ireport+struts如何导出word格式文档?

blojack2008 2010-09-25 11:15:16
请问ireport+struts如何导出word格式文档?

用下面的action可以导出rtf格式的文档,能不能直接在浏览器上打开为word的文档?先谢谢了。
<action name="demoReport" class="action.test.Export">
<result name="success" type="jasper">
<param name="location">/report/test2.jasper</param>
<param name="dataSource">list</param>
<param name="format">RTF</param>
</result>
</action>

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瞌睡不醒 2010-09-26
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ireport不支持到处word吧~可以用Apache的开源工具包POI包~
liufeng0209 2010-09-26
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ireport是报表配置工具,楼主说的应该是jasperreport.可以导出word并在IE上直接打开
response.reset();
response.setHeader("Content-disposition", "attachment; filename=collection."+downloadType);//设定输出文件头
response.setContentType("application/x-download");//设定输出类型
youjianbo_han_87 2010-09-26
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PDF文档,楼主为何要导出成Word.
blojack2008 2010-09-25
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沉了,有没有人帮帮忙?
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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