https://vb4arb.com/vb/ Wed, 22 Apr 2026 21:55:58 +0000 MyBB https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=56043 Fri, 13 Feb 2026 22:10:13 +0000 amonem]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=56043 ارجو من الاساتذه الكرام مساعدتى فى حل هذه المشكله
انا مصمم برنامج والبرنامج يعمل بكفاءه عاليه والحمد لله بدون اى مشاكل
لكن ظهرت مشكله لا اعرف سببها
البرنامج مصممه بفيجول استديو 2012 لغه سي شارب
قاعدة البيانات سيكول سيرفر 2012


نقلت نسخه من البرنامج لجهاز اخر يعمل بنظام ويندوز 11 
لم استطع تنصيب سيكول 2012 علي ويندوز11 ونزلت نسخه 2022 والبرنامج عمل ربط عادي واي استدعاء للبيانات داخل داتا جرد فيو وتعبئة الكمبو بوكس يعملان جيدا بدون اى مشاكل
المشكله التي ظهرت هي
جميع التقارير لا تعمل وتظهر خطأ كما فى الصورة المرفقه
ارجو مساعدتى لمعرفة السبب اتمني حل لهزه المشكله
وجزاكم الله كل خير



  1212.JPG (الحجم : 53.29 ك ب / التحميلات : 10) ]]> ارجو من الاساتذه الكرام مساعدتى فى حل هذه المشكله
انا مصمم برنامج والبرنامج يعمل بكفاءه عاليه والحمد لله بدون اى مشاكل
لكن ظهرت مشكله لا اعرف سببها
البرنامج مصممه بفيجول استديو 2012 لغه سي شارب
قاعدة البيانات سيكول سيرفر 2012


نقلت نسخه من البرنامج لجهاز اخر يعمل بنظام ويندوز 11 
لم استطع تنصيب سيكول 2012 علي ويندوز11 ونزلت نسخه 2022 والبرنامج عمل ربط عادي واي استدعاء للبيانات داخل داتا جرد فيو وتعبئة الكمبو بوكس يعملان جيدا بدون اى مشاكل
المشكله التي ظهرت هي
جميع التقارير لا تعمل وتظهر خطأ كما فى الصورة المرفقه
ارجو مساعدتى لمعرفة السبب اتمني حل لهزه المشكله
وجزاكم الله كل خير



  1212.JPG (الحجم : 53.29 ك ب / التحميلات : 10) ]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=53113 Mon, 12 May 2025 19:23:46 +0000 Elalfee]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=53113 محتاج مساعدة  في لغة سي شارب 
محتاج مساعدة في البحث بين تاريخين  مع العلم اني مستخدم قاعدة البيانات file text 
انا لقيت كود vb. Net وحولته لسي شارب ولم يعمل يا ريت لوحد يعرف ليه لم يعمل او يعرف كود يعمل اكون شاكر جدا 
private void Search_Date()
{
    if (TextBox1.Text != "")
    {
        DateTime date2 = DateTimePicker1.Value.Date;
        DateTime date3 = DateTimePicker2.Value.Date;
        int result2;
        int result3;
        for (var i = 0; i <= DataGridView1.Rows.Count - 1; i++)
        {
            result2 = DateTime.Compare(date2, DataGridView1.Rows(i).Cells(7).Value);
            result3 = DateTime.Compare(date3, DataGridView1.Rows(i).Cells(7).Value);
            if (result2 <= 0 & result3 >= 0)
                DataGridView1.Rows(i).Visible = true;
            else
                DataGridView1.Rows(i).Visible = false;
        }
    }
}]]> محتاج مساعدة  في لغة سي شارب 
محتاج مساعدة في البحث بين تاريخين  مع العلم اني مستخدم قاعدة البيانات file text 
انا لقيت كود vb. Net وحولته لسي شارب ولم يعمل يا ريت لوحد يعرف ليه لم يعمل او يعرف كود يعمل اكون شاكر جدا 
private void Search_Date()
{
    if (TextBox1.Text != "")
    {
        DateTime date2 = DateTimePicker1.Value.Date;
        DateTime date3 = DateTimePicker2.Value.Date;
        int result2;
        int result3;
        for (var i = 0; i <= DataGridView1.Rows.Count - 1; i++)
        {
            result2 = DateTime.Compare(date2, DataGridView1.Rows(i).Cells(7).Value);
            result3 = DateTime.Compare(date3, DataGridView1.Rows(i).Cells(7).Value);
            if (result2 <= 0 & result3 >= 0)
                DataGridView1.Rows(i).Visible = true;
            else
                DataGridView1.Rows(i).Visible = false;
        }
    }
}]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=53023 Thu, 08 May 2025 06:03:38 +0000 silverlord]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=53023 اتمنى من عنده مكتبة DevExpress وباصدار23 واعلى ومكركة اتمنى يشاركها
وشكرا]]> اتمنى من عنده مكتبة DevExpress وباصدار23 واعلى ومكركة اتمنى يشاركها
وشكرا]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=53022 Thu, 08 May 2025 01:51:29 +0000 reem.564]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=53022 import pandas as pd
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# تثبيت العشوائية
random.seed(42)
np.random.seed(42)
torch.manual_seed(42)
torch.cuda.manual_seed_all(42)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False

# تحميل المسارات
sd = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
train_path = os.path.join(sd, '1.csv')
test_path = next((os.path.join(sd, f) for f in os.listdir(sd) if f.endswith('.csv') and f != '1.csv'), None)
model_path = os.path.join(sd, 'best_model.pth')
if not os.path.isfile(train_path): raise FileNotFoundError("ملف 1.csv غير موجود")
if not test_path: raise FileNotFoundError("لا يوجد ملف اختبار")

# التحميل والمعالجة
df_train = pd.read_csv(train_path)
def preprocess(df):
    num_cols = ['open','high','low','close','PTI']
    # الاحتفاظ فقط بالأعمدة الوهمية المفتوحة والمرتفعة والمنخفضة
    dummy_cols = [
        'open_dummy1', 'high_dummy1', 'low_dummy1'
    ]
    for col in dummy_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = 0.0

    all_cols = num_cols + dummy_cols
    df[all_cols] = df[all_cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
    df.dropna(subset=all_cols, inplace=True)
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
    df.sort_values('time', inplace=True, ignore_index=True)
    df['volatility'] = df['high'] - df['low']
    df['range_move'] = df['close'] - df['open']
    df['breakout_signal'] = [0 if i<3 else 1 if df['close'][i] > df['high'][i-3:i].max()
                             else -1 if df['close'][i] < df['low'][i-3:i].min() else 0 for i in range(len(df))]
    df['next_open'], df['next_close'] = df['open'].shift(-1), df['close'].shift(-1)
    df['label'] = df.apply(lambda r: 1 if pd.notna(r['next_open']) and r['next_close'] > r['next_open'] else 0, axis=1)
    df.dropna(subset=['label'], inplace=True)
    return df

df_train = preprocess(df_train)

# تحضير البيانات
features = ['open','high','low','close','PTI',
            'open_dummy1','high_dummy1','low_dummy1',
            'volatility','range_move','breakout_signal']

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(df_train[features])
y_train = df_train['label'].values
X_train_t = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
y_train_t = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)
train_loader = DataLoader(TensorDataset(X_train_t, y_train_t), batch_size=32, shuffle=True)

# النموذج
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, heads=1, layers=4, hidden=128):
        super().__init__()
        enc = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_dim, nhead=heads, dim_feedforward=hidden, batch_first=True)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(enc, num_layers=layers)
        self.fc_out = nn.Linear(input_dim, 1)
        self.drop = nn.Dropout(0.5)
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x.unsqueeze(1)).mean(dim=1)
        return self.fc_out(self.drop(x))

model = TransformerModel(input_dim=X_train.shape[1])
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# تدريب أو تحميل
if not os.path.isfile(model_path):
    best_acc = 0
    for epoch in range(1, 101):
        model.train()
        for xb, yb in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            loss = criterion(model(xb), yb)
            loss.backward(); optimizer.step()
        model.eval()
        test_df_temp = preprocess(pd.read_csv(test_path))
        X_test_temp = scaler.transform(test_df_temp[features])
        y_test_temp = test_df_temp['label'].values
        X_test_t_temp = torch.tensor(X_test_temp, dtype=torch.float32)
        y_test_t_temp = torch.tensor(y_test_temp, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)
        with torch.no_grad():
            preds = (torch.sigmoid(model(X_test_t_temp)) >= 0.5).int().numpy().flatten()
            acc = accuracy_score(y_test_temp, preds)
            print(f"Epoch {epoch}: Accuracy = {acc:.4f}")
        if acc > best_acc:
            best_acc = acc
            torch.save(model.state_dict(), model_path)
        if best_acc >= 0.90: break
else:
    model.load_state_dict(torch.load(model_path))

# حلقة مراقبة الملف واختبار مستمر
last_mtime = 0
print("بدأ المراقبة، عدّل الملف لمشاهدة التحديثات...\n")
while True:
    try:
        new_mtime = os.path.getmtime(test_path)
        if new_mtime != last_mtime:
            last_mtime = new_mtime
            df_test = preprocess(pd.read_csv(test_path))
            if df_test.empty: 
                print("لا توجد بيانات صالحة بعد في ملف الاختبار...\n")
                time.sleep(2)
                continue
            X_test = scaler.transform(df_test[features])
            y_test = df_test['label'].values
            X_test_t = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32)
            with torch.no_grad():
                preds = (torch.sigmoid(model(X_test_t)) >= 0.5).int().numpy().flatten()

            pnl = [(r['next_close'] - r['next_open']) if p == 1 else (r['next_open'] - r['next_close'])
                   for (_, r), p in zip(df_test.iterrows(), preds) if pd.notna(r['next_open']) and pd.notna(r['next_close'])]
            pnl = np.array(pnl)
            wins, losses = np.sum(pnl > 0), np.sum(pnl < 0)

            prev_row, prev_pred = None, None
            for (_, row), pred in zip(df_test.iterrows(), preds):
                if prev_row is not None and pd.notna(prev_row['next_open']) and pd.notna(prev_row['next_close']):
                    expected = 1 if prev_row['next_close'] > prev_row['next_open'] else 0
                    res = "Win" if expected == prev_pred else "Loss"
                    print(f"Verification Open: {prev_row['next_open']}, Close: {prev_row['next_close']}\nResult: {res}\nخيط\n")
                print(f"Last Open: {row['next_open']}, Close: {row['next_close']}\nPrediction: {'Up' if pred == 1 else 'Down'}\nخيط\n")
                prev_row, prev_pred = row, pred

            if pd.isna(prev_row['next_open']) or pd.isna(prev_row['next_close']):
                print("في انتظار بيانات التحقق اليدوية لإظهار النتيجة...\n")
            print(f"Wins: {wins}, Losses: {losses}\n")
        time.sleep(2)
    except KeyboardInterrupt:
        print("\nتم إيقاف المراقبة يدويًا.")
        break]]> import pandas as pd
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# تثبيت العشوائية
random.seed(42)
np.random.seed(42)
torch.manual_seed(42)
torch.cuda.manual_seed_all(42)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False

# تحميل المسارات
sd = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
train_path = os.path.join(sd, '1.csv')
test_path = next((os.path.join(sd, f) for f in os.listdir(sd) if f.endswith('.csv') and f != '1.csv'), None)
model_path = os.path.join(sd, 'best_model.pth')
if not os.path.isfile(train_path): raise FileNotFoundError("ملف 1.csv غير موجود")
if not test_path: raise FileNotFoundError("لا يوجد ملف اختبار")

# التحميل والمعالجة
df_train = pd.read_csv(train_path)
def preprocess(df):
    num_cols = ['open','high','low','close','PTI']
    # الاحتفاظ فقط بالأعمدة الوهمية المفتوحة والمرتفعة والمنخفضة
    dummy_cols = [
        'open_dummy1', 'high_dummy1', 'low_dummy1'
    ]
    for col in dummy_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = 0.0

    all_cols = num_cols + dummy_cols
    df[all_cols] = df[all_cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
    df.dropna(subset=all_cols, inplace=True)
    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
    df.sort_values('time', inplace=True, ignore_index=True)
    df['volatility'] = df['high'] - df['low']
    df['range_move'] = df['close'] - df['open']
    df['breakout_signal'] = [0 if i<3 else 1 if df['close'][i] > df['high'][i-3:i].max()
                             else -1 if df['close'][i] < df['low'][i-3:i].min() else 0 for i in range(len(df))]
    df['next_open'], df['next_close'] = df['open'].shift(-1), df['close'].shift(-1)
    df['label'] = df.apply(lambda r: 1 if pd.notna(r['next_open']) and r['next_close'] > r['next_open'] else 0, axis=1)
    df.dropna(subset=['label'], inplace=True)
    return df

df_train = preprocess(df_train)

# تحضير البيانات
features = ['open','high','low','close','PTI',
            'open_dummy1','high_dummy1','low_dummy1',
            'volatility','range_move','breakout_signal']

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(df_train[features])
y_train = df_train['label'].values
X_train_t = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
y_train_t = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)
train_loader = DataLoader(TensorDataset(X_train_t, y_train_t), batch_size=32, shuffle=True)

# النموذج
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, heads=1, layers=4, hidden=128):
        super().__init__()
        enc = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_dim, nhead=heads, dim_feedforward=hidden, batch_first=True)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(enc, num_layers=layers)
        self.fc_out = nn.Linear(input_dim, 1)
        self.drop = nn.Dropout(0.5)
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x.unsqueeze(1)).mean(dim=1)
        return self.fc_out(self.drop(x))

model = TransformerModel(input_dim=X_train.shape[1])
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# تدريب أو تحميل
if not os.path.isfile(model_path):
    best_acc = 0
    for epoch in range(1, 101):
        model.train()
        for xb, yb in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            loss = criterion(model(xb), yb)
            loss.backward(); optimizer.step()
        model.eval()
        test_df_temp = preprocess(pd.read_csv(test_path))
        X_test_temp = scaler.transform(test_df_temp[features])
        y_test_temp = test_df_temp['label'].values
        X_test_t_temp = torch.tensor(X_test_temp, dtype=torch.float32)
        y_test_t_temp = torch.tensor(y_test_temp, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)
        with torch.no_grad():
            preds = (torch.sigmoid(model(X_test_t_temp)) >= 0.5).int().numpy().flatten()
            acc = accuracy_score(y_test_temp, preds)
            print(f"Epoch {epoch}: Accuracy = {acc:.4f}")
        if acc > best_acc:
            best_acc = acc
            torch.save(model.state_dict(), model_path)
        if best_acc >= 0.90: break
else:
    model.load_state_dict(torch.load(model_path))

# حلقة مراقبة الملف واختبار مستمر
last_mtime = 0
print("بدأ المراقبة، عدّل الملف لمشاهدة التحديثات...\n")
while True:
    try:
        new_mtime = os.path.getmtime(test_path)
        if new_mtime != last_mtime:
            last_mtime = new_mtime
            df_test = preprocess(pd.read_csv(test_path))
            if df_test.empty: 
                print("لا توجد بيانات صالحة بعد في ملف الاختبار...\n")
                time.sleep(2)
                continue
            X_test = scaler.transform(df_test[features])
            y_test = df_test['label'].values
            X_test_t = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32)
            with torch.no_grad():
                preds = (torch.sigmoid(model(X_test_t)) >= 0.5).int().numpy().flatten()

            pnl = [(r['next_close'] - r['next_open']) if p == 1 else (r['next_open'] - r['next_close'])
                   for (_, r), p in zip(df_test.iterrows(), preds) if pd.notna(r['next_open']) and pd.notna(r['next_close'])]
            pnl = np.array(pnl)
            wins, losses = np.sum(pnl > 0), np.sum(pnl < 0)

            prev_row, prev_pred = None, None
            for (_, row), pred in zip(df_test.iterrows(), preds):
                if prev_row is not None and pd.notna(prev_row['next_open']) and pd.notna(prev_row['next_close']):
                    expected = 1 if prev_row['next_close'] > prev_row['next_open'] else 0
                    res = "Win" if expected == prev_pred else "Loss"
                    print(f"Verification Open: {prev_row['next_open']}, Close: {prev_row['next_close']}\nResult: {res}\nخيط\n")
                print(f"Last Open: {row['next_open']}, Close: {row['next_close']}\nPrediction: {'Up' if pred == 1 else 'Down'}\nخيط\n")
                prev_row, prev_pred = row, pred

            if pd.isna(prev_row['next_open']) or pd.isna(prev_row['next_close']):
                print("في انتظار بيانات التحقق اليدوية لإظهار النتيجة...\n")
            print(f"Wins: {wins}, Losses: {losses}\n")
        time.sleep(2)
    except KeyboardInterrupt:
        print("\nتم إيقاف المراقبة يدويًا.")
        break]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=52451 Sat, 29 Mar 2025 03:41:58 +0000 Elalfee]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=52451 انا عندي جدول به اسم المنتج والكميه المخزنه والكميه المسحوبه  في ماسيكوال  مثال  
Data1 اسم الجدول 
Column 1 = id
Column 2=product 
Column 3=Deleivery
لنفرص ان انا عامل text box للمستخدم يدخل عدد الكميه المسحوبه اللي هوا column 3 وانا عندي الكميه المخزنه 1000 اذا ادخل في ال textbook  كميه اكبر من اللي موجوده في column 2  تظهر رساله تنبيه ان الكميه المدخله اكبر من المخزن كيف اكتب هذا الكود لاني جربت كتير و تعبت ومش لاقي  حل ودماغي وقفة ممكن مساعدة]]> انا عندي جدول به اسم المنتج والكميه المخزنه والكميه المسحوبه  في ماسيكوال  مثال  
Data1 اسم الجدول 
Column 1 = id
Column 2=product 
Column 3=Deleivery
لنفرص ان انا عامل text box للمستخدم يدخل عدد الكميه المسحوبه اللي هوا column 3 وانا عندي الكميه المخزنه 1000 اذا ادخل في ال textbook  كميه اكبر من اللي موجوده في column 2  تظهر رساله تنبيه ان الكميه المدخله اكبر من المخزن كيف اكتب هذا الكود لاني جربت كتير و تعبت ومش لاقي  حل ودماغي وقفة ممكن مساعدة]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=52249 Mon, 17 Mar 2025 01:47:57 +0000 Ahmed Rady]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=52249
  IMG_0961.jpeg (الحجم : 64.38 ك ب / التحميلات : 21) ]]>
  IMG_0961.jpeg (الحجم : 64.38 ك ب / التحميلات : 21) ]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=52163 Fri, 07 Mar 2025 22:21:08 +0000 Elalfee]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=52163 https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=52023 Fri, 28 Feb 2025 05:38:22 +0000 Elalfee]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=52023 عندي استفسار( c# ) انا عامل برنامج لمطبعة بها 4 ماكينات انا عامل 5 فورم واحد لانتاج كل ماكينه والاخير لاجمالي المطبوعات طبعا باسم الكتاب انا عامل الداتا بتاعتي علي my Sql
المهم المشكله معي في الفورم الاخير عايز اجمع كل انتاج الماكينات باسم الكتاب في الفورم الاخير ومش عارف  اسم الاعمده زي بعض في كل جدول بيفرق اسم الماكينه فقط مختلف بمعني
 I'd  quantity Machin_1  Arabic
كل اللي انا عايزه الكود اللي اجمع ليه في نفس الجريد فيو الاخيرة مش التكست بوكس لاني عارف اجمع في تكست بوكس انا عايز اجمع في الجريد الاخيرة]]> عندي استفسار( c# ) انا عامل برنامج لمطبعة بها 4 ماكينات انا عامل 5 فورم واحد لانتاج كل ماكينه والاخير لاجمالي المطبوعات طبعا باسم الكتاب انا عامل الداتا بتاعتي علي my Sql
المهم المشكله معي في الفورم الاخير عايز اجمع كل انتاج الماكينات باسم الكتاب في الفورم الاخير ومش عارف  اسم الاعمده زي بعض في كل جدول بيفرق اسم الماكينه فقط مختلف بمعني
 I'd  quantity Machin_1  Arabic
كل اللي انا عايزه الكود اللي اجمع ليه في نفس الجريد فيو الاخيرة مش التكست بوكس لاني عارف اجمع في تكست بوكس انا عايز اجمع في الجريد الاخيرة]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=51549 Tue, 11 Feb 2025 05:02:32 +0000 ابوعبدالملك]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=51549
كما في العنوان تطبيق مفتوح المصدر ومجاني ويدعم المسح الضوئي من المتصفح بأدوات خاصة اعتمادا على الاداة الرئيسية naps2.sdk

والمشروع على githup 

https://github.com/cyanfish/naps2

مشروع sdk 

https://github.com/cyanfish/naps2/tree/master/NAPS2.Sdk

ومشروع المسح من المتصفح 
https://github.com/cyanfish/naps2-webscan

المطلوب 

كيف يمكن عمل تطبيق بسيط للمسح من المتصفح - خطوة بخطوة  -]]>
كما في العنوان تطبيق مفتوح المصدر ومجاني ويدعم المسح الضوئي من المتصفح بأدوات خاصة اعتمادا على الاداة الرئيسية naps2.sdk

والمشروع على githup 

https://github.com/cyanfish/naps2

مشروع sdk 

https://github.com/cyanfish/naps2/tree/master/NAPS2.Sdk

ومشروع المسح من المتصفح 
https://github.com/cyanfish/naps2-webscan

المطلوب 

كيف يمكن عمل تطبيق بسيط للمسح من المتصفح - خطوة بخطوة  -]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50942 Wed, 15 Jan 2025 06:01:25 +0000 fouadaldalwe]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50942 https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50767 Sat, 07 Dec 2024 22:07:15 +0000 Yousef fuad]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50767 https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50751 Tue, 03 Dec 2024 22:21:21 +0000 Ashraf Baraka]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50751    TableAdapter     ضغط على زرار   New Connection   ظهرت الشاشة    Add Connection     لما جيت أختار ال Server name      وجدت لايوجد أختيارات عملت Refresh    لا يوجد اختيارا دخلت اسم السيرف الى عليه قاعدة البيانات و اخترت اسم قاعدة البيانات واختبرت الاتصال كله تمام ضغط على زرار ال OK   وكملت الخطوات حتى وصلت للشاشة بادخل ال SQL Statement    ضغط على زرار   ال Query Builder    لم يظهر لى اى جدول  مش عارف ليه دة ثانى تقرير اعملة الاول مكانش فية مشكلة اما ثانى تقرير حدث معى هذا الموقف مش عارف ليه ويتحل اذاى من فضلكم]]>    TableAdapter     ضغط على زرار   New Connection   ظهرت الشاشة    Add Connection     لما جيت أختار ال Server name      وجدت لايوجد أختيارات عملت Refresh    لا يوجد اختيارا دخلت اسم السيرف الى عليه قاعدة البيانات و اخترت اسم قاعدة البيانات واختبرت الاتصال كله تمام ضغط على زرار ال OK   وكملت الخطوات حتى وصلت للشاشة بادخل ال SQL Statement    ضغط على زرار   ال Query Builder    لم يظهر لى اى جدول  مش عارف ليه دة ثانى تقرير اعملة الاول مكانش فية مشكلة اما ثانى تقرير حدث معى هذا الموقف مش عارف ليه ويتحل اذاى من فضلكم]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50744 Sun, 01 Dec 2024 21:43:02 +0000 egyegy7011]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50744 اقوم بعمل اول مشروع لي قاعدة بيانات sql server استخدم c# تم ربط أول فورم داخل المشروع مع قاعدة البيانات من خلال هذا الكود
SqlConnection con = new SqlConnection();
SqlCommand com = new SqlCommand();

public form1()
{
    InitializeComponent();
    con.ConnectionString = @"Data Source=DESKTOP-PHILRTR\SQLEXPRESSAF;Initial Catalog=af1;Integrated Security=true";
    com.Connection = con; // تعيين الاتصال هنا
وتم التجريب والحمد لله يعمل
عندما أنشأت أكثر من فورم ثم بدأت في إضافة entity data model
ظهرت رسالة في الصورة المرفقة
provider: SSL Provider, error: 0 - The certificate chain was issued by an authority that is not trusted.)

  999.png (الحجم : 201.81 ك ب / التحميلات : 25) ]]> اقوم بعمل اول مشروع لي قاعدة بيانات sql server استخدم c# تم ربط أول فورم داخل المشروع مع قاعدة البيانات من خلال هذا الكود
SqlConnection con = new SqlConnection();
SqlCommand com = new SqlCommand();

public form1()
{
    InitializeComponent();
    con.ConnectionString = @"Data Source=DESKTOP-PHILRTR\SQLEXPRESSAF;Initial Catalog=af1;Integrated Security=true";
    com.Connection = con; // تعيين الاتصال هنا
وتم التجريب والحمد لله يعمل
عندما أنشأت أكثر من فورم ثم بدأت في إضافة entity data model
ظهرت رسالة في الصورة المرفقة
provider: SSL Provider, error: 0 - The certificate chain was issued by an authority that is not trusted.)

  999.png (الحجم : 201.81 ك ب / التحميلات : 25) ]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50419 Mon, 14 Oct 2024 17:52:55 +0000 mwwm]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50419 هل يمكن برمجه انتفيس  winform بحيث يكون خريطه مثلا مصر او السعوديه  بحيث تكون خريطه الدوله مقسمه الى مناطق بحيث عن الضغط على المنطقه بطلع لي ثافذه او فقاعه فيها بيانات المنطقه كعدد السكان ومميزات المنطقه. مثل الصوره المرفقه عند وضع الموشر على مصر يطلع لي بيانات

  1.png (الحجم : 61.49 ك ب / التحميلات : 36) ]]> هل يمكن برمجه انتفيس  winform بحيث يكون خريطه مثلا مصر او السعوديه  بحيث تكون خريطه الدوله مقسمه الى مناطق بحيث عن الضغط على المنطقه بطلع لي ثافذه او فقاعه فيها بيانات المنطقه كعدد السكان ومميزات المنطقه. مثل الصوره المرفقه عند وضع الموشر على مصر يطلع لي بيانات

  1.png (الحجم : 61.49 ك ب / التحميلات : 36) ]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50366 Fri, 04 Oct 2024 14:44:30 +0000 KhaledF]]> https://vb4arb.com/vb/showthread.php?tid=50366
كيف يمكن التخلص من هذا الخطاء  ..

الرجاء المساعدة مع جزيل الشكر]]>
كيف يمكن التخلص من هذا الخطاء  ..

الرجاء المساعدة مع جزيل الشكر]]>