在线等:请教各位:用C#开发Web服务时,如何将两个DataTable添加到同一个DataSet中?附代码!

hedaihappy 2004-12-09 09:36:16
用C#开发Web服务时,如何将两个DataTable添加到同一个DataSet中?附代码!

DataSet dsSet = new DataSet();
//返回查找出的异常数据表
DataTable dtAbnormity = dsSet.Tables.Add("Abnormity");
dtAbnormity = dtAbnormityTable.Copy();
//获得处理异常值后的数据表
DataTable dtResult = dsSet.Tables.Add("Result");
dtResult = dtTable.Copy();
dsSet.AcceptChanges();

可是运行后,dsSet中只有两个名为“Abnormity”和“Result”的空表对象,没有任何数据。但我跟踪了一下,dtAbnormityTable和dtTable中是有记录的。

请各位指教,急,在线等!!!
...全文
213 4 打赏 收藏 举报
写回复
用AI写文章
4 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
hedaihappy 2004-12-12
  • 打赏
  • 举报
回复
呵呵,该问题已经解决,解决方法是在将两个数据表添加到DataSet之前,先为每个数据表取名,否则加入到DataSet时系统将使用默认名,这样两个数据表同名,就会产生异常错误的。
gbbword 2004-12-11
  • 打赏
  • 举报
回复
仔细找找这个好像不难,顶一下。
wangsaokui 2004-12-09
  • 打赏
  • 举报
回复
this is MSDN standard program, just refence:

ADO.NET 使您能够创建 DataTable 对象并将其添加到现有 DataSet 中。可以使用要添加到 DataTable 的 Columns 集合中的 DataColumn 对象的 PrimaryKey 和 Unique 属性来设置 DataTable 的约束信息。

以下示例构造一个 DataSet,将一个新的 DataTable 对象添加到该 DataSet 中,然后将三个 DataColumn 对象添加到该表中。最后,该代码将一个列设置为主键列。

[C#]
DataSet custDS = new DataSet("CustomerOrders");

DataTable ordersTable = custDS.Tables.Add("Orders");

DataColumn pkCol = ordersTable.Columns.Add("OrderID", typeof(Int32));
ordersTable.Columns.Add("OrderQuantity", typeof(Int32));
ordersTable.Columns.Add("CompanyName", typeof(string));

ordersTable.PrimaryKey = new DataColumn[] {pkCol};
wangsaokui 2004-12-09
  • 打赏
  • 举报
回复
try:

DataSet dsSet = new DataSet();
====》
DataSet dsSet = new DataSet("CombineTables");
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

12,164

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
.NET技术 Web Services
社区管理员
  • Web Services社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧