MFC的CDaoDatabase, 如何更改Access表名?

VC/MFC > 基础类 [问题点数:100分,结帖人rivershan]
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本版专家分:26290
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微软MVP 2002年9月 荣获微软MVP称号
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红花 2002年4月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2002年6月 Windows专区大版内专家分月排行榜第二
2002年5月 Windows专区大版内专家分月排行榜第二
结帖率 100%
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本版专家分:60484
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微软MVP 2011年10月 荣获微软MVP称号
2010年10月 荣获微软MVP称号
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红花 2009年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2009年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2009年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2009年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2009年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2010年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
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GitHub 绑定GitHub第三方账户获取
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进士 2006年 总版技术专家分年内排行榜第四
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金牌 2006年4月 总版技术专家分月排行榜第一
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铜牌 2006年3月 总版技术专家分月排行榜第三
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微软MVP 2002年9月 荣获微软MVP称号
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红花 2002年4月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
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微软MVP 2002年9月 荣获微软MVP称号
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MFC实现数据库的基本操作

CDaoDatabase db; //数据库 CDaoRecordset Dbset(&db);//记录集,有了它才能进行读写以及删除 read() { CString Filepath = "Data.md"; CFileFind Ffind; BOOL flag = Ffind.FindFile(Filepath); Ffind...

mfc利用SQL、DAO调用access数据库

程序效果图:如图1、图2 图1 图2 1、首先应包含dao的头文件 #include "afxdao.h" 2、声明数据库及数据记录集 CDaoDatabase db; //数

用DAO读取access用户表的信息

下面演示了怎么用DAO读某个数据库里面的所有用户表的信息: CStringArray tableName_array;... // 表的信息 // CDaoDatabase db; 在之前已经Open数据库 int nAmount = db.GetTableDefCount()

VC 对Access数据库读写操作实例

直接利用DAO来创建、读写Access文件。在下面的示例中,我们将用到两种方法:SQL和DAO类函数来混合实现它们,这样做的目地,我想可以使大家更加方便灵活的运用它们来完成你想要做的东西。在示例程序中默认指定创建...

使用MFC访问ODBC数据源的方法

MFC访问ODBC数据源定义了几个数据库类。在利用ODBC编程时,经常要使用到CDatabase(数据库类),CRecordSet(记录集类)和CRecordView(可视记录集类)。 其中: CDatabase类对象提供了对数据源的连接,通过它你可以对...

MFC ODBC 连接sql server

1.do not call CDaoDatabase::Open after CDaoDatabase::Create 2.在线程中操作数据库会有各种各样的问题,最好通过发送消息来解决此问题。 3.初始化 CDaoDatabase* m_pobjDaoDb;  CDaoTableDef* m_...

CDaoDatabase类及其成员函数

CDaoDatabase类简介 CDaoDatabaseMFC中的类。类CDaoDatabase代表了一个数据库连接。使用它可以操纵数据库中的数据。有关支持的数据库格式,请参阅成员函数GetName。在一个给定工作区(由CDaoWorspace对象代表)中...

MFC 基础知识总结

1.列表视图控件:    ClistCtrl类的用法:  1常规操作函数:它们可以完成向列表视图中插入新  条目或新列等操作。  ISubItem-指定条目子索引项  BOOL DeleteAllItems()删除列表控件中所有条目 ...

MFC基础知识总结(转)

function change_bodyground(){ tech_body.className=body3;}var colorrnd2=new Array("#6699cc","#669999","#CC66CC","#FF66FF")function changecolor2(){ f2.style.color=colorrnd2[Math.

MFC基础知识总结

1.列表视图控件: ClistCtrl类的用法: 1常规操作函数:它们可以完成向列表视图中插入新 条目或新列等操作。 ISubItem-指定条目子索引项 BOOL DeleteAllItems()删除列表控件中所有条目 int InsertColumn(int ...

ADO 开发指南(程式猎人收集整理)----发现最好的ADO MFC的数据库操作

ADO第一次亲密接触 -- ADO开发实践之一   一、ADO简介 ADO(ActiveX Data Object)是Microsoft数据库应用程序开发的新接口,是建立在OLE ... 轻松对付ADO,因为它非常简单易用,甚至比你以往所接触的ODBC API、DAO...

MFC总结

首页 1.列表视图控件: ClistCtrl类的用法: 1常规操作函数:它们可以完成向列表视图中插入新 条目或新列等操作。 ISubItem-指定条目子索引项 BOOL DeleteAllItems()删除列表控件中所有条目 int ...

MFC基础知识总结(2)

4.数据库 ODBC动态添加数据库:Lhwy工程 CDatabase类 public: CDatabase m_DB; extern CLhwyApp theApp; #include //由于 VC的缺省库文件中不包含 SQLConfigDataSource()函数,因此使用该函数之前需要将 ...

数据库:DAO和ADO,Access和MSSQL等

Qaccess数据库SQL问题T有两个access的MDB文件(f1.mdb f2.mdb),每个文件里都有一个表为ta,ta有两个字段为"名称","数量",现在要合并这两个MDB文件的数据到第三个文件(f3.mdb该文件已经有一个空的表ta),第三个文件...

VC开发数据库基础之ADO篇

VC开发数据库基础之ADO篇 (转载) VC开发数据库基础之ADO篇  ...ADO(ActiveX Data Object)是Microsoft数据库应用程序开发的新接口,是建立在OLE DB之上的高层数据库访问技术,请不必为此

数据库编程总结

数据库编程总结当前各种主流数据库有很多,包括Oracle, MS SQL Server, Sybase, Informix, MySQL, DB2, Interbase / Firebird, PostgreSQL, SQLite, SAP/DB, TimesTen, MS ACCESS等等。数据库编程是对数据库的创建、...

VC操作数据库技术

VC使用数据库对所需的数据进行存储与管理。本文对ODBC、DAO、OLE/DB和ADO这...它建立了一组规范,并提供了一组对数据库访问的标准API(应用程序编程接口),为ODBC编程提供了一个面向对象的方法,这使得利用MFC来创建ODB

ADO、DAO和ODBC详解

ADO是什么?我也不大说得清,只知道他是Active Data Object的缩写,可以当成是一种访问数据的方法吧,就象DAO,RDO一样,我想.但是,RDO和DAO都是在ODBC规程下开发的,以ODBC为基础,而ADO是在OLE DB规程下开发的,该规程据说...

Visual C++ 开发数据库应用程序

概述 1.1 Visual C++开发数据库技术的特点 Visual C++提供了多种多样的数据库访问技术——ODBC API、MFC ODBC、DAO、OLE DB、ADO等。这些技术各有自己的特点,它们提供了简单、灵活、访问速度快、可扩展性...

VC开发数据库之ADO、DAO篇

VC开发数据库基础之ADO篇 (转载) VC开发数据库基础之ADO篇   一、ADO简介 ADO(ActiveX Data Object)是Microsoft数据库应用程序开发的新接口,是建立在OLE DB之上的高层数据库访问技术,请不必为此担心,即使...

数据库原理及编程

孙建伶,林怀忠 数据库原理与应用 高等教育出版社 2006 ★数据库原理 数据库技术具有数据结构化,低冗余,大容量,高共享,可靠,安全和独立性高等特点。 E-R模型主要用于数据库需求分析,关系模型主要用于数据库...

vc数据库编程(2)

3、 使用MFC访问ODBC数据源3.1 概述VisualC++的MFC类库定义了几个数据库类。在利用ODBC编程时,经常要使用到CDatabase(数据库类),CRecordSet(记录集类)和CRecordView(可视记录集类)。 其中:CDatabase类对象提供了...

用Visual C++开发数据库应用程序

1、 概述1、1 Visual C++开发数据库技术的特点Visual C++提供了多种多样的数据库访问技术——ODBC API、MFC ODBC、DAO、OLE DB、ADO等。这些技术各有自己的特点,它们提供了简单、灵活、访问速度快、可扩展性好的...

消息机制和指针获取与操作

MFC是Win API与C++的结合,API,即微软提供的WinDOS下应用程序的编程语言接口,是一种软件编程的规范,但不是一种程序开发语言本身,可以允许用户使用各种各样的第三方(如我是一方,微软是一方,Borland就是第三方)的编程...

VC6 ODBC 例子 之二

Visual C++提供了多种多样的数据库访问技术——ODBC API、MFC ODBC、DAO、OLE DB、ADO等。这些技术各有自己的特点,它们提供了简单、灵活、访问速度快、可扩展性好的开发技术。 简单性 Visual C++中提供了MFC...

2020美赛O奖论文.zip

包含2020美赛所有题目的所有O奖论文,A题8篇,B题5篇,C题6篇,D题7篇,E题5篇,F题6篇。

2020年美赛C题O奖论文(含6篇)

2020年美赛C题O奖论文(含6篇)

Java基础核心技术:面向对象编程(day05-day07)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

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)。

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