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//直接执行sql语句查询数据,返回DataTable 

 DataTable dt;
                            QueryCommand qc = new QueryCommand(strSql.ToString(), null);
                            dt =DataService.GetDataSet(qc).Tables[0];

                            gvwzh.DataSource = dt;
                            gvwzh.DataBind();    

 

 

 1  //查询
 2 
 3         //第一种方法
 4         BaseUserController items = new BaseUserController();
 5         grw.DataSource = items.FetchAll();
 6         grw.DataBind();
 7 
 8         //第二种方法
 9         grw.DataSource = DB.Select().From(BaseUser.Schema).ExecuteDataSet().Tables[0];
10         grw.DataBind();
11 
12 
13 
14         //增加
15         BaseUser bu = new BaseUser();
16         bu.MarkNew();
17         bu.Jmsfzh = "ggggggggg";
18         bu.Dlid = "eeee";
19         bu.Xm = "eeeee";
20         bu.Pwd = "eeeeee==";//默认密码“111111”
21         bu.Sfdy = true;
22         bu.Bmid = "eeeeeeee";
23         bu.Save();
24 
25 
26         //修改
27         int result = new Update(BaseUser.Schema)
28         .Set(BaseUser.Columns.Jmsfzh).EqualTo("55555555555")
29         .Where(BaseUser.Columns.Dlid).IsEqualTo("eeee")
30         .Execute();
31 
32 
33         //删除
34         DB.Delete().From(BaseUser.Schema).Where(BaseUser.Columns.Dlid).IsEqualTo("aaaaa").Execute();

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yangwujun/archive/2013/06/08/3126926.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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