sqlServer2000的默认字符集是什么呢?

MS-SQL Server > 基础类 [问题点数:50分,结帖人kicool]
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更改SQLServer实例默认字符集

需求 安装数据库时,将字符集安装成了“SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS”,现在需要将其更改为“Chinese_PRC_CI_AS”。 方法

修改sqlserver字符集

支持的字符集:select * from ::fn_helpcollations() 修改字符集:(结束要修改数据库上的所有连接)alter database temptable collate Chinese_PRC_CI_A...

查看、修改SQL Server字符集(编码方式)

查看字符集 SQL语句:SELECT COLLATIONPROPERTY('Chinese_PRC_Stroke_CI_AI_KS_WS', 'CodePage'); 936 简体中文GBK 950 繁体中文BIG5 437 美国/加拿大英语 932 日文 949 韩文 866 俄文 65001 unicode UFT-8 修改字符...

如何修改 sql server2008 R2的字符集

我现在有些数学上的特殊符号,存入数据库后就变成问号了,感觉是字符集的问题,现在我本地数据库默认是 gbk模式的,如下所示: SELECT COLLATIONPROPERTY('Chinese_PRC_Stroke_CI_AI_KS_WS', 'CodePage') 现在是 ...

正确设置与使用SQL Server字符集(Collation,即排序规则)

正确认识SQL Server字符集 SQL Server作为一个国际化产品,支持多语言环境。在SQL Server中,字符集被称为排序规则(即Collation)。排序规则不仅影响记录行的sort顺序,还影响中文显示是否乱码等。在SQL ...

关于SqlServer字符集查看和修改

SELECT COLLATIONPROPERTY('Chinese_PRC_Stroke_CI_AI_KS_WS', 'CodePage')  下面是查询结果: 936 简体中文GBK 950 繁体中文BIG5 437 美国/加拿大英语 932 日文 949 韩文 866 俄文 65001 unicode UFT-8

SQLserver 字符串转数字问题

之前做个需求遇到字符串转数字,遇到点问题和大家分享下。 我想对查询的结果分组求和,本以为转换下数据类型用聚合函数直接求和就完事了。就像下面这样 SELECT p.id, p.objno, p.objname, -- bt....

sqlserver字符集配置

记录一点数据库的知识 背景: 1.echo命令可以将内容直接...2.SqlServer提供了xp_cmdshell 可以直接调用外部shell,具体原理没看,但是要先启用这个功能EXEC sp_configure 'xp_cmdshell', 1,现在问题来了,用这种方式导

SqlServer查看默认编码格式,排序规则

select COLLATIONPROPERTY('Chinese_PRC_Stroke_CI_AI_KS_WS', 'CodePage')--查看默认编码格式​​​​​​​ 936 简体中文GBK 950 繁体中文BIG5 437 美国/加拿大英语 932 日文 949 韩文 866 俄文 65001 unicode ...

docker安装MySql,并修改数据库的默认字符集

1.docker启动MySQL数据库的容器镜像 docker run -d --name mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=dy xxxx镜像文件名 2.找到配置文件 mysql.cnf ① ....docker exec -it 83f1aa51b96f /bin/bash ...

SQLserver基础语句大全

SQL 基础 结构化查询语言(Structured Query Language)简称 SQL,是一种特殊目的的编程语言, 是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统; 同时也是数据库脚本文件的扩展名。...

MySQL | SQLserver 默认数据库 默认

MySQL的默认数据库 ...具体MySQL服务有多少个数据库,各个数据库有哪些表,各个表中的字段是什么数据类型,各个表中有哪些索引,各个数据库要什么权限才能访问。 mysql 保存MySQL的权限、参数、对象和...

查看sqlserver默认的编码格式

SQL语句:SELECT COLLATIONPROPERTY('Chinese_PRC_Stroke_CI_AI_KS_WS', 'CodePage') 936 简体中文GBK  950 繁体中文BIG5  437 美国/加拿大英语  932 日文  949 韩文  866 俄文  65001 unicode UFT-8

2020最新Java面试题,常见面试题及答案汇总

发现网上很多Java面试题...1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environment 的简称,java 运行环境,为 jav...

PHP连接sqlserver的两种方法,向sqlserver2000中写入数据,中文乱码

项目环境是php5.3.28 项目用的ThinkPHP3.2.3 已经mysql5.5数据库,要和另一个项目对接,需要连接sqlsever2000数据库进行一些操作。 第一种用php自带扩展连接数据库: 1、首先要下载 ...

linux 下 mysql 设置默认字符集

mysql设置字符集 进入mysql查询当前字符编码 show variables like '%char%'; 展示当前表的sql语句 show create table student 可以单独修改当前表的字符集 ALTER TABLE 表名 CONVERT TO CHARACTER SET utf8;...

MySQL、MariaDB修改默认字符集

现在我自学到了SQL语句,发现在没有选择字符集时不能存入中文,然后今天看视屏,发现在自己的默认字符集是latin1, 这是什么鬼,然后自己上网查了,发现当初安装没设置就默认这个字符集,哦忘了我的MySQL是解压版,...

MySQL 8.0.19安装教程(windows 64位)

话不多说直接开干 目录 1-先去官网下载点击的MySQL的下载​ 2-配置初始化的my.ini文件的文件 3-初始化MySQL 4-安装MySQL服务 + 启动MySQL 服务 5-连接MySQL + 修改密码 先去官网下载点击的MySQL... ...

SQL Server 字符集更改

英文版SQL Server,在已有数据库(默认配置)进行insert操作,如果insert内容为中文,发现insert之后数据库中的中文内容为乱码; [b]解决办法[/b] (1)、查询当前数据库的排序规则(编码) select * from ::fn_...

【数据库】SQLServer默认表有哪些

SQL Server安装4个系统数据库。它们分别是master数据库、model数据库、tempdb数据库和msdb数据库。这些数据库是SQL Server的心脏和灵魂。 另外,还安装了两个实例数据库,分别是:Northwind和pubs 系统数据库4个 ...

Mysql 5.7 for Mac永久修改默认字符集(解决乱码问题)

mysql for mac 永久修改默认字符集(解决乱码问题) 找到将my.cnf文件拷贝到/etc目录下

修改Mysql数据库默认字符集为utf8mb4

1,登陆mysql查询当前字符集: mysql> show variables like 'char%'; +--------------------------+----------------------------+ | Variable_name | Value | +-----------------------...

设置数据库及表的默认字符集

修改数据表字段的字符集alter table `W` modify column `CONTENT` varchar(30) character set utf8 not null; 修改数据表的字符集alter table `W` default character set utf8;或ALTER TABLE tbl_name CONVERT TO ...

Windows下修改MySql默认字符集

做开发时很多时候会碰到乱码的问题; 有的时候可能是从后台传到数据库时乱码,这时候可能就是数据库默认的字符集编码有问题 下面是我自己修改mysql默认字符集的过程

SQL server和SSMS的安装及使用说明

(1)本文档介绍了SQLserver和SSMS的安装以及最基本使用的使用方法,便于初学者的安装和使用。 (2)本文档介绍了部分SQL语句的知识。 (3)本文档使用/* */的方法进行注释。 1.首先准备好两个软件,一个是SQL ...

Mysql 设置数据库默认字符集utf8mb4

这个是用Navicat 连接的数据看的,这个看的其实不对,因为客户端(Navicat)设置的默认字符集是utf8; 应该在mysql命令行里进行查看: 命令行里实际已经显示了 我设置的正确编码 utf8mb4 windows 下设置my.ini...

修改mysql默认字符集和排序规则

1.查看当前数据库字符集和排序规则2.修改my.ini文件,改后内容如下# For advice on how to change settings please see # http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-configuration-defaults.html # *** DO NOT...

2020年美赛C题O奖论文(含6篇)

2020年美赛C题O奖论文(含6篇)

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

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