求助，finereport中如果到实现动态多表数据集

hualalalalali 2015-07-30 11:18:00

例如：
表名：table_20160601、table_20160602、table_20160603
表是一天天生成一个数据表，报表数据需要一周之内的数据，这数据集怎么弄，有什么好的解决方案，在线等。。。各们报表大牛

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ONE_DATA 2015-07-31

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"table_"+[format(today()-7,"YYYYMMdd"),format(today()-6,"YYYYMMdd"),format(today()-5,"YYYYMMdd"),format(today()-4,"YYYYMMdd"),format(today()-3,"YYYYMMdd"),format(today()-2,"YYYYMMdd"),format(today()-1,"YYYYMMdd")]

大概弄了一下，看下是不是这样的效果，希望成功。

在这里给大家总结了一下，在报表文件里查询：‘

FineReport连接多维数据库示例及操作1.描述FineReport连接多维数据库，首先要通过数据连接将多维数据库与FineReport连接起来，然后在数据连接的基础上新建多维数据库XMLA数据集，用于模板设计。2.XMLA数据连接2.1描述多维数据库(Multi Dimensional Database,MDD)，顾名思义，...文章技术小阿哥2018-01-01900浏览量阿里云ECS连...

Python不仅在数据预处理和数据分析方面有着强大的库支持，还在机器学习（如：scikit-learn）、深度学习（如：TensorFlow、PyTorch）、自然语言处理（如：NLTK、Spacy）等领域有着丰富的工具库。：Python提供了大量的数据分析和科学计算库，如Pandas、Numpy、Scipy、Matplotlib、Seaborn等，这些库让Python在数据处理、清洗、可视化、统计、机器学习等方面拥有了强大的功能。：Python有着简洁清晰的语法，使得代码易于阅读和编写。

这里总结了所有实现的执行时间。当输入大小改变时，内核大小(2 x 2)保持不变。我在英特尔 i7 处理器上运行了所有这些程序。令人难以置信的是，仅用两个简单的技巧，我们就能获得比简单卷积快 150 倍的性能提升。PyTorch 实现仍然比我们的内存步进式 im2col 实现快 2 倍。这很可能是因为 PyTorch 有自己的张量实现，可能会针对更大的矩阵进行优化。事实上，对于 50 x 50 以下的矩阵，我们的实现比 PyTorch 更快。虽然我们在这里只使用 PyTorch，TensorFlow。

作者：文兄链接：https://www.zhihu.com/question/19929609/answer/133825589 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。谢邀。本答案提要：1.plotly 2.R ggplot23.无需编程语言的工具（7个）4.基于JavaScript实现的工具（8个）5.基于其他语言的工具（5个）6.地图数据可视化工具（7个）7.金融（股票）数据可视化工具（2个）8.时间轴数据可视化工具（2个）9.函数与公式数据可视化工具（2个

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