牛腩系统-分页

本文介绍了一种数据库真分页的技术实现方式,通过存储过程在SQL Server中进行数据分页,避免了加载全部数据后再进行分页的问题,有效提高了大型数据集的查询效率。





       真分页就是,只是从数据库提出相对应的记录。假分页,将数据库所有的数据调出,然后再分页。看一下真分页。

 

        看一下存储过程。

 

USE [newssystem]
GO
/****** Object:  StoredProcedure [dbo].[SelectPage]    Script Date: 06/05/2017 17:30:01 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
-- =============================================
-- Author:		<Author,,Name>
-- Create date: <Create Date,,>
-- Description:	<Description,,>
-- =============================================
ALTER PROCEDURE [dbo].[SelectPage] 
	@startpageindex int,
	@endpageindex int
AS
BEGIN
	
	--建立临时表
	with temptb as (
	       select ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY id desc) as 行号, * from news
	)
	select * from temptb where 行号 between @startpageindex and @endpageindex
END

             

      D层

         

        public DataTable selectpage(int start,int end)
        {
            DataTable dt = new DataTable();
            string cmdText = "SelectPage";
            SqlParameter[] paras = new SqlParameter[]{
             new SqlParameter("@startpageindex",start),
             new SqlParameter("@endpageindex",end)
            };
            dt = sqlhelper.ExecuteQuery(cmdText, paras, CommandType.StoredProcedure);
            return dt;
           
            
        }

             

 

 

                 B层

 

 

       public DataTable selectpage(int start, int end)
         {
             return ndao.selectpage(start, end);
         }

 

                   

                     U层

 

 

 

      if (!Page.IsPostBack)
        {
            DataTable dt = new NewsManager().SelectAll();
            
            anp.RecordCount = dt.Rows.Count;
        }
    }
    protected void anp_PageChanged(object sender, EventArgs e)
    {
        int start = anp.StartRecordIndex;
        int end = anp.EndRecordIndex;
        DataTable dt = new NewsManager().selectpage(start,end);
        GridView1.DataSource = dt;
        GridView1.DataBind();

    }

 

 

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。
评论 14
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值