菜鸟学asp,问题一堆堆!

fbi113 2004-04-02 03:55:15
rs.open sql,conn,1, 1
rs.open sql,conn,3,1
rs.open sql,conn,3,3
·············
后边的1, 1 3,1 3,3 ·····
是什么意思?
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opolmzy 2004-04-02
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fbi113 2004-04-02
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谢谢!我也刚找到!!
RS.OPEN SQL,CONN,A,B
参数A为设定游标的类型,其取值为:
0 仅向前游标,只能向前浏览记录,不支持分页、Recordset、BookMark
1 键集游标,其他用户对记录说做的修改将反映到记录集中,但其他用户增加或删除记录不会反映到记录集中。支持分页、Recordset、BookMark
2 动态游标功能最强,但耗资源也最多。用户对记录说做的修改,增加或删除记录都将反映到记录集中。支持全功能浏览。
3 静态游标,只是数据的一个快照,用户对记录说做的修改,增加或删除记录都不会反映到记录集中。支持向前或向后移动


参数B为记录集的锁定类型,其取值为:
1 锁定类型,默认的,只读,不能作任何修改
2 当编辑时立即锁定记录,最安全的方式
3 只有在调用Update方法时才锁定记录集,而在此前的其他操作仍可对当前记录进行更改、插入和删除等
4 当编辑时记录不会被锁定,而更改、插入和删除是在批处理方式下完成的
sywj115447 2004-04-02
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来晚了,帮你顶一下吧!

楼上的说的很清楚了
guokai1217 2004-04-02
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楼上的跑的快,我还没有来得及 copy+paste呢。
顶一下吧。
ydh1981 2004-04-02
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解答:
RS.OPEN SQL,CONN,A,B
参数A为设定游标的类型,其取值为:
0 仅向前游标,只能向前浏览记录,不支持分页、Recordset、BookMark
1 键集游标,其他用户对记录说做的修改将反映到记录集中,但其他用户增加或删除记录不会反映到记录集中。支持分页、Recordset、BookMark
2 动态游标功能最强,但耗资源也最多。用户对记录说做的修改,增加或删除记录都将反映到记录集中。支持全功能浏览。
3 静态游标,只是数据的一个快照,用户对记录说做的修改,增加或删除记录都不会反映到记录集中。支持向前或向后移动


参数B为记录集的锁定类型,其取值为:
1 锁定类型,默认的,只读,不能作任何修改
2 当编辑时立即锁定记录,最安全的方式
3 只有在调用Update方法时才锁定记录集,而在此前的其他操作仍可对当前记录进行更改、插入和删除等
4 当编辑时记录不会被锁定,而更改、插入和删除是在批处理方式下完成的


rs.open sql,conn
等价与
rs.open sql,conn,0,1
一般用rs.open sql,conn,1,3和rs.open sql,con,3,3
自己看下上面的解释,理解下意思,我一直都在用1,3。也不知道你的机子怎么不行,用3,3能行,
不过,你有时间还是试下1,3的情况,依上面所说的,1,3其实是更常用的方式
-->


===========================================================================================
Rs.open SQLstring,oConn,[CursorTypeEnum],[LockTypeEnum]

CurrsorTypeEnum(游标类型)
adOpenForwardOnly(1)(Default):打开 forward-only 类型的游标
adOpenKeyset(2):打开 keyset 类型的游标
adOpenDynamic(3):打开动态类型的游标
adOpenStatic(4):打开静态类型的游标

LockTypeEnum(锁定类型)
adLockReadOnly(1)(Default):只读类型
adLockPessimistic(2):保守锁定
adLockOptimistic(3):开放的锁定
adLockBatchOptimistic(4):开放的批更新方式




内容概要:本文围绕基于Wasserstein生成对抗网络(W-GAN)的光伏场景生成程序展开研究,提出了一种利用W-GAN生成高精度、高波动性光伏出力场景的方法,以应对新能源发电中的不确定性挑战。研究通过构建生成器与判别器之间的对抗训练机制,有效捕捉光伏出力的时间序列特征与统计分布规律,生成符合实际运行条件的多样化场景数据,弥补实测数据稀缺问题。相较于传统GAN,W-GAN引入Wasserstein距离作为损失函数,显著提升了模型训练的稳定性与梯度传播的连续性,增强了生成样本的质量与多样性。文中还提供了完整的Python代码实现,便于读者复现与拓展。; 适合人群:具备一定Python编程能力、深度习基础的研究生、科研人员,以及从事新能源电力系统规划、优化调度、不确定性建模等相关领域的工程师和技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统中可再生能源出力的不确定性建模与风险评估;②支撑微电网、综合能源系统等场景下的随机优化、鲁棒优化与分布鲁棒优化研究;③为风光互补系统、储能配置、需求响应等应用提供高质量、多样化的输入场景;④帮助研究人员掌握深度习在能源时序数据生成中的前沿应用,推动模型迁移至风电、负荷等其他场景生成任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行动手实践,深入理解W-GAN的网络架构设计、损失函数构造、训练技巧及超参数调优策略,重点关注Wasserstein距离在缓解模式崩溃与梯度消失问题中的作用,并尝试将该框架拓展至多变量、多站点或多能源联合场景生成,提升模型的泛化能力与工程实用价值。

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