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谁给我讲讲关于Getchunk和Appendchunk的使用么?谢谢!
webclerk
2002-05-28 10:09:34
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webclerk
2002-05-31
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问题是我现在用的是ACCESS,把图片放在OLE对象中,用GETCHINK和APPNEDCHUNK这2个方法,谁能够告诉我如何将ACCESS中的图像文件使用APPENDCHUNK和GETCHUNK方法来添加和读取呢?谢谢,这个问题已经折磨我到现在了。
xirenshen
2002-05-28
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前者返回大型文本或二进制数据 Field 对象的全部或部分内容 。
语法
variable = field.GetChunk( Size )
Size 长整型表达式,等于所要检索的字节或字符数
后者将数据追加到大型文本、二进制数据 Field 或 Parameter 对象。
语法
object.AppendChunk Data
参数
object Field 或 Parameter 对象
Data 变体型,包含追加到对象中的数据。
说明
使用 Field 或 Parameter 对象的 AppendChunk 方法可将长二进制或字符数据填写到对象中。在系统内存有限的情况下,可以使用 AppendChunk 方法对长整型值进行部分而非全部的操作。
没有msdn吗?
visualtree
2002-05-28
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了读写BLOB 字段,ADO为这些BLOB字段提供了两种方法GetChunk和AppendChunk,通过它们,你可以象读写文件一样,把其它文件的内容写进去读出来。
GetChunk方法
使用方法:variable = field.GetChunk( Size )
其中field为一个大文本或者二进制字段,size为要从该字段获得的字节或字符数。执行完将返回一个数据起始地址。由于系统限制,我们最好能够一部分一部分地从该字段获取数据,而不是整个把全部数据读出来。如果给定的size 大小大于该字段剩余没读出的的字节数,那么GetChunk仅返回剩余的数据;如果字段为空,将返回一个null值。
每一次顺序地调用GetChunk获取数据,都将从上一次读写没有读到的地方开始,然而如果你正从一个字段获取数据,然后又去设置或读取当前记录的另外一个字段,这样ADO就会认为你已经完成第一个字段的读取,如果你接着又读取第一个字段,ADO就会把这次调用视为一个新的GetChunk操作,将从数据的起始位置读写。如果你存取的是其它记录集对象,而且这个记录集不是第一个记录集的复制品,那么这个过程将不会打断GetChunk操作。
如果你想使用GetChunk方法读取一个字段,你必须把字段对象的Attributes属性的adFldLong位设置为真。如果你在一个没有当前记录的字段对象上使用GetChunk方法,将返回3021错误代码(没有当前记录)。
AppendChunk方法
使用方法:object.AppendChunk Dataobject 为一个字段或参数对象。
Data 为一个包含数据变量,这些数据将被追加到对象中。
同上面一样,如果你的系统内存有限,你尽可能分多次把数据追加到字段或参数对象。
如果你想使用AppendChunk 方法写一个字段,你需要把字段对象的字段Attributes属性的adFldLong位设置为真,第一次对一个字段对象使用AppendChunk方法,将会覆盖任何已有数据,后面调用AppendChunk将会把数据追加到存在数据的尾部。在向一个字段追加数据的时候,如果你又去设置或读取当前记录的另一个字段的值,ADO会认为你已经完成了对第一个字段的追加,再次对第一个字段调用AppendChunk方法,会被ADO解释为一次新的操作,从而覆盖已有数据。如果你存取的是其它记录集对象,而且这个记录集不是第一个记录集的复制品,那么这个过程将不会打断AppendChunk操作。如果你在一个没有当前记录的字段对象上使用AppendChunk方法,将返回错误信息(没有当前记录)。
【CPO三维路径规划】豪猪算法CPO多无人机协同集群避障路径规划(目标函数:最低成本:路径、高度、威胁、转角)研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于豪猪优化算法(CPO)的多无人机协同集群在三维空间中的避障路径规划问题,聚焦于实现以最低成本为目标的航迹优化,综合考虑路径长度、飞行高度、威胁规避及转弯角度等多个关键因素。通过构建精细化的三维环境模型与多无人机协同机制,采用Matlab平台实现CPO算法的仿真与验证,充分展示了该算法在复杂动态障碍环境下的高效搜索能力与全局优化性能。研究不仅涵盖了路径规划的数学建模与目标函数设计,还深入探讨了算法的收敛特性与鲁棒性,为智能群体系统在实际场景中的应用提供了理论依据与技术支撑。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法背景,从事无人机系统控制、智能路径规划、群体协同、人工智能与自动化等相关领域的科研人员、高校研究生及工程技术人员。;
使用
场景及目标:①应用于多无人机协同执行侦察、灾害监测、应急救援、区域巡检等复杂任务中的自主路径规划;②为智能优化算法在三维动态环境下的路径决策问题提供可复现的技术范例;③支持研究人员对CPO算法与其他主流群智能算法(如PSO、GWO、WOA等)进行性能对比与改进研究,推动路径规划技术的发展。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解目标函数的多维度建模方式与CPO算法的迭代优化流程,可通过调整环境参数与约束条件进行仿真实验,对比不同算法在相同场景下的路径质量与收敛速度,从而深入掌握其优势与适用边界。
电动汽车参与运行备用的能力评估及其仿真分析(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕电动汽车参与电力系统运行备用的能力评估展开深入研究,利用Matlab代码实现对电动汽车集群提供运行备用服务的建模与仿真分析。研究重点在于量化电动汽车作为分布式灵活资源参与电网辅助服务的潜力,通过构建精细化的数学模型,分析其可调功率容量、响应速度、时空分布特性及聚合能力,并采用多面体聚合、内近似模型与闵可夫斯基和等先进方法精确刻画其可调度能力边界。研究进一步结合大规模电动汽车接入场景,探讨其在多时间尺度调度框架下参与调峰、调频等辅助服务的优化策略,评估其对提升高比例可再生能源电网灵活性与稳定性的贡献,最终通过仿真验证所提模型与方法的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、智能电网、新能源汽车或优化调度等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事科研、工程应用的高校研究生、科研人员及电力行业工程师。;
使用
场景及目标:①精确评估大规模电动汽车集群在不同约束条件下可提供的运行备用容量;②研究电动汽车在日前、日内及实时调度中的动态响应能力与优化调度策略;③为高渗透率新能源电力系统提供基于移动储能的灵活性资源解决方案,支撑电网安全经济运行。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与技术文档同步学习,重点关注多面体聚合建模、能力边界计算及优化调度算法的设计与实现,可进一步拓展至V2G(车辆到电网)、需求响应等互动场景进行二次开发与应用验证。
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