vc连接数据msql

环境:win7 64位 旗舰版
在mysql官网下载数据库驱动,下载32位的 (当以x64模式编译程序时,需要用到64位的)
https://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/5.1.html



①在vc里面使用odbc(数据源)连接mysql的方法
1.新建一个数据源 ,名字叫pms

 

 2.在代码里面加入如下代码,即可以测试连接功能。
需要注意的是:引用CDatabase时需要加入头文件 #include "afxdb.h"

	try
	{
		CDatabase db;  
		db.Open(NULL,FALSE,FALSE,"DSN=pms;server=localhost;database=pmsserver");
	}
	catch (CException* e)
	{   
		TCHAR   szError[1024]={0};   
		e->GetErrorMessage(szError,1024);   //  e.GetErrorMessage(szError,1024); 
		::AfxMessageBox(szError); 
	}



②在vc里面使用ado (或者叫oledb) 连接mysql的方法
需要注意的是:要先调用AfxOleInit去初始化oledb,因为ado依赖于oledb

 	try
 	{
		if (!AfxOleInit()) {
			AfxMessageBox("初始化失败!");
			return FALSE;
		}

		CString str1="";
		str1="driver={MySQL ODBC 5.1 Driver};Server=127.0.0.1;DATABASE=pmsserver;USER=root;PASSWORD=123456;OPTION=3;";

		_ConnectionPtr m_pConn;
		HRESULT hr = m_pConn.CreateInstance(__uuidof(Connection));
		m_pConn->Open(_bstr_t(str1),"","",adModeUnknown);

	}
	catch (CException* e)
	{   
		TCHAR   szError[1024]={0};   
		e->GetErrorMessage(szError,1024);   //  e.GetErrorMessage(szError,1024); 
		::AfxMessageBox(szError); 
	}

③在vc里面使用,另外一种连接mysql的方法是使用mysql c api,用api函数 mysql_real_connect 去连接

总结以上三种方式


 

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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