怎样才能让reporting ser vice设计的报表在布署后不用设置数据源就可工作.或者说只布署报表文件(*.RDL)不用配置数据源

纸纸纸纸飞飞 2006-11-04 09:00:42
请问,有谁知道在Reporting Service中,如何设定报表的数据源的信息,布署后,用户不用设置即可工作.

Reproting Service支持两种数据源:共享数据源和非共享数据源.
对共享数据源,布署报表文件(*.RDL)后,要重新为报表文件指定数据源(*.RDS).
而非共享数据源,是嵌入到报表中的.

现在想达到这个目的:布署报表文件(*.RDL)后,不用设置服务器,数据库,数据库用户名,数据库用户密码,即可正常运行.因为这样的话,布署时,只须提供报表文件(*.RDL),不需用户再去设置这些参数.
现在我已经把共享数据源改成非共享数据源,可指定服务器和数据库,设计时也输入了用户名和密码.
但在布署后,不能正常运行,提示需要数据库的登录用户名和密码.
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纸纸纸纸飞飞 2006-11-18
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虽然还没搞定,还是先把贴结了..
在此谢谢各位...
纸纸纸纸飞飞 2006-11-13
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用vs.net开发, 引用 Report 组件

--- 这是指水晶报表吧....现在只是想做一个独立的一个报表提供给客户,用于查询,而不想嵌入到客户端程序中啊.....
纸纸纸纸飞飞 2006-11-13
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汗,没用过2005呢...
难得胡涂 2006-11-13
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vs2005中有个ReportViewer控件
zjcxc 2006-11-11
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用vs.net开发, 引用 Report 组件, 这样数据源可以是直接的数据库.

这样开发出的产品, 和你的程序是完全结合的, 不需要 report serices 支撑.

当然, 功能没有有 report service 支撑那么强.
FollowIT 2006-11-11
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http://community.csdn.net/Expert/topic/4937/4937214.xml?temp=5.884951E-02
纸纸纸纸飞飞 2006-11-09
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TO:ninakeke(小可怜:一但放弃,下个转眼间便是万水千山))

不知你试过数据设为非共享数据源,然后布署到机器上.布署之前,把原来的所有信息删除了,包括可能存在的数据源..不知这样,行不行呢...

我现在在新建数据源时,会有异常信息....
Data Link Properties界面上,输入了服务器,用户名,密码后,选择数据库时,出现一个出错界面,提示:标题-->Microsoft Data Link Error
内容: Unspecified error.也不知是什么原因,会不会是缺少什么东西呢.
或者不能保存密码之类也是这个原因造成的呢.....
ninakeke 2006-11-09
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我也只知道设置数据源的时候可以保存密码
不明白你那个为什么不可以
chinesetree 2006-11-09
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给你个MS WebCast
http://www.microsoft.com/china/msdn/events/webcasts/shared/webcast/consyscourse/SQLServer2005.aspx
SQL Server 2005报表服务的配置与开发 (Level 200)
SQL Server 2005 报表服务的复杂应用 (Level 300)
纸纸纸纸飞飞 2006-11-08
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求各位高手支支招啊...
这个问题不解决,不好办呐....
纸纸纸纸飞飞 2006-11-06
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如果用共享数据源,布署后,必须要重新为这个报表(*.RDL)配数据源.现在就是不想配数据源,不晓得有莫有办法....
flyskywlh 2006-11-06
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在设置共享数据源时,凭据里设置用户名密码
难得胡涂 2006-11-04
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你设计时设置登录数据库密码处选上“允许保存密码”试试~
纸纸纸纸飞飞 2006-11-04
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在设计时,报表源的登录凭证上,没有保存密码的选项.这是其一
其二,我还试过在报表文件的源码[XML文件格式]中的连接字符串中加入: User Id = <userid>; Password = <password>;这种方式提交后,还是不行.
内容概要:本文聚焦风电出力的不确定性问题,采用拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法生成具有统计代表性的风电出力初始场景集,有效克服传统蒙特卡洛抽样存在的样本冗余与收敛速度慢的缺陷。为进一步降低场景数量以提升电力系统优化调度的计算效率,研究结合K-means聚类、快速前向选择等场景缩减技术,对生成的高维场景进行聚合与概率修正,保留最具代表性的典型场景及其对应概率分布。整个建模流程在Matlab平台上编程实现,形成一套完整的“抽样—生成—缩减—验证”的不确定性建模框架,为含高比例风电的电力系统提供高质量、低冗余的输入场景集,显著增强随机优化、鲁棒优化等模型的求解效率与工程实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、概率统计基础及Matlab编程能力,从事新能源并网、电力系统优化调度、不确定性建模与风险评估等方向的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电主导的电力系统随机优化调度、机会约束规划、鲁棒经济调度等场景,提升模型对不确定性的刻画能力;②帮助研究者深入掌握拉丁超立方抽样与场景缩减的核心原理与实现方法,构建高精度的不确定性输入模型;③为复杂电力系统仿真提供经过科学约简的典型场景集,平衡计算精度与效率,支撑实际工程决策。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试与运行,重点理解LHS在多维空间中的分层抽样机制、场景距离度量方式及聚类缩减过程中的概率守恒原则,关注缩减前后场景集的分布保真性与计算效率提升效果,以全面掌握风电不确定性建模的关键技术路径。
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 全国范围内的飞思卡尔智能车竞赛是一项专注于在校大学生的科技创新项目,其目的在于通过设计并制造一辆能够执行特定任务的智能车辆,以增强学生的创新思维和工程实践技能。在此过程中,参赛团队需要开发相应的控制程序代码,用以确保智能车的平稳运作以及高级功能,例如路径选择、障碍物躲避等。本文将详细分析飞思卡尔智能车竞赛程序代码中常见的几个核心信息技术范畴:PID控制方法、智能控制方法、图像识别方法以及超声波测距技术。 PID控制方法作为智能车控制系统的核心组成部分,通过模仿人类的驾驶行为,并融合传感器提供的实时数据,对车辆的运动进行精确调控。在智能车竞赛中,PID控制通常被应用于处理车速、方向和加速度等多个控制方面。一个标准的PID控制系统主要由三个关键部分构成:比例部分(P)、积分部分(I)和微分部分(D)。比例部分负责减少误差,积分部分旨在消除稳态误差,而微分部分则预测误差的发展趋势,从而实现快速响应变化。通过调整PID参数,可以使智能车在赛道上保持稳定,并能迅速适应赛道条件的变化。 智能控制方法的实现是智能车在复杂环境中有效运行的关键。智能控制往往需要整合机器学习和人工智能技术,例如模糊逻辑、神经网络或遗传算法等。在智能车竞赛场景下,车辆需要依据传感器收集的环境数据,完成对路线的识别、障碍物的规避等任务。路径规划方法能够协助车辆挑选最优的行驶路线,而避障策略则保障车辆能够安全地绕开前方的障碍物。此外,智能车还应具备一定的学习功能,能够适应环境的变化,并作出相应的调整。 图像识别方法对于智能车对赛道的感知能力具有决定性作用。车辆通常配备摄像头或其他视觉传感器来采集图像信息。借助图像处理...

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