪控制（复现）（Matlab代码实现）内容概要：本文档聚焦于【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划与MPC模型预测控制跟踪控制的研究，提供了完整的Matlab代码实现方案。内容涵盖AUV在复杂海洋环境下的路径规划算法设计与模型预测控制（MPC）的跟踪控制策略，重点复现了高水平期刊中的关键技术细节，包括动力学建模、约束处理、优化求解及控制反馈等环节。文档还附带多个相关科研方向的技术介绍与资源链接，突出其在智能控制与机器人领域的高仿真精度与学术参考价值。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学背景，熟悉Matlab/Simulink环境，从事科研或工程开发的研究生、高校教师及科研人员；尤其适合致力于路径规划、MPC控制、水下机器人系统开发等相关课题的研究者。; 使用场景及目标：①复现IEEE顶刊中关于AUV路径规划与MPC控制的核心算法；②深入理解MPC在非线性系统中的应用机制与优化求解过程；③为水下机器人、无人系统等方向的科研项目提供可运行的代码基础与技术参考；④辅助论文写作、项目申报与仿真验证。; 阅读建议：建议结合文档中提供的网盘资源（如YALMIP工具包、完整代码等）进行实践操作，重点关注MPC控制器的设计参数设置与路径规划算法的实现逻辑，同时可参考文中列举的其他研究方向拓展思路，提升科研效率与创新能力。
基于Matlab的数字图像处理系统源码及图像样本资源
12-22
本资源包提供了一套完整的数字图像处理系统实现方案，采用MATLAB编程环境构建。该资源包内包含系统的全部源代码以及用于测试与演示的图像样本数据，下载后可直接部署运行。 本系统适合计算机科学、应用数学、电子信息工程等相关专业的学生与研究人员，可作为课程设计、学期项目或毕业设计的参考范例。使用者需具备一定的MATLAB编程基础与数字图像处理理论知识，能够理解代码逻辑并根据实际需求进行功能扩展与参数调整。 请注意，本资源的核心价值在于提供一套可运行的基础框架与算法实现，旨在为学习者提供实践参考。若需增加特定功能或修改现有模块，使用者应具备自主调试与代码研读的能力。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Boder-line SMOTE算法
12-22
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/1b5b026cbb57 分类类别不平衡问题--python篇 # 一、什么是类不平衡 ## 在分类中经常会遇到：某些类别数据特别多，某类或者几类数据特别少。 如二分类中，一种类别（反例）数据特别多，另一种类别（正例）数据少的可怜。 如银行欺诈问题，客户流失问题，电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。 二、为什么要对类不平衡进行特殊处理 ## 传统的分类算法旨在最小化分类过程中产生的错误数量。 它们假设假阳性（实际是反例，但是错分成正例）和假阴性（实际是正例，但是错分为反例）错误的成本是相等的，因此不适合于类不平衡的数据。 有研究表明，在某些应用下，1∶35的比例就会使某些分类方法无效，甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。 如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往也是有偏的，即分类结果会偏向于较多观测的类。 三、提升不平衡类分类准确率的方法 ## 提升不平衡类分类准确率的方法有三大类：采样、阈值移动、调整代价或权重。 avatar 1、采样 ### 1 过采样 #### 过采样基本思想就是通过改变训练数据的分布来消除或减小数据的不平衡。 过采样有随机过采样、基于聚类的过采样、信息性过采样（SMOTE）三大类方法。 随机过采样：通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能 ，最简单的办法是随机复制少数类样本。 基于聚类的过采样：K-Means聚类算法独立地被用于少数和多数类实例，之后，每个聚类都过采样使得相同类的所有聚类有着同样的实例数量。 avatar 信息性过采样--SMOTE 利用KNN技术，对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的...
yolo转voc和coco代码 yolo格式转换
12-22
yolo转voc和coco代码
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