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DataFormWebPart自定义SQL后无法排序
k1ngryan
2012-02-21 03:09:49
在使用dataformwebpart时候用的自定义的sql,结果点header不能排序了,一直按照一个顺序来,而没自定义sql的webpart就没问题,看了两个的区别就是selectcommond不一样,有大虾遇到过吗?麻烦指导下,谢谢。
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DataFormWebPart自定义SQL后无法排序
在使用dataformwebpart时候用的自定义的sql,结果点header不能排序了,一直按照一个顺序来,而没自定义sql的webpart就没问题,看了两个的区别就是selectcommond不一样,有大虾遇到过吗?麻烦指导下,谢谢。
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老猫五号
2012-02-24
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正常的字段,你用SharePoint内置对象都是显示用户名的,除非你是就保存了ID号。还有SharePoint数据库中有一个AllUserInfo表,那里面有用户名和ID号,你也可以自己访问数据库来实现。导Excel或者csv应该要自己写代码的。
老猫五号
2012-02-23
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xslt中的语法就是Caml,你下一个U2U的工具,组织一下你的查询就可以了
k1ngryan
2012-02-23
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能详细点吗?在dataformwebpart中,比如当前字段是userid,如何显示成用户名。
另外,dataforwebpart能导成excel或者csv吗?
老猫五号
2012-02-22
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两种方式都是可以的,直接查询数据库和用xslt控件都是一样的效果,如果是直接查询数据库,那么很简单,你直接SQL跟踪分析器,查看你访问数据库的SQL语句的排序规则。我估计
1、要么你点击排序后,实际没有触发新的排序条件;
2、要不就是触发了,由于某种原因,调用的还是老的排序规则语句
3、再不然就是获取过来的数据没有更新到页面。
应该就是这几种情况了。
k1ngryan
2012-02-22
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你知道在xsl里怎么根据用户id获取用户名字和部门名称,根据文档id获取文档名称以及后缀名吗?
实在不行我得走另外一条路了。。。
k1ngryan
2012-02-21
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没定义呢。。。为啥很少人用这种方式,都是使用的list吗?
是不是很少人直接查询数据库阿。。。
老猫五号
2012-02-21
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是不是你的SQL语句中定义了排序条件,这样点Header后,得到的排序条件还是原先的排序条件
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阶梯碳下考虑 P2G-CCS 与供需灵活响应的 IES 优化调度(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
故障识别基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。
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