在设计或者打印预览时,如果设置了FileName,可能反而出错. procedure TfrxReport.ShowPreparedReport; var WndExStyles: Integer; begin FPreviewForm := nil; if FPreview <> nil then begin FPreview.Init(Self, FPreviewPages); //进入 // FPreview.FReport := Self; // FPreview.FPreviewPa…

procedure TfrMemoView.Draw(Canvas: TCanvas); var newdx: Integer; OldScaleX, OldScaleY: Double; fs: integer; //2002.7.25 LBZ begin SetTextCharacterExtra(Canvas.Handle, Round(CharacterSpacing * ScaleX)); Self.Canvas := Canvas; fs := font.size; ) ) and…

在日常使用报表过程中,会有这样一种情况,你将Excel表分发给各个员工,员工填完后,统一整理成多个Excel,你需要将这些数据,用报表的填报功能,提交录入到数据库中,这样一来可避免到服务器机房录数据的繁琐步骤,但是无论是批量导入和还是导出Excel,这对诸多报表软件或称集成报表功能的系统来说都是不容易的. 解决Excel导入的性能问题,可以利用FineReport开发的op=excel_submit功能,来实现不预览报表即可对填报表导入Excel. 根据报表工程的使用方式不同,批量导入Excel…

上次介绍FineReport的JS API中的第一类开发--FR,这次就来介绍一下FS和contentWindow类的开发. 1 FS FS是数据决策系统中的js接口,比如说FS.tabPane.addItem,先介绍几类操作: 1.1 FS.Trans.signOut() 退出决策平台系统 1.2 FS.tabPane._doCloseTab(FS.tabPane._getSelectedTab()) 关闭当前决策平台的标签 1.3 FS.tabPane.addItem({title:"bai…

一.应用背景 计算机的应用已经渗透到日常工作的许多方面,无论是其自身还是所发挥的作用,计算机都标志着一种高科技,使工作高效率和高水平.为了能更方便,更轻松,更好的管理,信息化建设正在日益发展壮大,更加完善.2007年11月,财政部党组明确提出了“一体化建设”指导思想,要求做到管理一体化.业务一体化和技术一体化.近两年来,始终坚持贯彻落实一体化建设指导思想,不断加快建设步伐,信息化建设正逐步由“分散”走向“统一”,取得明显进展. 二.工具 资金监管系统采用PHP网站架构,iframe方式嵌入了,使…

目录: 1. 问题描述 2. 情形一:报表整体嵌入在.net系统框架中 3. 情形二:报表嵌入.net系统的某个页面中 4.权限控制方式 5.嵌入问题解决 1. 问题描述编辑 报表部署到Web应用服务器如tomcat后,我们就可以在BS浏览器中调用报表了,但是还需要嵌入到.net系统中,通过.net系统的入口调用报表. 比如点击.net系统左侧目录树的报表节点时,将报表显示在中间区域等等.   2. 情形一:报表整体嵌入在.net系统框架中编辑   如下图,点击左侧报表节点,将报表整体显示在.n…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

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#encoding:utf-8 from numpy import * import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from os import listdir def makePhoto(returnMat,classLabelVector): #创建散点图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) #例如参数为349时,参数349的意思是:将画布分割成3行4…

聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用到所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好. K-均值(K-means)聚类算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. 簇识别(cluster identification)给出簇类结果的含义.假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么. K-均值聚类算法 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据…

对于线性不可分的数据集,可以利用核函数(kernel)将数据转换成易于分类器理解的形式. 如下图,如果在x轴和y轴构成的坐标系中插入直线进行分类的话, 不能得到理想的结果,或许我们可以对圆中的数据进行某种形式的转换,从而得到某些新的变量来表示数据.在这种表示情况下,我们就更容易得到大于0或者小于0的测试结果.在这个例子中,我们将数据从一个特征空间转换到另一个特征空间,在新的空间下,我们可以很容易利用已有的工具对数据进行处理,将这个过程称之为从一个特征空间到另一个特征空间的映射.在通常情况下,这种…

SVM有很多实现,现在只关注其中最流行的一种实现,即序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法,然后介绍如何使用一种核函数(kernel)的方式将SVM扩展到更多的数据集上. 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念: 1.线性可分(linearly separable):对于图6-1中的圆形点和方形点,如果很容易就可以在图中画出一条直线将两组数据点分开,就称这组数据为线性可分数据 2.分隔超平面(separating hyperplane):将数据集分…

k-近邻算法(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-…

K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法,它将相似的数据归纳到同一簇中.K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类,并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成. K-均值算法 算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类,其中k是用户给定的,其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点. 主要步骤: 随机确定k个初始点作为质心 对数据集中的每个数据点找到距离最近的簇 对于每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 重复步骤2,直到任意一个点的簇分配结果不变 具体实现 from numpy impo…

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大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维…

kNN算法 算法优缺点: 优点:精度高.对异常值不敏感.无输入数据假定 缺点:时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路: KNN算法(全称K最近邻算法),算法的思想很简单,简单的说就是物以类聚,也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的,然后看他们中最多的分类是哪个,就以这个为依据分类. 函数解析: 库函数 tile() 如tile(A,n)就是将A重复n次 a = np.array([0, 1, 2]) np.tile(a, 2) array([0,…

K-means聚类算法 算法优缺点: 优点:容易实现缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去. 1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好.另一种则是根据具体的需求确定,比…

Principal Component Analysis 算法优缺点: 优点:降低数据复杂性,识别最重要的多个特征 缺点:不一定需要,且可能损失有用的信息 适用数据类型:数值型数据 算法思想: 降维的好处: 使得数据集更易使用 降低很多算法计算开销 去除噪声 使得结果易懂 主成分分析(principal component analysis,PCA)的思想是将数据转换到新的坐标系,这个坐标系的选择是由数据本身决定的,第一维是原始数据中方差最大的方向,第二个是与第一维正交且方差最大的,一直重复..…

以下只说明各常用指令的基本用法, 若需详细说明, 请用 man 去读详细的 manual. 1．关於档案/目录处理的命令 ls--列目录 这是最基本的档案指令. ls 的意义为 "list",也就是将某一个目录或是某一个档案的内容显示出来.格式:ls -1ACFLRabcdfgilmnopqrstux -W[sv] [files] 例: #ls (不跟任何参数以简单格式列出当前目录中所有档案) #ls bin (简单格式列出名为bin的文件或目录下的所有档案) #ls /u/ilasI…

$k$-近邻算法(kNN)的工作原理:存在一个训练样本集,样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对于关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每一个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是$k$-近邻算法中$k$的出处,通常$k$是不大于20的整数.最后,选择$k$个最相似的数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 1.  Putting the…

 一. K邻近算法思想:存在一个样本数据集合,称为训练样本集,并且每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据(这里的数据是一组数据,可以是n维向量)与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征(向量的每个元素)与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的的分类标签.由于样本集可以很大,我们选取前k个最相似数据,然后统计k个数据中出现频率最高的标签为新数据的标签. K邻近算法的一般流程: (1)收集数据:可以是本地数据,也可以从网页抓取. (2)准备数…

前言 在前面的文章中,涉及到的机器学习算法均为监督学习算法. 所谓监督学习,就是有训练过程的学习.再确切点,就是有 "分类标签集" 的学习. 现在开始,将进入到非监督学习领域.从经典的聚类问题展开讨论.所谓聚类,就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数). 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现. 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假设 M 国又开始全民选举总统了,目前 Mr.OBM 的投票率为48%(投票数占所有选民人数的百分比…

前言 支持向量机,也即SVM,号称分类算法,甚至机器学习界老大哥.其理论优美,发展相对完善,是非常受到推崇的算法. 本文将讲解的SVM基于一种最流行的实现 - 序列最小优化,也即SMO. 另外还将讲解将SVM扩展到非线性可分的数据集上的大致方法. 预备术语 1. 分割超平面:就是决策边界 2. 间隔:样本点到分割超平面的距离 3. 支持向量:离分割超平面距离最近的样本点 算法原理 在前一篇文章 - 逻辑回归中,讲到了通过拟合直线来进行分类. 而拟合的中心思路是求错误估计函数取得最小值,得到的拟合…

本文申明:本系列的所有实验数据都是来自[美]Peter Harrington 写的<Machine Learning in Action>这本书,侵删. 一案例导入:玛利亚小姐最近寂寞了,然后她就准备在一个在线社交网站搞网恋,但是凡是都有一个选择,按照她以往的经验,她接触了三种人: 1:不喜欢的人 2:魅力一般的人 3:特别有魅力的人 但是啊,尽管发现了这三类人,但是她还是无法甄别她究竟喜欢哪种人.所以她就求助我们,如果给她当这个月老.---------那我们就把这个实践叫做月老实践吧. 二案…

降维技术使得数据变得更易使用,并且它们往往能够去除数据中的噪声,使得机器学习任务往往更加精确. 降维往往作为预处理步骤,在数据应用到其它算法之前清洗数据.有很多技术可以用于数据降维,在这些技术中,独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA).因子分析(Factor Analysis).主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)比较流行,其中又以主成分分析应用最广泛. PCA可以从数据中识别其主要特征,它是通过沿着数据…

回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法,具有广泛的应用. Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始,线性回归是最基本的回归模型,它使用线性函数描述两个变量之间的关系,将连续或离散的自变量映射到连续的实数域. 模型数学形式: 引入损失函数(loss function,也称为错误函数)描述模型拟合程度: 使J(w)最小,求解优化问题得到最佳参数. Logistic回归 logistic回归(Logistic regression 或 logit regression)有时也被…

PCA作用: 降维,PCA试图在力保数据信息丢失最少的原则下,用较少的综合变量代替原本较多的变量,而且综合变量间互不相关,减少冗余以及尽量消除噪声.   PCA数学原理: 设 是维向量 想经过线性变换得到其中F的各行向量相互独立,即 由于是实对称矩阵,因此存在正交矩阵A满足以上关系,令,即得,得 只根据第一列得出的方程为: 即 即 显然,是相关系数矩阵的特征值,是相应的特征向量. 根据第二列.第三列等可以得到类似的方程,于是 是方程 的p个根,为特征方程的特征根,是其特征向量的分量.   PCA…