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。

希望你在考虑是否转行到数据科学领域的时候会觉得有用。尽管根据《哈佛商业评论》的报道，数据科学家是 21 世纪最性感的工作，但在你考虑转行从事数据科学之前，请慎重考虑。如果你热爱你的工作，如果你喜欢它，你已经是一个成功的人了。杰克·坎菲尔德下周请继续关注我的帖子！如果你对获得伟大的代理感兴趣，请随时查看这项服务！以下是发生在现实生活中的关于有偏见的机器学习程序的毁灭性事实。可以肯定地说，以下是种族主义仍然存在的原因的一个例子。我想以此开始，向你展示在你的人工智能程序中修正任何偏见是多么重要。在统计学。

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