水晶報表字段如果為0,就顯示!!!!

wu345654 2009-02-14 11:03:15
如題。。。如果我從數據庫里查出來的字段為0的話,就讓他不顯示了。該怎么做啊。。
還有就是上次的問題自己已經解決,謝謝各位了。。特別是阿泰哥
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zhaozhijun0207 2009-02-14
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若为零则抑制显示


楼主有不懂的多问阿泰,
我有好多水晶报表的问题,都是阿泰帮我解决的.
阿泰 2009-02-14
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呵呵,还真是挺麻烦。

感谢分享~~
wu345654 2009-02-14
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哦,謝謝你啊。。上次的問題是實在找不到好的辦法了。再建立了一個表。固定建立了6個字段。。因為我這張紙上最多能打6個。
然後把取得的數據根據前面的顏色ID,并按照上面尺碼的ID的順序插入到這張表里,一個顏色ID為一行,如果尺碼不到6個,那么剩下的就插入0,
把這6個字段固定到子報表里
阿泰 2009-02-14
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如果这个字段是数值型的话,在上面点右键,格式化字段,在弹出的界面上切换到“数字”标签页
然后点里面的“自定义”按钮,再弹出的小界面上勾选“若为零则抑制显示”

另外想请教一下,上次帖子里
http://topic.csdn.net/u/20090211/11/3d453719-f89e-43c3-a2f3-a0941a463146.html?1832981969
的这个问题后来是怎么解决的呢?
wu345654 2009-02-14
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是啊。。。。這裡面就阿泰哥最熱心的了
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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