关于多个DataSet使用事务的讨论

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数据湖入门

文章目录课程目标前置技能一、数据湖概念[了解]1.1 企业的数据困扰困扰一:互联网的兴起和数据孤岛困扰二:非结构化数据困扰三:保留原始数据补充:什么是结构化?结构化数据非结构化数据半结构化数据1.2 数据湖的...

WPF开发教程

------WPF开发教程 目录 WPF基础入门....... 1. WPF基础之体系结构......2. WPF基础之XAML....3. WPF基础之基元素......4. WPF基础之属性系统......5. WPF基础之路由事件......6. WPF基础之布局系统......7. WPF基础之样式设置和模板...

Update:sparksql:第1节 SparkSQL_使用场景_优化器_Dataset

SparkSQL如何使用 Table of Contents 1. SparkSQL 是什么 1.1. SparkSQL 的出现契机 1.2. SparkSQL 的适用场景 2. SparkSQL 初体验 2.3. RDD 版本的 WordCount 2.2. ...

如何使用中央订阅服务器和多个发布者数据库设置自定义SQL Server事务复制模型

In this data-driven era, replication is often a critical requirement for achieving a modern, agile database management environment. It is believed designing an enterprise-grade dataset is the to a...

c#事务使用、示例及注意事项

什么是数据库事务  数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作。 设想网上购物的一次交易,其付款过程至少包括以下几步数据库操作:  · 更新客户所购商品的库存信息  · 保存客户...

c# + mysql + 事务处理(转载于 《C#数据库事务原理及实践》)

什么是数据库事务  数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作。 设想网上购物的一次交易,其付款过程至少包括以下几步数据库操作:  · 更新客户所购商品的库存信息   · 保存客户付款...

c# mysql 事务回滚_在事务中封装数据库修改

简介正如我们在数据插入、更新和删除概述 教程中探讨的那样,GridView 提供内置功能支持行级编辑...例如,大多数基于 web 的电子邮件客户端都使用网格列出每条消息,除了包含邮件的信息(主题、发送者等等)外,还...

SparkSQL核心笔记(一)----(DataSet 和 DataFrame 剖析、DataFrameWriter 与 DataFrameReader 访问 Hive...

一、SparkSQL 是什么 1.1. SparkSQL 的出现契机 数据分析的方式 数据分析的方式大致上可以划分为...在前面的RDD部分, 非常明显可以感觉的到是命令式的, 主要特征是通过一算子, 可以得到一结果, 通过结果再...

DataSet的角色

DataSet的角色 收藏 您已经了解到如何构建DataTable来...实际上,ADO.NET提供的大部分数据访问类型都只返回一已填充的DataSet,而不是单个DataTable。 简单点说, DataSet就是任意数目的...

FIBPlus事务

InterBase/Firebird中的事务:在FIBPlus中的应用(第一部) 引言 事务在InterBase/Firebird(及其他数据库...我将讨论在FIBPlus控件中使用事务以及特性. 除了InterBase语言参考、嵌入式SQL指南、API指南及Helen Borr

c#事务使用、示例及注意事项

c#事务使用、示例及注意事项 什么是数据库事务 <br /> 数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作。 <br />设想网上购物的一次交易,其付款过程至少包括以下几步数据库操作:...

使用ADO.NET2.0提升数据交互性能 DataSet 数据表

若要异步执行 Command 命令,另一必需设置的是:数据库连接字符串内要加上 async=true 属性。若连接字符串没有加上该属性,而通过 Command对象实例调用异步执行的方法,则会产生异常(exception)。若 Command ...

分区:怎样将数据分布到多个redis实例

分区是将你的数据分发到不同redis实例上的一过程,每redis实例只是你所有key的一子集。文档第一部分将介绍分区概念,第二部分介绍分区的另外一种可选方案。 为什么分区非常有用 Redis分区主要有两目的: ...

Python3《机器学习实战》学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起

有读者反映,说我上篇文章Python3《机器学习实战》学习笔记(一):k-近邻算法(史诗级干货长文),太长了。一看那么长,读的欲望都降低了。...本篇讨论决策树的原理和决策树的构建,完整实例内容会在下一篇进行讲解。

【承】Redis 原理篇——关于 Redis 中的事务

我们知道 Redis 的单个命令是原子性的(比如 get set mget mset),如果涉及到多个命令的时候,需要把多个命令作为一个不可分割的处理序列,就需要用到事务。 例如我们之前说的用 setnx实现分布式锁,我们先 set,...

C#数据库事务原理及实践

什么是数据库事务 数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作。设想网上购物的一次交易,其付款过程至少包括以下几步数据库操作: · 更新客户所购商品的库存信息 · 保存客户付款信息--可能包括与...

SQL Server事务复制:如何使用SQL Server数据库备份重新初始化订阅

A workload management is considered as a critical aspect of SQL Server transactional replication. Replication is the oldest of the high availability technologies in SQL Server and it is available ...

浅谈ESB中的DataRow、DataSet、DataBag 、DataBox

笔者在学习公司产品AEAI ESB 的时候经常需要从数据库获取信息并将数据信息保存到一结果变量中,为统计分析提供特定格式的数据以及跨数据库同步数据时通常会用到DataRow、DataSet 、DataBox、DataBag作为结果变量,...

如何利用SQL Server的事务日志?

介绍 (Introduction) SQL Server keeps track of all database modifications and every database transaction. This is done in a file called the transaction log or TLOG. This transaction log is particular ...

C# 事务使用技巧

什么是数据库事务  数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作。 设想网上购物的一次交易,其付款过程至少包括以下几步数据库操作:  · 更新客户所购商品的库存信息  · 保存客户付款信息--...

Scikit-learn 秘籍 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类

第四章 使用 scikit-learn 对数据分类 作者:Trent Hauck 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 分类在大量语境下都非常重要。例如,如果我们打算自动化...4.1 使用决策树实现基本的分类这秘籍中,我们使用决策

第八章、ADO.NET(SqlConnection、SqlCommand、SqlDataAdapter、SqlTransaction、SqlParameter、DataSet)...

8.1、ADO.NET的命名空间和数据库访问 ADO.NET是.NET平台提供的一种数据库访问技术。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、...

使用多线程

智能客户端体系结构与设计指南 David Hill、Brenton Webster、Edward A. Jezierski、Srinath Vasireddy 和 Mohammad Al-Sabt,Microsoft Corporation;Blaine Wastell,Ascentium Corporation;...

Spring.NET教程(十六)事务管理(应用篇)

目前有很种数据访问技术。在.net FCL中,有三类API可以执行事务管理,分别是ADO.NET、企业服务和System.Transactions。其它的数据访问技术,如对象关系映射(object relational mappers)和结果集映射(result-...

.NET面试题完整版(含前、后端及数据库等多个个方面带参考答案)

一。基础篇 1.简述 private、 protected、 public、 internal 修饰符的权限。 private : 私有成员, 在类的内部才可以访问。 protected : 保护成员,该类内部和继承类中可以访问。 public : 公共成员,完全公开,没有...

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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)。

自己动手从0到1写嵌入式操作系统

这不是rtos源码分析的课程,而是为初级的同学设计,从基础原理讲师,一步步不断迭代设计rtos的课程! 用不到【2000行代码,汇编代码仅18行】(不含注释)实现一个精巧的可以运行在ARM Cortex-M内核芯片上的RTOS! 该RTOS功能与ucos类似,具体实现不同。学习之后,再去学习ucos之类的系统将没有什么问题。 1、系统地掌握RTOS的工作原理及其应用; 2、用更短的时间、更少的精力,学习RTOS相关知识; 3、设计出一个具备自己特色的RTOS。将其用作毕业设计、找工作的敲门砖; 4、提升技术水平,为升职加薪跳槽提供资本。

计算机图形学基础

该课程是计算机图形领域的基础的课程,包含了计算机图形学的数学原理,例如在计算机图形学中的重要坐的标变换的原理。该课程也是游戏开发、VR/AR等开发的基础课程。在该课程中除了讲授数学原理,还包括了C++实践,实现3D数学类。 该课程的主要内容包括:向量、向量空间、矩阵、矩阵空间、仿射空间、齐次坐标系、仿射变换、刚体变换、四元数等。 掌握游戏编程和计算机图形学的基本数学知识。 掌握线性代数、几何变换、运动学、3D物理和相关数值运算的基本方法。

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