设置登录窗体并验证账号密码

C#窗体应用:登录功能+连接sql数据库 1.前端控件 需要两个label, 两个textbox分别命名为textbox_No,text_Pwd, 以及一个button命名为btn_Sumbit 控件最好一开始就进行命名,方便代码的阅读及编写。 2.数据库准备 建库部分代码:建表、插入数据、查询代码 3.C#代码准备 ①数据库连接的配置,具体可参考我之前的博客。 首先配置app.config里的连接字符串,然后添加引用。 接着在Logi... 阅读详情

主窗体:frmMain,登录窗体:frmLogin

Program.cs代码:

[csharp] view plain copy
  1. static class Program  
  2.     {  
  3.         /// <summary>  
  4.         /// 应用程序的主入口点。  
  5.         /// </summary>  
  6.         [STAThread]  
  7.         static void Main()  
  8.         {  
  9.             Application.EnableVisualStyles();  
  10.             Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false);  
  11.             frmLogin f = new frmLogin();  
  12.             f.ShowDialog();  
  13.             if (f.DialogResult == DialogResult.OK)  
  14.             {  
  15.                 Application.Run(new frmMain());  
  16.             }  
  17.             
  18.         }  
  19.     }  


登录窗体代码:

[csharp] view plain copy
  1. public partial class frmLogin : Form  
  2.     {  
  3.         public frmLogin()  
  4.         {  
  5.             InitializeComponent();  
  6.         }  
  7.   
  8.         private void btnOK_Click(object sender, EventArgs e)  
  9.         {  
  10.             string sql="select count(*) from t_User where zh='"+txtZH.Text.Trim()+"' and mm='"+txtMM.Text.Trim()+"'";  
  11.             int n = (int)DbHelper.executeScalar(sql);  
  12.             if (n != 0)  
  13.             {  
  14.                 DialogResult = DialogResult.OK;  
  15.                 this.Close();  
  16.                 this.Dispose();  
  17.             }  
  18.             else  
  19.             {  
  20.                 MessageBox.Show("账号或密码错误!","提示:");  
  21.             }  
  22.         }  
  23.   
  24.         private void btnCancel_Click(object sender, EventArgs e)  
  25.         {  
  26.             this.Close();  
  27.             this.Dispose();  
  28.         }  
  29.     }  
C#开发程序实现登录界面用户名和密码的验证 上述代码中,我们将假设正确的用户名为"admin",密码为"password"。在Visual Studio中选择"新建项目",然后选择"C#“和"Windows桌面”。为您的项目选择一个合适的名称,并单击"确定"。在新项目中,我们需要添加两个文本框用于输入用户名和密码,以及一个按钮用于触发验证过程。在C#编程中,我们经常需要为我们的应用程序创建登录界面,并对输入的用户名和密码进行验证。现在,您可以运行应用程序并尝试使用不同的用户名和密码进行登录。根据输入的值,您将看到相应的验证结果消息框。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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登录窗体验证账号密码

主 public partial class frmLogin : Form     {         public frmLogin()         {             InitializeComponent();         }         private void btnOK_Click(object sender, EventArgs e)  

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第一步:你要在sqlserver里建好一个数据库,然后建一个表,这个表存你帐号与密码的.比方有三列(id,帐号,密码). 第二步:你在登录哪个按钮写事件,当点击时,连接到数据库,把你输入TextBox文本框里帐号与密码,存入sql语句,对你存帐号与密码的哪个表进行查询.如果记录存在,则成功登录,反之失败 下面给一代码给你参考,具体我不整理了(实用代码),希望对你有所帮助 按钮事件下写

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C#窗体简单登录

", "登录失败", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);创建一个Windows登录程序,创建两个窗体,一个用来登录,一个为欢迎窗体,要求输入用户名和密码(以个人的姓名和学号分别作为用户名和密码),点击【登录】按钮登录,登录成功后显示欢迎窗体。点击【退出】按钮关闭程序。", "登录成功", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);扩展:用户名或密码错误,则显示“用户名或密码错误!

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C#窗体程序通过泛型List实现账号登录、账号注册、账号注销、修改密码(不定时更新)

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qq_60423778的博客 3148

用Java实现简单的登录界面的显示,注册多个账号,并实现账号登录。

在注册情况下,调用这个方法,同时需要注意,在注册界面添加了一个新的按钮“确定”,同样要添加动作监听器,但是不需要新建类来做监听器,可以共用本监听器,但不能直接创建添加(在新的方法中),用this即可指代本监听器。为了实现登录界面及其一些功能,首先要分析它的所包含的属性及所需要的方法,比如登入界面的呈现需要窗体,账号密码的输入所需要的输入框,还有登录、注册需要的按钮,而且再点击登录或注册按钮后我还要让它出现新的界面,在Java里就需要设置监听器。首先最主要的区别是Java的所有功能都是类里实现的。

2501_90349284的博客 1289
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