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收集水晶报表控件的属性、方法、事件!!请斑竹将此条信息放在首页,让兄弟们共享!
chinaIT
2003-03-31 11:00:28
请详见
http://expert.csdn.net/Expert/topic/1597/1597655.xml?temp=.9839594
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请详见 http://expert.csdn.net/Expert/topic/1597/1597655.xml?temp=.9839594
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zhenxizhou
2003-04-01
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水晶报表中文帮助手册
http://www.dapha.net/down/list.asp?id=2019
xks
2003-04-01
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好兄弟!
谢谢
sxs69
2003-03-31
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谢谢
基于JSP+sqlserver的旅游网站建设设计与实现(源码+文档)_jsp_BS架构_旅游网站建设.zip
基于JSP+sqlserver的旅游网站建设设计与实现(源码+文档)_jsp_BS架构_旅游网站建设.zip
基于滑膜观测器的无传感永磁同步电机空间电压矢量控制仿真模型(Simulink仿真实现)
内容概要:本文介绍了一种基于滑膜观测器的无传感永磁同步电机空间电压矢量控制仿真模型,利用Simulink平台实现对电机的高性能控制。该模型摒弃了传统物理传感器,通过滑膜观测器实时估算电机转子的位置与速度,结合空间电压矢量调制技术(SVPWM),实现了对永磁同步电机的精确控制。文中详细阐述了控制系统结构设计、滑膜观测器的构建原理及其抗干扰特性,同时展示了仿真模型的搭建流程与关键模块实现方式,验证了系统在动态响应、稳态精度及鲁棒性方面的优良性能。; 适合人群:具备电机控制理论基础和Simulink仿真经验,从事电气工程、自动化或新能源技术研发的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①应用于无位置传感器驱动系统的研发与教学演示;②服务于高性能电机控制算法的验证与优化,提升系统可靠性与降低成本;③为相关课题如观测器设计、非线性控制策略研究提供仿真基础。; 阅读建议:学习者应结合电机控制基本理论,重点理解滑膜观测器的设计逻辑与抖振抑制
方法
,并通过实际仿真调试掌握参数整定技巧,进一步拓展至其他先进观测器或智能控制策略的研究。
从零开始做餐饮:餐饮创业保姆级教程
我 2023 年开始进入餐饮行业,在这个行业有一些经验,为了让餐饮创业者少走弯路,我结合我的工作内容,输出了一些餐饮方面的干货文章。 文章总计 8 万字左右,虽然我知道很多人宁愿刷几条抖音视频,也没有耐心看完 800 字的文章(更何况这里有 8 万字),但我还是想写下来。毕竟里面的某篇文章能够让你少走弯路少踩坑少赔钱,那我也是积德行善了。 这本书系统性地探讨了餐饮创业的全过程,从招商加盟、品牌营销、选址筹建、日常运营到财务模型与供应链管理,涵盖了餐饮行业从0到1的实战
方法
论
EI复现【基于改进粒子群算法求解】一种建筑集成光储系统规划运行综合优化
方法
(Python代码实现)
内容概要:本文提出了一种针对建筑集成光储系统(光伏与储能一体化系统)的规划与运行综合优化
方法
,并基于改进的粒子群算法(PSO)进行求解,相关模型与算法通过Python代码实现。该
方法
综合考虑了建筑用电负荷特性、光伏发电出力波动性、储能系统充放电行为以及电网交互等因素,构建了涵盖经济性与系统稳定性的多目标优化模型。通过对传统粒子群算法进行改进,提升了算法在复杂、非线性、多维度优化问题中的收敛速度与全局寻优能力,有效解决了系统容量配置与运行调度的联合优化难题。研究成果适用于提升建筑能源系统的自给率、降低用能成本并增强电网互动能力,属于EI期刊级别的高水平复现工作。; 适合人群:具备一定电力系统、可再生能源或优化算法背景,从事相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合有一定Python编程基础并希望复现高水平学术成果的用户。; 使用场景及目标:① 复现EI级别关于光储系统优化的学术论文;② 学习改进粒子群算法在综合能源系统优化调度中的具体建模与实现
方法
;③ 为建筑级能源系统规划设计、储能配置及运行策略研究提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议结合电力系统优化、分布式能源等相关理论知识,仔细研读代码结构与算法流程,可通过调整参数、修改目标函数等方式进行拓展实验,以深入理解优化模型的构建逻辑与算法性能。
【水光互补优化调度】基于非支配排序遗传算法的多目标水光互补优化调度(Python代码实现)
内容概要:本文围绕基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的多目标水光互补优化调度问题展开研究,提出了一种综合考虑水电与光伏出力特性的协调调度模型。通过构建以最小化系统运行成本和最大化可再生能源消纳为目标的多目标优化框架,结合水资源约束、电站出力能力、负荷平衡等实际运行条件,利用NSGA-II算法求解获得Pareto最优解集,实现了水能与太阳能资源的高效互补利用。文中详细阐述了模型构建过程、算法设计流程及关键参数设置,并通过Python编程实现仿真验证,展示了该
方法
在提升电力系统经济性与绿色性方面的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力,从事新能源调度、智能优化算法研究或相关领域工作的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于多能源互补系统的协同优化调度研究;②为解决可再生能源并网中的不确定性与出力波动问题提供优化思路;③掌握NSGA-II算法在实际工程问题中的建模与实现
方法
。; 阅读建议:建议读者结合代码深入理解算法实现细节,关注目标函数设计与约束条件处理方式,同时可尝试替换其他多目标算法进行对比分析,以加深对优化结果的影响机制理解。
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