3、 db_Login窗体，效果如下图所示： 1) “登录”的具体要求如下： a) 用户名和密码要作非空验证： b) 输入的用户名和密码是否正确； c) 当用户名和密码，与表userInfo里面存储的用户名和密码验证成功后，关闭db_Login窗体，同时打开db_User窗体； 4、 db_User窗体，效果如下图所示： 1) 添加图书，具体要求如下： a) 按要求完成正确的页面制作； b) 添加功能的实现； c) 添加成功或失败提醒，添加成功后，关闭添加窗口，刷新列表数据。 2) 修改图书，具体要求如下： a) 按要求完成正确的页面制作； b) 选择列，获取到当前列的图书信息 c) 修改功能的实现： d) 修改成功或失败提醒，修改成功后，关闭添加窗口，刷新列表数据。 3）查询图书，具体要求如下： a) 按要求完成正确的页面制作； b) 查询功能的实现； 4）删除图书，具体要求如下： a) 按要求完成正确的页面制作； b) 删除功能的实现； c) 删除成功或失败提醒，删除成功后，刷新列表数据。 5、 程序功能实现后，将数据库脚本文件与源代码一同提交。

很抱歉，作为AI语言模型，我没有权限查看您提供的图片和代码。不过，根据您的问题描述，您似乎在开发一个基于SQL Server数据库的图书管理系统，包括登录、添加、修改、查询和删除图书等功能。在这个系统中，您需要对用户输入的用户名和密码进行非空验证，并与数据库中存储的用户信息进行匹配，验证成功后打开图书管理界面。在图书管理界面中，您需要实现添加、修改、查询和删除图书的功能，并根据操作结果给出相应的提示信息。最后，您需要提交SQL Server数据库脚本和源代码。

相关问题

PROJ: proj_create_from_name: D:\anaconda3\Library\share\proj\\\proj.db lacks DATABASE.LAYOUT.VERSION.MAJOR

根据提供的引用内容，错误信息提示了proj.db缺少DATABASE.LAYOUT.VERSION.MAJOR的元数据，这可能是由于来自另一个PROJ安装的proj.db文件引起的。为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 确保proj.db文件来自正确的PROJ安装。如果你有多个PROJ安装，请确保使用正确的proj.db文件。

2. 检查proj.db文件的元数据。可以使用SQLite数据库工具或Python的sqlite3模块来查看proj.db文件的元数据。确保DATABASE.LAYOUT.VERSION.MAJOR和DATABASE.LAYOUT.VERSION.MINOR的元数据存在。

3. 如果proj.db文件确实缺少元数据，可以尝试重新安装PROJ或更新PROJ版本。确保使用官方提供的最新版本。

4. 如果以上方法都无效，可以尝试手动添加缺少的元数据。使用SQLite数据库工具或Python的sqlite3模块打开proj.db文件，并添加DATABASE.LAYOUT.VERSION.MAJOR和DATABASE.LAYOUT.VERSION.MINOR的元数据。

请注意，修改数据库文件可能会导致其他问题，因此在进行任何更改之前，请备份proj.db文件。

# Setup用端到端（end-to-end）的训练方式 setup: end2end # Model backbone: resnet18 model_kwargs: head: mlp features_dim: 128 nheads: 1 nclusters: 10 # Dataset train_db_name: cifar-10 val_db_name: cifar-10 num_classes: 10 num_neighbors: 5 # Loss criterion: end2end criterion_kwargs: temperature: 0.1 entropy_weight: 2.0 # Hyperparameters epochs: 1000 optimizer: sgd optimizer_kwargs: nesterov: False weight_decay: 0.0001 momentum: 0.9 lr: 0.4 scheduler: cosine scheduler_kwargs: lr_decay_rate: 0.1 batch_size: 256 num_workers: 8 # Transformations augmentation_strategy: simclr augmentation_kwargs: random_resized_crop: size: 32 scale: [0.2, 1.0] color_jitter_random_apply: p: 0.8 color_jitter: brightness: 0.4 contrast: 0.4 saturation: 0.4 hue: 0.1 random_grayscale: p: 0.2 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010] transformation_kwargs: resize: 40 crop_size: 32 normalize: mean: [0.4914, 0.4822, 0.4465] std: [0.2023, 0.1994, 0.2010]是什么编码

根据你提供的配置文件，编码部分是指在数据预处理中使用的归一化操作。在这个配置文件中，归一化操作使用了均值和标准差来标准化图像数据。

具体来说，归一化的均值和标准差如下所示：

均值（mean）：[0.4914, 0.4822, 0.4465]
标准差（std）：[0.2023, 0.1994, 0.2010]

这些值被用于将输入图像的每个通道的像素值减去均值，并除以标准差，以使数据分布在较小的范围内，有助于模型更好地学习特征。

请注意，这些值是根据CIFAR-10数据集计算得出的，并且是常用的预处理操作之一。如果你使用其他数据集，可能会有不同的均值和标准差。