在線請教各位高手:水晶報表:明細中,通過數據庫一欄位的值,來轉換相對應的圖片 如:0為1.jpg 1為2.jpg

yshlzy2005 2006-02-27 10:48:00
水晶報表:明細中,通過數據庫一欄位的值,來轉換相對應的圖片 如:0為1.jpg 1為2.jpg
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yshlzy2005 2006-06-05
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謝謝!
xwdd129 2006-02-28
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把图片也存入数据库不就行了,或者使用数据存起来,生成报表时用代码付给报表里的对象!

参考:利用数据集在水晶报表中显示图像的 .NET 程序教程
http://blog.csdn.net/haibodotnet/archive/2004/04/12/21570.aspx
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法

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