AdodbStream的方法和属性浅述 选择自 AppleBBS 的 Blog

本文详细介绍了ADODB.Stream对象的多种方法,如Cancel、Close、CopyTo等,说明了各方法的使用方式和参数含义。还列举了该对象的属性,包括Charset、EOS等。最后给出了一段使用该对象的示例代码,展示了文件加载、读取等操作。
Cancel 方法 使用方法:Object.Cancel 说明:取消执行挂起的异步 Execute 或 Open 方法的调用。 Close 方法 使用方法:Object.Close 说明:关闭对象 CopyTo 方法 使用方法: Object.CopyTo(destStream,[CharNumber]) 说明:将对象中的数据复制,destStream指要复制的对像,CharNumber为可选参数,指要复制的字节数,不选为全部复制。 Flush 方法 使用方法:Object.Flush 说明:将缓存中的数据强制输出 LoadFromFile 方法 使用方法: Object.LoadFromFile(FileName) 说明:将FileName指定的文件装入对象中,参数FileName为指定的文件名。 Open 方法 使用方法:Object.Open([Source],[Modem],[Options],[UserName],[Password]) 说明:打开对象 参数说明:Sourece 对像源,可不指定 Mode 指定打开模式,可不指定,可选参数如下: adModeRead=1 adModeReadWrite=3 adModeRecursive=4194304 adModeShareDenyNone=16 adModeShareDenyRead=4 adModeShareDenyWrite=8 adModeShareExclusive =12 adModeUnknown=0 adModeWrite=2 Options 指定打开的选项,可不指定,可选参数如下: adOpenStreamAsync=1 adOpenStreamFromRecord=4 adOpenStreamUnspecified=-1 UserName 指定用户名,可不指定。 Password 指定用户名的密码 Read 方法 使用方法:Object.Read(Numbytes) 说明:读取指定长度的二进制内容。 参数说明:Numbytes指定的要读取的字节数,不指定则读取全部。 ReadText 方法 使用方法:Object.ReadText(NumChars) 说明:读取指定长度的文本 参数说明:NumChars指定的要读取的字符数,不指定则读取全部。 SaveToFile 方法 使用方法:Object.SaveToFile(FileName,[Options]) 说明:将对像的内容写到FileName指定的文件中 参数说明:FileName指定的文件 Options 存取的选项,可不指定,可选参数如下: adSaveCreateNotExist=1 adSaveCreateOverWrite=2 SetEOS 方法 使用方法:Object.setEOS() 说明:将数据流设置为空 SkipLine 方法 使用方法:Object.SkipLine(n) 说明:跳过n行 Write 方法 使用方法:Object.Write(Buffer) 说明:将指定的数据装入对像中。 参数说明:Buffer 为指定的要写入的内容。 WriteText 方法 使用方法:Object.WriteText(Data,[Options]) 说明:将指定的文本数据装入对像中。 参数说明:Data 为指定的要写入的内容。 Options 写入的选项,可不指定,可选参数如下: adWriteChar=0 adWriteLine=1 有下列属性: Charset:字符集 EOS 返回对像内数据是否为空。 LineSeparator 指定换行格式,可选参数有 adCR=13 adCRLF=-1 adLF=10 Mode 指定或返回模式。 Position 指定或返加对像内数据的当前指针。 Size 返回对像内数据的大小。 State 返加对像状态是否打开。 Type 指定或返回的数据类型,可选参数为: adTypeBinary=1 adTypeText=2 1 2 3 26 27
内容概要:本文系统阐了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析,采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者(兼具发电与用电能力的主体)在配电系统中的竞价行为,运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系,通过优化算法求解均衡策略,实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析,复现了EI期刊级别的研究成果,适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力,从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习主从博弈在电力系统中的建模方法;②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术;③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析;④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析,可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
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