请问在vfp8.0环境中如何创建参数视图,并在FORM中实际应用.

myperry 2003-08-03 07:07:16
请问在vfp8.0环境中如何创建参数视图,并在FORM中实际应用.
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net_steven 2003-08-04
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视图或参数视图都是在dbc中建立的,可以用生成器或代码方式:
create [sql] view as select ... where somefield=?cpara
如上就是参数视图的形式,使用时,必须先给参数变量cpara赋值,然后
用requery("yourviewname")refresh视图,才能得到新的视图结果。
视图的具体应用跟表是一样的,用use命令打开,请仔细阅读use命令的参数。
打开参数视图:
use yourparaview in 0 nodata
... ...
cpara=a_value
requery("yourparaview")
browse
不过偶不主张在vfp8中使用视图,而是cursoradapter.
chineseoldghost 2003-08-04
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我试着做过,一个基于表单的可更新参数的视图,必须首先给视图一个确定的值,然后使用删除表视图,重新创建的方法更新视图的值,我试着传参没有成功,而且要和报表对应就更困难
内容概要:本文研究了基于元胞神经网络配流与DQN强化学习的公交线网扰动韧性恢复方法,提出了一种协同模型,通过元胞神经网络进行交通流量分配,并结合DQN(深度Q网络)强化学习优化调度策略,以应对公交网络突发扰动(如线路断、客流突变等)下的系统恢复问题。该模型在Matlab平台上实现了仿真验证,结果表明其在提升公交线网运行韧性、加快系统恢复速度、优化资源配置方面具有显著效果。研究涵盖模型构建、算法设计、仿真实验与结果分析全过程,体现了智能算法在城市交通管理的深度融合与应用价值。; 适合人群:具备一定交通工程、智能优化算法或强化学习基础知识,从事智慧交通、城市规划、运筹优化等相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①解决城市公交网络在突发事件下的快速恢复与调度优化问题;②探索元胞神经网络与DQN强化学习在复杂交通系统建模与决策的协同机制;③为智能公共交通管理系统提供算法支持与仿真验证工具。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与文模型框架同步阅读,重点关注元胞神经网络的配流机制与DQN奖励函数的设计逻辑,通过调整扰动场景参数进行仿真实验,深入理解算法在不同工况下的适应性与优化效果。

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