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隨著數(shù)字相機(jī)的普及，人們在日常生活中拍攝出的照片越來越多。數(shù)字照片管理已經(jīng)成為一個(gè)廣泛且必要的話題。然而，即使是最簡單的照片管理，仍然需要使用數(shù)據(jù)庫進(jìn)行一些基本的操作。
創(chuàng)新互聯(lián)建站是一家專注網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)營銷策劃、微信小程序、電子商務(wù)建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)推廣、移動(dòng)互聯(lián)開發(fā)、研究、服務(wù)為一體的技術(shù)型公司。公司成立十余年以來，已經(jīng)為上1000+成都發(fā)電機(jī)回收各業(yè)的企業(yè)公司提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。現(xiàn)在，服務(wù)的上1000+客戶與我們一路同行，見證我們的成長；未來，我們一起分享成功的喜悅。
傳統(tǒng)的照片管理方式往往僅限于在計(jì)算機(jī)中創(chuàng)建文件夾，將所有照片存儲(chǔ)在文件夾中，然后通過文件名來區(qū)分不同的照片。這種方式雖然簡單易行，但往往會(huì)隨著時(shí)間的推移變得混亂不堪。當(dāng)照片的數(shù)量增加時(shí)，管理和查找照片會(huì)變得越來越困難。
數(shù)字照片管理狀態(tài)
為了更有效地管理照片，許多人開始使用數(shù)字照片管理軟件。這些軟件允許用戶將他們的照片收集到一個(gè)專門的數(shù)據(jù)庫中，以便更容易地瀏覽和搜索。照片可以被分類、添加標(biāo)簽和關(guān)鍵字，并且可以按不同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行排序。此外，這些軟件提供了各種編輯和分享選項(xiàng)，從而使數(shù)字照片管理更加方便和可靠。
然而，這些數(shù)字照片管理軟件并不是萬無一失的。盡管軟件界面通常很友好，但是從技術(shù)角度來看，數(shù)字照片管理軟件實(shí)際上是基于數(shù)據(jù)庫的。因此，如果你理解如何使用數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)和組織照片，那么你將有更多的靈活性和控制權(quán)來管理你的照片。
數(shù)字照片管理的核心概念
為了理解如何通過數(shù)據(jù)庫來管理數(shù)字照片，讓我們先探討數(shù)字照片管理中的核心概念。通常，照片管理需要一個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以便能夠?qū)⒄掌鎯?chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，并使其可被方便地分類、搜索和查詢。這個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通常稱為“目錄”。一個(gè)目錄可以包含許多照片，而照片本身則有不同的屬性，如標(biāo)題、作者、日期、地點(diǎn)等。因此，目錄中可以有不同的標(biāo)簽和元數(shù)據(jù)，以便更好地描述每張照片。
在數(shù)字照片管理中，當(dāng)你上傳照片時(shí)，你需要取得在你的目錄中存儲(chǔ)的一個(gè)唯一ID來識(shí)別每張照片。這個(gè)ID通常是在照片上傳時(shí)自動(dòng)生成的。隨后，你可以通過這個(gè)ID來修改照片的各種屬性，例如分類、標(biāo)簽、描述等等。
數(shù)字照片數(shù)據(jù)庫
現(xiàn)在，讓我們更深入地了解數(shù)字照片管理數(shù)據(jù)庫。最簡單的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)包括兩個(gè)表：一個(gè)用于存儲(chǔ)照片元數(shù)據(jù)，一個(gè)用于存儲(chǔ)照片的實(shí)際圖像。
元數(shù)據(jù)表
在元數(shù)據(jù)表中，我們需要定義一些列，用于存儲(chǔ)照片的各種屬性，如題目、日期、描述等等。一般情況下，這些列都是與照片相關(guān)的，例如照片的拍攝時(shí)間、大小、相機(jī)型號等等。此外，我們還可以使用額外的列來存儲(chǔ)一些我們想分析的元數(shù)據(jù)，如拍攝地點(diǎn)和攝影器材等等。
照片表
在照片表中，我們可以定義一個(gè)二進(jìn)制大對象(Blob)類型的數(shù)據(jù)列，用于存儲(chǔ)照片本身。當(dāng)我們需要顯示照片時(shí)，可以從照片表中提取照片數(shù)據(jù)。此外，照片表還應(yīng)該包含與元數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)的照片ID列，以便我們輕松地檢索和連接相應(yīng)的元數(shù)據(jù)。
從SQL視角管理數(shù)字照片
當(dāng)我們理解了數(shù)字照片管理的核心概念和相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后，我們就可以通過SQL語言來管理我們的數(shù)字照片。它的好處是讓我們有一定的控制權(quán)，同時(shí)提高了安全性。
選擇一個(gè)條目
一般來說，我們需要從元數(shù)據(jù)表中選擇一張照片并獲取其相關(guān)屬性，例如拍攝地點(diǎn)，撰寫人信息等等。可以使用SQL語句進(jìn)行此操作：
SELECT shooting_location, author, date FROM metadata WHERE image_id = ;
這個(gè)SQL語句可以選擇具有照片標(biāo)識(shí)符的條目，并從元數(shù)據(jù)表中選擇我們需要的列。
修改目錄
如果我們需要對目錄進(jìn)行修改，可以使用以下SQL語句：
UPDATE metadata SET description=’This is a great photo’, tag=’favorites’ WHERE image_id=;
這個(gè)SQL語句將元數(shù)據(jù)表中的照片的說明和標(biāo)簽更新為指定的值。
搜索照片
如果我們需要搜索與特定標(biāo)簽或主題相關(guān)的照片，則可以使用以下SQL語句：
SELECT image_id FROM metadata WHERE tag=’favorites’ AND title LIKE’%beach%’;
這個(gè)SQL語句可以從元數(shù)據(jù)表中選擇標(biāo)簽中包含“ favorite ”和標(biāo)題中包含“ beach ”的所有照片。當(dāng)進(jìn)行這種搜索時(shí)，我們可以根據(jù)需要從照片表中檢索相關(guān)的照片。
成都網(wǎng)站建設(shè)公司-創(chuàng)新互聯(lián),建站經(jīng)驗(yàn)豐富以策略為先導(dǎo)10多年以來專注數(shù)字化網(wǎng)站建設(shè),提供企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),高端網(wǎng)站設(shè)計(jì),響應(yīng)式網(wǎng)站制作,設(shè)計(jì)師量身打造品牌風(fēng)格,熱線:028-86922220「數(shù)據(jù)集」醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集與競賽大全
智能醫(yī)療有很多的發(fā)展方向，例如醫(yī)學(xué)影像處理、診斷預(yù)測、疾病控制、 健康 管理、康復(fù)機(jī)器人、語音識(shí)別病歷電子化等。當(dāng)前人工智能昌碧陸技術(shù)新的發(fā)力點(diǎn)中的醫(yī)學(xué)圖像在疾病的預(yù)測和自動(dòng)化診斷方面有非常大的意義，本篇即針對醫(yī)學(xué)影像中的病例分析，降噪，分割，檢索等領(lǐng)域來介紹一些常用的數(shù)據(jù)集。
1.1 病例分析數(shù)據(jù)集
1.1.1 ABIDE
發(fā)布于2023年，這是一個(gè)對自閉癥內(nèi)在大腦結(jié)構(gòu)的大規(guī)模評估數(shù)據(jù)集，包括539名患有ASD和573名正常個(gè)體的功能MRI圖像。
1.1.2 OASIS
OASIS，全稱為Open Access Series of Imaging Studies，已經(jīng)發(fā)布了第3代版本，之一次發(fā)布于2023年，是一項(xiàng)旨在使科學(xué)界免費(fèi)提供大腦核磁共振數(shù)據(jù)集的項(xiàng)目。它有兩個(gè)數(shù)據(jù)集可用，下面是第1版的主要內(nèi)容。
(1) 橫截面數(shù)據(jù)集：年輕，中老年，非癡呆和癡呆老年人的橫斷面MRI數(shù)據(jù)。該組由416名年齡在18歲至96歲的受試者組成的橫截面數(shù)據(jù)庫組成。對于每位受試者，單獨(dú)獲得3或4個(gè)單獨(dú)的T1加權(quán)MRI掃描包括掃描會(huì)話。受試者都是右撇子，包括男性和女性。100名60歲以上的受試者已經(jīng)臨床診斷為輕度至中度阿爾茨海默病。
(2) 縱向集數(shù)據(jù)集：非癡呆和癡呆老年人的縱向磁共振成像數(shù)據(jù)。該包括150名年齡在60至96歲的受試者的縱向。每位受試者在兩次或多次訪視中進(jìn)行掃描，間隔至少一年，總共進(jìn)行373次成像。對于每個(gè)受試者，包括在單次掃描期間獲得的3或4次單獨(dú)的T1加權(quán)MRI掃描。受試者都是右撇子，包括男性和女性。在整個(gè)研究中，72名受試者被描述為未被證實(shí)。包括的受試者中有64人在初次就診時(shí)表現(xiàn)為癡呆癥，并在隨后的掃描中仍然如此，其中包括51名輕度至中度阿爾茨海默病患者。另外14名受試者在初次就診時(shí)表現(xiàn)為未衰退，隨后在隨后的訪視中表現(xiàn)為癡呆癥。
1.1.3 DD
發(fā)布于2023年，這是一個(gè)用于篩選乳腺攝影的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)庫，是乳腺攝影圖像分析研究社區(qū)使用的資源。該項(xiàng)目的主要支持來自美耐頃國陸軍醫(yī)學(xué)研慧差究和裝備司令部的乳腺癌研究計(jì)劃。DD項(xiàng)目是由馬薩諸塞州綜合醫(yī)院（D. Kopans，R. Moore），南佛羅里達(dá)大學(xué)（K. Bowyer）和桑迪亞國家實(shí)驗(yàn)室（P. Kegelmeyer）共同參與的合作項(xiàng)目。數(shù)據(jù)庫的主要目的是促進(jìn)計(jì)算機(jī)算法開發(fā)方面的良好研究，以幫助篩選。數(shù)據(jù)庫的次要目的可能包括開發(fā)算法以幫助診斷和開發(fā)教學(xué)或培訓(xùn)輔助工具。該數(shù)據(jù)庫包含約2,500項(xiàng)研究。每項(xiàng)研究包括每個(gè)的兩幅圖像，以及一些相關(guān)的患者信息（研究時(shí)間，ACR密度評分，異常微妙評級，異常ACR關(guān)鍵字描述）和圖像信息（掃描儀，空間分辨率等）。包含可疑區(qū)域的圖像具有關(guān)于可疑區(qū)域的位置和類型的像素級“地面真實(shí)”信息。
1.1.4 MIAS
MIAS全稱為MiniMammographic Database，是乳腺圖像數(shù)據(jù)庫。
乳腺M(fèi)G數(shù)據(jù)（Breast Mammography）有個(gè)專門的database，可以查看很多數(shù)據(jù)集，鏈接地址為：
1.1.5 MURA
發(fā)布于2023年2月，吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)開源了 MURA 數(shù)據(jù)庫，MURA 是目前更大的 X 光片數(shù)據(jù)庫之一。該數(shù)據(jù)庫中包含了源自14982項(xiàng)病例的40895張肌肉骨骼X光片。1萬多項(xiàng)病例里有9067例正常的上級肌肉骨骼和5915例上肢異常肌肉骨骼的X光片，部位包括肩部、肱骨、手肘、前臂、手腕、手掌和手指。每個(gè)病例包含一個(gè)或多個(gè)圖像，均由放射科醫(yī)師手動(dòng)標(biāo)記。全球有超過17億人都有肌肉骨骼性的疾病，因此訓(xùn)練這個(gè)數(shù)據(jù)集，并基于深度學(xué)習(xí)檢測骨骼疾病，進(jìn)行自動(dòng)異常定位，通過組織器官的X光片來確定機(jī)體的 健康 狀況，進(jìn)而對患者的病情進(jìn)行診斷，可以幫助緩解放射科醫(yī)生的疲勞。
參考2023年論文：MURA: Large Dataset for Abnormality Detection in Musculoskeletal Radiographs.
1.1.6 ChestX-ray14
參考論文：
CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning
ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的，其中包含了30,805名患者的112,120個(gè)單獨(dú)標(biāo)注的14種不同肺部疾病（肺不張、變實(shí)、浸潤、氣胸、水腫、肺氣腫、纖維變性、積液、肺炎、胸膜增厚、心臟肥大、結(jié)節(jié)、腫塊和疝氣）的正面胸部 X 光片。研究人員對數(shù)據(jù)采用NLP方法對圖像進(jìn)行標(biāo)注。利用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)早期發(fā)現(xiàn)并識(shí)別胸透照片中肺炎等疾病對增加患者恢復(fù)和生存的更佳機(jī)會(huì)至關(guān)重要。
1.1.7 LIDC-IDRI
LIDC-IDRI數(shù)據(jù)集是由美國國家癌癥研究所(National Cancer Institute)發(fā)起收集的，目的是為了研究高危人群早期肺結(jié)節(jié)檢測。該數(shù)據(jù)集中，共收錄了1018個(gè)研究實(shí)例。對于每個(gè)實(shí)例中的圖像，都由4位經(jīng)驗(yàn)豐富的胸部放射科醫(yī)師進(jìn)行兩階段的診斷標(biāo)注。該數(shù)據(jù)集由胸部醫(yī)學(xué)圖像文件(如CT、X光片)和對應(yīng)的診斷結(jié)果病變標(biāo)注組成。
1.1.8 LUNA16
發(fā)布于2023年，是肺部腫瘤檢測最常用的數(shù)據(jù)集之一，它包含888個(gè)CT圖像，1084個(gè)腫瘤，圖像質(zhì)量和腫瘤大小的范圍比較理想。數(shù)據(jù)分為10個(gè)subsets，subset包含89/88個(gè)CT scan。
LUNA16的CT圖像取自LIDC/IDRI數(shù)據(jù)集，選取了三個(gè)以上放射科醫(yī)師意見一致的annotation，并且去掉了小于3mm的腫瘤，所以數(shù)據(jù)集里不含有小于3mm的腫瘤，便于訓(xùn)練。
1.1.9 NSCLC
發(fā)布于2023年，來自斯坦福大學(xué)。數(shù)據(jù)集來自211名受試者的非小細(xì)胞肺癌（NSCLC）隊(duì)列的獨(dú)特放射基因組數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包括計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT），正電子發(fā)射斷層掃描（PET）/ CT圖像。創(chuàng)建該數(shù)據(jù)集是為了便于發(fā)現(xiàn)基因組和醫(yī)學(xué)圖像特征之間的基礎(chǔ)關(guān)系，以及預(yù)測醫(yī)學(xué)圖像生物標(biāo)記的開發(fā)和評估。
1.1.10 DeepLesion
DeepLesion由美國國立衛(wèi)生研究院臨床中心（NIHCC）的團(tuán)隊(duì)開發(fā)，是迄今規(guī)模更大的多類別、病灶級別標(biāo)注臨床醫(yī)療CT圖像開放數(shù)據(jù)集。在該數(shù)據(jù)庫中圖像包括多種病變類型，目前包括4427個(gè)患者的32,735 張CT圖像及病變信息，同時(shí)也包括腎臟病變，骨病變，肺結(jié)節(jié)和淋巴結(jié)腫大。DeepLesion多類別病變數(shù)據(jù)集可以用來開發(fā)自動(dòng)化放射診斷的CADx系統(tǒng)。
1.1.11 ADNI
ANDI涉及到的數(shù)據(jù)集包括如下幾部分Clinical Data（臨床數(shù)據(jù)）、MR Image Data（磁共振成像）、Standardized MRI Data Sets、PET Image Data（正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層掃描）、Gennetic Data（遺傳數(shù)據(jù)）、Biospecimen Data（生物樣本數(shù)據(jù)）。
1.2 醫(yī)學(xué)降噪數(shù)據(jù)集
1.2.1 BrainWeb數(shù)據(jù)集
發(fā)布于1997年，這是一個(gè)仿真數(shù)據(jù)集，用于醫(yī)學(xué)圖像降噪。研究者可以截取不同斷層的正常腦部仿真圖像，包括T1，T2，PD3種斷層，設(shè)置斷層的厚度，疊加高斯噪聲或者醫(yī)學(xué)圖像中常見的萊斯噪聲，最終會(huì)得到181×217大小的噪聲圖像。
1.3 醫(yī)學(xué)分割數(shù)據(jù)集
1.3.1 DRIVE數(shù)據(jù)集
發(fā)布于2023年，這是一個(gè)用于血管分割的數(shù)字視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)集，它由40張照片組成，其中7張顯示出輕度早期糖尿病視網(wǎng)膜病變跡象。
1.3.2 SCR數(shù)據(jù)集
發(fā)布于2023年，胸部X光片的分割，胸部X光片中解剖結(jié)構(gòu)的自動(dòng)分割對于這些圖像中的計(jì)算機(jī)輔助診斷非常重要。SCR數(shù)據(jù)庫的建立是為了便于比較研究肺野，心臟和鎖骨在標(biāo)準(zhǔn)的后胸前X線片上的分割。
本著合作科學(xué)進(jìn)步的精神，我們可以自由共享SCR數(shù)據(jù)庫，并致力于在這些分割任務(wù)上維護(hù)各種算法結(jié)果的公共存儲(chǔ)庫。在這些頁面上，可以在下載數(shù)據(jù)庫和上載結(jié)果時(shí)找到說明，并且可以檢查各種方法的基準(zhǔn)結(jié)果。
1.3.3 醫(yī)學(xué)圖像分析benchmark
在網(wǎng)址
1.3.4 Ardiac MRI
ardiac MRI 是心臟病患者心房醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，以及其左心室的心內(nèi)膜和外膜的圖像標(biāo)注。包括33位患者案例，每個(gè)受試者的序列由沿著長的20幀和8-15個(gè)切片組成，共7980張圖像。
1.3.5 NIH
發(fā)布于2023年，這是一個(gè)胸部X射線數(shù)據(jù)集，包含30,805個(gè)患者，14個(gè)疾病圖像標(biāo)簽（其中每個(gè)圖像可以具有多個(gè)標(biāo)簽），112,820個(gè)正面X射線圖像，標(biāo)簽是使用自然語言處理從相關(guān)的放射學(xué)報(bào)告中自動(dòng)提取。十四種常見的胸部病變包括肺不張，鞏固，浸潤，氣胸，水腫，肺氣腫，纖維化，積液，肺炎，胸膜增厚，心臟擴(kuò)大，結(jié)節(jié)，腫塊和疝。由于許多原因，原始放射學(xué)報(bào)告（與這些胸部X射線研究相關(guān)）并不是公開分享的。所以文本挖掘的疾病標(biāo)簽預(yù)計(jì)準(zhǔn)確度 > 90％，這個(gè)數(shù)據(jù)集適合做半監(jiān)督的學(xué)習(xí)。
1.4 List of Open Access
在List of Open Access Medical Imaging Datasets網(wǎng)站上可以看到更多的相關(guān)方向的數(shù)據(jù)集。
2.1 VISCERAL
VISCERAL 是Visual Concept Extraction Challenge in Radiology的縮寫，是放射學(xué)中的視覺概念提取挑戰(zhàn)賽。他們提供幾種不同成像模式（例如CT和MR）的幾種解剖結(jié)構(gòu)（例如腎，肺，膀胱等）的放射學(xué)數(shù)據(jù)以及一個(gè)云計(jì)算實(shí)例。
2.2 Grand Challenges
提供了醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域內(nèi)所有挑戰(zhàn)的概述，下面舉的例子是2023年的醫(yī)學(xué)圖像方面將要舉辦的競賽。
2.3 Dream Challenges
這個(gè)挑戰(zhàn)賽中包括有數(shù)字乳腺攝影夢想挑戰(zhàn)；ICGC-TCGA DREAM體細(xì)胞突變稱為RNA挑戰(zhàn)（C-RNA）等等。
最后提供給對醫(yī)學(xué)影像處理感興趣的童鞋一個(gè)超級贊的github鏈接如下：
這是Github上哈佛 beamandrew機(jī)器學(xué)習(xí)和醫(yī)學(xué)影像研究者貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)集，包括了醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、競賽數(shù)據(jù)、來自電子 健康 記錄的數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、UCI數(shù)據(jù)集、生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)等。
怎樣數(shù)據(jù)庫access保存jpg圖片
1、首先，打開Access，選擇文件菜單中的“新建“，選空舉擇一種數(shù)據(jù)庫類型，這里選擇的是本地?cái)?shù)據(jù)庫，即”空白桌面數(shù)據(jù)庫“，如下圖所示。
2、在彈出的新對話框中設(shè)置數(shù)據(jù)庫的名字，如下圖所示。
3、斗搜碧然后點(diǎn)擊瀏覽，為數(shù)據(jù)庫設(shè)置一個(gè)保存的位置，如下圖所示。
4、數(shù)據(jù)庫名稱和保存位置設(shè)置完成后，返回?cái)?shù)據(jù)庫設(shè)置界面，點(diǎn)擊”創(chuàng)建“，如下圖所示。
5、這樣，就用Access創(chuàng)建漏悔了一個(gè)新的空白數(shù)據(jù)庫，就可以在數(shù)據(jù)庫里創(chuàng)建數(shù)據(jù)表來存儲(chǔ)jpg了，如下圖所示。
access是微軟發(fā)布的一款關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。access數(shù)據(jù)庫保存圖片的方法很多，可以通過vb，c++，php，跡豎殲asp等開發(fā)語言實(shí)現(xiàn)；也可以直接向access數(shù)據(jù)庫插入圖片進(jìn)行保存。下面演示直接插入步驟：
打開access數(shù)據(jù)庫，新建一張數(shù)據(jù)表（存儲(chǔ)圖片的字段類型選擇：OLE 對象）；
新建姿沖好，保存！然后再打開；右擊圖像控件，選擇插入對象；
選纖氏中：由文件創(chuàng)建(F)；然后點(diǎn)擊瀏覽按鈕，選擇要保存的圖片；最后，點(diǎn)擊確定按鈕。
同時(shí)按下Ctrl+S，對插入數(shù)據(jù)進(jìn)行保存。保存成功后，圖片控件會(huì)顯示Package；
雙擊：圖片控件（Package位置），會(huì)看到圖片的預(yù)覽；
這樣，一張圖片就保存到access數(shù)據(jù)庫里去了?。?/p>
只有兩種方法
1.存圖片地址，圖片放服務(wù)器的一個(gè)文件夾里
2.存圖片的數(shù)據(jù)，也就是二進(jìn)制流
既然之一種你說不行 那只能第二種了。
我只說一肆蠢下思路，代碼網(wǎng)上找一下，多的很，也不麻煩
1.數(shù)據(jù)庫字段類型為image（sqlserver的是image，不知道access的是不是）
2.把圖片文件序列化 放到一個(gè)byte數(shù)組里，然后存到數(shù)據(jù)庫
顯示的時(shí)候晌扒：
1.單獨(dú)在一個(gè)頁面讀出圖片的內(nèi)容到一個(gè)byte數(shù)組
2.用response把這段二進(jìn)制輸出
3.在要引用的地方，比如你的image控件，把引用的地址宴雹昌指向這個(gè)頁面就行了
你說的不可以能的。
只能保存圖像在WEB下面的路徑這樣在讀取的時(shí)候就可以找到相應(yīng)的文件了
存URL地址或以二進(jìn)制形式存儲(chǔ)
c#從數(shù)據(jù)庫中讀取出來的照片是顯示system.IO.memorystream
sql寫錯(cuò)了，and 前掉了空格而且你這連編譯都過不了
string sql_select = “select * 好手槐 from st_employee where eworkid = ‘” + txtid.Text.Trim() + “‘ and ename = ‘” + txtname.Text.Trim() + “‘”;
另外，你的eworkid在數(shù)據(jù)庫中字段是什么類型的，如果是數(shù)字，那上面就要改成
string sql_select = “select * from st_employee where eworkid = ” + txtid.Text.Trim() + “友友 and ename = ‘” + txtname.Text.Trim() + 薯侍”‘”;
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