if (Conn.State != ConnectionState.Open)
{
try
{
Conn.Open();
}
catch
{
System.Web.HttpContext.Current.Response.Write("网站数据库服务器正在维护中，请稍候重试。");
System.Web.HttpContext.Current.Response.End();
}
}
C#基础教程-c#实例教程，适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识，希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言，并以此为基础，能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...
Monitoring a SQL Server database is a critical component of database administration. Ninety percent of the organizations expect the number of databases to increase over the next twelve months....
如何有效地监视连接池并满足用户的需要 2008-04-26 10:49:57|分类： 默认分类 |标签： |字号大中小订阅 NET 连接池救生员 防止可淹没应用程序的池溢出 William Vaughn 大多数 ADO.NET 数据提供程序使用...
1、查看sql server 数据库连接数:select * from sysprocesses where dbid in (select dbid from sysdatabases where name=FGTDB)将所有连接CoachMag这个数据库的连接记录都求出来。sysprocesses这个表记录所有连接到...
Membership它们用的是ASPNETDB这个数据库，但我们可以使用我们自定义的数据库，然而除非我们自定义的数据库有着跟这个ASPNETDB一样的模式，否则ASP.NET提供的默认的SqlMembershipProvider将无法被使用。...
来自森大科技官方博客 ...GPS平台、网站建设、软件开发、系统运维，找森大网络科技！ ...NET 连接池救生员 ...防止可淹没应用程序的池溢出 William Vaughn 大多数 ADO.NET 数据提供程序使用连接池，以提高围绕 Microso...
目录 介绍 背景 数据库 .NET核心解决方案 ServiceMonitor.Core ...本文介绍如何创建服务监视器应用程序，但它是什么？简单来说：它是一个允许监视网络中的服务并保存监视结果到数据库的应...
状态管理概述 1.1 状态管理与数据库状态管理是你对同一页或不同页的多个请求维护状态和页信息的过程。与所有基于 HTTP 的技术一样，Web 窗体页是无状态的，这意味着它们不自动指示序列中的请求是否全部来自相同的...
c# 连接字符串数据库服务器端口号 .net状态服务器端口号 作者：天涯 来源：中国自学编程网 发布日期：1245072979 正常的数据库连接字符串配置，这是在MSSQL服务器端口是1433（默认）的...
状态管理概述 1.1 状态管理与数据库状态管理是你对同一页或不同页的多个请求维护状态和页信息的过程。与所有基于 HTTP 的技术一样，Web 窗体页是无状态的，这意味着它们不自动指示序列中的请求是否全部来自相同的...
COMET 英文解释： Comet is a web application model in which a long-held HTTP request allows a web server to push data to a browser, without the browser explicitly requesting ... 中文解释： Comet是基于
则您需要负责打开 SqlConnection 对象，而且，更重要的是，在查询结束时关闭该对象。如果您忘记了进行关闭，孤立连接会迅速地积累起来。监视连接数为了对孤立连接和发生溢出的连接池进行测试，我编写了一个 Web 窗体...
《C#全能速查宝典》共分为8章，分别介绍了C#语言基础、Windows窗体及...2.3.10 GetItemCheckState方法——当前项的复选状态的值 198 2.3.11 GetItemText方法——指定项的文本表示形式 199 2.3.12 Index属性——从零开始...
一、StateChange连接状态事件StateChange事件在连接状态改变时触发，可以用StateChange事件监视Connection对象状态的改变。处理事件的方法称为事件处理器。这个方法在触发特定事件时调用。所以事件处理器方法都返回...
1.1 状态管理与数据库 状态管理是你对同一页或不同页的多个请求维护状态和页信息的过程。与所有基于 HTTP 的技术一样，Web 窗体页是无状态的，这意味着它们不自动指示序列中的请求是否全部来自相同的客户端，或者...
ASP.NET 为您提供了一个强大的、便于使用的缓存机制，用于将需要大量服务器资源来创建的对象存储在内存中。缓存这些类型的资源会大大改进应用程序的性能。 缓存是由 Cache 类实现的；缓存实例是每个应用程序专用的...
NET 连接池救生员 http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/aa175863(SQL.80).aspx发布日期 : 4/1/2004 | 更新日期 : 4/1/2004NET 连接池救生员 防止可淹没应用程序的池溢出 William Vaughn 大多数 ADO.NET 数据...
状态管理概述 1.1 状态管理与数据库状态管理是你对同一页或不同页的多个请求维护状态和页信息的过程。与所有基于 HTTP 的技术一样，Web窗体页是无状态的，这意味着它们不自动指示序列中的请求是否全部来自相同的...
一、Session概述 Session又称为会话状态，是Web系统中最常用的状态，用于维护和当前浏览器实例相关的一些信息。举个例子来说，我们可以把已登录用户的用户名放在Session中，这样就能通过判断Session中的...
这里我们就连接池这个问题我们来一起讨论讨论吧。数据库连接池是为了更有效地利用数据库连接的最重要措施。它对于一个大型的应用系统的性能至关重要，特别是Web应用。ADO.NET Data Provider（以下简称Data Provider...
锁的类型 1 . HOLDLOCK: 在该表上保持共享锁，直到整个事务结束，而不是在语句执行完立即释放所添加的锁。 2．NOLOCK：不添加共享锁和排它锁，当这个选项生效后，可能读到未提交读的数据或“脏数据”，这个...
Session又称为会话状态，是Web系统中最常用的状态，用于维护和当前浏览器实例相关的一些信息。举个例子来说，我们可以把已登录用户的用户名放在Session中，这样就能通过判断Session中的某个Key来判断用户是否登录，...
缓存的生存期与应用程序的生存期相同，也就是说，当应用程序重新启动时，将重新创建缓存。 <br /> 将数据添加到缓存中 1。通过指定其键和值将项添加到缓存中 Cache["txt"] = "a";...
根据操作系统中的定义：死锁是指在一组进程中的各个进程均占有不会释放的资源，但因互相申请被其他进程所站用不会释放的资源而处于的一种永久等待状态。 死锁的四个必要条件： 互斥条件(Mutual exclusion)：...
Session又称为会话状态，是Web系统中最常用的状态，用于维护和当前浏览器实例相关的一些信息。举个例子来说，我们可以把已登录用户的用户名放在Session中，这样就能通过判断Session中的某个Key来判断用户是否登录，...
大唐杯资料+题库（移动通信）
酒店管理系统分为前台和后台两个部分，其中后台供管理员管理系统之用，包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块，具体的功能模块如下。
客房类型设置模块：该模块用来管理酒店的所有客房类型，包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。
客房设置模块：该模块用来管理酒店的所有客房信息，包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。
操作员设置模块：该模块用来管理酒店的操作员信息，包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。
系统前台供酒店所有工作人员使用，包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。
入住登记模块：该模块用来登记客户的入住信息，其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。
结账模块：该模块用来处理客户的退房信息，只需要知道客户所住的房间号码，就能进行退房结账。
预定模块：该模块用来处理客户的预定信息，除了可以新增预定信息外，还可以对已有的预定信息进行管理。
客户管理模块：该模块用来管理客户的登记信息，包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。
业务统计模块：该模块用来统计酒店的客房出租率，并且已图形报表的形式来显示出租率信息。
本系统的开发工具具体如下。
系统开发平台：MyEclipse 6.5。
数据库管理系统软件：MySQL 5.0。
java开发包：JDK 5.0以上。
Web服务器：Tomcat 6.0。
本系统采用MVC架构模式开发，具体技术如下。
AJAX框架：使用ExtJS技术开发
显示层：使用JSP技术开发
数据访问层：使用DAO模式开发
持久层：使用Hibernate框架开发
首页访问地址 ：http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml
修改 即可
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）
2021华中杯第一问配套思路，内涵第一问处理后的可读数据，输出结果，可视化图片，RGB转换函数。（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
【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）。
