occi在mfc中使用发生运行时错误

Oracle > 开发 [问题点数:100分,结帖人zy1691]
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蓝花 2009年7月 Oracle大版内专家分月排行榜第三
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红花 2009年9月 Oracle大版内专家分月排行榜第一
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C++通过OCCI操作Oracle数据库详解

1.安装OCCI 如果oracle数据库默认没有安装OCCI,可以自己从官网上下载与自己数据库版本一致的API,地址:http://www.oracle.com/technetwork/topics/linuxsoft-082809.html  ; 其中包含四个软件包: ...

C++通过occi连接和操作oracle(原创)

最近某程序需要迁移到另一个系统中运行,后台数据库由mysql改为oracle,网上零碎查找了些资料,总算成功完成任务。 记录下一点点心得,希望能帮到需要的朋友。 1. oracle 环境配置 先下载下面两个包(这里是...

MFC/VC++ 怎样将C++对象存储到数据库并读取出来

... 4 使用C++将对象进行序列化的几种方法 使用C++进行对象序列化的方法可以有以下三种:基于Boost库的方法;基于.Net Framework的方法;以及基于MFC的方法。本章将就三种方法的

停车场管理系统

停车场管理系统前段时间因为课程要求,所以做了一个停车场管理系统,主要为mfc+oracle+opencv,简单来说,也就是可视化界面+数据库连接+车牌识别。 继续阅读下去的同时,我先声明,这里我的车牌识别由于时间的...

项目从VC6 -> VS2008 常见问题

* 警告 “初始化”: 截断常量值” eg: char c=176; 原因: 数字默认是int型的,int的表示范围比char大,所以警告说,从int到char可能会截断 ...1>D:\ACE_wrappers\ace/OS_NS_string.inl(11

Oracle数据库的学习

VS2017如何代码与Oracle数据库交互 需要引用到文件Oracle.ManagedDataAccess.dll,这文件F:\Oracle11gForVS2017\odp.net\managed\common Oracle lsnrctl使用命令总结 1、status 显示监听器的状态,命令显示...

C++ 学习资料搜寻与学习(第一期)(未完待续)

一、图形图像类 【Visual C++】vs2008/2005...【Visual C++】关于无法打开包括文件:“StdAfx.h”或者意外结尾的错误解决方案 jlins 2012-04-11 21:10 【Visual C++】绘图函数BitBlt的使用方法 jlins 2012-0...

试用CBX1有感之二,我关注的IDE是... ...

这些年来没少关心过Borland,每次新品的发布总是很关注。然则,这次CBX1除了所谓的跨平台之外...连个程序框架都用别人的了,何必还要再做编译器,我这给borland出个主意,编译器去改gcc,编辑器去改eclipse,版本控制

轻松学Linux系列课程

从0开始,Linux云计算系列课程,包含Linux初级运维、运维、初级架构师、云计算运维及开发..... a:0:{}

Java初级从入门到精通

课程分为:J2SE 基础阶段,中级阶段,阶段; 课间会讲解一些小程序的开发:如:猜拳游戏,模拟银行柜员机程序,退休金结算程序等.

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

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 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

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)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

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常见的30种数学模型,比较详细,非常适合搞数学建模的学生使用

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MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法;详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法;最后结合一些应用实例,说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析,简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论,重在讲述有关基本理论和物理背景,避开繁复的推导和中间过程,结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法,并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

2020年五一赛B题论文

自己做的五一赛论文,代码数据都在附录。本文针对股票投资组合问题进行了研究,建立了投资效用与多目标规划模 型,运用了历史模拟、灰色关联等方法,旨在确定股票投资组合策略。

手把手做安卓应用开发

安豆是一个想学Android应用开发的小白,于是它找到自己的邻居-程序员大牛-熊哥帮忙。熊哥手把手带着安豆搭建程序的开发环境,实现应用的功能,美化应用界面,让安豆终于开发出了自己的第一个安卓应用-计算器。 学习的过程中,两个伙伴有问有答,学习的过程生动有趣。你一定不会睡着。 让从没有接触过安卓开发并且什么都不会的小白,变成一个能够开发出简单的计算器应用的菜鸟。 让小白对安卓开发有个整体的认识,初步形成安卓开发的概念,掌握安卓开发最最基础的知识。

OpenGL-实现视频播放(FFMpeg)

课程采用FFMpeg作视频解码,采用OpenGL实现视频的渲染,从RGB数据的绘制,到直接渲染YUV数据,实现三路YUV数据单纹理的输入,提升系统性能,接着采用PBO方式优化内存到显存的传输,实现DMA传输,解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中,极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据,从固定管线到可编程管线一次实现,采用PBO实现DMA数据传输处理,以及简单的视频特效的实现。

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Activiti 工作流入门到大神

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OpenGL

课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.

Hibernate4视频教程_全面来袭

本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射(1-n、1-1、n-n、继承映射)、检索策略、检索方式(对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL)、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构,以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合,列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例,并提供详细的开发和部署步骤。

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各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码,还包含Si,sir,sis的代码,是做数学建模比赛整理的资料,具全,带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律,是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题,通过对各个国家疫情状况数据的分析,采用……方法,建立……模型,获得……,同时以……为优化目标,获得……最优模型。 针对问题一,为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日~2月5日的疫情数据分析,考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型,基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096~3.613之间。 针对问题二,针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性,结合国内公开的疫情防控数据,考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型,与logistic模型和传统的SEIR模型比较,预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据,采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。

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