DBgrideh中的checkbox使用(ADO)

wenchanyee 2004-12-28 06:57:30
实现功能 : DBgrideh 中 第一列显示为checkbox 且点击的时候改变选中未选中。

用户在相应的记录前打勾,按下确定按钮后,判断哪些记录被选择。

现在 我已经实现到 点击的时候 可以改变选中未选中的状态 ,但这个时候直接就保存到了 数据库中。我 希望在 点击确定的时候才保存到数据库中。也就是说 checkbox的状态变化了 ,没有点击确定 是对数据库里面没有影响的。
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tengjian1981 2004-12-29
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ssq237712 2004-12-29
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从头到尾循环一遍设对应字段的值啊,还能有什么好办法?
wenchanyee 2004-12-29
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如果 还有两个button, 一个 让checkbox全选中,一个让全不 选中
应该怎么 做呢?
wenchanyee 2004-12-29
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回复人: dh9450(谁有我菜) ( ) 信誉:100
如楼上所说
不过偶是直接把数据集的最大记录数设1000:)

能不能具体点。。。
wenchanyee 2004-12-29
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回复人: ssq237712(流亡帅哥) ( ) 信誉:100
先谢谢 你拉


dh9450 2004-12-29
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ADODATASET的CacheSize 设为1000
但是你要保证你的数据不超过1000条 要不就要设更大
起是象 ssq237712(流亡帅哥) 那样说的是严谨点
不过做主从集的从集好象不太方便
dh9450 2004-12-29
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如楼上所说
不过偶是直接把数据集的最大记录数设1000:)
wenchanyee 2004-12-29
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在dbgrideh中 怎么改变 相应字段的 值?

是不是 只能够改变数据库里面的值?
ADOQuery.filedbyname('checkstatus').asstring = "Y";
ssq237712 2004-12-28
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把关联的数据集设成缓存更新。
ADO设LOCKTYPE := ltBatchOptimistic
bde设CachedUpdate := True,连接一个TUPDATESQL。
确定时进行事务提交。
ADO:
ADOQuery.Connection.BeginTrans;
try
ADOQuery.UpdateBatch;
ADOQuery.Connection.CommitTrans;
except
ADOQuery.CancelBatch;
ADOQuery.Connection.RollTrans;
end;
wenchanyee 2004-12-28
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大虾 们 帮帮忙
我已经郁闷 一下午了
内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目的真实问题,按照文提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题的适用性与优劣。

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