c# 连接mysql数据库

本文介绍了一个使用C#从MySQL数据库中读取数据并显示在DataGridView中的示例程序。该程序通过MySqlDataAdapter执行SQL查询并将结果填充到DataSet中,最后将数据显示在窗体上。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
//using MySQLDriverCS;
using System.Data.SqlClient;
using MySql.Data.MySqlClient;


namespace importTxtToMysql
{
    public partial class Form2 : Form
    {
        private DataSet dsall;
        //private static String mysqlcon = "Data Source=MySQL;database=onepc;Password=;User ID=root;Location=192.168.1.168;charset=utf8";
        private static String mysqlcon = "database=onepc;Password=;User ID=root;server=192.168.1.168";//Data Source=MySQL;;charset=utf8";
        private MySqlConnection conn;
        private MySqlDataAdapter mdap;
        public Form2()
        {
            InitializeComponent();
        }


        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {


            try
            {
               // MySqlCommand cmd = new MySqlCommand("select ");
                mdap = new MySqlDataAdapter("select * from allhard",conn);
                dsall = new DataSet();
                mdap.Fill(dsall,"hard");
                dataGridView1.DataSource = dsall.Tables["hard"];
 


            }
            catch (Exception ex)
            {
                 MessageBox.Show(ex.Message);
            }
            finally
            {
               
            }
            
        }


        private void Form2_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            conn = new MySqlConnection(mysqlcon);
        }
    }
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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