在Access表设计中，我们都会对每个字段做一些属性修改。比如修改文本大小节省内容，修改标题方法显示字段信息等等。前面我们讲过《下面的函数可以获取表字段的字段大小，格式，掩码，小数位数，标题，默认值，有效性...

HUGE 表通过 HFS 存储机制来管理的，它相当于一个文件系统。通过文件的形式来存储列数据。本篇我们来学习下普通表的基本操作。1 创建表1.1 创建普通表在业务中，正常是先创建业务的用户和表空间，然后将表建在这个...

达梦数据库提供基表修改语句，对基表的结构进行全面的修改，包括修改基表名、列名、增加列、删除列、修改列类型、增加表级约束、删除表级约束、设置列缺省值、设置触发器状态等一系列修改。通用格式：ALTER TABLE ...

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关于内存表的使用(kbmMemTable) 关于内存表的使用说明 一、 Delphi使用内存表 1.1　Delphi创建内存表步骤： ...4．设置TableType属性指明要创建的数据库表类型。(如果此属性为ttDefault表示数据库类型与T

达梦管理表，所有内容均参照官方文档。 表是数据库中数据存储的基本单元，是对用户数据进行读和操纵的逻辑实体。表由列和行组成，每一行代表一个单独的记录。表中包含一组固定的列，列的特性由两部分组成：数据类型...

达梦数据库分区表管理堆表范围分区列表分区哈希分区间隔分区非分区表变成分区表临时表清空表列存表 （HUGE）外部表 千里之行始于足下，梦想不付之行动，终究是纸上谈兵 经过一段时间的达梦DCP培训让学习了好多支持点...

表中包含一组固定的列，表中的列描述该表所跟踪的实体的属性，每个列都有一个名字及各自的特性。 列的特性由两部分组成：数据类型（dataType）和长度（length）。对于 NUMERIC、DECIMAL 以及那些包含秒的时间间隔...

可惜Field对象的CAPTION属性并不是ADO原生对象，而是“可由ADO访问的access属性”，在帮助文档中介绍了两种访问这个属性的方法，一种利用ADO，一种利用DAO，在这里我直接说出结果，由于在ACCESS2003及以前的版本中...

达梦数据库中，表的数据存储方式分为行存储和列存储。行存储是以记录为单位进行存储的，数据页面中存储的是完整的若干条记录；列存储是以列为单位进行存储的，每一个列的所有行数据都存储在一起，而且一个指定的页面...

达梦管理列存储表，全部参照官方文档。 DM数据库中，表的数据存储方式分为行存储和列存储。行存储是以记录为单位进行存储的，数据页面中存储的是完整的若干条记录；列存储是以列为单位进行存储的，每一个列的所有行...

时　间:2016-08-02 13:29:20作　者:摘　要:用代码创建数据表并新增字段正　文:在DAO中，可以通过CreateTableDef方法在数据库中创建新的数据表，其具体的语法格式如下所示：Set[表对象变量]=[数据库对象]....

达梦数据库表管理表管理：指定表的存储空间上限指定表的存储位置指定表的聚集索引创建临时表更改表使用 TRUNCATE查看表定义查看表的空间使用情况 表管理： 1、掌握不同类型的表如何创建(行表、列表、分区表、临时表)...

如何用 JET SQL DDL 语句定义：1、“必填”为“是... 我的理解是这样的在设计Table的时候，我们可以看到“必填属性”和“允许空字符串”两个属性。您希望在今后的使用过程中能够分别地对其进行修改和设置。不知道我理

一、表管理 1、创建表指定非空约束 SQL：CREATE TABLE T1 (ID INT NOT NULL); 2、创建表指定唯一约束 SQL：CREATE TABLE T2 (ID INT UNIQUE, NAME VARCHAR2(50)); 3、创建表指定主键约束 SQL：CREATE TABLE T3...

关于内存表的使用(kbmMemTable) 关于内存表的使用说明 一、 Delphi使用内存表 1.1　Delphi创建内存表步骤： ...4．设置TableType属性指明要创建的数据库表类型。(如果此属性为ttDefault表示数据库类型与TableName...

ACCESS数据库中Field对象的caption属性（也就是标题）属性是用来设置数据字段的标题的，在正常的数据库设计中为了保持维护的便利性，许多开发者都将字段名与标题做了分别设置，标题往往比字段名更友好，更能说明字段...

A -------------------------------------------------...一个通过自动（以前的 OLE 自动化）接口向其他应用程序或编程工具公开的对象。例如，MicrosoftAccess 可以在 Microsoft Word 或 MicrosoftExcel 内创建和处理

目录 一、DM支持的数据类型 4 1.1.字符数据类型 4 1.2数值数据类型 5 1.3日期/时间类型 5 1.4大文本/多媒体类型 5 ...四、表管理 9 ...4.1设计表 9 ...4.2指定表的存储空间上限 9 ...4.7更改表 11 4.8...

[日期：2006-07-15] 来源： 作者： [字体：大 中 小]

(一) 使用动态创建的方法 首先创建 Excel 对象，使用ComObj: var ExcelApp: Variant; ExcelApp := CreateOleObject( 'Excel.Application' );...2) 更改 Excel 标题栏： ExcelApp.Caption := '应用程序调用 Micro...

小编给大家整理了一些如何在Access客户端对数据进行保护的一些方法，包括多种方式隐藏表对象，修改链接表路径中的计算机名为IP地址等几种方法。 通常来说我们在使用Access开发完一个程序后，可以通过将其编译成mde...

mnesia是erlang提供的一个基于分布式的数据库管理系统。它的分布式和erlang一样都是”天生的”。集群，备份，主从这些在mnesia上面都非常简单。 mnesia 基础 ...2. 表的存储形式 ...mnesia中的表有三

转自SOHU博客vb菜鸟堂

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的，它以减少不必要的功能和简化过程而自豪，从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上，这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年，没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下，你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

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使用java编写的，可以将电脑端微信的dat加密文件转换为png、jpg等图片资源，方便直接查看微信聊天记录文件。

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【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）。