这个数据窗口怎么做?(让我这菜鸟伤脑筋的问题)

Libra_Chen 2003-10-03 06:32:09
这个数据窗口怎么做?

比如我有两个表:

用户信息:
编号 姓名 (其它信息略)
bh xm


用户收费情况:
编号 收费日期 应收金额 是否收到 (每月不定期收费一次)
bh sfrq ysje sfsd

我想做一个grid型的数据窗口:
编号 姓名 是否欠费 欠费金额 (后两列为计算列)
bh xm sfqf qfje

能够根据收费日期的时间段(比如1999-5-6至2000-8-1),如在此期间内有欠费则
“是否欠费”列显示“是”,并统计此时间段欠费总数。
该如何生成,使用时如何过滤?




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workhand 2003-10-04
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用白兔兄的计算列轻松搞定
Libra_Chen 2003-10-04
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各位,我犯傻了,这个问题………………太………………,总之谢谢大家的帮助。送分!
yl_yz 2003-10-03
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select t2.bh,max(t1.xm) as xm,sum(CASE t2.sfsd
WHEN 'y' THEN t2.ysje
ELSE 0
END ) as qfje from t1,t2 where t2.bh=t1.bh and sfrq>=:rq1 and sfrq<=:rq2 group by t2.bh;

klbt 2003-10-03
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实现方法可能有多种,给出一种方案:
1、grid数据窗口数据源是两个表,用户收费情况的(编号、收费日期、应收金额、是否收到)和用户信息的(姓名),用编号关联。
2、设置两个日期参数,条件是收费日期介于两参数之间。
3、按编号、收费日期排序

4、回到数据窗口页面,建立计算域(欠费金额),表达式是if(sfsd='no', ysje, 0)
5、按编号分组,在组中建立计算域:编号、姓名、欠费金额合计
6、在组中建立计算域:是否欠费,表示式:if(欠费金额合计=0,'否','是')
7、将detail区高度设置为0
内容概要:本文档是一份针对全国大学生电子设计竞赛(NUEDC)的“保姆级”实战指导手册,系统涵盖赛题解析与方案库、模块化代码与电路实现、以及测试报告范例三大核心部分。手册深入剖析了电赛七大赛题类别及其命题规律,强调“基本要求+发挥部分”的结构特点、指标逐年收紧趋势及测量与控制复合型题目的增加。通过数控直流电流源和频率特性测试仪两个典型案例,展示了从系统方案设计、关键器件选型到软硬件实现的完整路径。同时,提供了基于STM32 HAL库的ADC采样、PWM生成、OLED显示、无线通信等常用模块的详细电路原理与驱动代码,并辅以测试报告范例和评分标准解析,帮助参赛者规范撰写高质量设计报告。; 适合人群:参加全国大学生电子设计竞赛的本科生及指导教师,尤其适合有一定单片机和电路基础、希望在短时间内高效备赛并提升获奖概率的团队。; 使用场景及目标:①帮助参赛者快速掌握电赛命题规律与主流技术方案,精准应对电源类、控制类、仪器仪表类等高频赛题;②提供可复用的模块化代码与电路设计,加速硬件搭建与软件开发进程;③指导撰写符合评审标准的设计报告,强化误差分析与测试数据呈现,提升综合得分。; 阅读建议:建议按照“赛题分析→方案设计→模块实现→报告撰写”的流程顺序阅读,重点学习典型案例的整体设计思路与关键器件选型依据。对于代码与电路部分,应在实际开发板上动手验证,结合示波器、逻辑分析仪等工具进行调试。撰写报告时,务必参考文中测试表格与误差分析模板,确保数据完整、分析定量,避免因报告不规范而失分。;
内容概要:本文提出了一种基于局部质心的无监督图像分割方法,适用于2D和3D图像,通过Matlab代码实现。该方法不依赖标注数据,利用图像内部的局部质心信息进行聚类分析,从而实现对图像关键区域或物体边界的自动提取。文中系统阐述了算法的核心原理、实现流程及其在多种图像类型上的应用表现,重点展示了其在处理复杂结构图像时所具备的高鲁棒性与分割精度,尤其适用于缺乏先验标签的实际场景。; 适合人群:具备一定图像处理理论基础和Matlab编程能力,从事计算机视觉、医学影像分析、工业检测或遥感图像研究等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①实现医学图像(如MRI、CT)中病灶区域的无监督自动分割;②应用于工业领域中三维物体表面缺陷的识别与定位;③完成遥感或生物显微图像在无标签条件下的像素级分割任务;④为后续高级视觉任务(如目标识别、行为追踪)提供高质量的前期特征支持; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解局部质心计算机制与聚类分割过程,尝试在不同模态图像上调整参数以优化分割效果,并可将其与K-means、Mean Shift等经典算法进行对比实验,全面掌握该方法的优势与适用边界。

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