ActiveX Data Objects

“ADO程序员参考”涉及使用ActiveX Data Objects (ADO)在C++程序中与数据库交互的技术。ADO是Microsoft提供的编程接口，用于访问和操作各种数据源，如SQL Server和Access。深入探讨了在C++环境中使用ADO连接数据库、执行查询以及处理数据库数据的方法。连接到数据库需要创建ADO的Connection对象，并设置连接字符串包括数据库位置和身份验证信息。例如，使用Jet OLEDB驱动连接Access数据库的示例代码如下：CoInitialize(NULL); CComPtr pConnection; pConnection.CoCreateInstance(__uuidof(ADODB::Connection)); BSTR connStr = SysAllocString(L\"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=C:myDatabase.mdb;User ID=Admin;\"); pConnection->Open(connStr, NULL); 这段代码实例化了Connection对象并打开了数据库连接。接着，使用Command对象执行SQL查询，例如：CComPtr pCommand; pCommand.CoCreateInstance(__uuidof(ADODB::Command)); pCommand->ActiveConnection = pConnection; pCommand->CommandText = L\"SELECT * FROM Customers\"; CComPtr pRecordset; pCommand->Execute(&pRecordset, NULL, ADODB::adCmdText); 这段代码创建了一个Command对象并执行了SQL查询。

Oracle provides several types for storing binary data such as BFILE, BLOB, BAW(L), and LONG RAW to handle data like images, sounds, and videos. Typically, in real-world projects, images and sounds are not stored directly in the database. Instead, the paths to the files are stored, and only when security requirements are high, the actual files might be stored in the database. BAW(L), LONG RAW, BLOB, and BFILE each serve different use cases depending on the data type and storage requirements.

在开发中，iBATIS.NET 提供了一个高效的 Data Access Objects （DAO）应用框架，其最新版本为 Version 1.9.1。这个框架简化数据库交互，增强代码的可维护性和可扩展性。iBATIS.NET 框架的特点在于其灵活的映射能力和对数据库操作的良好封装，使开发人员可以更专注于业务逻辑的实现。

Tilt 1.2 Multilabel是一款高度可定制的ActiveX控件，专为Microsoft Access报表设计而开发。除了支持Word、Excel、Powerpoint、Visual Basic和Internet Explorer等控件容器外，还能动态调整文本标签的字体、颜色、旋转角度和间隔。它的安装和卸载非常方便，适用于Windows 98/NT/2k/XP系统。

针对不确定对象的有效和高效聚类的启发式方法在数据挖掘领域，聚类分析是核心技术之一。它通过分析数据对象的属性，将具有相似属性的对象分成同一类群。然而，在现实世界的数据中，对象的位置往往存在不确定性，可以通过概率密度函数（pdf）来描述。探讨的是不确定对象的聚类问题，这些对象的位置具有不确定性。现有的剪枝算法存在一个新性能瓶颈，导致每次迭代时为每个不确定对象分配候选簇的开销。为此，提出了新的启发式方法来识别边界案例的对象，并将它们重新分配到更好的簇中。文中提到的关键技术是UK-means算法，其在传统的K-means算法基础上扩展，能够处理不确定对象的聚类问题。如果考虑平方欧几里得距离，UK-means算法（不使用剪枝技术）简化为K-means算法，运行速度更快，但聚类结果会有所不同。为解决这个问题，提出了一种近似UK-means算法，通过启发式识别边界情况的对象并将它们重新分配。此外，提出了三种用于表示簇代表的模型（均值模型、不确定模型和启发式模型），用于计算对象与簇代表之间的预期平方欧几里得距离。这些模型能更好地比较不确定对象的聚类效果。文章的主要贡献包括：1.分析现有剪枝算法，发现性能瓶颈；2.证明UK-means算法可以简化为K-means算法且速度更快；3.提出近似UK-means算法以高效识别边界对象；4.提供三种簇代表模型，实验验证聚类结果差异降低至70%。实验结果显示，近似UK-means算法的平均执行时间仅多出25%，显著减少K-means算法聚类结果的差异，这些发现对数据挖掘研究人员和实践者具有重要参考价值。

This MATLAB script demonstrates how to track object features efficiently by leveraging OpenCV functions. Steps to Implement: Integrate OpenCV Functions: Ensure OpenCV is properly installed and configured with MATLAB for seamless integration. Initialize Object Tracking: Define the object or region of interest to track. Apply Feature Tracking: Use OpenCV functions like calcOpticalFlowPyrLK for feature tracking, optimizing speed and accuracy. Key Points: Ensure MATLAB supports the required OpenCV functions for smooth operation. Test the script thoroughly to ensure compatibility with specific OpenCV versions. This guide provides a step-by-step approach to effectively implement feature tracking in MATLAB using OpenCV functions.

Microsoft ActiveX 控件在 Access 中的应用实例 本指南提供了 Microsoft ActiveX 控件在 Access 中使用方面的最佳实践和示例，包括： 日历控件 列表控件 树形控件 状态栏 进度条 这些示例展示了如何有效利用 ActiveX 控件来增强 Access 数据库的界面和功能。

objects 表结构 该部分描述了 Informix 数据库中资源总表 objects 的表结构信息。(具体字段信息请参考相关数据库文档)

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过报表或仪表板访问和理解数据。数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现有意义模式的过程。它利用统计学、机器学习和人工智能技术，揭示隐藏在数据中的关联、趋势和规律。常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测和预测等。例如，分类是根据已知特征将数据分为预定义类别；聚类则是无监督学习，依据相似性将数据分组；关联规则发现项集之间的频繁模式；序列模式分析时间序列数据中的规律；异常检测识别出与常规行为不同的数据点；预测则用于推测未来的趋势。在华北电力大学的这门课程中，郑玲老师的课件可能会涵盖数据仓库的体系架构、OLAP（在线分析处理）、数据集市、ETL（提取、转换、加载）过程，以及数据挖掘的算法如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。同时，课程可能还会讨论数据预处理、数据质量保证、数据安全性、数据仓库的性能优化，以及数据挖掘的应用案例，如市场分析、客户细分、风险评估等。PPT文件“1-老师课件”可能包含了课程大纲、重要概念解释、关键理论的可视化展示、实际案例分析等内容，对于学生理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心概念和技能至关重要。通过学习这门课程，学生不仅能够理解数据仓库的构建原理，还能掌握如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析，这对于他们在未来的工作中解决实际问题，提升企业的决策效率具有极大的价值。

MATLAB的质量-弹簧-阻尼器网络是模拟可变形对象的一种有效方法。通过在MATLAB中构建质量-弹簧-阻尼器网络，可以创建复杂的可变形物体的动态仿真。此方法通过建立点质量和弹簧阻尼关系来控制物体的形状和运动，从而实现物理上真实的可变形模拟。观看演示视频，查看该仿真的实际效果，体验该网络在模拟可变形物体中的应用。