如何使COM Object共享一个ADOCONNECT?

Delphi > VCL组件开发及应用 [问题点数:0分]
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andykwok

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Delphi 7 ADO使用

该组件用于建立数据库的连接,该连接可被多数据集所共享,但是并不是应用程序中必须的,因为ADO数据集及命令组件通过设置其Connection String属性,可以直接连接到数据库。但是如果多数据集使用相同的

ADO数据库编程

VC开发数据库基础之ADO篇  ...ADO(ActiveX Data Object)是Microsoft数据库应用程序开发的新接口,是建立在OLE DB之上的高层数据库访问技术,请不必为此担心,即使你对OLE DB,COM不了解也能轻松对付ADO,因为

ADO.net

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ADO.NET三种模式-连接模式

本文总结了ADO.NET的三种工作模式,数据库连接配置,数据提供程序及数据提供程序工厂,详细讲解了连接模式下的数据查询,增删改,使用存储过程,事务和批量插入数据的方法。

ADO.Net知识整理

1. 数据库连接 a) Access数据库(OLE DB连接) Access2007连接 Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;UserID=Admin;Data Source=[路径].accdb;Jet OLEDB:DatabasePassword=; Access2003连接 Provider=Microsoft.Jet.O

ADO组件参考

ADO种程序对象,用于表示用户数据库中的数据结构和所包含的数据。 ADO (ActiveX Data Objects,ActiveX数据对象)是Microsoft提出的应用程序接口(API)用以实现访问关系或非关系数据库中的数据。例如,如果您...

ADO.NET资料

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《数据库 - SQL Server开发》第7章 ADO.NET进阶

7.1连接池7.1.1什么是连接池建立一个数据库连接是一件非常耗时(消耗时间)耗力(消耗资源)的事情。之所以会这样,是因为连接到数据库服务器需要经历几个漫长的过程:建立物理通道(例如套接字或命名管道),与...

vc ado mysql开发_VC开发数据库基础之ADO篇 (转载)

VC开发数据库基础之ADOADO简介ADO(ActiveX Data Object)是Microsoft数据库应用程序开发的新接口,是建立在OLE DB之上的高层数据库访问技术,请不必为此担心,即使你对OLE DB,COM不了解也能轻松对付ADO,因为它...

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ADO控件简介

该组件用于建立数据库的连接,该连接可被多数据集所共享,但是并不是应用程序中必须的, 因为ADO数据集及命令组件通过设置其 ConnectionString属性,可以直接连接到数据库. 但是如果多数据集使用相同的数据库连接...

使用Delphi和ADO编辑Excel工作表

This step-by-step guide describes how to connect to Microsoft Excel, retrieve sheet data, and enable editing of the data using the DBGrid. You'll also find a list of the most common errors that might....

ADO面板上的控件简介

ADO面板上的控件简介 、 TADOConnection组件该组件用于建立...该组件用于建立数据库的连接,该连接可被多数据集所共享,但是并不是应用程序中必须的,因为ADO数据集及命令组件通过设置其ConnectionString属性

ADO.NET(SqlConnection、SqlCommand、SqlDataAdapter、SqlTransaction、SqlParameter、DataSet)

ADO.NET是.NET平台提供的种数据库访问技术。下面按照命名空间的分类来说明ADO.NET的各类数据库访问: 8.1.1、System.Data 定义和部分实现了ADO.NET体系结构的类、接口、委托和枚举。 8.1.2、System.Data....

Delphi7 ADO面板上的控件简介

该组件用于建立数据库的连接,该连接可被多数据集所共享,但是并不是应用程序中必须的,因为ADO数据集及命令组件通过设置其Connection String属性,可以直接连接到数据库。但是如果多数据集使用相同的

VC开发数据库基础之ADO

ADO(ActiveX Data Object)是Microsoft数据库应用程序开发的新接口,是建立在OLE DB之上的高层数据库访问技术,请不必为此担心,即使你对OLE DB,COM不了解也能轻松对付ADO,因为它非常简单易用,甚至比你以往所接触的...

ado.net

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简单介绍ADO.NET

System.Data:DataTable,DataSet,DataRow,DataColumn,DataRelation,Constraint System.Data.Common(各种数据访问类的基类和接口):DataColumnMapping,DataTableMapping System.Data.SqlClient(对Sql Server进行...

ado.net介绍

System.Data:DataTable,DataSet,DataRow,DataColumn,DataRelation,Constraint System.Data.Common(各种数据访问类的基类和接口):DataColumnMapping,DataTableMapping System.Data.SqlClient(对Sql Server进行...

Java面试题大全(备战2021)

这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差,满足初中高级Java工程师的面试需求。

波士顿房价预测数据及代码

本资源包含数据,代码,解释,相应的文件。代码是练习用的,文章中的代码都可以运行出来,是很好的一个练手项目。

Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

ARIMA模型-matlab代码

ARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节,实现所需要的效果。

数模_改进SEIR模型的matlab代码.zip

各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码,还包含Si,sir,sis的代码,是做数学建模比赛整理的资料,具全,带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律,是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题,通过对各个国家疫情状况数据的分析,采用……方法,建立……模型,获得……,同时以……为优化目标,获得……最优模型。 针对问题一,为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日~2月5日的疫情数据分析,考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型,基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096~3.613之间。 针对问题二,针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性,结合国内公开的疫情防控数据,考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型,与logistic模型和传统的SEIR模型比较,预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据,采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。

自动驾驶.pdf(2021 mathorcup A题)

自动驾驶模型的建立

2020五一建模比赛B题论文与代码

针对本文给出的基金资产配置策略问题,本文建立了结合小波分析算法,均值-方 差模型,蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型,对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略,使用小波分析算法对数据进行降噪,再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法,参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型,并且使用遗传算法,改变初始参数多次进行求解。

建模论文(五一建模比赛)

五一建模写的论文,当时是拿啦奖的,你们可以参考下哦

2020五一数学建模A题 论文 煤炭价格预测问题

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标,通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法,建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是:输入信号,通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线性变换,产生输出信号,网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t,网络输出值y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值),训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息,自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

2021华中杯第二问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内有处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,新增的RGB坐标。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

数学建模30种基本模型分析

文中把历年来的常见的数学建模比赛模型总结在一起,便于大家的学习,总共有30中模型,每一种模型都会有详细的分析,议论文的形式展现出来......

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