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DevExpress数据绑定呈现

1、新建一个WinForm窗体 2、将GridControl控件拖入窗体中,选择在父容器中停靠 上面的数据先不用管,这是我设置之后的 3、点击Run Designer 数据库这里为了方便演示,用的...SQL Server 由于我数据库中的表有8列数据,这里添加8列,并设置列名和绑定的数据名称: 查看数据库表结构:emp 添加8列数据 居中显示 为每一列填写数据库中对应的字段...- 右键查看代码: 引入命名空间: 编写获取数据源和数据绑定的代码: using System; using System.Data; using System.Data.SqlClient...this.gridControl1.DataSource = GetDataTable(); } /// /// 从数据库里获取数据之后呈现到列表里得单元格时候所触发的事件...{ string strValue = e.Value.ToString(); if (strValue == "")//数据库中补贴为空时

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    【大数据哔哔集20210125】全图呈现美团酒旅数据治理实践

    - 前言 - 作为一家高度数字化和技术驱动的公司,美团非常重视数据价值的挖掘。在公司日常运行中,通过各种数据分析挖掘手段,为公司发展决策和业务开展提供数据支持。...经过多年的发展,美团酒旅内部形成了一套完整的解决方案,核心由数据仓库 + 各种数据平台的方式实现。...其中数据仓库整合各业务线的数据,消灭数据孤岛;各种数据平台拥有不同的特色和定位,例如:自助报表平台、专业数据分析平台、CRM 数据平台、各业务方向绩效考核平台等,满足各类数据分析挖掘需求。 ?...保证指标定义、计算口径、数据来源的一致性。 统一维度管理的目标。保证维度定义、维度值的一致性。 统一数据出口的目标。实现了维度和指标元数据信息的唯一出口,维值和指标数据的唯一出口。...提供维度和指标数据统一监控及预警能力。 提供灵活可配的数据查询分析能力。 提标数据地图展示表、模型、指标、应用上下游关系及分布的能力。 提供血缘分析追查数据来源的能力。

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    随机的YOLO:数据集偏移下的高效概率目标检测

    虽然本文使用YOLOv3作为基础,但该结构可以在许多其他OD模型中应用,只需进行最小的修改,从而使它们对数据集转移的情况下具有更好的鲁棒性。...文章认为在OD任务中使用MC-Drop是在概率框架下代价和对数据转移的鲁棒性之间的最佳权衡。...与非随机模型相比,随机模型输出中的这种区别将使滤波块有额外的输出:对于每个未滤波的Averaged bounding box ,需要该bounding box对应的N个样本,表示为 。...2.2、数据集Shift场景的系统评估 作者这里使用了Michaelis等人提出的Python包来系统地评估模型对不断增加的数据集Shift的鲁棒性;Michaelis等人也提出了一种评估指标,名为Corruption...同时,作者还测试了三个有代表性的dropout rates (25%,50%和75%)和spatial and label qualities在数据集Shift平均的结果。

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    Sklearn-train_test_split随机划分训练集和测试集

    sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档: 一般形式: train_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取...参数解释: train_data:所要划分的样本特征集 train_target:所要划分的样本结果 test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量 random_state:是随机数的种子...随机数种子:其实就是该组随机数的编号,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1,其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填,每次都会不一样。...随机数的产生取决于种子,随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则: 种子不同,产生不同的随机数;种子相同,即使实例不同也产生相同的随机数。

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    Sklearn-train_test_split随机划分训练集和测试集

    sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档: 一般形式: train_test_split是交叉验证中常用的函数...,功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata,形式为: X_train,X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split...参数解释: train_data:所要划分的样本特征集 train_target:所要划分的样本结果 test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量 random_state:是随机数的种子...随机数种子:其实就是该组随机数的编号,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1,其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填,每次都会不一样。...随机数的产生取决于种子,随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则: 种子不同,产生不同的随机数;种子相同,即使实例不同也产生相同的随机数。

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    使用随机森林:在121数据集上测试179个分类器

    在本文中,作者通过了121个标准数据集评估了来自UCI机器学习库的 来自17个类别(族)的179个分类器。 作为一种口味,这里列出了所研究的算法族以及每个族中算法的数量。...从论文摘要: 最有可能是最好的分类器是随机森林(RF)版本,其中最好的(在R中实现并通过插入符号访问)在84.3%的数据集中精度超过90%,最大达到了94.1%。...UCI机器中的数据集通常是标准化的,但是不足以在原始状态下用于这样的研究。 这已经在“ 关于为分类器准备数据的论述 ” 一文中指出。...在本文中,作者列出了该项目的四个目标: 为选定的数据集合选择全局最佳分类器 根据其准确性对每个分类器和家族进行排序 对于每个分类器,要确定其达到最佳准确度的概率,以及其准确度与最佳准确度之间的差异 要评估改变数据集属性...因此,您需要在没有数据遗漏(交叉验证折叠内的数据缩放/变换等)的情况下,投入大量的前期时间来设计强大的测试工具(交叉验证,很多折叠,也许是单独的验证数据集) 现在我认为这是理所当然的应用问题。

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    Grafana使用mysql作为数据源,呈现图表

    原创仅供学习,转载请注明出处 需求 近期在使用python写一套模拟API请求的监控项目,考虑数据可视化这方面就采用grafana来呈现,下面来看看怎么弄。...数据源准备 首先安装好mysql,将监控的日志数据写入到mysql之中。如下图: ? 好了,这里就已经准备好了相关的测试模拟数据。那么下面就使用Grafana来配置图表看看。...添加数据源 在登陆系统后的首页,就可以进行数据源的添加了。 ? ? ? ? ?...好了,数据源mysql已经配置好了。下一步就是配置图表的呈现了。 回到首页,点击表格(Dashboard) ? 创建Table表格 ? ?...Table面板里面的内容是可以直接选择数据库,然后根据查询出来的SQL语句结果进行直接呈现的。 ? 下面来编写一个SQL查询来看看。 ?

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