ajax实现动态从数据库模糊查询显示到下拉框中(ajax方法前往Dataset的例子）

目录;;存储过程的分类调用存储过程;直接使用T-SQL语句操作访问数据是一种低效的资源使用方式，并且有可能产生安全风险。
存储过程是数据库开发人员为了使用某一特定的功能而编写的数据库过程，它具有良好的逻辑封装体。
使用存储过程的优点易于维护。
正确使用存储过程能够将数据库应用与应用程序的业务逻辑分开，当维护数据库相关功能时，只需要修改存储过程即可；
提升功能。
使用存储过程能有效提高数据访问效率，存储过程会在第一次执行时被编译，应用程序可以直接从编译后的文件中获取相应结果；
减少流量和通信。
使用存储过程访问数据，可以降低对网络带宽的需求，减少应用程序读取数据库的次数；
提高安全性。
只允许可信赖的本地存储过程访问数据库，提高数据的安全性。
;返回记录集的存储过程返回记录集的存储过程常用于查找指定记录，然后将查找、排序和过滤后的结果返回到DataSet对象或list-bound控件例：定义了查询所有用户信息的存储过程;返回值的存储过程返回值的存储过程也称为标量存储过程，常用于执行返回单一值的数据库命令或函数。
例：定义了判断用户名是否存在的存储过程;行为存储过程行为存储过程用于实

目录;;断开式数据访问模式DataSet对象DataAdapter对象数据绑定绑定单值数据绑定集合数据使用数据源控件绑定数据GridView数据控件的使用GridView控件概述分页和排序自定义列;DataSet对象DataSet对象即数据集对象，采用断开连接数据访问模式。
DataSet对象是数据的一种内存驻留表示方式，无论包含的数据来自什么数据源，它都会提供一致的关系编程模型。
DataSet对象把数据存储在一个或多个DataTable中，每一个DataTable又包含了DataRow和DataColumn。
XML文档可以导入DataSet对象，而DataSet对象中的数据也可以导出为XML文档。
;;7;查看用户信息表中前5条记录信息？;9;10;11;案例解析;单值数据绑定主要应用在数据绑定控件上。
ASP.NET对具有DataBinding事件的对象（如GridView、DataList、Repeater控件）提供数据绑定表达式支持。
Eval()方法用于单向绑定，一般用于显示数据，被绑定的数据不能被更新；
Bind()方法用于双向绑定，支持

任务实施任务4：设置类别状态类别状态修改的主要代码如图所示：任务实施任务4：设置类别状态任务4实施效果图如下：归纳总结利用ADO.NET进行数据库开发的基本步骤：　　1、创建和数据库连接的connection对象。
　　2、配置DataAdapter对象并创建和操作数据集DataSet。
　　3、将数据库中的表添加到DataSet中。
　　4、把数据集DataSet绑定到GridView上。
利用DataAdapter的Fill方法把数据填充到DataSet，最终的数据库中的数据显示在用户界面的GridView中。
归纳总结从数据库查询记录的方法分类:???????一般使用两种方法：?一种是通过DataReader对象直接访问;另一种则是通过数据集Dataset和Dataadapter对象访问。
　　使用ADO.NET的Datareader对象能从数据库中检索数据。
检索出来的数据构成一个只读只进的数据流，存储在客户端的网络缓冲区内。
Datareader对象的read方法可以前进到下一条记录。
在默认情况下，每执行一次read方法只会在内存中存储一条记录，系统的

ASP.NET数据库网站设计教程（C#版）[孙士保]第11章运用DataSet访问数据库

1、 训练数据准备所有数据均放置于Sample\Build\下，其中Build为数据类型，根据本人需要进行修改，本示例数据为512*512大小GF2建筑，训练数据按照:Sample\Build\train\IMG_T1-----------------------\IMG_LABEL-----------------\val\IMG_T1-----------------------\IMG_LABEL2、 训练参数设置参数和运行皆在dp0_train.py中，主要参数包括：（1） num_epochs，训练批次（2） learning_rate，学习率（3） dataset，步骤一本人构建的数据集名称（4） band，输入数据通道数（波段数）（5） n_class,模型输出通道数（类别）设置好后点击run即可3、 训练模型位置模型结构放与net文件中，生成模型文件pt位于Checkpointspath\4、 预测使用填写参数Checkpointspath，模型位置名称Dataset，待预测数据文件夹Outputpath，输出数据文件夹

matlabdir源代码Crop_DiseasesCropDiseasesDetection代码源于Google识别API，根据数据情况做了少许修改。
深度学习框架Tensorflow1.9密码:yq30生成TFrecords运行process.py将数据图像压缩生成TFRecords类型的数据文件，可以提高数据读取效率#修改process.py主函数路径，改为本人的下载后压缩的路径pythonprocess.py训练模型#配置train.sh参数#生成的TFrecords路劲(根据本人的实际修改，下同)DATASET_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/tf_data#训练过程产生的模型，迭代保存的数据位置TRAIN_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/check_save/resnetv1_101_finetune#定义预训练模型定义(预训练模型下载地址上面有给出)CHECKPOINT_PATH=/media/zh/DA

图像描绘网络训练文件

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。