DotNet连接SDF数据库(C#)

yangyankunlc 2017-12-09 10:57:36
1.下载安装SDF Viewer
利用SDF Viewer可以建立数据库,建立表文件,生成sdf格式的文件。
2.安装CompactView
这个是数据库连接驱动。在安装目录下有文件:C:\Program Files\Microsoft SQL Server Compact Edition\v4.0\Desktop、System.Data.SqlServerCe.dll。
3.建立一个C#程序,添加步骤2中的文件引用。
4.编写C#程序。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using System.Data.SqlClient;
using System.Data.SqlServerCe;//头文件引用

namespace _02连接SDF
{
public partial class Form1 : Form
{
SqlCeConnection sqlceCon = new SqlCeConnection();
SqlCeCommand sqlCeCmd = new SqlCeCommand();
DataTable dt = new DataTable();
public Form1()
{
InitializeComponent();
}

private void btnConnect_Click(object sender, EventArgs e)
{
sqlceCon = new SqlCeConnection("Data Source=Student.sdf;Password=123456");

sqlceCon.Open();

SqlCeDataAdapter adptrOdbc = new SqlCeDataAdapter("select * from tbOne", sqlceCon);
adptrOdbc.Fill(dt);
dataGridView1.DataSource = dt;
sqlceCon.Dispose();
sqlCeCmd.Dispose();
}
}
}
即可连接成功!
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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