ORM大家都非常熟悉了吧,我相信也有很多朋友正在用自己或者一些公开的框架,而最常用而且强大的,非Hibernate了(Net中为NHibernate),网上的文档非常多,不过在博客园中,介绍NHibernate的非常少,李哥的NHibernate系列(NHibernate之旅)不失为一个经典,对于新手的我们,需要完全掌握还需要很长一段路,对于新手来说,最初的配置是非常头大的一件事情,好在老赵推荐一个开源的框架Fluent NHibernate,有了它,我们可以完全脱离配置文件,不过博客园中介绍Fluent
Zilin Wang,资深前端开发工程师,擅长前端打杂,专注于Remix、Radix UI、Haskell等领域。
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1.1 CodeSmith 一款人气很旺国外的基于模板的dotnet代码生成器 官方网站:http://www.codesmithtools.com 官方论坛:http://forum.codesmithtools.com/default.aspx 版权形式:30天试用 开源:否 需要先注册确认后才能下载 1.2 MyGenerator MyGenerator是又一个国外很不错的代码生成工具,有人觉得比CodeSmith简单、好用。所有api可以在帮助菜单中找到。 官方网站:http://www.mygen
一款人气很旺国外的基于模板的dotnet代码生成器 官方网站:http://www.codesmithtools.com 官方论坛:http://forum.codesmithtools.com/default.aspx 版权形式:30天试用 开源:否 需要先注册确认后才能下载
官方论坛:http://forum.codesmithtools.com/default.aspx
AutoProject Studio 自动化项目生成器是一款基于C#.Net Framework 4.0为平台自主研发、专为软件 设计、开发、管理的自动化项目(代码)生成器,同时也是一个智能化软件开发平台与超高效率、超低成本的最优解决方案。
https://www.cnblogs.com/artech/p/string-memory-layout.html
=============================================================================================== 以下是Hibernate Reference 3.2翻译时采用的术语
本文是一篇不可多得的好文,MemoryPack 的作者 neuecc 大佬通过本文解释了他是如何将序列化程序性能提升到极致的;其中从很多方面(可变长度、字符串、集合等)解释了一些性能优化的技巧,值得每一个开发人员学习,特别是框架的开发人员的学习,一定能让大家获益匪浅。
元组是一个固定长度,不可改变的Python序列对象,创建元组的最简单方式,是用逗号分隔一列值。当用复杂的表达式定义元组,最好将值放到圆括号内。
王小新 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 把一张图像的特征转移到另一张图像,是个非常一颗赛艇的想法。把照片瞬间变成梵高、毕加索画作风格,想想就很酷。 图1:星空版小狗 文末
https://www.cnblogs.com/eventhorizon/p/17557821.html
etlpy是python编写的网页数据抓取和清洗工具,核心文件etl.py不超过500行,具备如下特点 爬虫和清洗逻辑基于xml定义,不需手工编写 基于python生成器,流式处理,对内存无要求 内置线程池,支持串行和并行处理 内置正则解析,html转义,json转换等数据清洗功能,直接输出可用文件 插件式设计,能够非常方便地增加其他文件和数据库格式 能够支持几乎一切网站,能自动填入cookie github地址: https://github.com/ferventdesert/etlpy 运行需要pyt
MyGenerator是一个国外很不错的代码生成工具,有人觉得比CodeSmith简单、好用。所有api可以在帮助菜单中找到。
阿里妹导读:用户只需在前端简单配置下指标,系统即可自动生成大宽表,让用户查询到他所需要的实时数据,数据源支持跨库并支持多种目标介质。这样的数据全局实时可视化如何实现?本文从需求分析开始,分享自动生成SQL功能开发中运用到的设计模式和数据结构算法设计。
本章讨论Python的内置功能,这些功能本书会用到很多。虽然扩展库,比如pandas和Numpy,使处理大数据集很方便,但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的。 我们会从Python最基础的数据结构开始:元组、列表、字典和集合。然后会讨论创建你自己的、可重复使用的Python函数。最后,会学习Python的文件对象,以及如何与本地硬盘交互。 3.1 数据结构和序列 Python的数据结构简单而强大。通晓它们才能成为熟练的Python程序员。 元组 元组是一个固定长度,不可改变的Python序列对
上篇给大家从零开始搭建了一个我们的ASP.NET Core CMS系统的开发框架,具体为什么那样设计我也已经在第十篇文章中进行了说明。不过文章发布后很多人都说了这样的分层不是很合理,什么数据库实体应该跟仓储放在一起形成领域对象,什么ViewModel应该放在应用层结构仓储层与UI层。其实我想说的是,这样都没问题,看你自己的理解了!我上篇文章已经说了,如果你愿意,完全可以把所有的层融合在一起,随意合并分离这个依你个人喜好。 我也是本着简单原则以及合适原则的思想来进行那样的分层结构,觉得这样层次更分明些。还有虽然现在DDD的思想很流行,但是实现起来确很复杂,小项目就别那样折腾了。如果你有不同的意见,欢迎加群讨论。什么?你问我群号?自己找去,我才不会告诉你!
https://www.cnblogs.com/artech/p/17586781.html
JavaScript中,生成UUID或NanoID都非常简单。都有NPM软件包。我们只需使用NPM i NanoID命令安装NanoID NPM库,就能项目中使用它。
连贯NHibernate(Fluent NHibernate) 是通过编程方式而不是使用XML配置文件创建NHibernate映射的API。它的目标是在项目中运用NHibernate时减少所遇到的困难,提供更好的可读性、可测试性和编译时的安全性。连贯NHibernate降低了复杂性,并进一步加强了约定胜于配置的原则,即任何一个映射的最常用设置是默认的。 除了编译时的检查外连贯NHibernate还为你的映射的测试提供了一个健壮的API。 连贯NHibernate 1.0已经正式发布,可以从这里获取http:
生成器试图找到最好的图像来欺骗鉴别器。当两个网络互相对抗时,“最佳”图像不断变化。但是,优化可能会变得过于贪心,使其陷入永无止境的猫捉老鼠游戏中。这是模型不收敛和模式崩溃的原因之一。
原文地址:https://github.com/thangchung/awesome-dotnet-core
UUID 是软件开发中最常用的通用标识符之一。然而,在过去的几年里,其他的竞品挑战了它的存在。
魔法方法、属性和迭代器 本文内容全部出自《Python基础教程》第二版 在Python中,有的名称会在前面和后面都加上两个下划线,这种写法很特别。前面几章中已经出现过一些这样的名称(如__future__),这种拼写表示名字有特殊含义,所以绝不要在自己的程序中使用这样的名字。在Python中,由这些名字组成的集合所包含的方法称为魔法(或特殊)方法。如果对象实现了这些方法中的某一个,那么这个方法会在特殊的情况下(确切地说是根据名字)被Python调用。而几乎没有直接调用它们的必要。 本章会详细
.NET 8 在整个堆栈中带来了数千项性能改进 。默认情况下会启用一种名为动态配置文件引导优化 (PGO) 的新代码生成器,它可以根据实际使用情况优化代码,并且可以将应用程序的性能提高高达 20%。现在支持的 AVX-512 指令集能够对 512 位数据向量执行并行操作,这意味着可以在更短的时间内处理更多的数据。原始类型(数字及其他类型)现在实现了新的可格式化和可解析接口,这使它们能够直接格式化和解析为 UTF-8,而无需任何转码开销。
Python3中实现了很多生成器函数,本篇主要介绍built-in、itertools、functools模块中的生成器。
诚然,UUID 自问世以来,前前后后开发了5个版本。最常用的要属 UUID4了。一起来回顾下它的使用。
有许多种让你控制序列化的方式,上一节通过约定方法来控制序列化,你也可以通过代码配置或者成员映射或者使用特性来控制你的序列化,下面说道的序列化的各个方面,我们都会展示两种方式。
由于在项目中使用了NHibernate来作为ORMapping构建数据访问层,那么就必须要配置Object和DataTable的映射。最早的项目中,我们使用了最传统的XML配置文件的方式编写映射关系,但是这样太麻烦,每次修改class和表时都要去修改对应的XML文件,而且还容易出错,一定有疏忽遗漏的地方,还不容易找出错误,所以在第二个项目中,我们使用了Fluent NHibernate的Mapping方式代替XML配置。使用Fluent NHibernate的最大好处是降低了出错的机会,因为Fluent Nhibernate的配置是使用C#来编写,可以智能感知,而且还能编译,不像原始的XML配置,写错了都不知道。
1、复制你要转换的JSON格式字符串。(记住一定要先复制自己想要转换的JSON格式字符串哦)
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 UUID 是软件开发中最常用的通用标识符之一。然而,在过去的几年里,其他的竞品挑战了它的存在。 其中,NanoID 是 UUID 的主要竞争对手之一。 因此,在本文中,我们将展开讨论 NanoID 的功能、它的亮点以及它的局限性,以便让我们更好地了解何时使用它。 ---- 了解 NanoID 及其用法 对于 JavaScript,生成 UUID 或 NanoID 都非常简单。它们都有对应的 NPM 包来帮助我们实现生成。 我们所需要做的就
JPA是Java Persistence API的简称,中文名Java持久层API,是JDK 5.0注解或XML描述对象-关系表的映射关系,并将运行期的实体对象持久化到数据库中。
这是在Datadog公司任职的Kevin Gosse大佬使用C#编写.NET分析器的系列文章之一,在国内只有很少很少的人了解和研究.NET分析器,它常被用于APM(应用性能诊断)、IDE、诊断工具中,比如Datadog的APM,Visual Studio的分析器以及Rider和Reshaper等等。之前只能使用C++编写,自从.NET NativeAOT发布以后,使用C#编写变为可能。
500元做个JavaWeb仓储管理系统作为课设项目,明天中午就得交,时间紧任务重。
.NET 8在整个堆栈中带来了数千项性能改进 。默认情况下会启用一种名为动态配置文件引导优化 (PGO) 的新代码生成器,它可以根据实际使用情况优化代码,并且可以将应用程序的性能提高高达 20%。现在支持的 AVX-512 指令集能够对 512 位数据向量执行并行操作,这意味着可以在更短的时间内处理更多的数据。原始类型(数字及其他类型)现在实现了新的可格式化和可解析接口,这使它们能够直接格式化和解析为 UTF-8,而无需任何转码开销。
📷 ---- 新智元编译 来源:github 作者:Junho Kim 编译:肖琴 【新智元导读】StarGAN 是去年 11 月由中国香港科技大学、新泽西大学和韩国大学等机构的研究人员提出的一个图像风格迁移模型,是一种可以在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法。近日,有研究人员将 StarGAN 在 TensorFlow 上实现的全部代码开源,相关论文获 CVPR 2018 Oral。 开源地址:https://github.com/taki011
在《上篇》中,我们实现了将保存有消息条目的XML向CodeDOM的转换,即是将XML文件生成一个CodeCompileUnit对象,而该CodeCompileUnit对象反映出来的DOM层次和我们将会生成的代码文件向匹配。在下篇中,我们将实现整个代码生成系统的第二个步骤——通过VS的Custom Tool实现数据(保存消息条目的XML)向代码文件的自动转换。 一、让MessageCodeGenerator继承BaseCodeGeneratorWithSite 在《上篇》我们创建了MessageCodeGen
开篇 平常开发时,由于冗余代码过多,程序员做重复的工作过多势必会影响开发效率。倘若对重复性代码简单的复制、粘贴,虽然也能节省时间,但也需仔细一步步替换,这无疑也是一件费力的事。这时我们急需代码生成工具,根据一套Template快速生成我们需要的代码。代码生成器原理简单,完全可以开发一套适合自己的代码生成器,一个最简单的代码生成器,有几点你需要关注下: 查询系统视图:INFORMATION_SCHEMA.TABLES、 INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS 可以获得数据库中表、列的相
我的一个老同事,转行做教育行业,主办了一个省的比赛项目,给我打电话时,比赛刚结束,觉得直接微信公众号发个文章,把参赛选手的成绩放在一个表格里面,比较Low,另外可能有些小的机构组织者自己复制他们的选手成绩,就直接发给选手了,官方的公众号就是失去上千个选手的关注。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “Attention is all you need!” 这句名言又在新的领域得到了印证。 来自深圳大学和特拉维夫大学的最新成果,通过在GAN中引入注意力机制,成功解决了编辑人脸时会产生的一些“手抖”问题: 比如改变人的发型时把背景弄乱; 加胡子时影响到头发、甚至整张脸都不太像是同一个人了: 这个有了注意力机制的新模型,修改图像时清清爽爽,完全不会对目标区域之外产生任何影响。 具体怎么实现? 引入注意力图 此模型名叫FEAT (Face Edit
迭代器在 Python 2.2 版本中被加入, 它为类序列对象提供了一个类序列的接口。 Python 的迭代无缝地支持序列对象, 而且它还允许迭代非序列类型, 包括用户定义的对象。即迭代器可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象, 例如字典的 key , 一个文件的行, 等等。迭代器有以下特性:
https://blog.lindexi.com/post/C-%E5%BE%88%E5%B0%91%E4%BA%BA%E7%9F%A5%E9%81%93%E7%9A%84%E7%A7%91%E6%8A%80.html
在大数据时代,任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下,数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的,并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
随着企业规模扩张和业务量的急剧增加,作为系统核心的数据库相关开发也会经历一个由单一团队发展为多团队;由单机扩张到集群;由单数据库发展为多数据库;由采用单一数据库产品到多种数据库产品并存的过程。 伴随这一过程的是如何管理数据库扩展,如何规范数据库访问,如何保护数据库投资,如何应对访问量增加,如何预防安全问题等一系列挑战。 作为国内在线旅游行业的翘楚,携程也曾经面对同样困扰。为了应对这些挑战,实现企业10倍速发展,携程开发了具有自己特色的数据库访问框架Ctrip DAL。 Ctrip DAL支持流行的分库分表
选自arXiv 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤、蒋思源 近日,帝国理工学院、蒙特利尔大学等研究机构共同发表论文并梳理了生成对抗网络,该论文从最基本的 GAN 架构及其变体到训练过程和训练技巧全面概述了生成对抗网络的概念、问题和解决方案。机器之心简要介绍了该论文。 原 GAN(Goodfellow et al., 2014)的完整理论推导与 TensorFlow 实现请查看机器之心的 GitHub 项目与文章:GAN 完整理论推导与实现。下面,我们将为各位读者介绍该综述论文。 论文地址:https://ar
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