Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Типизированный набор данных не обновляется при добавлении столбца

У меня есть datagridview, который я использую в Visual Studio 2008 для приложения winforms. Datagridview привязан к типизированному набору данных. Я добавил несколько столбцов в таблицу, на которую ссылается типизированный набор данных. Итак, я открываю типизированный набор данных и перенастраиваю таблицу данных, чтобы отобразить новые столбцы. Когда я делаю предварительный просмотр, столбцы есть. Однако, когда я просматриваю datagridview, изменений нет. Я даже бегу без изменений. Я также попытался создать новый адаптер таблицы, и он даже не появляется при выборе источников для datagridview?

Идеи?

.net c# strongly-typed-dataset
11.12.2008

Ответы:


1

У меня была такая же проблема. Datagridview не принимает автоматически изменения, на которые настроен ваш источник данных. Если вы добавляете столбец в свой источник данных, вам необходимо настроить datagridview для отображения нового столбца.

Откройте свойства в вашем datagridview и отредактируйте / добавьте столбцы. Это позволит вам добавить новый столбец.

27.12.2008

2

Если у вас есть какие-либо источники данных, созданные в папке «Свойства» -> «Источники данных», попробуйте удалить их.

11.12.2008
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..