vba command call procedure

本文介绍如何使用VBA连接Oracle数据库,并演示创建记录集、引用记录集结果及调用不同类型的存储过程的方法。

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simple sample

▲连接Oracle数据库

Set cnn = CreateObject("ADODB.Connection")
cnn.Open "Provider=msdaora;Data Source=dl580;User Id=emssxjk;Password=emssxjk;"


dl580是tnsnames.ora中配置的服务名。

▲创建记录集recordset

Set rst = CreateObject("ADODB.Recordset")
sqls = "select * from tb_city"
Set rst = cnn.Execute(sqls)

这儿的SQL语句除了查询语句select以外,也可以用insert、update、delete等命令,也可以用truncate table这样的命令。这些SQL语句也可以用command对象完成。command对象还可以进行存储过程的调用并传递参数。


▲记录集结果的引用

Excel VBA 通过ADO取到数据后,有如下引用方式(假定记录集名字为rst):

1、字段数量:rst.fields.count;

2、字段名称:rst.fields(0).name,0表示第一个字段,其它字段分别是1,2,...rst.fields.count-1;

3、字段值:rst(0)或者rst(0).Value或者rst.fields(0).value,0表示第一个字段,也可以用字段名代替,如:rst("city");

4、整个记录集: Range("a2").CopyFromRecordset rst命令将记录集保存到A2单元格开始的工作表中;

5、记录移动:取数后记录定位在第一条,rst.movenext可以移动到下一条,结尾标志:rst.eof = true,Excel VBA只支持向前移动(rst.movenext);

6、记录数:rst.RecordCount是反馈记录数的,但在VBA中却总是反馈-1,不过可以根据rst.eof判断有无查询结果,如果rst.eof= true就表示查询结果为空。

▲调用存储过程

1、连接数据库,如前;

2、定义存储过程

Set cmd = CreateObject("ADODB.Command")

Set cmd.ActiveConnection = cnn
cmd.CommandText = "zfqf_bag2mail" '存储过程名称,有两个参数
cmd.CommandType = adCmdStoredProc

3、参数赋值

cmd.Parameters(1).Value = Cells(row1, pos_acc)
cmd.Parameters(2).Value = Cells(row1, pos_lab)
4、执行存储过程

cmd.Execute

这个存储过程的结果保存在表中,通过查询语句得到结果,没有通过变了返回。


1,不带参数的,直接在连接或Recordset 中用“EXEC 过程名”调用即可。
Private Sub cmdPrepareNewMinSalary_Click()
Dim conEmployees As ADODB.Connection
Dim strProcedure As String

Set conEmployees = Application.CurrentProject.Connection
strProcedure = "CREATE PROCEDURE SetNewMinSalary " & _
"AS " & _
"Update Employees " & _
"SET HourlySalary = 12.50;"

conEmployees.Execute strProcedure
conEmployees.Close
End Sub
调用程序如下:
Private Sub cmdNewMinSalary_Click()
Dim conEmployees As ADODB.Connection
Dim strProcedure As String

Set conEmployees = Application.CurrentProject.Connection
strProcedure = "EXECUTE SetNewMinSalary;"

conEmployees.Execute strProcedure
conEmployees.Close
End Sub

2,带一个参数的,也可以直接调用,如下例子
Private Sub cmdCreateProcedure_Click()
Dim conEmployees As ADODB.Connection
Dim strProcedure As String

Set conEmployees = Application.CurrentProject.Connection
strProcedure = "CREATE PROCEDURE SetNewMinSalary " & _
"(NewMinSalary Currency) " & _
"AS " & _
"Update Employees " & _
"SET HourlySalary = NewMinSalary " & _
"WHERE HourlySalary < NewMinSalary;"

conEmployees.Execute strProcedure

MsgBox "The new stored procedure has been created."
conEmployees.Close
End Sub

调用时直接输入一个参数。
Private Sub cmdExecuteProcedure_Click()
Dim conEmployees As ADODB.Connection
Dim strProcedure As String

Set conEmployees = Application.CurrentProject.Connection
strProcedure = "EXECUTE SetNewMinSalary 14.50;"

conEmployees.Execute strProcedure

MsgBox "The minimum hourly salary has been set to 14.50/hr"
conEmployees.Close
End Sub

3:最麻烦的是带有多参数的,如下面的例子带有两个参数。
直接从SQL server复制过程如下:
CREATE PROCEDURE [dbo].[Max_2ExcelDB]
(
@Territory varchar(10)='All',
@Country varchar(10)='CN'
)
AS
set nocount on
if @Territory='All'
BEGIN
select * from CustomerDB
set nocount off
END
else
begin
select a.* from CustomerDB a left join DistributorDB b
on a.Distributor=b.Distributor
where b.Territory in (@Territory,'Open') and a.Country=@Country
end
set nocount off
调用程序如下,这时候就要请出ADODB.Command对象了:
Sub CallmyProc()
Dim conn As ADODB.Connection
Dim MyProc As ADODB.Command

Dim sSql As String
Dim SrcArr

Set conn = New ADODB.Connection
Set MyProc = New ADODB.Command
conn.ConnectionString = connStr(1)
conn.Open

If conn.State = adStateOpen Then
With MyProc
.ActiveConnection = conn
.Prepared = True
.CommandText = "Max_2ExcelDB"
.CommandType = adCmdStoredProc
.Parameters.Append .CreateParameter("@Territory", adChar, adParamInput, 10, "South")
.Parameters.Append .CreateParameter("@Country", adChar, adParamInput, 10, "CN")
ThisWorkbook.Sheets("sheet4").Cells(1, 1).CopyFromRecordset .Execute
End With
Else
MsgBox " 无法打开数据库"
End If

conn.Close
Set conn = Nothing
Set MyProc = Nothing
End Sub

4,更麻烦的是带有多参数,还有返回参数的,也是用Adodb.command对象解决。下面代码来自网络http://www.officefans.net/cdb/viewthread.php?tid=91224:
Set 连接 = CreateObject("ADODB.Connection")
Set 过程 = CreateObject("ADODB.Command")
连接.Open "Driver={SQL Server};Server=192.168.1.2;Database=数据库名_A;uid=共用登录;pwd=123456"
起始日期="2007-12-1"
截止日期="2008-3-1"
With 过程
.ActiveConnection = 连接
.Prepared = True
.CommandText = "vba_分数统计"
.CommandType = 4
.Parameters.Append .CreateParameter("@起始日期", 200, 1, 20, 起始日期) ‘append 与后面的点. 需要加空格,即将createparameter返回值传给append方法。
.Parameters.Append .CreateParameter("@截止日期", 200, 1, 20, 截止日期)
.Parameters.Append .CreateParameter("@姓名", 200, 1, 50, Worksheets(2).Cells(2, 1).Value)
.Parameters.Append .CreateParameter("@返回分数", 2, 2)
.Execute
Worksheets(1).Cells(1,1).Value = .Parameters("@返回分数")
.Close
Set 连接 = Nothing
end with

create PROCEDURE pro1 
@id int=10,
@count int output
AS
BEGIN
select @count=COUNT(*) from test1 where id>@id;
end

既能返回数据集又能输出参数。
With command
.ActiveConnection = con
.CommandType = adCmdStoredProc
.CommandText = "pro1"
.Parameters.Append .CreateParameter(Name:="@id", Value:=0, Type:=adInteger)
.Parameters.Append .CreateParameter(Name:="@count", Type:=adInteger, Direction:=adParamOutput)
Set rs = .Execute()
MsgBox .Parameters("@count").Value
End With



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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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