水晶报表一个报表中有两个子报表﹐使用OpenSubreport时出现区段无效如何解决

salonstar 2011-03-04 03:56:36
我在一个报表中﹐有两个子报表﹐在使用OpenSubreport("子报表名")时﹐出现区段无法﹐无法打开﹐如果只有一个子报表是没有任何问题的。请问有什么办法可以解决? 使用环境﹕Asp.Net (C#)
...全文
125 5 打赏 收藏 转发到动态 举报
AI 作业
写回复
用AI写文章
5 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
阿双2009 2011-03-07
  • 打赏
  • 举报
回复
主从表数据没有关联吗,没有进行关联的主从表显示出来的数据是很容易以笛卡尔积形式翻倍的
你可以先参考下我之前写的这篇:http://topic.csdn.net/u/20100809/09/9d779d7c-44dd-4600-949d-95df36d031a4.html
salonstar 2011-03-07
  • 打赏
  • 举报
回复
luols: 你好﹐請問可否提供一個主報表 使用 dataset1.Tables[0] 作為數據源﹐子報表1使用 dataset1.Tables[1], 子報表2 使用 dataset1.Tables[2] 的報表數據源設定代碼及報表郵件給我(salonstar@21cn.com)? 我現在的做法是每次OpenSubreport子報表然后一個個去 SetDataSource。
只需要簡單例程就可以了。非常感謝你的回復.
阿双2009 2011-03-05
  • 打赏
  • 举报
回复
子报表与主报表用的是用一个数据源(用一个数据集),为报表设定数据源时只需赋值一次就可以了,无论几个子报表,只需:
myReport.SetDataSource(dataset1);
salonstar 2011-03-05
  • 打赏
  • 举报
回复
是需要对 子报表 设定数据源(SetDataSource)﹐不过不使用用OpenSubreport﹐就算是使用 CReportSource.Subreports 也是同样的错误。
阿双2009 2011-03-04
  • 打赏
  • 举报
回复
为什么要OpenSubreport?
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同实现快速实的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

4,819

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
.NET技术 图表区
社区管理员
  • 图表区社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧