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问一个不确定的问题
comeonstuding
2003-10-10 10:39:15
我在SQL中建立一个表
用VC的MFC中的CRecordSet的继承类操作
但在
if(CRecordSet::IsEOF())
{
CRecordSet::ADDNEW();
....
....
....
CRecordSet::UPDATE();
}
时就会出现不能读写的错误警告!
不知时为什么
但用access建立表时
就不会出错
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问一个不确定的问题
我在SQL中建立一个表 用VC的MFC中的CRecordSet的继承类操作 但在 if(CRecordSet::IsEOF()) { CRecordSet::ADDNEW(); .... .... .... CRecordSet::UPDATE(); } 时就会出现不能读写的错误警告! 不知时为什么 但用access建立表时 就不会出错
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quanch
2003-10-15
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不会是类似非空或字段长度越界之类的错吧?
comeonstuding
2003-10-11
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对不起
但用access建立表时
也会出错
comeonstuding
2003-10-11
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CUseSet daUse;
daUse.AddNew ();
daUse.m_card_id =newDlg.m_szCard_id ;
daUse.m_computer_id =newDlg.m_szComputer ;
daUse.m_starttime =CTime::GetCurrentTime ();
daUse.m_usetime =0;
daUse.m_remaintime =daValue.m_remaintime ;
daUse.Update ();
daUse.Close ();
CRecordset的继承类是snapshot
gaoxiaopai
2003-10-11
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我也出现过上面的问题,我觉得好像access与SQL有所区别
if(CRecordSet::IsEOF())
{
CRecordSet::ADDNEW();
....
....
....
CRecordSet::UPDATE();
}
在SQL就是不可以,我当时只好用SQL中的insert来添加了
晨星
2003-10-10
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还有,既然是继承类,你为什么几个函数都要写成
CRecordset::IsEOF()
的形式,直接写:
IsEOF()
不好吗?
晨星
2003-10-10
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你的CRecordset的继承类是snapshot的还是dynaset的?
面试题:
一个
人走到岔道处,有2人,一人只说真话一人只说假话,只能
问
其中一人
一个
问
题
,怎么解决?
直接bai随便
问
一个
人,就
问
甲好了,
问
他“假du设我
问
乙,应该走哪一条路,zhi他会dao怎么回答?”。大家要知道,题面已经给出甲乙的答案肯定是相反的了,那这时候只有两种情况: 1、如果甲说真话,那么乙说的是假话,当甲说了乙的答案,那不就成了假的那个答案了; 2、如果甲说假话,那甲说的就是假的答案了。 所以无论甲说什么,都是假的那个答案,所以不管甲说什么,反着来就是了。 例如这bai两个人,甲,乙,岔路是dua,b,随便
问
两人中的
一个
,比如zhi
问
甲,这样
问
:“我dao如果
问
乙该怎么走,他会告诉我走.
matlab算a类不
确定
度,a类不
确定
度(b类不
确定
度Δ怎么算)
1.计算A类不
确定
度u(a): 某一工业容器温度控制要求为10℃,用温度计连续。A类不
确定
度的计算方法 n=6时,u(a)=S(x) 数据平均值设为q 用贝塞尔公式S(x)*S(x)= [(X1-q)*(X1-q)+(X2-q)*(X2-q).+(X6-q)(X6-q)]/(6-1)可求出a类不
确定
度 b类Ub就是0.6 ."A类不
确定
度"和"B类不
确定
度"的区别在于测定方法、输入量、系统效应的不...
信息与不
确定
性
最近学习了吴军的《信息论40讲》,深有感触,有感而发! 本博文想要给你传递(或者说洗脑)两个主要观点: “信息是可以量化的,用事件的不
确定
性表示”, “增加相关信息,会减小其不
确定
性”。 咱们先搞清楚以下五个概念,他们是层层递进的。 信息量 信息熵 交叉熵 相对熵 互信息 一、信息量 咱们一起来玩一玩Yes or No的游戏。随便你
问
什么都可以,但我的答案只有YES或者NO。 ...
精度与不
确定
度
本文属 MATLAB与SOLIDWORK集成机电系统仿真与实现系列文章 为什么国产的东东始终让老白姓自我嘲讽,这其中的原因可能有一箩筐,远离技术层面的东西就不在这啰嗦了,仅谈谈精度而已,就是从不
确定
度看精度到底是什么东西. 在设计产品中,如果这个精度与不
确定
度的概念不足够重视或者不清楚,那么产品的档次也最多是九流、十流的,设计源头上有一堆
问
题
,然后再加上生产管理上再来一堆
问
不
确定
性推理的基本概念
现实世界中由于客观上存在的随机性、模糊性,反映到知识以及由观察所得到的证据上来,就分别形成了不
确定
性的知识及不
确定
性的证据。因而还必须对不
确定
性知识的表示及推理进行研究。这就是将要讨论的不
确定
性推理。 下面首先讨论不
确定
性推理中的基本
问
题
,然后着重介绍基于概率论的有关理论发展起来的不
确定
性推理方法,主要介绍可信度方法、证据理论,最后介绍目前在专家系统、信息处理、自动控制等领域广泛应用的依据模糊理论发展起来的模糊推理方法。 不
确定
性推理中的基本
问
题
推理:从已知事实(证据)出发,通过运用相关知识逐步推出结论或
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