sql server clr 中疑问,请救我.

ruhong 2009-04-05 09:26:39
请看代码
<Microsoft.SqlServer.Server.SqlProcedure()> _
Public Shared Sub clgl_updatedata(ByVal cx As String, ByVal cph As String, ByVal czrs As String, ByVal ssbm As String, ByVal zt As String, ByVal gmrq As DateTime, ByVal tp As Byte(), ByVal yt As String, ByVal bz As String, ByRef is_update As Integer)
Dim cn As New SqlConnection
cn.ConnectionString = "context connection=true"
Dim cmd As New SqlCommand()
cmd = cn.CreateCommand
cn.Open()
cmd.CommandText = "if not exists(select * from 车辆基本表 where 车牌号='" & Trim(cph) & "') insert into [车辆基本表] ([车型],[车牌号], [座位数], [所属部门], [状态], [购买日期], [图片],[用途],[备注]) values (@车型,@车牌号,@座位数,@所属部门,@状态,@购买日期,@图片,@用途,@备注)"
cmd.Parameters.Add("@车型", SqlDbType.NChar, 15)
cmd.Parameters("@车型").Value = cx
cmd.Parameters.Add("@车牌号", SqlDbType.NChar, 10)
cmd.Parameters("@车牌号").Value = cph
cmd.Parameters.Add("@座位数", SqlDbType.NChar, 5)
cmd.Parameters("@座位数").Value = czrs
cmd.Parameters.Add("@所属部门", SqlDbType.NChar, 10)
cmd.Parameters("@所属部门").Value = ssbm
cmd.Parameters.Add("@状态", SqlDbType.NChar, 5)
cmd.Parameters("@状态").Value = zt
cmd.Parameters.Add("@用途", SqlDbType.NChar, 10)
cmd.Parameters("@用途").Value = yt
cmd.Parameters.Add("@购买日期", SqlDbType.DateTime)
cmd.Parameters("@购买日期").Value = gmrq
cmd.Parameters.Add("@图片", SqlDbType.Image)
cmd.Parameters("@图片").Value = tp
cmd.Parameters.Add("@备注", SqlDbType.VarChar, 200)
cmd.Parameters("@备注").Value = bz
is_update = tp.Length
cmd.ExecuteNonQuery()
cn.Close()
End Sub

这是一个sql server 2005 clr中的一个存储过程,我的问题就是在ByVal tp As Byte()这个变量中,他
传输进来的只有8000字节, 如果不使用clr,我直接在sql server 中编辑一个存储过程,用image或者binary
变量来传输参数,是没有问题的,我就是相不明白,既然有sql server clr这种东西,怎么就没有相应的变量代替
image或binary?有人说用sqlBinary变量,我试过,也不行,也是8000字节.是不是要在哪里设置一下?
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ruhong 2009-04-06
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用clr 管理存储过程方便, 不想在sql server上手工写存储过程。
htl258_Tony 2009-04-05
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关注
fcuandy 2009-04-05
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你这样的功能,放在CLR中,完全是失败的
claro 2009-04-05
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帮顶
不了解
sushou2009 2009-04-05
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进来学习下
内容概要:本文系统介绍了用于变分自动编码器(VAE)的Copula变分贝叶斯算法的Matlab代码实现,重点在于融合Copula函数以增强VAE对复杂数据依赖结构的建模能力。内容涵盖算法的理论基础、概率图模型构建、变分推断过程及Copula函数在隐变量分布建模的集成方法,并提供了完整的代码实现流程,便于读者复现与应用。文档还列举了包括智能优化、机器学习、电力系统、信号处理在内的多项科研方向,突出该方法在多学科交叉研究的广泛应用潜力,尤其适用于需精确刻画变量间非线性依赖关系的高级建模任务。; 适合人群:具备扎实的数学基础与机器学习理论知识,熟悉概率图模型与变分推断方法,且有一定Matlab编程经验的研究生、博士生及科研人员,特别适合从事VAE改进、贝叶斯深度学习、新能源系统不确定性建模及相关领域研究的学者。; 使用场景及目标:①深入理解Copula函数如何提升VAE在复杂数据结构下的表达能力,特别是在非高斯隐空间建模的作用;②掌握基于Matlab实现Copula增强型VAE的具体编程技巧与调试方法;③复现博士论文核心技术,支撑高水平科研成果产出,如期刊投稿、学位论文撰写及工程原型开发。; 阅读建议:此资源不仅适用于算法学习与代码实践,更应结合具体科研问题进行拓展研究。建议读者按照文档结构循序渐进地学习,重点关注Copula建模与变分下界优化之间的数学推导与代码映射关系,并尝试在不同数据集(如金融时间序列、能源负荷数据)上验证模型性能,以深化理解并激发创新性研究思路。

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