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Access中的表能象EXCEL那样编辑公式用其他列的值计算某一列的值吗?请各路绿林高手帮忙解决!!
jazz811113
2004-08-31 10:03:35
Access中的表能象EXCEL那样编辑公式用其他列的值计算某一列的值吗?如果能,请说清楚,因为我是真的很菜!! 多谢!!
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Access中的表能象EXCEL那样编辑公式用其他列的值计算某一列的值吗?请各路绿林高手帮忙解决!!
Access中的表能象EXCEL那样编辑公式用其他列的值计算某一列的值吗?如果能,请说清楚,因为我是真的很菜!! 多谢!!
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xiangxi97
2005-07-13
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不好意思,这个贴已经结了,但是我照changechange的方法去做好像不对!
结果我不在窗体设计的时候设置控件来源,而是直接在代码里这样写:
private sub 奖金_afterupdate()
总工资.value=基本工资.value+奖金.value
end sub
居然行了!
是access 2003版本的
jazz811113
2004-08-31
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我指的是行!!!!
ai0ai
2004-08-31
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应该有些函数的,你查查帮助那
ai0ai
2004-08-31
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可以用select sum(..) as 【自定义列名】 from table where ... 计算某列的和,我就知道这个 :)
changechange
2004-08-31
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1、你的概念性错误, ACCESS 里面根本没有“单元格”的概念,只有“记录”,“字段”的概念
2、
关于此主题请参考:
新手来看:设计表的时候怎么定义计算列?《表》
http://access911.net/index.asp?u1=a&u2=74FAB01E13DC
3、有 DSUM DLOOKUP DCOUNT 等函数来进行域计算
4、按你提问的方式看,你的问题应该用
关于此主题请参考:
新手来看:设计表的时候怎么定义计算列?《表》
http://access911.net/index.asp?u1=a&u2=74FAB01E13DC
可以达到要求
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络
中
的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文
中
探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价
值
和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文
中
提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
无人机无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真(Matlab代码实现)
【无人机】无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕无人机FMCW毫米波高度计雷达的仿真展开,利用Matlab代码实现对毫米波雷达测高原理的建模与仿真分析。重点涵盖FMCW(调频连续波)雷达信号的发射、接收、混频、傅里叶变换及高度信息提取等关键环节,通过构建无人机飞行场景下的回波信号模型,完成距离测量与精度评估。文档还结合雷达信号处理技术,展示如何通过仿真手段验证高度计性能,帮助理解毫米波雷达在无人机低空飞行
中
的测距测高机制。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、雷达系统设计、自动驾驶或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习FMCW雷达的基本工作原理及其在无人机高度测量
中
的应用;②掌握雷达回波信号建模与处理的仿真方法;③为无人机避障、定高飞行、地形跟随等功能开发提供技术参考与代码基础。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐模块运行调试,深入理解信号生成、混频、FFT处理及峰
值
检测等步骤的实现逻辑,可进一步扩展至多目标测距或动态场景仿真,提升实际应用能力。
易语言制作图标,标注类图标
各种标注用途图标,,分类标注,分类管理
基于SSD神经网络的图像目标检测与分类Python实现
基于SSD深度学习架构构建了一套视觉目标辨识系统,该方案运用卷积神经网络技术对图像
中
的多类别物体进行定位与分类。系统采用Python编程语言结合TensorFlow框架完成算法实现,通过特征金字塔结构处理不同尺度的目标检测任务,并采用预训练模型权重进行迁移学习以提升识别准确率。在模型训练阶段采用了数据增强策略与困难样本挖掘技术,确保系统对复杂场景的适应能力。最终输出的检测结果包含边界框坐标与类别置信度,可满足工业级应用需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,
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