那[Forms]![窗体]![控件]& Mid([bld], 2), [bld])报错怎么改
时间: 2023-08-18 12:00:06 浏览: 34
如果你在 Access 查询中使用表达式 `[Forms]![窗体]![控件]& Mid([bld], 2), [bld])` 报错,可能是因为表达式中的某些部分有错误。请尝试以下修改:
1. 确保 `[Forms]![窗体]![控件]` 部分是正确引用了窗体和控件的名称。确保窗体和控件名称正确且存在。
2. 在 `IIf()` 函数中的表达式中,应该使用正确的语法来连接字符串和剩余部分。可以使用 `&` 运算符来连接两个字符串。例如:`[Forms]![窗体]![控件] & Mid([bld], 2)`。
3. 最后一个参数 `[bld]` 是替换条件不满足时的默认值。确保 `[bld]` 是正确引用了要更新的字段。
综上所述,你可以尝试修改表达式为:
```
IIf(Left([bld], 1) = "B", [Forms]![窗体]![控件] & Mid([bld], 2), [bld])
```
请注意,根据你的需求,你可能需要根据实际情况修改 `[Forms]![窗体]![控件]` 部分以正确引用窗体和控件的名称。同时,执行更新操作前最好先备份数据,以防止误操作导致数据丢失。
相关问题
compile the debezium management udfs on the db2 server host by using the bld
使用bld在DB2服务器主机上编译Debezium管理UDFs。
首先,确保在DB2服务器主机上安装了bld(Build Launcher for DB2)。bld是一个用于编译和构建DB2相关组件的工具。
首先,将Debezium管理UDFs的源代码复制到DB2服务器主机上的一个目录中。这些源代码可以在Debezium的官方代码库或者其他可靠的来源中获取到。
然后,打开命令行终端,并进入到这个源代码目录中。
接下来,运行bld命令来编译UDFs。下面是一个示例命令:
bld compile -z -o=udfs.out
在这个命令中,-z参数表示进行编译操作,-o参数指定输出文件的名称。
bld命令会根据源代码中的构建文件(例如Makefile或者build.xml)进行编译操作。确保构建文件中指定了正确的编译选项和依赖项,以便成功地编译UDFs。
编译过程可能需要一些时间,具体取决于代码的大小和复杂性。
一旦编译完成,您可以查看输出文件udfs.out,以确保编译过程顺利完成。如果有任何错误或警告信息,请根据提示进行调试和修复。
最后,将生成的UDFs文件udfs.out(或者指定的输出文件名称)复制到DB2服务器上的适当位置。这个位置可能与您使用UDFs的代码或配置文件中的路径设置有关。确保将UDFs文件放置在系统能够找到的地方。
现在,您已经成功地在DB2服务器主机上编译了Debezium管理UDFs,可以根据需要在相关应用程序或数据库配置中使用它们了。
2、 对图片pattern和bld进行锐化处理,提取其边缘。
锐化处理是一种增强图像细节的方法,它可以使图像中的边缘更加明显。在Python中,我们可以使用OpenCV库来进行锐化处理和边缘提取。
首先,我们需要导入必要的库和加载图像:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img_pattern = cv2.imread('pattern.jpg')
img_bld = cv2.imread('bld.jpg')
```
接下来,我们可以使用拉普拉斯算子来进行锐化处理:
```python
# 定义拉普拉斯算子
kernel = np.array([[-1,-1,-1],[-1,9,-1],[-1,-1,-1]])
# 对图像进行锐化处理
img_pattern_sharp = cv2.filter2D(img_pattern, -1, kernel)
img_bld_sharp = cv2.filter2D(img_bld, -1, kernel)
```
最后,我们可以使用Canny算法来提取图像的边缘:
```python
# 对图像进行边缘提取
img_pattern_edges = cv2.Canny(img_pattern_sharp, 100, 200)
img_bld_edges = cv2.Canny(img_bld_sharp, 100, 200)
# 显示结果图像
cv2.imshow('pattern edges', img_pattern_edges)
cv2.imshow('bld edges', img_bld_edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这样就可以得到两张图像的边缘提取结果。