Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Динамически генерируемые данные для аннотированной временной шкалы Google

Я хочу использовать визуализацию временной шкалы с аннотациями Google. Это очень легко сделать, вручную добавив строки для данных столбца и строки. Все это делается с помощью атрибутов google.visualization.DataTable (). Я хотел бы обновлять эту таблицу данных динамически, но не знаю как. Данные находятся на сервере под управлением MS SQL Server 2005.

Я нашел сообщение, чтобы добиться этого с помощью PHP и MySQL, но я не знаю, как перевести это на VB .NET или C # (в любом случае это нормально).

Кто-нибудь знает, как заставить это использовать данные MS SQL Server в .NET или лучший способ динамически генерировать код, чтобы новые данные не добавляли строки вручную каждый день?

Спасибо!

php sql datatable asp.net google-visualization
13.11.2008

Ответы:


1

Я знаю, что это старый пост, но взгляните на http://www.panterlo.com/2010/10/17/google-visualization-api-gets-easy-with-net-mvc/, где указано, что я выпустил библиотека классов, доступная на github (GPL v3), которую вы можете использовать для этой цели.

17.10.2010
  • Фантастика! Спасибо, что поделились! 18.10.2010

    • 2

    Вы можете использовать упомянутое вами сообщение, чтобы помочь вам написать этот код на PHP, но использовать функции PHP ODBC (http://us3.php.net/odbc) для доступа к данным на сервере MSSQL вместо примеров, показанных при доступе к базе данных MySQL.

    $connectionstring = odbc_connect($db, $user, $pass) or die("Connection Failed");
$query = "...";
$result = odbc_do($connectionstring, $query) or die("Query Failed");

    Извините, это не помогает вам с .NET или C #.

    15.12.2008
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..