BCB怎么调用Oracle的程序包

C++ Builder > 数据库及相关技术 [问题点数:20分,结帖人luhongjun]
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红花 2001年8月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
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Direct Oracle Access v4.1.3 bcb6

最终,将您的Oracle程序包变为Object Pascal或C++语言的自然扩展。 TOracleDataSet ——该数据集组件支持Oracle记录锁定、记录刷新、服务器生成值、自动队列值生成、BLOB压缩。如果主表和从表之间存在外来关键字,...

(3)uniGUI for C++ builder手机应用开发之ORACLE数据库访问与操作

欢迎各地朋友加入我的QQ群484979943、860634510、299497712,进群密码“BCB”,同时也请将该群号广为宣传,希望能够广集各方高手,共同进步。) 本人主笔的国内第一本uniGUI教学资料已诞生,分为cbuilder和delphi...

Oracle 12C新特性总结

Oracle 12C新特性总结1.1 不可见字段1.2 相同字段上的多重索引1.3 DDL日志1.4 新的备份用户特权1.5 数据泵的增强1.6 完整可传输导出/导入 迁移数据库1.7 扩展数据类型长度32k Strings1.8 在SQL语句中通过with语句...

.net core 调用c dll_Java调用Golang生成的动态库(dll,so)

作者:LemonITCN来源:简书1. 环境准备A. GCC在控制台中输入1gcc-v如果提示命令未找到,那么说明你的计算机中还没有gcc,去安装一个吧,gcc官方网站:https://gcc.gnu.org/如果从来没有安装过gcc的朋友可以直接安装...

SQL与Oracle对比

关键字: SQL,ORACLE 分类: 个人专区 密级: 公开 (评分:★★★★ , 回复: 16, 阅读: 641) »» 本人平时比较沉默,但朋友们都说我很疯狂—疯狂...----疯子自序网上已经有很多SQL与ORACLE的对比...

Oracle与MSSql比对====转帖收藏

----疯子自序网上已经有很多SQL与ORACLE的对比 ,但本人要讲的即不是单纯的SQL,也不是单纯的ORACLE,更不是评价谁好谁坏(意思不大),而是两种数据库之相同和异同,本人曾讲授过SQL与ORACLE的课程,讲SQL时说SQL

Oracle 相关概念详解

 笔者对于Oracle数据库的理解,很长时间停留在“镜花水月”的状态,你说不懂吧,又会用,一较真起来吧,对一些基本概念又说不出一个道道来~如果想要在编码的路上走得更远,这个必定也是绕不过的坎,所以笔者决定...

BCB 数据库问题

我的程序采用ADO连ORCALE数据库,使用了TADOCONNECTION,和TTABLE控件, 每次当网络有丢现象时,TTABLE控件连数据库就会报错,(程序里每隔一段时间 TTABLE会重连数据库)并且这时TADOCONNECTION控件没有断开。...

SQL与ORACLE的对比

本人要讲的即不是单纯的SQL,也不是单纯的ORACLE,更不是评价谁好谁坏(意思不大),而是两种数据库之相同和异同据说比尔与艾里森在洗手间相遇,两个又是拥抱,又是KISS,不多久就吵了起来,比尔对查询分析器(SQL ...

SQL与ORACLE的对比

function StorePage(){d=document;t=d.selection?(d.selection.type!=None?d.selection.createRange().text:):(d.getSelection?d.getSelection():);void(keyit=window.open(http://www.365key.com/storeit.as

(2)uniGUI for C++ builder网站开发之ORACLE数据库访问与操作

uniGUI for C++ builder网站开发之ORACLE数据库访问与操作 (中行雷威 于2018.2.15除夕夜) (同一个世界,同一个梦想,交流学习C++Builder XE10,传承c++builder的魅力!欢迎各地朋友加入我的QQ群484979943、...

再写oracle日志查询

上次写了些oracle日志查询的东东,总感觉每次都要进行复制,粘贴太麻烦了,所以用delphi做了一个oracle日志查询的小程序,轻松了一些,这其中,用到了ODAC组件,顺便也给大家介绍一下吧。以下是简介了ODAC简介 ODAC...

sql 与Oracle对比

网上已经有很多SQL与ORACLE的对比 ,但本人要讲的即不是单纯的SQL,也不是单纯的ORACLE,更不是评价谁好谁坏(意思不大),而是两种数据库之相同和异同,本人曾讲授过SQL与ORACLE的课程,讲SQL时说SQL好,讲ORACLE时...

【转】SQL与Oracle对比

【转】SQL与Oracle对比 网上已经有很多SQL与ORACLE的对比 ,但本人要讲的即不是单纯的SQL,也不是单纯的ORACLE,更不是评价谁好谁坏(意思不大),而是两种数据库之相同和异同,本人曾讲授过SQL与ORACLE的课程,讲...

用C++库连接Oracle, MS SQL, MySQL等数据库

最近在网上找到一个好东西SQLAPI++,它是可以访问多个SQL数据库(Oracle, SQL Server, DB2, Sybase, Informix, InterBase, SQLBase, MySQL, PostgreSQL)C++库。SQLAPI++直接调用本地目标数据库管理系统...

java虚拟化仿真程序_用容器重新定义 Java 虚拟化部署实战案例

两天前小希和大家分享了《用容器定义 Java 虚拟化部署》,估计有些小伙伴早已按耐不住着急的心情了吧。今天希云就和大家分享在容器里部署 Java 应用的实战案例。DockerfilesDockerfile 包含了一系列指令,告诉容器...

SQL与Oracle对比

001 、 SQL 与 ORACLE 的内存分配 ORACLE 的内存分配大部分是由 INIT.ORA 来决定的,一个数据库实例可以有 N 种分配方案,不同的应用( OLTP 、 OLAP )它的配置是有侧重的。 SQL 概括起来说,只有两种内存分配方式...

Gradle命令详解与导入第三方包

Android Studio + Gradle的组合用起来非常方便,很多第三方开源项目也早都迁移到了Studio,为此今天就来介绍下查看、编译并导入第三方开源项目的方法。 Sublime + Terminal编译并查看源码 ...

JVM CPU Profiler 技术原理及源码深度解析

原文地址:https://www.infoq.cn/article/3TbAJJ1wlBr3GhYja3dI 目录 引言 CPU Profiler 简介 JVM Agent 简介 JVMTI Agent Java Agent CPU Profiler 原理解析 Sampling vs Instrumentation ...基于 JV...

【DB宝41】监控利器PMM的使用--监控MySQL、PG、MongoDB、ProxySQL等

文章目录一、PMM简介二、安装使用三、监控MySQL数据库MySQL慢查询分析四、监控PG数据库五、监控MongoDB数据库六、监控ProxySQL中间件 一、PMM简介 之前发布过一篇Prometheus+Grafana的文章,连接为:【DB宝36】使用...

Docker系列(二十一)——Docker实例三Docker安装Tomcat实例

《Docker实例三Docker安装Tomcat实例 》 前言 在前面一篇文章种,完成了 《Docker安装Nginx实例 》,本篇将继续镜像安装教程,并完成Docker安装Tomcat实例。 ...第一种:使用docker pull 镜像名拉取镜像...

Spring Cloud构建微服务架构:分布式配置中心(加密解密)

最近正好想发一篇关于配置中心加密的细节内容,结果发现基础的加密解密居然漏了,所以在这个入门系列中补充一下。后面再更新一下,使用配置中心的一些经验和教训。在微服务架构中,我...

php 程序设计代码教程

php 程序设计代码 讲到 PHP 的全名就蛮有趣的,它是一个巢状的缩写名称,"PHP: Hypertext Preprocessor",打开缩写还是缩写。PHP 是一种 HTML 内嵌式的语言 (类似 IIS 上的 ASP)。而 PHP 独特的语法混合了 C、Java...

【MySQL】Linux下MySQL 5.5、5.6和5.7的RPM、二进制和源码安装

【MySQL】Linux下MySQL 5.5、5.6和5.7的RPM、二进制和源码安装   1.1 ...各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ...

太空大战游戏实战课程

课程模仿现有一款人气较高的飞行射击类游戏进行同步学习设计,采用标准C++以及OpenGL ES2.0可编程管线技术进行开发设计,课程详细的介绍了一款游戏的制作过程,以及编码过程,从设计到编码,到完成交付,三维立体的展示一款游戏的开发过程,设计细节,实现细节,在实战中学习,结合理论讲解,使得学员能在实战中得到锻炼,积累经验,升华自己。 完成一款飞行射击类游戏,通过实战,掌握一款射击类游戏的组成,掌握OpenGL ES2.0可编程管线技术。

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,包含32位64位

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,32位64位都有,解决缺失dll包问题。

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