因为相同类型的其他实体已具有相同的主键值.在使用 "Attach" 方法或者将实体的状态设置为 "Unchanged" 或 "Modified" 时如果图形中的任何实体具有冲突键值,则可能会发生上述行为.这可能是因为某些实体是新的并且尚未接收数据库生成的键值.在此情况下,使用 "Add" 方法或者 "Added" 实体状态跟踪该图形,然后将非新实体的状态相应设置为 "Unchanged"…

在日常使用Entity Framework中,数据更新通常会用到.下面就简单封装了一个DBContext类 public partial class EFContext<T> : DbContext where T : class { public EFContext(): base("name=MyConnectionString") { } protected override void OnModelCreating(DbModelBuilder modelBuild…

设计好神经网络结构以及loss function 后,训练神经网络的步骤如下: 初始化权值参数 选择一个合适的梯度下降算法(例如:Adam,RMSprop等) 重复下面的迭代过程: 输入的正向传播 计算loss function 的值 反向传播,计算loss function 相对于权值参数的梯度值 根据选择的梯度下降算法,使用梯度值更新每个权值参数 初始化 神经网络的训练过程是一个迭代的过程,俗话说:好的开始就是成功的一半,所以的权值参数的初始化的值对网络最终的训练结果有很大的影响. 过大或者…

在使用asp.net Identity2 的 UserManager RoleManager 时,同时还有其他仓储类型接口,能实现用户扩展信息的修改,用户注册没有问题.当修改用户信息时,出现了如下异常.   控制器代码: public class AccountController : Controller { private IDepartmentService _departmentService; public AccountController(IDepartmentService de…

var list= DAL.LoadEntities(x => x.OrderCode == orderCode).AsNoTracking().ToList().FirstOrDefault(); 在EF查询的时候加上AsNoTracking() 此时再对list进行赋值操作 只要主键不变,然后调用: DAL.EditEntity(list); DbContext.SaveChanges(); 即可将修改的结果保存到数据库…

在更新一个实体类的时候可能会有预先有一次查询或者其它操作,我们这样用目的是为了与提交的数据做一个比较之类的东西,如果先查询再对此类进行SaveChanges就会出错. 我们只要用AsNoTracking()让它停止追踪就行了.如下: var entity = db.您的类.AsNoTracking().FirstOrDefault(); 返回查询结果系统将不在追踪,不影响下面的操作.…

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最…

题目: Description 在一片古老的土地上,有一个繁荣的文明. 这片大地几乎被森林覆盖,有N座城坐落其中.巧合的是,这N座城由恰好N-1条双 向道路连接起来,使得任意两座城都是连通的.也就是说,这些城形成了树的结构,任意两 座城之间有且仅有一条简单路径. 在这个文明中,骑士是尤其受到尊崇的职业.任何一名骑士,都是其家族乃至家乡的荣 耀.Henry从小就渴望成为一名能守护家乡.驱逐敌人的骑士.勤奋训练许多年后,Henry 终于满18岁了.他决定离开家乡,向那些成名已久的骑士们发起挑战! 根…

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理…

内容是结合:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起:可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练,在A任务上或者B任务上学会网络参数,然后存起来以备后用.假设我们面临第三个任务C,网络结构采取相同的网络结构,在比较浅的几层CNN结构,网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数,其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化.之后我们用C任务的训练数据来训练网络,此时有两种做法,一种…