DBHelper的一个小例子

跟着教程做网站时的一个DBHelper的小例子。记下来说不定以后用得上。

  1 using System;
2 using System.Collections.Generic;
3 using System.Text;
4 using System.Data;
5 using System.Data.SqlClient;
6 using System.Configuration;
7
8
9 namespace PracticeMyBookShopDAL
10 {
11 public static class DBHelper
12 {
13
14 private static SqlConnection connection;
15 public static SqlConnection Connection
16 {
17 get
18 {
19 string connectionString = "Data Source=ADMIN-PC;Initial Catalog=MyBookShop;Integrated Security=True";
20 if (connection == null)
21 {
22 connection = new SqlConnection(connectionString);
23 connection.Open();
24 }
25 else if (connection.State == System.Data.ConnectionState.Closed)
26 {
27 connection.Open();
28 }
29 else if (connection.State == System.Data.ConnectionState.Broken)
30 {
31 connection.Close();
32 connection.Open();
33 }
34 return connection;
35 }
36 }
37
38 public static int ExecuteCommand(string safeSql)
39 {
40 SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection);
41 int result = cmd.ExecuteNonQuery();
42 return result;
43 }
44
45 public static int ExecuteCommand(string sql, SqlParameter[] values)
46 {
47 SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, Connection);
48 cmd.Parameters.AddRange(values);
49 return cmd.ExecuteNonQuery();
50 }
51
52 public static int ExecuteCommand(string sql, SqlParameter value)
53 {
54 SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, Connection);
55 cmd.Parameters.Add(value);
56 int result = cmd.ExecuteNonQuery();
57 return result;
58 }
59
60
61 public static int ExecuteScalar(string safeSql)
62 {
63 SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection);
64 int result = (int)cmd.ExecuteScalar();
65 return result;
66 }
67
68 public static int ExecuteScalar(string sql, SqlParameter[] values)
69 {
70 SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, Connection);
71 cmd.Parameters.AddRange(values);
72 int result = (int)cmd.ExecuteScalar();
73 return result;
74 }
75
76 public static int ExecuteScalar(string sql, SqlParameter value)
77 {
78 SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, Connection);
79 cmd.Parameters.Add(value);
80 int result = (int)cmd.ExecuteScalar();
81 return result;
82 }
83
84 public static SqlDataReader ExecuteReader(string safeSql)
85 {
86 SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection);
87 SqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
88 return reader;
89 }
90
91 public static SqlDataReader ExecuteReader(string sql, SqlParameter value)
92 {
93 SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, Connection);
94 cmd.Parameters.Add(value);
95 SqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
96 return reader;
97 }
98
99 public static SqlDataReader ExecuteReader(string sql, SqlParameter[] values)
100 {
101 SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, Connection);
102 cmd.Parameters.AddRange(values);
103 SqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
104 return reader;
105 }
106 public static DataTable GetDataSet(string safeSql)
107 {
108 DataSet ds = new DataSet();
109 SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection);
110 SqlDataAdapter da = new SqlDataAdapter(cmd);
111 da.Fill(ds);
112 return ds.Tables[0];
113 }
114 public static SqlDataReader GetReader(string safeSql)
115 {
116 SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection);
117 SqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
118 return reader;
119 }
120
121 public static SqlDataReader GetReader(string sql, params SqlParameter[] values)
122 {
123 SqlCommand cmd = new SqlCommand(sql, Connection);
124 cmd.Parameters.AddRange(values);
125 SqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
126 return reader;
127 }
128
129
130 }
131 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tangzhengyue/archive/2011/11/27/2265153.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
评论
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