34、数据保存与检索的实用指南

数据保存与检索的实用指南

在数据处理和展示的过程中,我们常常会遇到各种需求,比如如何从数据库中获取数据、如何将数据展示在页面上,以及如何根据用户的选择动态更新数据等。下面将为大家详细介绍一些常见问题的解答和具体的实践操作。

常见问题解答
问题 答案
1. 用于连接数据源的控件是什么? 一个 DataSource 控件。
2. 实现数据关联的方式是什么? 绑定。
3. 什么是连接字符串,以及如何使用它? 连接字符串是包含连接服务器上数据库所需信息的字符串。可以将其存储在 web.config 文件中供后续使用。
4. 对数据进行的基本操作有哪些? 创建(添加新记录)、检索、更新(编辑)和删除。
5. 如何为 GridView 选择数据源? 使用 GridView 的智能标签和“选择数据源”下拉列表。
6. 怎样开启 GridView 的分页功能? 点击智能标签,选择启用分页。
7. 乐观并发控制的作用是什么?
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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