租房决策支持系统,数据库交互这块不会,求助啊!!!!

zary0602 2013-05-09 07:56:06
我们决策支持系统课程要求做一个系统,然后一冲动就选了这个课题,后来才发现上边没源代码
没有学过VB语言,窗体啥的倒是能整出来,就是与数据库交互那块不会整,因为access也没学过,基本的用法还是会
http://wenku.baidu.com/view/167d93c19ec3d5bbfd0a747a.html
有木有哪位大神做过这个?在大神的眼里这个系统应该很简单的吧,(T_T)小白表示很桑心啊,下周就要交结果了

求求哪位好心又有时间的大神帮帮忙吧!!!!

小女子这厢有礼了
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threenewbee 2013-05-15
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既然你是“决策支持”嘛,守株待兔等代码从天而降也是一种决策,至于高明不高明,就不好说了。
threenewbee 2013-05-15
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引用 4 楼 zary0602 的回复:
[quote=引用 3 楼 caozhy 的回复:] 要是有大神整天没事义务做这种毫无意义的破题目,那也轮不上给你做啊。
我也就是实在整不出来了才会到论坛上来问人的,最后也没靠这里解决问题,轮不轮得上似乎也不是你说了算吧?![/quote] 是啊,我说了不算啊,所以你慢慢等等看,别着急,或许有愿意给你当苦力的。我也希望我说的不算。
zary0602 2013-05-15
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引用 9 楼 wangmu7206 的回复:
您这是要闹哪样呢?
zary0602 2013-05-15
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引用 10 楼 vansoft 的回复:
雷锋已经证实为假的了。 在这个物欲横流的社会,想什么好事呢?
呵呵,本来也不习惯在论坛上提问的,也知道问了都是些小白的问题,以后就学着点尽量不问了吧
zary0602 2013-05-15
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引用 5 楼 caozhy 的回复:
[quote=引用 4 楼 zary0602 的回复:] [quote=引用 3 楼 caozhy 的回复:] 要是有大神整天没事义务做这种毫无意义的破题目,那也轮不上给你做啊。
我也就是实在整不出来了才会到论坛上来问人的,最后也没靠这里解决问题,轮不轮得上似乎也不是你说了算吧?![/quote] 是啊,我说了不算啊,所以你慢慢等等看,别着急,或许有愿意给你当苦力的。我也希望我说的不算。[/quote] 那谢谢,我已经找到人请教了,问题也已经解决了。
vansoft 2013-05-15
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雷锋已经证实为假的了。 在这个物欲横流的社会,想什么好事呢?
捧剑者 2013-05-15
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of123 2013-05-15
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初学者最好选择 ADODC + DataGrid 控件,基本上不需要写代码。 需要了解的是: 1 在 Access 中建表。 2 可能需要了解一点 SQL 的 Select 语句格式。 3 ADODC 编辑界面下的设置(对话框中的选择),以及 DataGrid 的 DataSource 属性设置(选择)。 上网查查。
clear_zero 2013-05-15
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添加adodb引用,用connection,command www.connectionstrings.com找合适的connectionstring 其他的就自己搜下就出来了
zary0602 2013-05-14
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引用 3 楼 caozhy 的回复:
要是有大神整天没事义务做这种毫无意义的破题目,那也轮不上给你做啊。
我也就是实在整不出来了才会到论坛上来问人的,最后也没靠这里解决问题,轮不轮得上似乎也不是你说了算吧?!
threenewbee 2013-05-10
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要是有大神整天没事义务做这种毫无意义的破题目,那也轮不上给你做啊。
threenewbee 2013-05-10
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就算“大神”的时间多,可是“小白”更多,平均下时间就不多了。
worldy 2013-05-09
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adodc控件 datagrid控件 textbox控件 datasource属性 datafield属性 试着用用,就能有感觉
内容概要:本文围绕【表面粗糙度】基于粒子群PSO算法优化-BP神经网络的表面粗糙度研究展开,提出了一种结合粒子群优化算法(PSO)与BP神经网络的混合智能预测模型,并通过Matlab代码实现。该研究旨在提升机械加工过程中工件表面粗糙度预测的精度与效率,克服传统BP神经网络存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。具体方法是利用PSO算法强大的全局搜索能力,对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,从而构建出PSO-BP混合预测模型。文中详细阐述了模型的设计思路、算法流程及其实验验证过程,采用实际加工数据进行训练与测试,结果表明该混合模型在预测准确性和稳定性方面均优于标准BP网络,具有良好的工程应用前景。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能制造、材料加工、机械工程、工业自动化及相关领域研究的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①应用于机械加工过程中工件表面质量的智能预测与在线监控;②为复杂制造系统中的工艺参数优化与质量控制提供技术支持;③作为智能优化算法与神经网络融合的经典案例,服务于高校教学、课程设计及科研项目开发。; 阅读建议:此资源以Matlab代码为核心载体,建议读者在学习过程中结合代码逐段调试与实践,深入理解PSO算法如何优化BP神经网络的内部参数,掌握模型训练、验证与性能评估的全流程,同时可尝试将该方法迁移至其他回归预测问题中,以深化对智能算法融合优势的理解与应用能力。

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