微软的Entity Framework 受到越来越多人的关注和使用，Entity Framework7.0版本也即将发行。虽然已经开源，可遗憾的是，国内没有关于它的书籍，更不用说好书了，可能是因为EF版本更新太快，没人愿意去花时间翻译国外关于EF的书籍。使用Entity Framework开发已经有3年多了，但用得很肤浅，最近想深入学习，只好找来英文书《Entity Framework 6 Recipes》第二版，慢慢啃。首先需要说明的是，我英文不好，只是为了学习EF。把学习的过程写成博客，一是督促自己，二是希望能帮助有需要的朋友。EF是微软极力推荐的新一代数据库访问技术，它已经成熟，做为一名.NET开发人员，如果你还没有使用它的话，那感紧开始吧，特别是DDD（领域驱动设计）的爱好者，更应该学习它，因为它是领域模型的绝佳搭档！另外，本书也是一本关于EF的佳作（其实，英文的关于EF的书也就那么几本，中文的目前还没有，只有一些零星的资料，这会让初学者会感觉到混乱，特别是什么EDMX文件、Code First、Model First、Database First、表拆分，实体拆分，TPT,TPH,TPC，CodeFirst和DDD的配合等等），就从本系列开始对EF进行一个系统的学习吧，老鸟也可以从中了解不少的知识点。文中肯定有很多翻译不当的地方，恳请你指正，以免误导大家。谢谢！由于书中的代码只贴出核心部分，如果你想运行示例代码，可以加入QQ群下载，因为太大，超过博客园的限制，所以这里提供不了下载。要说的就这么多，下面就开始这一段学习过程吧。
1、EF等ORM解决方案出现的原因 因为软件开发中分析和解决问题的方法已经接近成熟,然后关系型数据库却没有,很多年来,数据依然是保存在表行列这样的模式里,所以,在面相对象和高度标准化的数据库中产生了一个失配(不匹配、阻抗失配，微软的安德斯.海尔斯伯格<C#之父>可能会这样叫它),为了解决这个失配,大多数项目中都会引入"数据处理层"来转换应用程序实体层的数据到数据库的行和列中,随着"数据处理层"的不断进化,最后ORM就诞生了。 2、集成查询语言LINQ LINQ和EF都出自于微软,都能帮助我们解决失配的问题.
Entity Framework 4的特性介绍可看这篇文章 .NET 4中Entity Framework简介，其中最感兴趣的一点就是对POCO的支持了：EF4为实体提供了简单传统CLR对象（Plain Old CLR Object / POCO）支持。您的实体对象可以独立于EF存在，由此EF更好地支持了测试驱动开发（test-driven development）和领域驱动设计（domain-driven design）。同时，EF仍旧可以帮助跟踪POCO实体的变化，允许延迟加载，也会自动修正对导航属性（
实体框架Entity Framework 是 ADO.NET 中的一组支持开发面向数据的软件应用程序的技术。是微软的一个ORM框架。
本篇博客简单描述了Repository模式在OEA中的应用。 不使用Repository时的问题 OEA框架中使用了DDD的思想，面向领域对象进行开发。在DDD中，有很多重要的概念，例如：聚合实体对象、值对象、仓储、工厂、服务等。（不太了解的Repository和DDD的朋友，可以看Evans写的《Domain Driven Design》。） 在OEA中，实体的实现框架使用了CSLA分布式框架。原来为了简单并保持和CSLA开发模式的兼容，一直都把实体的获取模式直接以静态方法的方式直
在 Rafy 领域实体框架中，对自关联的实体结构做了特殊的处理，下面对这一功能进行讲解。 场景 在开发数据库应用程序时，往往会遇到自关联表的场景。例如，分类信息、组织架构中的部门、文件夹信息等，都是不
1、EF的常用使用场景 (1)、维护一个已经存在的数据库,VS提供了工具帮助我们把数据库中的表和视图等对象导入到实体框架. [数据库=>模型(Database First)] (2)、通过VS提供的实体设计器设计表模型,然后从头开始添加实体类型、类型间的关联以及继承体系到设计器中.模型创建好后,然后根据模型生成数据库. [模型=>数据库(Model First)] (3)、EF还提供了以代码为中心的模型设计方式,通过这种方式我们可以在不使用设计器的情况下,手工创建一系列的领域类、领域类
如果在 EF OnModelCreating 中配置了实体外键映射，也就是 SQL Server 中的 ForeignKey，那么我们在添加实体的时候，主实体的主键值会自动映射到子实体的外键值，并且这个操作在一个 SaveChanges 中，但如果没有在 OnModelCreating 中进行外键映射配置，我们添加实体的时候，就不会自动映射外键值了，什么意思呢？我们先看一个示例代码： public class SchoolDbContext : DbContext{ public SchoolDbCo
(1).最基础的实体标注功能需要实时可视化显示每次的标注结果，每次标注时需要支持可选择大量实体类型。
去年4月，我们为 Rafy 框架添加了领域模型设计器组件。时隔一年，谨以本文，简要说明该领域模型设计器的设计思想。 设计目标 Rafy 实体框架中以领域驱动设计作为指导思想。所以在开发时，以领域建模为首要任务。为此，我们为它开发了领域模型设计器。开发人员可以在设计器中，设计相应的领域模型，查看现有代码对应的领域模型。 我们为这个设计器制定了以下功能： 外部简单设计器：也就是设计器可以部署为一个可以独立运行的软件。该软件可以打开领域模型的设计图，方便团队中的非开发人员角色查看。同样，这个软件最好也能支
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 回亭风 单位 | 京邮电大学 研究方向 | 自然语言理解 编辑 | PaperWeekly 论文标题： Few-shot Named Entity Recognition with Self-describing Networks 收录会议： ACL 2022 论文链接： https://arxiv.org/abs/2203.12252 代码链接： https://github.com/chen700564/sdnet 小样本 NER 需要从很少的实例
图1. 展示了未微调的BERT(bert-large-cased)无监督NER标记的句子样本
随着.NET Framework 3.5 SP1和Visual Studio 2008 SP1的正式发布。ADO.NET 实体框架正式来到开发人员的面前，它使开发人员可以通过对象模型（而不是逻辑/关系数据模型）专注于数据。实体框架有助于将逻辑数据架构抽象为概念模型，并且允许以多种方式通过对象服务和名为“EntityClient”的新数据提供程序与概念模型交互。 实体框架组件 实体框架使开发人员可以编写更少的数据访问代码，减少维护，将数据结构抽象化为更易于开展业务（标准化程度较低）的方式，并且有利于数据的持久
使用EF Core的第一步是创建数据模型，模型建的好，下班走的早。EF Core本身已经设置了一系列约定来帮我们快速的创建模型，例如表名、主键字段等，毕竟约定大于配置嘛。如果你想改变默认值，很简单，EF Core提供了Fluent API或Data Annotations两种方式允许我们定制数据模型。
1991年Rau等学者首次提出了命名实体识别任务，但命名实体（named entity，NE）作为一个明确的概念和研究对象，是在1995年11月的第六届MUC会议（MUC-6，the Sixth Message Understanding Conferences）上被提出的。当时的MUC-6和后来的MUC-7并未对什么是命名实体进行深入的讨论和定义，只是说明了需要标注的实体是“实体的唯一标识符（unique identifiers of entities）”，规定了NER评测需要识别的三大类（命名实体、时间表达式、数量表达式）、七小类实体，其中命名实体分为：人名、机构名和地名 。MUC 之后的ACE将命名实体中的机构名和地名进行了细分，增加了地理-政治实体和设施两种实体，之后又增加了交通工具和武器。CoNLL-2002、CoNLL-2003 会议上将命名实体定义为包含名称的短语，包括人名、地名、机构名、时间和数量，基本沿用了 MUC 的定义和分类，但实际的任务主要是识别人名、地名、机构名和其他命名实体 。SIGHAN Bakeoff-2006、Bakeoff-2007 评测也大多采用了这种分类。
本节介绍数据在 Snuba 中的组织方式以及面向用户的数据如何映射到底层数据库（如： Clickhouse）。
一.模型级查询过滤器（Model-level query filters） ef core2.0包含了一个新特性，我们叫他模型级查询过滤器（Model-level query filters）。此特性允许使用Linq查询表达式直接定义在实体类型的元数据模型上。这样的过滤器会自动应用到任何LINQ查询所涉及的那些实体类型，包括间接引用的实体类型（对象引用，导航属性）。这个特性的一些常见应用是： 软删除-定义一个 IsDeleted 属性 多租户-定义一个 TenantId 属性 示例代码： 1 pub
实体框架（Entity Framework）简称EF，是微软以ADO.NET为基础所发展出来的对象关系对应（O/R Mapping）解决方案。是ADO.NET中的一组支持开发面向数据的软件应用程序的技术。是微软的一个ORM框架。
CoreData是一个专门用来管理数据的框架，其在性能与书写方便上都有很大的优势，在数据库管理方面，apple强烈推荐开发者使用CoreData框架，在apple的官方文档中称，使用CoreData框架可以减少开发者50%——70%的代码量，这虽然有些夸张，但由此可见，CoreData的确十分强大。
今天介绍一个论文autoner[1]，主要是为了探索如何在只有词典的情况下，提升NER实际落地效果；
在禁售的风险防控库里，有一种屡见不鲜的「玄学骗局」：不法分子试图不断地在平台「上新」新品种，借助在社交媒体上走红的「魔法改运」等说辞，引人入套。
对于我们而言选择ORM框架的目的，其实都是为了让我们的程序更好的操作数据库，提高开发编程效率和程序的维护拓展性。
使用DataAnnotation非常简单，但对于EntityFramework中的特性，就要在实体类中引入EntityFramework程序集，但实体类最好能是保持与架构无关性的POCO类，才能更具通用性。所以，最好是在数据层中使用FluentAPI在数据层中进行实体类与数据库之间的映射工作。从功能上而言Data Annotations是Fluent API的一个子集， Data Annotations可以实现的功能Fluent API都能实现。
本文介绍了EF Core 2.0的新特性和改进，包括实体、表、查询、性能提升和查询方面的内容。
在“无需复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模”一文中，我们总结了知识建模最佳实践的7个指导原则。本文中，我们将分基础篇、进阶篇，针对不同业务场景的建模需求，由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例，并涉及术语的解释。
Build 2018 主旨演讲的主题是 Azure 云和 AI、物联网、AR等技术，以及开发者相关内容的宣布。在今天的Build大会上，微软宣布目前已有超过7亿台设备运行Windows 10系统。去年
我在网上也搜过很多，就是想知道在数据库中的建表语句的字段类型对应Java实体类中属性的类型是什么。
命名实体识别（NER, Named Entity Recognition），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程十一（Spring中国教育管理中心）
按照最新的功能，更新了最新版的《Rafy 领域实体框架的介绍》，内容如下： 本文包含以下章节： 简介 特点 优势 简介 Rafy 领域实体框架是一个轻量级 ORM 框架。 与一般的 ORM 框架不同的是，它不只关注于一般性的面向对象实体与关系数据库的映射，而是更关注于富领域模型（聚合实体）与关系数据库的映射。使得开发者可以非常方便地使用富领域模型的同时，配备强大的实体属性设计、查询功能，并兼顾了极高的开发效率。 该框架可脱离 Rafy 框架其它组件独立运行，同时集领域驱动设计、面向服务架构、模型驱动架构、产
领域驱动设计 (DDD) 提供了许多技术和模式来控制软件应用程序中的复杂性——即使这些是用函数式编程语言编写的。 不幸的是，用函数式编程语言实现 DDD 可以参考的资源非常有限。 即使你设法找到了它，它也常常缺乏函数式编程的实质。
这里有三个关键词：轻量级，实体类，数据容器，还有一个潜在的关键词：通用。这几个名词之间有什么联系呢？ 一般来说，操作实体类往往伴随着一个实体类集合，而这些集合就是实体类的容器，在这里我将“容器”视作一个比集合更广泛的概念，例如Entity Framework做了一个重量级的容器ObjectContext，用于与作为对象（这些对象为 EDM 中定义的实体类型的实例）的数据进行交互。 实体类与容器没有必然关系，例如DataSet也是一个容器，它存储并操作DataTable，而DataTa
本文讲述了关于微软在线调查创建应用Microsoft forms的一个漏洞，通过其中的数据分享机制，作者可以藉机获取到参与调查用户的邮箱信息，漏洞最终收获了$2k的奖励。微软的Office365有很多服务，其中的Microsoft Forms以OData数据协议方式实现在线的调查测验创建，并能把相关调查结果数据分享给其他用户。
零样本信息抽取（Information Extraction，IE）旨在从无标注文本中建立IE系统，因为很少涉及人为干预，该问题非常具有挑战性。但零样本IE不再需要标注数据时耗费的时间和人力，因此十分重要。近来的大规模语言模型（例如GPT-3，Chat GPT）在零样本设置下取得了很好的表现，这启发我们探索基于提示的方法来解决零样本IE任务。我们提出一个问题：不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行？我们将零样本IE任务转变为一个两阶段框架的多轮问答问题（Chat IE）,并在三个IE任务中广泛评估了该框架：实体关系三元组抽取、命名实体识别和事件抽取。在两个语言的6个数据集上的实验结果表明，Chat IE取得了非常好的效果，甚至在几个数据集上（例如NYT11-HRL）上超过了全监督模型的表现。我们的工作能够为有限资源下IE系统的建立奠定基础。
目前通用大模型取代为特定任务定制训练的专属模型的趋势逐渐显露，这种方式使AI模型应用的边际成本大幅下降。由此提出一个问题：不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行？ 信息抽取技术作为构建知识图谱的重要一环，如果完全不需要训练就可以实现，将使数据分析的门槛大幅降低，有利于实现自动化知识库构建。 我们通过对GPT-3.5用提示工程的方法建立一个通用的零样本IE系统——GPT4IE（GPT for Information Extraction），发现GPT3.5能够自动从原始句子中提取结构化信息。支持中英文，工具代
应用系统开发中少不了跟Excel打交道，基于NPOI开发了ExcelPatternTool，与目前主流框架对比ExcelPatternTool着重单元格样式的控制，对于初始数据导入、报表导出等简单的Excel功能提升易用性。
在OpenSPG最新发布的0.0.2 版本中，为了方便大家更好地理解和应用OpenSPG构建知识图谱，发布了知识建模最佳实践的 7 个指导原则。本文我们结合蚂蚁域内的多个业务场景，举例说明结合SPG规范的结构与语义解耦的知识建模及schema设计方法。
本文主要分享 OPPO 知识图谱建设过程中算法相关的技术挑战和对应的解决方案，主要包括实体分类、实体对齐、信息抽取、实体链接和图谱问答 query 解析等相关算法内容。
距离“上次框架完整发布”已经过去了一年半了，应群中的朋友要求，决定在国庆放假之际，把最新的框架发布出来，并把帮助文档整理出来，这样可以方便大家快速上手。 08104816-68bbd9d568c049c08150b6cc83d1ac15.gif 发布内容 注意，本次发布，只包含 Rafy 框架中的领域实体框架及相关文档。不包含“界面自动生成”等其它组件。 安装新的发布包：《使用 NuGet 下载最新的 Rafy 框架及文档》。 网页版用户手册（实时更新）：《http://zgynhqf.github.io/
信息抽取 （Information Extraction，IE）是将文本里的非结构信息转化成结构化信息的过程。在网安领域，IE技术可以从纷杂的文章、博客和评论中抽取与网安相关的网络威胁信息，该技术对实现情报交换、舆情分析、热度预测、知识图谱构建等任务均有重要影响。
假如你的公司发布了一款全新的手机产品，新产品的发布带来了来自不同媒体的相关报道、用户反馈。 面对这些数据，你可能希望了解
E-R模型向关系模型的转换规则： 一、两元联系的转换规则 (1)实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的属性即为关系的属性，实体标识符即为关系的键。 (2)联系类型的转换 a实体间的联系是1:1可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性。 b实体间的联系是1:N则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性。 c如实体间的联系是M:N则将联系类型也转换成关系模式，其属性为两端实体类型的键加上
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景，了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。
《上篇》主要介绍如何通过DataBinder实现批量的数据绑定，以及如何解决常见的数据绑定问题，比如数据的格式化。接下来，我们主要来谈谈DataBinder的设计，看看它是如何做到将作为数据源实体的属性值绑定到界面对应的控件上的。此外，需要特别说明一点：《上篇》中提供了DataBinder最初版本的下载，但已经和本篇文章介绍的已经大不一样了。最新版本的主要解决两个主要问题：通过Expression Tree的方式进行属性操作（属性赋值和取值），添加了“数据捕捉”（Data Capture）的功能，以实现将控
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