AutoCompleteExtender 支持中文和开头为0的

meixiaofeng 2008-01-17 04:54:19
AutoCompleteExtender

如000100
002020

这些都显示不出来,中文也显示不了,help
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afishman 2008-10-23
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加上引号就ok 哦
看下面代码
public WebService() { }
[WebMethod]
public String[] GetInfo(string prefixText, int count)
{
string[] list = null;
if (list == null)
{
string sql = "Select top " + count + " coalCode From [tb_coalinfo] Where coalCode like '" + prefixText + "%' ";
DataTable dt = SqlHelper.ExecSQLDT(sql);
string[] temp = new string[dt.Rows.Count];
for (int i = 0; i < dt.Rows.Count; i++)
{
temp[i] = "'" + dt.Rows[i]["coalCode"].ToString() + "'";
}
list = temp;
}
String[] returnValue = new string[count];

returnValue = list;
return returnValue;
}
meixiaofeng 2008-01-18
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hi
meixiaofeng 2008-01-18
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用过的指导指导
cloudgamer 2008-01-17
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帮顶
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。

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