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本文介绍了.NET环境SQL Server.NET数据访问技术与ADO访问技术,并结合具体的实例对两者的数据库连接、数据提取、数据更新的进行了比较和评价。 相似文献
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本文简要说明了ADO.NET的数据库访问机制,分析ADO.NET访问数据库的两种连接方式(连接模式和非连接模式)的特点,并用ASPNET/C#语言编程分别实现两种连接方式对SQLServer数据库的访问,最后总结这两种数据源连接方式在实际应用中的特点。 相似文献
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本文简要说明了ADO.NET的数据库访问机制,分析ADO.NET访问数据库的两种连接方式(连接模式和非连接模式)的特点,并用ASP. NET/C#语言编程分别实现两种连接方式对SQL Server数据库的访问,最后总结这两种数据源连接方式在实际应用中的特点。 相似文献
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对数据平稳性检验方法的比较研究 总被引:4,自引:0,他引:4
数据的平稳与否对计量经济分析有着重要影响,在计量经济分析之前必须进行平稳性检验.近年来,出现了不少检验数据平稳性的方法,每种检验方法都有其自身的特点.本文从检验模型形式、统计量的构造、使用要求等方面论述和比较几种主要的检验方法,它们分别是DF和ADF检验法、PP检验法、霍尔工具变量法、DF-GLS检验法、KPSS检验法和LMC检验法. 相似文献
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据是会计信息和会计核算方法研究的基石,而大数据已经成为当今信息技术发展的核心热点,大数据环境下对会计核算方法的要求也将产生变化.本文深入分析了大数据对会计核算方法的影响,阐述了大数据环境下会计核算方法选择时应考虑的因素,并对如何选择会计核算方法提出了应对措施,对大数据环境下会计核算方法的选择做出更加正确的决策,希望本文能够对大数据环境下会计核算方法的变革提供新的思路. 相似文献
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大数据的出现为审计事业的发展又提出了巨大的挑战,如何应对大数据给审计带来的挑战,需要我们不断地更新审计技术方法,不断地调整审计思路.本文从审计技术方法的革新和目前存在的问题两方面进行说明. 相似文献
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国有大中型企业在国民经济和重要部门中处于支配地位,对整个经济的发展起决定性作用。国有大中型企业在国家财政收入中贡献最大,为保证国民经济的持续、快速发挥着重大作用。国有企业每天面临大量的收支数据亟待处理。统计方法作为一种科学有效的方法,为国有企业带来了福音。本文着重谈论了国有企业在处理收支数据时,如何利用好"统计"这个小帮手。 相似文献
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插花地对土地数据的影响及处理方法 总被引:2,自引:0,他引:2
傅辉 《中国社会经济史研究》2004,(2):20-28
插花地是历史时期的一种普遍的区域社会现象 ,其存在不仅改变了文献中土地数据 (税亩 )的统计范围 ,而且使县辖耕地和县域耕地失去了一致性。由此导致的土地数据统计紊乱问题 ,是影响县域垦殖率分析的最直接原因之一。本文基于河南省若干案例的考察 ,探讨插花地对历史时期县域土地数据的影响程度及其处理方法。 相似文献
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本文以高频交易数据构造的相对有效价差指标为基准,比较了两种使用日间数据计算的价差指标在衡量股票交易成本上的准确性,并将其应用于资本结构决定因素的实证研究中。研究发现,尽管两种日间数据构造的价差指标都不能准确测度股票交易成本,但Corwinand Schultz(2012)构造的高低价差指标却能很好地刻画股票交易成本的横截面特性,并明显优于Roll(1984)构造的Roll价差指标;应用于资本结构决定因素的实证研究进一步支持了上述结论。研究表明,在针对公司金融(含公司治理)的实证研究中,高低价差指标可以作为股票交易成本的代理变量。 相似文献
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经济数据分析:一种基于数据的函数性视角的分析方法 总被引:3,自引:0,他引:3
在经济数据分析中,经常会见到融合时间序列和横截面两者的数据。虽然20多年来,计量经济学大量研究了具有时间和横截面两维特征的面板数据,并提出了许多行之有效的分析方法,但是面板数据只是函数性数据的一种类型,且其分析方法太过于依赖模型的线性结构和假设条件等。本文基于经济数据的函数性特征,引入一种对数据进行分析的全新方法,并利用基于MATLAB编写的程序,率先对经济函数性数据进行分析,拓展了函数性数据分析的应用范围,填补了我国在此方面研究的空白。实例分析结果表明,函数性数据分析方法,较之计量经济学和其它统计方法具有更多的优越性,尤其能够揭示其它方法所不能揭示的数据特征。 相似文献
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企业文化的理念提炼
企业文化被称为不可复制的核心竞争力,但如何建立有效的企业文化,其中理念提炼非常重要,这往往是很多公司管理层,特别是子公司管理层非常棘手的事情。 相似文献
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后门攻击是针对深度神经网络模型的一种隐蔽安全威胁,在智能信息系统安全性测试等方面具有重要的研究价值。现有的字符级后门攻击存在两方面的问题:当被毒化的训练样本的源标签与目标标签一致时,后门攻击的效果不佳;插入的触发器与上下文相关性不强,会破坏原始输入的语义和流畅性。为了解决上述问题,提出了一种基于篡改训练数据的词级文本后门攻击方法。通过对抗扰动技术或隐藏重要词技术篡改少部分训练数据,使目标模型更容易学习到后门特征;在触发器的生成和添加部分,利用义原库向被攻击句子中添加相关性强的触发器。在标签一致的条件下,通过在2个基准模型上的大量实验,证明了所提出的攻击可以达到90%以上的成功率,并能生成更高质量的后门示例,其性能明显优于基线方法。 相似文献