图像文字报表

概述

图像文字报表:报表中混合显示文字与图像,实现图像与文字的混合排列。

应用场景

如下图所示,简单展示数据

示例说明

数据准备

在数据面板中添加数据集,可选择Json数据集和API服务数据集。Json数据集输入如下图所示:

[{"图像":"https://img0.baidu.com/it/u=3609521783,3249485151&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=500&h=666","姓名":"孙林","性别":"男","民族":"汉","籍贯":"陕西","健康状况":"健康","出生年月":"1995-02-03","员工档案":"员工档案","在职教育":"北京大学","现任职务":"副总经理","专业技术职位":"副总经理"},{"图像":"https://img0.baidu.com/it/u=964250596,1816275952&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=500&h=667","姓名":"金士朋","性别":"男","民族":"汉","籍贯":"山东","健康状况":"健康","出生年月":"1996-07-04","员工档案":"员工档案","在职教育":"山东大学","现任职务":"助理","专业技术职位":"助理"},{"图像":"https://img0.baidu.com/it/u=4282417178,614415074&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=500&h=664","姓名":"张珊","性别":"女","民族":"汉","籍贯":"河南","健康状况":"健康","出生年月":"1997-02-12","员工档案":"员工档案","在职教育":" 山东师范大学","现任职务":"技术开发","专业技术职位":"技术开发"},{"图像":"https://img1.baidu.com/it/u=3184016870,4257895732&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=500&h=667","姓名":"孙阳","性别":"男","民族":"汉","籍贯":"吉林","健康状况":"健康","出生年月":"1989-12-06","员工档案":"员工档案","在职教育":"北京大学","现任职务":"项目经理","专业技术职位":"项目经理"},{"图像":"https://img0.baidu.com/it/u=2163774115,3688520422&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=500&h=667","姓名":"袁丽","性别":"女","民族":"汉","籍贯":"河北","健康状况":"健康","出生年月":"1998-05-07","员工档案":"员工档案","在职教育":"北京师范大学","现任职务":"项目总监","专业技术职位":"项目总监"}]

报表设计

将A1-F1合并单元格,E2-F5合并单元格。
将数据字段拖入到A1、B2、B3、B4、B5、D2、D3、D4、D5、E2单元格,A1设置成分组以及不扩展,其余设置成分组以及向下扩展。在顶部工具栏-元素 将E2设置为图片。
选中A1-F5,点击上方工具栏-添加分组,将A1-F5添加为一个分组。
如下图所示

效果预览


多层表头报表.json

参考文档

  • 小智报表样例源码下载
    • https://gitee.com/tizdata_admin/vue-xzreport-example.git
  • 小智报表demo体验
    • https://xzdemo.tizdata.com/#/imbedShow/reportExample
    • 丰富的报表模板示例
  • 小智报表在线试用
    • https://xzreport.com
  • 小智报表js sdk下载
    • https://tizdata.com/xzdownload/
  • 开发使用文档
    • https://doc.tizdata.com/xiaozhi/650

ttps://doc.tizdata.com/xiaozhi/650

下一篇 自动布局报表

本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 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!
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