在Wince上开发数据库,该选择什么数据库?各种数据库的优缺点是什么?

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SQLite数据库 简介、特点、优势、局限性及使用

它是一个零配置的数据库,这就体现出来SQLite与其他数据库的最大的区别:SQLite不需要系统中配置,直接可以使用。且SQLite不是一个独立的进程,可以按应用程序需求进行静态或动态连接。SQLite可直接访问其存储文件...

一个三流学校程序员的奋斗

文章是转载的,我不是一个毅力很强的人,总得一些激励人的文章来激励自己 ...忘了是谁说的:当你感觉到艰难的时候,正是你坡路的时候 文章比较长,且写的比较早,专业术语也很多,但是

windows phone数据库开发

目录 1、Windows Phone数据库开发指南 ...2、Windows Mobile使用WINCE自带数据库 3、XML on Windows Mobile C# 4、关于如何ppc模拟器中读取本地xml文件的办法 5、设置 Windows 窗体 DataGrid

嵌入式ARM架构主板和X86架构主板的优缺点

 (1)、功耗:这是ARM主板最大的优点之一,一般的VIA的X86主板,功耗都40W左右或者以上,而ARM主板的功耗极低,如:广州三青创工自动化科技有限公司的Wince工业平板电脑(使用ARM架构),关掉背光情况下,其主板...

常见嵌入式数据库 sqlite & berkleydb

摘 要: 与常见的数据库相比,嵌入式数据库具有体积小、功能齐备、可移植性、健壮性等特点,本文分析和比较了典型的嵌入式数据库SQLite和Berkeley DB。首先从体系结构、子系统间调用关系、任务执行过程等角度对SQLite...

嵌入式设计课程总结(一)

(文件、多任务、网络、数据库) 5、了解嵌入式产品开发流程;(硬件–软件–系统) 6、了解嵌入式系统移植;(u-boot、内核、文件系统) 7、了解嵌入式底层软件开发;(驱动开发) 嵌入式开发概述 嵌入...

开源嵌入式数据库Bericel ey DB和SQLite的比较

1 嵌入式数据库 通常,我们采用数据库来实现对数据的存储、检索等功能。像MySQL这类基于C/S结构的关系型数据库系统,虽然代表着目前数据库应用的主流,却并不能满 足所有应用场合的需要。很多的应用,仅仅利用到了...

嵌入式数据库典型技术―SQLite和Berkeley DB的研究

摘 要: 与常见的数据库相比,嵌入式数据库具有体积小、功能齐备、可移植性、健壮性等特点,本文分析和比较了典型的嵌入式数据库SQLite和Berkeley DB。首先从体系结构、子系统间调用关系、任务执行过程等角度对...

WinCE内存管理

内存管理   如果你写Windows CE 程序中遇到的最重要的问题,那...事实,运行WinCE 的机器的内存十分缺乏,以至于有时候有必要写程序的时候为节约内存而牺牲程序的整体性能。   幸运的是,尽管WinCE系统的

winCE 注册表相关讨论

保存到注册表中这一章主要讲解Windows ...对象存储的实质是RAM中创建一个文件系统,将文件保存RAM中,这些文件来源于ROM。当设备启动时,引导程序将ROM中的内核文件解压并存放在RAM中。"/windows"目录就是基于对象

winCE嵌入式开发学习(二)续--wince体系结构涉及操作系统部分

线程一个进程拥有的线程理论是没有限制的,只与当前可用的内存有关,也就是说只要内存够用,就可以创建线程。进程中的线程共享进程所占有的资源,包括地址空间和代开的文件等内核对象。线程出了占有内存外,还占有...

如何.Cab安装文件中安装Sql Mobile数据库

最近做一个和Sql Mobile 相关的应用程序,但是做成.Cab安装文件时不知道如何判断是否安装了Sql MObile数据库。所以本人做成.cab文件时,走了个弯路,就是把相应的dll文件copy到相应的目录。 其实用Wince.cab....

Windows Mobile和Wince(Windows Embedded CE)的字符集问题

开发过Windows Mobile和Wince(Windows Embedded CE)的开发者,特别是Native C++开发者,或多或少都遇到过ANSI字符集和Unicode字符集的转换问题。本文试图把Windows Mobile和Wince(Windows Embedded CE)开发的字符集...

嵌入式开发学习的几种线路图方向

致谢:嵌入式开发学习的几种线路图方向 摘要: 嵌入式学习是一个循序渐进的过程,如果是希望向嵌入式软件方向...3、嵌入式linux驱动开发 嵌入式.jpg 嵌入式目前主要面向的几个操作系统是,LINUX,WINCE、VxWor

想学嵌入式开发怎么学?看这份超详细的嵌入式学习路线

嵌入式学习是一个循序渐进的过程,如果是希望向嵌入式软件方向发展的话,目前最常见的是嵌入式Linux方向,关注...嵌入式目前主要面向的几个操作系统是,LINUX,WINCE、VxWorks等等 Linux是开源免费的,而且其源代码...

ARM7与ARM9的区别以及ARM,FPGA,DSP的特点和区别是什么?

一. 谈谈ARM7与ARM9的区别: 本文是写给准备学习ARM技术,而又没想好要学ARM7还是ARM9或者对ARM7与ARM9的区别不是很了解的初学者。希望本文对你们有点用处。 由于职业的关系,经常会回答一些ARM... 也许这些问题

wince 内存释放_WinCE内存管理

进程、线程、内存管理是一个内核基本的服务,也是一个内核主要的组成部分。...毕竟Windows CE是一种嵌入式实时性的操作系统,内存管理方面必须要比其它Windows操作系统更节约物理内存和虚拟地址空间。内存管理...

WinCE注册表

WinCE界面长得很像普通PC使用的Windows系统,让人误以为基于WinCE开发和普通Windows开发区别不大。很不幸,它们还是有非常多的区别,因为WinCE是针对小型移动设备,而这类装置是千差万别的。由于微软只提供WinCE...

WinCE线程和内存管理之内存管理

三、内存管理 同其它... 毕竟Windows CE是一种嵌入式实时性的操作系统,内存管理方面必须要比其它Windows操作系统更节约物理内存和虚拟地址空间。内存管理API方面,为了便于移植程序,Windows CE和其它Windows操

开发工具的选择: c or c++? c# or java or Python?

分别运行普通的PC环境和手持设备。 核心部分基于同一棵源代码树。平台相关部分单独编写和优化。这个软件要完成的功能是实时 的显示和诊断低速(<11000bps)和中速(<500kbps)工业控制网络。工业控制...

winCE的体系结构和功能

wince的层次体系结构 应用程序层 操作系统层 OEM层 硬件层 应用层: 包括Internet客户端服务,第三方应用程序,winCE应用程序,用户界面 操作系统层: 包括应用和服务、CoreDLL、对象存储、对...

Android开发最全笔试面试题

Focus on technology, enjoy life!—— 杨焕州 QQ:804212028 原文链接 本文可能存在参考或借助部分外界资源,如有任何侵权行为,请与我联系! 主题:Android面试题 -文档版本号:V1.0 目 录 ...

嵌入式怎么学习?

今天介绍一下嵌入式系统学习过程中的一些tips。 Part1 嵌入式学习的几种线路图 嵌入式学习是一个循序渐进的过程,如果是希望向嵌入式软件方向发展的话,目前...嵌入式目前主要面向的几个操作系统是,LINUX,WINCE、...

软件工程专业就业方向职业规划

希望大家都能得到学习,对未来有个清晰的规划:     首先说明,我的回答是基于你是软件学院的学生这个前提来说的。  ...说句武断的话,站一个比较高的层次来说,嵌入式系统如果去和网络

【SQLite关系型数据库管理系统】开篇

作者:郭孝星 微博:郭孝星的新浪微博 邮箱:guoxiaoxingv@163.com ... SQLite是一个进程内的库,实现了自给自足的、无服务器的、零配置的、事务性的 SQL 数据库引擎。 SQLite官方网站SQLite的优点如下所示: SQL

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)

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)。

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。

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