啊!我倒掉了，有奖调查，大家做比较较复杂的报表都用什么控件啊!

dvking111 2003-12-12 09:28:34

这两天做一个复杂的中国式报表，本来想用ReportMachine，
却发现RM对C++Build的支持极差，有很多问题解决不了，而且
也没有什么例子，故此在这里向诸位高人请教，你们做报表
都用此什么控件啊？？

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potlee 2003-12-14

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fancy05 2003-12-13

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sczyq 2003-12-13

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OLE Excel

ljianq 2003-12-13

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MartinWang 2003-12-13

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bcbsoft 2003-12-13

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我也是用QuickReport

ynkmsun 2003-12-13

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QuickReport

iyln 2003-12-12

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QuickReport 3.62 Professional

constantine 2003-12-12

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IOMatch针对半监督学习中未知类被误判为噪声的问题，提出开集伪标签技术。其核心是动态双过滤器（闭集概率+开集异常概率）与协同损失函数（闭集损失、开集损失、离群检测损失），结合投影头特征映射和分布对齐修正。在工业质检场景中显著降低误过滤率（42%→9%），提升未知类召回率与训练稳定性，有效缓解阈值敏感与负样本饥渴问题。

本文深入剖析IEnumerable的设计本质，揭示其作为延迟执行数据管道而非容器的核心定位；详解foreach在编译期如何生成状态机、运行时如何调用GetEnumerator/MoveNext/Dispose，以及三次遍历背后的重执行风险；重点指出ToList()导致的内存爆炸、IAsyncEnumerable与同步foreach不兼容、LINQ冷热源混淆、EF Core中AsEnumerable引发的N+1查询、Parallel.ForEach线程安全冲突等5大高频陷阱，并给出可落地的性能优化与资源管理方案。

内容概要：本文围绕基于Wasserstein生成对抗网络（W-GAN）的光伏场景生成程序展开研究，提出了一种利用W-GAN生成高精度、高波动性光伏出力场景的方法，以应对新能源发电中的不确定性挑战。研究通过构建生成器与判别器之间的对抗训练机制，有效捕捉光伏出力的时间序列特征与统计分布规律，生成符合实际运行条件的多样化场景数据，弥补实测数据稀缺问题。相较于传统GAN，W-GAN引入Wasserstein距离作为损失函数，显著提升了模型训练的稳定性与梯度传播的连续性，增强了生成样本的质量与多样性。文中还提供了完整的Python代码实现，便于读者复现与拓展。; 适合人群：具备一定Python编程能力、深度学习基础的研究生、科研人员，以及从事新能源电力系统规划、优化调度、不确定性建模等相关领域的工程师和技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统中可再生能源出力的不确定性建模与风险评估；②支撑微电网、综合能源系统等场景下的随机优化、鲁棒优化与分布鲁棒优化研究；③为风光互补系统、储能配置、需求响应等应用提供高质量、多样化的输入场景；④帮助研究人员掌握深度学习在能源时序数据生成中的前沿应用，推动模型迁移至风电、负荷等其他场景生成任务。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码进行动手实践，深入理解W-GAN的网络架构设计、损失函数构造、训练技巧及超参数调优策略，重点关注Wasserstein距离在缓解模式崩溃与梯度消失问题中的作用，并尝试将该框架拓展至多变量、多站点或多能源联合场景生成，提升模型的泛化能力与工程实用价值。

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