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求救:RDLC报表怎么多列显示啊
fengatj
2011-12-20 05:38:42
如题。因为页面太宽,想把下一页的数据在页面的右边显示,请问怎么做,我把 报表属性里面--布局--列 设置为我想要的列数4列,但效果却只显示一列。请问高手怎么弄成多列显示
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求救:RDLC报表怎么多列显示啊
如题。因为页面太宽,想把下一页的数据在页面的右边显示,请问怎么做,我把 报表属性里面--布局--列 设置为我想要的列数4列,但效果却只显示一列。请问高手怎么弄成多列显示
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ajaxtop
2011-12-20
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有一个最简单的办法就是用sql语句查询时就分成四列显示,本来有一列,通过sql函数很容易实现转置
这样查询出来放到datatable中然后给报表绑定
在一种
:
借助"多列格式化"功能实现。
1. 启用"多列格式化"功能。
(1) 进入“节专家”对话框,并在“节”中选择“详细资料”。
(2) 在"公用"选项卡选中“多列格式化”,此时会出现“布局”选项卡。
2. 调整布局,实现分栏效果。
要想分两栏,调整“详细资料大小”的宽度,确保宽度的两倍小于去除页边距后的页面宽度,才能一行显示两行记录。
要想分三栏,调整“详细资料大小”的宽度,确保宽度的三倍小于去除页边距后的页面宽度,才能一行显示三行记录。
依次类推,实现其它栏数的分栏。
参考:“布局”选项卡(节专家)介绍
当选定详细信息部分且选中“公用”选项卡上的“多列格式化”框后,出现“布局”选项卡。
使用“布局”选项卡以多列格式设置报表。即,不是一直沿着页面向下打印数据,而是可以设置多列以使数据在列之间流动。还可以在页面上按先行后列的方式打印数据,即先打印每列中的第一个记录,然后打印每列中的第二个记录,然后打印第三个记录,依此类推。该对话框分为四个更小的框。
详细资料大小
该框使您能够指定一个详细资料的尺寸(高度和宽度)。确定所希望的每个详细资料的宽度(基于字符数、字体大小,等等)并在“宽度”编辑框中输入该值。
确定所希望的每个详细资料的高度(基于详细资料内的行数、字体大小等)并在“高度”编辑框中输入该值。
详细资料间距
使用该框可以指定希望在详细资料间留出的空白区域(间距、装订线,等等)。水平 = 详细资料的横向间距,垂直 = 详细信息的纵向间距。
确定希望允许的间距。在“水平”编辑框中输入数据水平间距,并在“垂直”编辑框中输入垂直间距。
打印方向
“打印方向”框使您能够指定程序在报表页上打印详细资料时所遵循的路径。选项有:
先行后列
从左到右打印各列中的详细资料,即先打印第一列中的第一则详细资料,然后打印下一列中的第一则详细资料,依此类推。然后,当所有列都包含详细资料后,程序沿着页面向下移动,打印第一列中的第二则详细资料,然后打印第二列中的第二则详细资料,依此类推。
先列后行
沿着第一列向下打印详细资料,然后沿着第二列,依此类推。
格式化带有多列的组
如果希望程序使用为选定节指定的“宽度”、“详细资料间距”和“打印方向”格式化带有多列的组,则选择该复选框
YOLO26算法城市建筑入口坡道目标检测+训练好的模型+302张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
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