条形码与二维码报表

概述

条形码与二维码:演示条形码与二维码,条形码数据将来自于关联的字段值。支持各种常用的条形码与二维码。

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:

[{"MSI":12306127678,"UPC":12306127678,"EAN2":12306127678,"EAN5":12306127678,"EAN8":12306127678,"EAN13":12306127678,"ITF14":12306127678,"MSI10":12306127678,"MSI11":12306127678,"CODE39":12306127678,"CODABAR":12306127678,"CODE128":12306127678,"MSI1010":12306127678,"MSI1110":12306127678,"CODE128A":12306127678,"CODE128B":12306127678,"CODE128C":12306127678,"二维码":"A101","PHARMACODE":12306127678,"CODE39 CHECK":12306127678}]

报表设计

输入数据,在顶部工具栏将元素类型选为条形码或二维码。

如下图所示

效果预览


条形码与二维码.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

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

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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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