C# DataSet输出

遍历Dataset并输出数据实例

转自:http://www.cnblogs.com/csdm/archive/2010/02/02/1661808.html <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Dataset.aspx.cs" Inherits="Dataset" %> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.

ORM框架-VB/C#.Net实体代码生成工具(EntitysCodeGenerate)【ECG】4.5

摘要:VB/C#.Net实体代码生成工具(EntitysCodeGenerate)[ECG]是一款专门为.Net数据库程序开发量身定做的(ORM框架)代码生成工具,所生成的程序代码基于OO.ADO.NET.分层架构.ORM及反射+工厂设计模式等.支持.Net1.1及以上版本,可用于Oracle.SqlServer.Sybase.DB2.MySQL.Access.SQLite.PostgreSQL.DM(达梦).PowerDesigner文件.Informix.Firebird.MaxDB.Exc

【 D3.js 选择集与数据详解 — 2 】使用data()绑定数据

D3 中绑定数据大多是由 data() 函数来完成的,它是怎样工作的,它与 datum() 有什么区别呢? data()函数能够将数组各项分别绑定到各元素上,而且能够设置绑定的规则.data()还能够处理数组长度与元素数量不一致的情况.当数组长度大于元素数量,能为多余数据预留元素位置,以便将来插入新元素:当数组长度小于元素数量时,能提供指向多余元素的方法,以便将来删除.下面来剖析data()是如何绑定数据的,相比datum()有哪些新功能. data()的工作过程假设body中有三个段落元素p

Spark机器学习基础三

监督学习 0.线性回归(加L1.L2正则化) from __future__ import print_function from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("LinearRegressionWithElasticNet")\ .getOrCreate() # 加载数

scala spark 机器学习初探

Transformer: 是一个抽象类包含特征转换器, 和最终的学习模型, 需要实现transformer方法通常transformer为一个RDD增加若干列, 最终转化成另一个RDD, 1. 特征转换器通常处理一个dataset, 把其中一列数据转化成一列新的数据. 并且把新的数据列添加到dataset后面,产生一个新的dataset输出. 2. 一个学习模型转换器用来处理一个数据集, 读取包含特征向量的那一列数据, 为每一个特征向量预测一个结果标签, 把预测结果标签作为一个新的数据列里添加

Spark2.0机器学习系列之10：聚类(高斯混合模型 GMM）

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法: (1)K-means (2)Latent Dirichlet allocation (LDA) (3)Bisecting k-means(二分k均值算法) (4)Gaussian Mixture Model (GMM). 基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法: (1)K-means (2)Gaussian mixture

C＃.Net实体代码生成工具(EntitysCodeGenerate)的使用及.NET中的ORM实现

1 引言目前大多数项目或产品都使用关系型数据库实现业务数据的存储,这样在开发过程中,常常有一些业务逻辑需要直接用写SQL语句实现,但这样开发的结果是:遍地布满SQL语句.这些藕合较高的SQL语句给系统的改造和升级带来很多无法预计的障碍.为了提高项目的灵活性,特别是快速开发,ORM是一个不错的选择.举个简单的例子:在使用ORM的系统中,当数据库模型改变时,不再需要理会逻辑代码和SQL语句中涉及到该模型的所有改动,只需要将该模型映射的对象稍作改动,甚至不做改动就可以满足要求. ORM的全称是Obj

XML的应用 ---- 从一个范例看xml数据、xsd验证、xslt样式

从一个范例看XML的应用引言如果你已经看了Asp.Net Ajax的两种基本开发模式这篇文章,你可能很快会发现这样一个问题:在那篇文章的方式2中,客户端仅仅是发送了页面上一个文本框的内容到服务端,而服务端的Web服务方法也只接收一个来自客户端的字符串类型的数值.而很多时候,服务端的方法期望接收的是一个自定义类型,或者是多个不同类型的参数.为了能够处理这种由一个字符串包含多种不同类型值情况,我们可以采用XML. 这篇文章将构建一个简单的图书查询页面,通过这个程序,我们将会看到XML.XSD模

2014.8.8 CAD系统连接

CDA数据库连接生产库.研发库.临时库对应3个连接名 cad = (DESCRIPTION = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = backupserver)(PORT = 1521)) (CONNECT_DATA = (SERVER = DEDICATED) (SERVICE_NAME = naip) ) ) caddep = (DESCRIPTION = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 127.0.0.1)(PORT =

决策树--Python

决策树实验集数据: #coding:utf8 #关键词:决策树(desision tree).特征选择.信息增益(information gain).香农熵.熵(entropy).经验熵(H(D)).节点(node).有向边(directed edge).根节点(root node).叶节点(leaf node).判断模块(decision block).终止模块(terminating block).分支(branch).最优特征. import requests import reques

[SinGuLaRiTy] 数论题目复习

[SinGuLaRiTy-1020] Copyright (c) SinGuLaRiTy 2017. All Rights Reserved. [CQBZOJ 1464] Hankson 题目描述 Hanks博士是BT (Bio-Tech,生物技术) 领域的知名专家,他的儿子名叫Hankson.现在,刚刚放学回家的Hankson正在思考一个有趣的问题. 今天在课堂上,老师讲解了如何求两个正整数c1和c2的最大公约数和最小公倍数.现在Hankson认为自己已经熟练地掌握了这些知识,他开始思考一个“

JFreeChart应用（生成折线图）

1.jar包,jcommon.jar和jfreechart.jar,具体用哪个版本官网去down吧: 还有另外一个jar包,gnujaxp.jar,这个引入之后编译的时候会报错,应该是xsd校验的问题,索性直接去掉了,不影响实现. 2.具体实现: public static void main(String [] args){ //数据源 String[] rk = getRowKeys(bid); double[][]data = getData(bid,rk); String[] colKe

高斯混合模型Gaussian Mixture Model (GMM)——通过增加 Model 的个数，我们可以任意地逼近任何连续的概率密分布

从几何上讲,单高斯分布模型在二维空间应该近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球.遗憾的是在很多分类问题中,属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性.这就引入了高斯混合模型.——可以认为是基本假设! 高斯混合模型Gaussian Mixture Model (GMM) 摘自:http://www.infocool.net/kb/Spark/201609/193351.html 由于本文写的不g够完整详细,给出一个学习链接: http://www.cnblogs.com/CBDocto

DataGridView控件绑定数据源

前言: 近期听说DataGridView控件能直接绑定数据源.而不用穿越这层那层的忍辱负重.获取数据.真是高兴的屁颠屁颠的.后来一想二狗肯定不会弄.特意写了一个笨蛋版的教程--也算记录生活.欢度端午了.粽子就不送给大家了.可是大家能够找我来要呦.数量有限送完为止.--chenchen --步骤 1 加入控件 2 加入数据源 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMDE5MTAzNA==/font/5a6L5L2T/fontsize/40

Spark机器学习基础-监督学习

监督学习 0.线性回归(加L1.L2正则化) from __future__ import print_function from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("LinearRegressionWithElasticNet")\ .getOrCreate() # 加载数

决策树CART回归树——算法实现

决策树模型选择最好的特征和特征的值进行数据集划分根据上面获得的结果创建决策树根据测试数据进行剪枝(默认没有数据的树分支被剪掉) 对输入进行预测模型树 import numpy as np def loadDataSet(fileName): #general function to parse tab -delimited floats dataMat = [] #assume last column is target value with open(fileName) as fr:

asp.net如何将DataSet转换成josn并输出

public class JsonUtil { public string ToJson(DataSet dataSet) { string jsonString = "{"; foreach (DataTable table in dataSet.Tables) { jsonString += """" + table.TableName + """:" + ToJson(table) + ",

FastReport使用DataSet作数据源

1.打开FastReport的设计器, 2.选择[File]->[New] 新建FastReport模板. 3.选择[View]->[Data],显示如下,导出Dictionary,保存. 4.编辑导出的.frd文件,编辑完后保存,再导入. (1) TableDataSource 是数据源节点. (2) Name是DataSet对象的Table的表名. (3) Column是Table的列,模板绑定数据时,使用Column的Name属性.如下: <?xml version=&quo

Sample a balance dataset from imbalance dataset and save it（从不平衡数据中抽取平衡数据，并保存）

有时我们在实际分类数据挖掘中经常会遇到,类别样本很不均衡,直接使用这种不均衡数据会影响一些模型的分类效果,如logistic regression,SVM等,一种解决办法就是对数据进行均衡采样,这里就提供了一个建议代码实现,要求输入和输出数据格式为Label+Tab+Features, 如Libsvm format -1 1:0.875 2:-1 3:-0.333333 4:-0.509434 5:-0.347032 6:-1 7:1 8:-0.236641 9:1 10:-0.935484 1

WinForm小白的WPF初试一：从PropertyGrid控件，输出内容到Word（上）

学WinForm也就半年,然后转到WPF,还在熟悉中.最近拿到一个任务:从PropertyGrid控件,输出内容到Word.难点有: 一.PropertyGrid控件是WinForm控件,在WPF中并不能直接从工具箱获得,或者直接在XMAL中声明使用. 如要使用,需要使用WindowFormHost控件,再在其内部装载PropertyGrid控件.当然前提要在XAML中引用CLR—NAMESAPCE的SYSTEM.WINDOWS.FORMS命名空间.详细请看此处链接:http://www.cnb

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