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如何用ORM支持SQL语句的CASE WHEN?

OQL如何支持CASE WHEN? 今天,一个朋友问我,OQL可否支持CASE WHEN语句?...他给的示例SQL如下: select HName,case when IsEnable=1 then '启用' else '停用' from tb_User OQL是SOD框架的ORM查询语言,它类似Linq...所以,对SOD框架而言,对应ORM如何支持CASE WHEN,就等于是问OQL如何支持CASE WHEN了。...这个问题已经不止这一个朋友来问我了,我想了下,还是把这个问题的解决写一篇博客,给大家一种新的解决方案。 注意“新的方案”这个提法,我是不打算让OQL支持CASE WHEN这个特性的,为何要这样做呢?...-------------------------------------------------------------------- 有关上面SOD框架查询使用的入门介绍,大家可以参考《.NET ORM

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软技能和硬技能哪个重要?科技行业需要重新思考这个问题

今天,我想分享一些实际发生的情况,以及我们如何解决这个问题。 1、实际情况 我们看到互联网上的焦虑反应,认为软技能可能会成为工程师的重要技能。...相反,影响一个体系的关键(而且非常困难)的问题,更多的与这个体系如何与外部世界,也就是与越来越多的人的相互作用息息相关。...这个领域充满「人力资源」这样的词汇,他们认为员工是一个烦恼和一种开支,需要通过「管理」来保持高生产力。 这种「管理」也不是很好的软技能。...这个领域是由那些相信自己有良好的软技能,而实际上并不具备这种能力的人建立起来的。...-「我们这个领域已经被这个问题折磨了好多年了」 -「不能再这样下去了,我要用算法来解决它」 (六个月后)-「哇哦,这个问题真的好难啊」-「可不是么」 3、解决之道 我认为可以通过非常「简单」的方法来改善这种状况

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软技能和硬技能哪个重要?科技行业需要重新思考这个问题

今天,我想分享一些实际发生的情况,以及我们如何解决这个问题。 1、实际情况 我们看到互联网上的焦虑反应,认为软技能可能会成为工程师的重要技能。...相反,影响一个体系的关键(而且非常困难)的问题,更多的与这个体系如何与外部世界,也就是与越来越多的人的相互作用息息相关。...这个领域充满「人力资源」这样的词汇,他们认为员工是一个烦恼和一种开支,需要通过「管理」来保持高生产力。 这种「管理」也不是很好的软技能。...这个领域是由那些相信自己有良好的软技能,而实际上并不具备这种能力的人建立起来的。...-「我们这个领域已经被这个问题折磨了好多年了」 -「不能再这样下去了,我要用算法来解决它」 (六个月后)-「哇哦,这个问题真的好难啊」-「可不是么」 3、解决之道 我认为可以通过非常「简单」的方法来改善这种状况

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AgileEAS.NET 4.0重构裁剪,新的ORM支持Linq,正式支持WPF,开放更多的接口

原有的ORM体系一直支持着很多应用,经历很多项目的锤炼,其在性能上的表现应该说还是不错的,但是在2011年开始,针对很多小应用,很多朋友反馈写法有些麻烦,感觉有些重了,所以我就考虑在AgileEAS.NET...,更重要的是,新的ORM技术支持linq。...Orm提供linq支持,Linq to EAS.NET         本次重构提供了一个开发人员非常喜欢的东西,AgileEAS.NET平台中的Orm提供了对Linq技术的支持,即llinq 2 eas.net...,这个更新或许是一个平谈的消息,但是对于实际中开发人员而言,这是一个非常大的突破,能大大的提高开发效率,我们可以在应用的开发中借助于强大的linq查询而抛弃大量的DAL层的重复查询代码。...AgileEAS.NET平台的朋友们的反馈,有一部分朋友说,AgileEAS.NET平台提供的功能与程序集有些多和庞杂,初学才会感觉有些乱,无从下手的感觉,因为考虑到很多应用都运行在这上面,所以也就一直没有下手改进这个问题

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支持跨框架评测,这个是你想要的算法评测库吗?

,具有以下特点: 提供丰富的计算机视觉各细分方向评测指标(自然语言处理方向的评测指标正在支持中) 支持多种分布式通信库,实现高效准确的分布式评测 支持多种机器学习框架,根据输入自动分发对应实现 MMEval...MMEval 目前提供了 20+ 评测指标,涵盖了分类,目标检测,图像分割,点云分割,关键点检测和光流估计等任务,MMEval 已支持的评测指标可以在文档中的支持矩阵中查看:https://mmeval.readthedocs.io.../tutorials/dist_evaluation.html 多分布式通信后端支持 在评测过程中,通常会以数据并行的形式,在每张卡上推理部分数据集的结果,以加快评测速度。...MMEval 希望能够支持多种机器学习框架,一个最为简单的方案是让所有评测指标的计算都支持 NumPy 即可。...在之后的一段时间里,MMEval 将主要围绕以下两个方向去持续迭代完善: 持续的补充添加评测指标,不断扩展到 NLP、语音、推荐系统等更多的任务领域 支持更多机器学习框架,并且探索多机器学习框架支持的新方式

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快试试这个Python开源工具,支持多任务抢票

还好这个世界有Python,可以弥补人类手速的缺陷。...· Docker支持 · 动态修改配置文件 · 邮件通知 就像开头提到的,它能在一个任务 (一班列车) 里,同时查看多个出发站,多个到达站; 并且支持多任务 (多班列车) 、多日期、多账号一同查看。...另外,也支持自动下单和电话通知。 程序员说,这个拥有分布式集群的系统,每个节点都能处理任务,一个服务器挂了不影响其他的。所以,有条件的同学可以让好几台服务器一起刷。 ? 怎么用呢?...哪个步骤失败的话,还可以加群汇报一下,说不定大佬能帮你调出来: ? 祝你成功。 程序猿拯救世界 2010年,12306.cn含着祝福来到这个世界,于1月30日春运首日开通试运行。...当年,许多浏览器推出的春节版本都搭载了这个插件,连12306官方也引用了项目里的一个资源。

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听说 TCC 不支持 OpenFeign?这个坑松哥必须给大家填了!

在前面的文章中,松哥和大家聊了分布式事务框架 seata 的 at 模式,然后有小伙伴评论说 seata 的 tcc 模式不支持 Spring Boot: 这。。。必然是支持的呀!...我一直觉得网上讲分布式事务的理论很多,案例代码很少,所以咱们今天就整一个例子,一起来把这个捋一捋。 1....官网上有一张 TCC 的流程图,我们来看下: 可以看到,TCC 也是分为两阶段: 第一阶段是 prepare,在这个阶段主要是做资源的检测和预留工作,例如银行转账,这个阶段就先去检查下用户的钱够不够,...和 AT 相比,大家发现 TCC 这种模式其实是不依赖于底层数据库的事务支持的,也就是说,哪怕你底层数据库不支持事务也没关系,反正 prepare、commit 以及 rollback 三个方法都是开发者自己写的...这个案例讲了一个什么事呢?

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快试试这个Python开源工具,支持多任务抢票

还好这个世界有Python,可以弥补人类手速的缺陷。...· Docker支持 · 动态修改配置文件 · 邮件通知 就像开头提到的,它能在一个任务 (一班列车) 里,同时查看多个出发站,多个到达站; 并且支持多任务 (多班列车) 、多日期、多账号一同查看。...另外,也支持自动下单和电话通知。 程序员说,这个拥有分布式集群的系统,每个节点都能处理任务,一个服务器挂了不影响其他的。所以,有条件的同学可以让好几台服务器一起刷。 ? 怎么用呢?...哪个步骤失败的话,还可以加群汇报一下,说不定大佬能帮你调出来: ? 祝你成功。 程序猿拯救世界 2010年,12306.cn含着祝福来到这个世界,于1月30日春运首日开通试运行。...当年,许多浏览器推出的春节版本都搭载了这个插件,连12306官方也引用了项目里的一个资源。

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官宣 Vue3.0 抛弃支持 IE,把精力集中在这个上面

原因 自Vue 3的开发开始到2018年底,我们一直被要求提供IE11支持。许多用户询问Vue 3是否将支持IE11,我们最初的计划是发布Vue 3并使其稳定,然后添加稍后会支持IE11。...它还在自己的主要项目(如Microsoft 365)中放弃IE11支持。就在几天前,WordPress还决定放弃对IE11的支持。IE11的全球使用率已降至1%以下。...我们相信这是一个重新思考IE11对Vue 3支持的机会。 对Vue3 中支持 IE11的成本? 行为不一致 Vue 2的反应系统基于ES5 getter / setter。...长期维护的负担 支持 IE11 也意味着我们必须考虑在整个代码库中使用的语言特性,并为我们的发布版本找到合适的 poliyfill / 编译策略。...一旦 Vue 3 承诺支持 IE11,就永远没办法摆脱了,直到下一个大版本。 对于那些实在需要 IE11 支持的人 如果您需要 IE11 支持,我们的建议是使用 Vue 2。

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MacBook显卡不跑AI模型太浪费:这个深度学习工具支持所有品牌GPU

一款名为 PlaidML 的深度学习框架可以破解这个困境。 ? 为什么要用 GPU 做并行计算? 以建房子为例:如果单独完成,你需要花费 400 个小时,但如果你雇一个建筑工人,工期就可能减半。...OpenCL 通用并行计算开放标准并不是为 N 卡专门设计的,因此不论你的笔记本 GPU 是 AMD、 Intel,还是 NVIDIA,它都能支持。 ?...目前 PlaidML 已经支持 Keras、ONNX 和 nGraph 等工具,直接用 Keras 建个模,MacBook 轻轻松松调用 GPU。...这个数字可能看起来并不惊艳,但想想 CPU 训练要多久吧: ? 用 CPU 完成相同的任务要用 2219 秒(约 37 分钟),MAC 风扇期间还会疯狂输出。 ?...在 PlaidML 的 GitHub 页面上你能看到更多的 demo 和相关项目,相信随着这一工具的不断发展,它可以支持的算法也会越来越多。我们在自己的笔记本上,也能快速试验个小模型。

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