基于C#的Excel数据批量导入SqlServer的方法研究与实现
基于改进的C-C方法的相空间重构参数选择

基于改进的C-C 方法的相空间重构参数选择*陆振波 蔡志明 姜可宇(海军工程大学电子工程学院, 武汉430033)摘 要:针对混沌时间序列相空间重构C-C 方法的三点不足,提出了一种基于改进的C-C 方法的确定最优时延与嵌入窗的新算法。
在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数,合理选择该参数,能在不严重损失估计精度的前提下,大大加快计算速度。
在理论分析的基础上,用所提出的算法对三种混沌序列进行相空间重构,仿真结果表明该算法对最优时延的选择更准确,对最优嵌入窗的选取更可靠。
关键词:混沌,时间序列分析,相空间重构,关联积分Determination of embedding parameters for phase spacereconstruction based on improved C-C methodLu Zhen-bo Cai Zhi-ming Jiang Ke-yu(Electronic Engineering College, Navy Engineering University, WuHan 430033, China)Abstract : A new algorithm to determine delay time and embedding window was presented based on the improved C-C method modified the classical C-C method in three aspects. Considering precision and rapidity of computation, an optimal parameter was introduced into the computation of correlation integral. On the foundation of theory study, phase space reconstruction of three kinds of chaotic time series is carried out, and the result of simulations verify that the algorithm is more applicable for determining appropriate delay time and embedding window.Key Words : chaos, time series analysis, phase space reconstruction, correlation integral1 引言近年来,混沌时间序列分析方法在很多科研和工程领域中得到广泛应用。
基于嵌入式系统中c语言代码运行效率探析

基于嵌入式系统中c语言代码运行效率探析摘要:本文以c语言为例,通过一些具体的例子,探讨了在进行程序设计语言代码编写过程中不同的编写语句产生不同的代码运行效率,从而提高c语言程序设计的质量,提升c语言程序设计的能力培养。
关键词: c 语言;程序设计;运行效率中图分类号:tp312.1 文献标识码:a 文章编号:1007-9599 (2012) 17-0000-02嵌入式程序设计是结合 c 语言知识为基础,是利用基本的 c 语言知识,面向嵌入式工程实际应用进行程序设计语言。
在很多理工科专业,特别是计算机专业学生必修的一门非常重要的专业课基础课,学生可以通过嵌入式程序设计,掌握程序设计的基本方法,形成正确的编程思、掌握正确的编程技巧、具备一定的程序调适能力。
程序设计能力,特别是问题的分析解决能力、语言的开发和环境的综合应用能力以及如何能够在嵌入式系统开发中熟练、正确地运用c语言开发出高质量的应用程序,是学习嵌入式程序设计的关键。
下面介绍基于c语言的嵌入式程序设计中存在几个方面问题:1 定义变量先看下面一个例子:char char1;short short1;char char2;int int1;这里定义的 4 个变量形式都一样,但是它们的次序不同,产生了数据存储结构中的不同的数据布局,如下图所示。
显然,第2种方式节约了更多的存储空间。
第一种数据布局:第二种数据布局:由此可见,我们在作变量声明的时候,尽量把所有相同类型的变量放在一起定义,一种相同类型的变量定义一行,从而在数据的存储上更加的合理。
对于局部变量类型的定义,通常情况下,习惯使用短整型 short 或字符型char 来定义变量,达到节省存储空间的目的[1];但是,当一个函数的局部变量数目为数不多时,反而达不到节省存储空间的意图。
因为程序的编译器会把局部变量分配给内寄存器,使得每一个局部变量占用一个寄存器,假定 a 是任意可能的寄存器存储函数的局部变量,分别去执行加1的运算,32 位的 int 型变量最快,只需要用到 1 条加法指令。
基于C

基于C摘要:应用c-d生产函数对1995-2008年聊城市的农业生产投入要素进行了测度与评价。
结果表明,聊城市农业生产处于规模报酬递增阶段,各要素的作用比较协调,处于稳步增长阶段;耗电量、化肥施用量、灌溉量对农业产出的增长作用分别为7.74%、4.65%和3.29%;耗电量和化肥施用量的弹性系数都远小于1,说明在目前情况下尚没有充分发挥其投资效益,仍有潜力可挖;影响农业总产出的因素除了已选择的耗电量、化肥施用量、灌溉量3要素外,还有技术水平的提高和政策因素的影响。
关键词:农业生产要素;c-d生产函数;测度与评析;聊城市中图分类号:f062.2 文献标识码:a 文章编号:0439-8114(2013)03-0734-04山东省聊城市近年来着力发掘其作为江北水城的特殊资源优势发展旅游业,因而要对境内水源做近一步的限制利用与保护,同时也间接造成了在聊城市既定可利用水量的前提下导致农业灌溉用水量下降的潜在趋向,这将影响聊城市农业产业结构。
因此,论证农业各生产要素是否协调,对农林牧渔的贡献到底多大,是否需要调整等显得尤为必要。
c-d生产函数是由数学家柯布和经济学家道格拉斯两人对美国1899-1922年期间的有关经济进行分析和估算时提出来的,直到目前仍被广泛认为是一种常用的生产函数。
近年来,此方法在国内外农业生产研究方面已有一些深入的研究与成功的运用,如王林等[1]对山东省农业投入产出进行了分析;杨君等[2]对塔里木盆地农业生产投入产出潜力进行了研究;秦耀辰等[3]通过构建生产函数对河南省东部平原的粮食生产进行过投入产出潜力评估。
然而在此模型的应用中对灌溉量、农业耗电量的讨论还较少,更多的是单纯的分析劳动力投入和耕地面积等要素对农业产出的影响[4,5]。
事实上现代农业已日益集约化、机械化,耕地面积、劳动力人数对农业产出的影响已不再是决定性的要素,引入更多要素便成为必然,例如代表灌溉量的有效灌溉面积[6],代表能源投入利用的耗电量以及与农业生产方式息息相关的化肥投入量等。
基于“C-POTE”模型的小学语文跨学科主题活动设计

-089-2023年第35期(总第375期)教学案例基于“C-POTE”模型的小学语文跨学科主题活动设计钱 枭摘 要:跨学科学习是学习方式、教学方式变革的新方向,主张在真实的生活情境中利用不同的学科思维解决实际问题。
主要论述基于“C-POTE”模型的小学语文跨学科主题活动设计,旨在让学生在跨学科主题学习活动中,结合具有逻辑性的问题链深化对学科上位概念的理解,由此在新的问题情境中学会迁移,并为教师在跨学科主题设计、活动实施上实现预估评价与科学打磨。
关键词:跨学科学习;“C-POTE”模型;大概念;问题链作者简介:钱枭(1994—),男,江苏省苏州市吴江区盛泽实验小学。
跨学科学习强调培养学生在真实的问题情境中运用不同的学科思维解决问题的能力,该能力不仅包含解决问题的策略性知识,更强调在面对不同问题情境时调整问题解决策略的迁移能力。
本文参照华南师范大学博士生导师詹泽慧的团队提出的以大概念为基础的跨学科主题学习“C-POTE ”模型,即“概念群→问题链→目标层→任务簇→证据集”,以“令人沉醉的中国美食”主题为例,设计跨学科主题学习活动,分析跨学科主题活动设计策略。
一、“C-POTE”模型与跨学科主题活动设计概述“C-POTE ”模型是由华南师范大学博士生导师詹泽慧的团队在核心素养目标的导向下,结合学习进阶和教学评一体化设计的核心思想所建构的,以大概念为基础的跨学科主题学习模型。
C 、P 、O 、T 、E 分别对应概念群、问题链、目标层、任务簇、证据集。
根据跨学科主题学习活动的不同阶段,教师和学生分别承担不同的驱动任务,共同指向核心素养的达成[1]。
概念群是整合多学科的关键纽带。
跨学科学习主张在真实的问题情境中运用不同的学科思维解决实际问题。
因此,跨学科学习的主题活动设计需要先从各学科的基本概念出发,寻找各学科基本概念的交叉点,形成上位的跨学科概念,再根据跨学科概念与社会生活中的实际问题设计跨学科主题。
教师要立足本学科核心概念,寻找不同学科概念之间的交叉点,结合真实情境,设计跨学科主题,让学生明白该解决什么问题。
基于模糊C均值的进化神经网络分类模型

在 聚类节 点 中 , 具有 最大 隶属 度 的节点 就是 优胜节 点 。
T =m x 丁 : =12 …, } j a{ 7 ,, M 输入向量 K 的类别就是聚类中的优胜节点所对应的类别 。
3 算 法 实 现
在进 化神 经网络 分类 器 的训练 过程 中 , 主要包 括两 个过 程 : 始化 聚类层 节点 ; 初 优化 聚类 层 。
@ … ⑨ . 《
… .
此, 一旦模型按照样本数据( , ) X 进行训练 , 就能通过这些连接传到聚类
层, 从而计 算 出输入 向量 X 与其所 属 的 聚类J间 的隶 属度 。
T = ( ) a s a X ,j ) x L 一 ) ( a ) x =G us n( c, =e p ( / 2 j i
文献标识码 : A 中 图 分 类 号 : P 9 T 31
1 引 言
随着计算机应用及 It nt 日 ne e 的 益普及 , r 世界上的数据正以惊人的速度增长 , 不同领域的人们都期待着从这 些数据中得到 自己想要的答案 , 将信息变为知识。越来越多的研究者热衷于数据挖掘技术 , 在数据挖掘功能 中对 制定 决策扮 演重 要 角色 的一种 方法 就 是分类 。分 类首 先 是建 立能 描 述确 定 数 据类 别 的模 型 , 然后 用 这 个模 型对
学
报
第2 3卷
3 1 初 始化 聚类层 节点 .
在这个过程中, 使用模糊 C均值算法将输入空间分成 M 个模糊组 , 并作为聚类层的节点。模 糊 C均值 算 法
的 目的是 将 目标 函数 最 小化 , 目标 函数 为 : 设
÷ " 7 I2  ̄ 3 lt u
其中:
基于模糊C均值聚类的交通状态判别研究

a n a l y s i s r e s u l t s s h o w e d t h a t u s i n g f u z z y c l u s t e i r n g t o c l a s s i y f t h e t r a ic f l f o w w a s f e a s i b l e . T h e s p e e d i n l f u e n c e d
交 通 是 否 处 于 拥 挤 状 态 …。这 些 阈值 选 择 的 准 确 维数 据 空 间分 布 的 样 本 分 成 特 定 数 目的 类 。F CM 性 将 对 交 通 状 态 判 别 的结 果 产 生 很 大影 响 。 而 在 是 把 n个 向 量 x .( i _ 1 ,2 ,3 , … ,n )分 为 c个
o n t h e t r a ic f lo f w c l a s s i i f c a t i o n g r e a t l y , o c c u p a n c y t h e s e c o n d , l f o w t h e l a s t . Ke y wo r d s : t r a 衔C lo f w; i d e n t i i f c a t i o n o f t r a ic f s t a t e ; f u z z y C. me a n s c l u s t e r i n g
S t udy o n i de nt i f i c a t i O n O f t r a f ic f s t a t e ba s e d o n f uz z y C. me a ns
c l us t e r i ng
ZHANG Yu n y u n
种 参 数 对 交通 状 态 判 别 的 影 响 。 分 析 结 果 表 明 : 用模 糊 聚 类 进 行 交通 流 状 况 分 类是 一 种 可 行 的方
基于模糊C-均值的无线传感器网络算法

Al o ih o ie e sS n o t r s d 0 z y C- e n g r t m f rW r l s e s rNe wo k Ba e n Fu z M a s
C N Je i . I NG Pn HE i-e JA ig j
( . c o l f o ue ce c n e h oo y Hu e N r l ies y Hu n s i 3 0 2 C ia 1 S h o C mp tr in ea dT c n lg , b i o ma Unv ri , a g h 4 5 0 , hn ; o S t
[ ywod lWi ls S no t r( N)F zyC— asF M)rue cutr Ke r s r es e sr wokWS ; u z Men (C ;o t;ls e Ne e
DOI 1.9 9 .s.0 03 2 . 1 20 1 : 03 6 /i n10 —4 82 11 . js 0 2
中 分 号: P 3 图 类 T3 9
基 于模糊 C 均值 的无 线传 感器 网络 算法 .
陈洁洁 ,蒋 平
(.湖北师范学院计算机 科学与技术 学院,湖北 黄石 4 5 0 ;2 1 3 0 2 .黄石理工学 院,湖 北 黄石 4 5 0 ) 3 0 2
捕
要: 在低 功耗 自 应集簇 分层 型协议 算法的基础 上,提 出一种基于模糊 C均值 的无线 传感器 网络 算法 。在簇形成 阶段采 用模糊 C均 适 一 一
L ND1 。
∑( )
如果 “ 一 ” P <£,则算法停止 ,即输 出聚类 中心 P 簇 ( 头节点) ,网络中 的每一个节点都归属于不 同簇 ,并且都有簇 的标识 ,否则 ,令 b b l = + ,转到步骤() 2。 首轮 ,根据系统预 先指定的最优簇头个数 C,通过模糊 C 均值聚类方法将整个 传感器 网络分成 C 一 个簇 类区域 ,每个 节点隶属于其 中一个簇类 区域 ,簇类 的节 点到其相 应的簇类
C高级编程:基于模块化设计思想的C语言开发

·C语言国际标准;
·你所使用编译器的产品手册;
·你所使用编译器的基础库手册;
上述4条,仅仅是我个人的建议,既不是“标准”,也不是“守则”,与本书后续针对模块化设计所探讨的“规则”一样,它们只是建议,当然这些建议和规则有效帮助了我个人的开发工作,它们是否 适合你,需要你自己的思考和实践。
1.1 C的编译链接与文件引用
1.1.1 一个小程序
我不知道以下的程序是否算作最简的C语言程序,但它足够小,同时包含了很多初级程序员忽略的内容。代码如下:
int main(int argc ,char *argv[]){ return argc;
}
上述程序存储为C文件前,我们先按照以下命令组织磁盘目录。
mkdir test cd test mkdir src mkdir inc mkdir obj mkdir bin
此时,当前目录为你刚才创建的test目录。其中,src我们仅存储C文件,inc则存储后续讨论到的头文件,obj存储编译后的对象文件,bin存储链接后形成的库或执行文件。这种组织方式并不是某种严 格的规定,不按照这种组织方式,不代表不能构建C程序,但很多工程代码,采用了类似这样的组织方式,总是有一定理由的。
上述第一行的命令为编译,你可以通过是否存在一个-c的选项来判断。第二行的命令为链接,它构建了可执行文件(gcc通过缺少-c来判断)。第三行命令是执行生成在bin子目录(也可称为文件夹) 下的执行程序test_main。
echo$?是用来检测最近一个执行操作的返回。随后是另两组再次执行与显示的操作。本书后续讨论中,若无特殊说明,则将第一行和第二行的两个操作,统一简称为“编译链接”,而第三行的操 作,简称为“执行”。
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基于C#的Excel 数据批量导入SqlServer 的方法研究与实现周 虎(江苏联合职业技术学院徐州财经分院,江苏 徐州 221008)摘 要:批量数据导入在实际工作中提高了数据处理的效率,保证了数据的完整性。
本文以某地育龄妇女基本信息为例,详细介绍了Excel数据批量导入SqlServer的设计思路与实现方法。
关键词:Excel;SqlServer;批量数据导入;NPOI;C#编程中图分类号:TP311.11 文献标识码:AResearch and Implementation of Excel Data Import to SqlServer Base on C#ZHOU Hu(Xuzhou Finance Branch ,Jiangsu Unit Technical Institute ,Xuzhou 221008,China )Abstract:Bulk data import improve the efficiency of data processing in practical work to ensure the integrity of the data.In this paper,we take some basic information of women for example,details the Excel data design ideas and implementation of bulk import to SqlServer.Keywords:excel;SqlServer;bulk data import;NPOI;C# programming文章编号:1008-0775(2014)-12-54-021 引言(Introduction)Excel是办公中常用的电子表格处理工具,SqlServer是目前流行的数据库管理系统,均在信息系统中被广泛使用[1]。
在某地数字化计生服务管理系统中需要从育龄妇女基本信息管理系统中导入育龄妇女的基本信息,而育龄妇女基本信息管理系统中只能将当前单位中所有的育龄妇女信息导出到Excel 文件中,然后从Excel文件中将育龄妇女信息导入到SqlServer 数据库中。
在进行数据导入时,每次只需将增量数据导入到数据库,同时Excel中一条记录要写入到数据库多张表中。
目前Excel导入数据库主要包括以下几种方法:(1)将Excel转化为XML或者CSV文件,然后导入数据库。
(2)使用Office提供的Com组件技术。
(3)使用第三方组件,如NPOI或OLEDB。
其中第一种方法和第二种方法操作复杂或者运行缓慢,在实际应用中效果均不是很理想[2],并且本系统在对Excel数据导入到数据库时需要对需要对数据进行进一步加工和处理,所以本文主要借助第三方组件NPOI的方式来实现Excel数据的批量导入。
2 Excel 批量数据导入技术分析(Excel import bulk data technical analysis)在本项目中,需要将育龄妇女基本信息Excel文件内容读取到内存中,然后在内存中和数据库中的育龄妇女信息进行比对,将增量数据导入数据库,具体流程如图1所示。
图1 NPOI读取Excel数据到数据库Fig.1 NPOI read excel data to database在图1操作流程中,关键技术包括使用NPOI读取Excel 数据到内存中的DataTable和从内存中将增量数据导入到数据库。
2.1 NPOINPOI是一个开源的基于.Net的读写Excel、Word等微软OLE2组件文档的项目,使用NPOI你就可以在没有安装Office 或者相应环境的机器上对Word/Excel文档进行读写[3]。
NPOI 是一个免费的开源组件,包含了大部分的Excel功能,同时支持文件的导入与导出。
在本项目中使用NPOI将Excel表中的数据读取到内存中的Datatable中,同时将育龄妇女的编号存入集合中,便于和数据库中的育龄妇女信息进行比对。
2.2 增量数据导入到数据库在本项目中,由于每次需要导入的育龄妇女基本信息都是包含所有的育龄妇女基本信息,为了进一步提高导入数据的效率,采用每次导入增量数据的方法,这里需要将Excel文件中的育龄妇女信息和数据库中的育龄妇女信息进行集合运算,将数据库中不包含的但Excel文件中包含的育龄妇女信息先计算出来,然后对增量数据进行批量导入数据库。
具体流程如图2所示。
图2 增量数据导入Fig.2 Incremental data import在计算出增量数据后,Excle文件中一条记录需要同时保软件工程师 SOFTWARE ENGINEER第17卷第12期2014年12月V ol.17 No.12Dec. 2014存到数据库中多个表中,同时需要根据数据库中数据字典中相应的字段进行数据处理。
具体操作步骤如下:首先将需要用到数据字典的字段内容读取到内存中,如育龄妇女的现居地编号和婚姻状况等;其次循环遍历增量数据,同时生成相应的添加数据的SQL语句;最后使用SQL事务操作,实现批量数据的导入功能。
3 Excel 批量数据导入的实现(Excel data import implementation)实现Excel批量数据导入,主要分为Excel数据读取,数据处理和数据导入。
3.1 Excel 数据读取的实现实现Excel数据的读取功能,首先根据Excel表中的字段生成内存中DataTable内存表对象,如图3所示。
图3 Excel文件表头Fig.3 Excel file header根据这些表头字段,在内存中生成DataTable的字段信息,并循环遍历Excel中的数据行,将Excel中的数据读取到DataTable中去,如程序1所示。
DataTable dt=newDataTable();//构造内存表IRow headRow=sheet.GetRow(2);//取第二行//设置datatable字段for (int i=headRow.FirstCellNum, len=stCellNum; i<len;i++){//统一定制字段名称dt.Columns.Add("item"+i.ToString()); }f o r (i n t r =0, j =t e m p R o w.F i r s t C e l l N u m , len2=stCellNum;j<len2;j++,r++){///循环遍历Excel数据行ICell cell=tempRow.GetCell(j);if (cell!=null) {switch (cell.CellType)//类型处理 {…..//根据相应类型添加到指定字段 } } }dt.Rows.Add(dataRow);程序1 读取Excel文件内容到DataTable3.2 数据处理在数据处理环节,首先计算增量数据,然后对增量数据进行数据处理,将处理结果转换为SQL插入语句,关键代码如程序2所示。
List<string>l1=newList<string>();//保存Excel中妇女编码List<string>l3=newList<string>();//保存数据库中妇女编码for (int i=0;i<dt1.Rows.Count;i++)//循环内存Datatable中数据l1.Add(dt1.Rows[i][0].ToString());//保存妇女编码for (int i=0;i<dt_db.Rows.Count;i++)//遍历数据库中妇女编码l3.Add(dt_db.Rows[i][0].ToString());//保存妇女编码var l2=l1.Except(l3);//获取增量妇女编码DataTable dt3=dt1.Clone();//克隆表结构,用于保存增量数据string cond=listToString(l2);DataRow[] rows=dt2.Select("item1 in("+cond+")and item1<>''");//过滤增量数据foreach (DataRow dr in rows)dt3.Rows.Add(dr.ItemArray);程序2 计算增量数据获取完增量数据后,对增量数据进行数据处理,并生成SQL语句,关键代码如程序3所示。
for (int i=0;i<dt3.Rows.Count;i++)//遍历增量数据 {///添加到3张表中,并根据数据字典信息更新相应字段string fn="insert into pub_fnxx(字段) values(值);//添加到妇女基本信息表sql.Add(fn);//添加到集合列表中string zf="insert into pub_zfxx(字段) values(值); sql.Add(zf);by="insert into pub_byqk (字段) values(值); sql.Add(by); }程序3 生成SQL添加语句3.3 数据批量导入批量数据导入的SQL语句生成后,使用SQL事务完成增量数据的添加,关键代码如程序4所示。
using (SqlTransaction trans=con.BeginTransaction()) {SqlCommand cmd=newSqlCommand();try{//循环foreach (string sq in sql) {string cmdText=sq;PrepareCommand(cmd,con,trans,cmdText,null);int val=cmd.ExecuteNonQuery();} mit();}catch{第17卷第12期 55周 虎:基于C#的Excel 数据批量导入SqlServer 的方法研究与实现56 软件工程师 2014年12月trans.Rollback();throw;}}程序4 SQL事务导入数据通过以上几个步骤,最终实现了基于NPOI的Excel数据导入SqlServer程序,程序运行界面如图4所示。
图4 程序运行效果Fig.4 Effect of operation procedure4 结论(Conclusion)本文通过对育龄妇女基本信息Excel文件的处理,实现了对增量数据批量导入数据库的功能,在实际工作中提高了工作效率,但程序运行的效率还有待于进一步的提高。