[教程]使用yueueData统计数据

本文档介绍如何使用ADOKeycap进行数据库操作,包括创建数据库对象、执行统计查询、使用参数化查询及调用存储过程等操作。同时,还提供了如何进行数据聚合操作的示例。

注意

您在阅读本教程前最好先阅读
http://www.cnblogs.com/yueue/archive/2007/05/13/744578.html<将ADOKeycap添加到您的项目>
http://www.cnblogs.com/yueue/archive/2007/05/26/760641.html<创建ADOKeycap数据库对象>

请注意引用:

None.gif using  System.Data.Common;
None.gif
using  yueue.ADOKeycap;

此处 Database db1 = DatabaseManager.CreateDatabase("ms1"); 只为教学,实际开发中建议创建全局 Database 对象

统计

  • 统计"ms1"数据库book表中有多少数据
    Database db1 = DatabaseManager.CreateDatabase("ms1");
    Label1.Text = (string)db1.ExecuteScalar("select COUNT(*) From book");
  • 参数化统计
    Database db1 = DatabaseManager.CreateDatabase("ms1");
    db1.AddParameter("@p1",7);
    Label1.Text = (string)db1.ExecuteScalar("select COUNT(*) From book where 编号=@p1");
  • 储存过程
    Database db1 = DatabaseManager.CreateDatabase("ms1");
    db1.AddParameter("@p1",7);
    Label1.Text = (string)db1.ExecuteScalar("ScalarUsers");

技巧

如果想统计某列总和,则使用 SELECT SUM(列名) 如果列中包含小数字,比如 0.5 ,则要使用double型而不能使用int型.
示范: 
double d = (double)db1.ExecuteScalar("select SUM(编号) From book");

如果想统计某列数据的平均值,则要使用 select AVG(列名)

如果获取某列中的最大值,则使用select MAX(列名) , 最小值为select MIN(列名)

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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