VS2010调试时显示用户sa登陆失败 求大佬帮忙

Limarty 2020-02-11 04:17:53

求问大佬 到底是怎么回事啊 找了好多种办法了
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B_168 2020-06-17
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string 是关键字,
先把错误解决了再说。
y95699111 2020-02-25
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您那个conn string LJ后面的那个@是什么意思,我测试没有@可以连,有@连线不了。
54ble 2020-02-18
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引用 3 楼 gl_net的回复:
照着这个来 server=127.0.0.1;database=world;userid=sa;password=password
这个办法好用,还易记
cccc五福临门 2020-02-15
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"conn.string lj"是个什么意思,就 "string lj"就好了
Limarty 2020-02-15
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谢谢大佬们 我用了上面的方法登上了管理员的界面,因为我打开的是个选课系统的界面,所以还有学生和教师界面,但是为什么我打开教师界面的时候又显示了登录失败啊 因为毕业论文需要用这个 所以请各位大佬帮帮忙谢谢啦
游客33 2020-02-14
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左边的那找到你的数据库,点他右边会出现详细数据,有个链接字符串,复制粘贴,就OK了。
吉普赛的歌 2020-02-14
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其实很简单, 就是你的连接串没有弄正确, 所以出错。 按博客来操作就好了: https://blog.csdn.net/yenange/article/details/77026214
正怒月神 2020-02-14
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引用 10 楼 Limarty 的回复:
[quote=引用 8 楼 正怒月神 的回复:] 你用sa的账户和密码,直接登录数据库,登得上吗?
可以登上的[/quote] 我以前写法是 server=.;database=xxx;uid=xxx;pwd=xxx
阿达King哥 2020-02-14
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我告诉你一个简单的方法,你新建一个windows form项目,然后用自带的那个DataSet去新建一个连接,然后把里面自动生成的字符串拷贝过去就可以了。
Limarty 2020-02-14
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引用 11 楼 阿达King哥的回复:
DataSource写错了吗?
可不可以说一下哪里错了啊
阿达King哥 2020-02-13
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DataSource写错了吗?
Limarty 2020-02-13
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引用 8 楼 正怒月神 的回复:
你用sa的账户和密码,直接登录数据库,登得上吗?

可以登上的
Limarty 2020-02-13
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引用 7 楼 liusa1997 的回复:
首先你要看看直接在数据库用sa能不能登录,然后打开VS2010后连接数据库先测试下是否连接成功,接着都成功后试试修改连接字符串Data Source=.,这是请求本地数据源
刚才我试了 sa的密码是对的数据库可以登录,链接也成功了,字符串修改后还是不行啊
正怒月神 2020-02-12
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你用sa的账户和密码,直接登录数据库,登得上吗?
liusa1997 2020-02-12
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首先你要看看直接在数据库用sa能不能登录,然后打开VS2010后连接数据库先测试下是否连接成功,接着都成功后试试修改连接字符串Data Source=.,这是请求本地数据源
liuoiu 2020-02-12
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Datasource不支持localhost吧
Limarty 2020-02-11
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引用 1 楼 github_36000833的回复:
Integrated Security=true 和 uid=sa;pwd=123445 用一个就可以了。先试试把uid=sa;pwd=123445删掉。
还是不可以啊会不会是连接字符串以外的地方有错误啊
Limarty 2020-02-11
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还是不行 有没有可能除了链接字符串外其他地方的问题啊
gl_net 2020-02-11
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照着这个来 server=127.0.0.1;database=world;userid=sa;password=password
Limarty 2020-02-11
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也不可以是怎么回事啊
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内容概要:本文研究了基于角蜥蜴优化算法(HLOA)优化BP神经网络的风电功率预测模型,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过引入HLOA算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局寻优,有效解决了传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,显著提升了风电功率预测的精度与鲁棒性。文中系统阐述了HLOA算法的生物启发机制、数学模型及其寻优过程,详细构建了HLOA-BP预测模型的技术框架,并结合实际风电场历史数据开展仿真实验。结果表明,该模型在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)等关键指标上均优于标准BP神经网络及其他主流智能优化算法(如PSO、GWO)优化的对比模型,验证了其在短期风电功率预测中的优越性能。; 适合人群:具备一定机器学习与智能优化算法基础,从事新能源发电预测、电力系统调度、智能算法应用或相关领域研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合电气工程、自动化、计算机等相关专业的研究生及以上学历层次的学习者与开发者。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期功率预测,提升电网调度的稳定性与经济性;②为智能优化算法与神经网络融合的技术方案提供实践参考;③作为科研论文复现、算法改进或毕业课题设计的高质量模板。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码,按照文中模型构建流程逐步调试与运行,重点关注HLOA算法的参数敏感性分析及其对网络训练过程的影响,同可尝试将该方法迁移至光伏发电预测、负荷预测或其他间序列预测场景中进行拓展验证与性能对比。

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