請教lihonggen0等大俠(疊加報表數據問題)

Kinlon99 2004-05-04 03:48:33
報表中如何實現蝶加的效果,參考如下

ProdID IssueDate Qty SubSum
A001 2004-01-02 50000 50000
B003 2004-01-05 10000 60000
D005 2004-02-02 30000 90000


這里的SubSum怎麼實現,Tks

如果上面的每一條記錄是一個group匯總又將如果搞定

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Kinlon99 2004-06-11
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leolan 2004-05-05
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用SQL語句搞定呀
dongge2000 2004-05-05
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我不是大侠,给你点人气!!!
haipingma 2004-05-05
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這個在水晶報表中很好解決,新增公式,定義一個變量,
NumberVar Subnum;
Subnum:=Subnum+Qty;
在detail中 加此公式即可
Kinlon99 2004-05-04
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Tks
韩誉 2004-05-04
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数据库问题、报表问题找 韩誉
vb疑难在线解答 隔晚在线5月5号、7号、9号……晚
MSN:swpcsoft@hotmail.com
内容概要:本文提出并实现了一种基于Transform-KAN混合架构的电力负荷预测模型,旨在通过融合Transformer在长序列建模中的注意力机制优势与Kolmogorov-Arnold Network(KAN)在函数逼近方面的高精度非线性拟合能力,显著提升负荷预测的准确性与鲁棒性。研究系统阐述了模型的整体结构设计、输入特征工程、训练流程及关键超参数配置,并利用真实电力系统历史数据进行多步预测实验,验证了该方法在处理非线性、非平稳负荷序列时的优越性能。重点探讨了新型神经网络结构在时间序列预测任务中的创新应用,为复杂电力系统负荷的精准预估提供了有效的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础和机器学习知识,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的研发人员,尤其适合工作1-3年希望深入理解前沿预测模型的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、能源管理系统中对未来电力负荷的精确预测;②探索Transformer与KAN等新兴神经网络模型在实际工业场景中的融合设计与实现方法;③为学术研究提供可复现的高性能负荷预测基准方案。; 阅读建议:此资源以Python代码实现为核心,强调理论与实践相结合,建议读者在学习过程中仔细研读模型架构细节,动手运行并调试代码,结合实验结果深入理解各模块的作用与优化策略,从而全面掌握该先进预测方法的设计精髓。

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