在使用web api的过程中遇到个很无语的设置,体现在对实体名的设置上,之前看到accounts以为只是在实体名上加个s,也没往深处看,但真正进入项目实施了问题就来了,city直接变成了cities不是直接加s而是搞个复数形式,这给写通用方法带来麻烦,无法直接动态的用Xrm.Page.data.entity.getEntityName()来传实体名而必须要写死了,是谁想出的这种设计,目的是为啥?然后是否有方法能获取到这个name值呢? 上面提到的还只是冰山一角,下面这篇博客中提到了另外几点 ht…

数据库,表字段命名是驼峰命名法(createTime),Spring data jpa 在操作表的时候,生成的sql语句中却是create_time, 表字段不对照, Spring data jpa基于hibernate-core-5.2.16.final.jar 这是由于jpa中hibernate的字段全名策略引起的,默认是SpringPhysicalNamingStrategy,在hibernate的包:org.hibernate.boot.model.naming中有一堆的命名策略,当然也…

本文转自:http://www.cnblogs.com/kiter/archive/2011/08/05/2128309.html (转发备用) 1.特色的 © © © 版权标志 |   | 竖线,常用作菜单或导航中的分隔符 · · · 圆点,有时被用来作为菜单分隔符 ↑ ↑ ↑ 上箭头,常用作网页“返回页面顶部”标识 € € € 欧元标识 ² ² ² 上标2,数学中的平方,在数字处理中常用到,例如:1000² ½ ½ ½ 二分之一 ♥ ♥ ♥ 心型,用来表达你的心 2常用的       空格…

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 在解了知识图谱的全貌之后,我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤.今天介绍知识图谱里面的NER的环节. 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),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.通常包括两部分:(1)实体边界识别:(2) 确定实体类别(人名.地名.机构名或其他). 2.…

近几年来,基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉.语音识别等领域取得了巨大成功,另外在自然语言处理领域也取得了不少进展.在NLP的关键性基础任务—命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)的研究中,深度学习也获得了不错的效果. 开源地址:https://github.com/xiaosongshine/NLP_NER_RNN_Keras 目录 0.概念讲解 0.1 NER 简介 0.2 深度学习方法在NER中的应用 2.编程实战 2.1 概述 2.2数据预处理 2.…

阅读目录: 1. 应用场景 2. 场景测试 3. 问题分析 4. 追根溯源 5. 简要总结 1. 应用场景 首先,应用程序使用 EntityFramework,应用场景中有两个实体 S_Class(班级)和 S_Student(学生),并且是一对多的关系,即一个班级对应多个学生,业务存在这样的需求,学生要更换班级,所以我们要对某一个学生对应的班级值进行更改,就这么简单,这也是我们应用程序最常遇到的一个场景,即关联实体的更改.但我在更改中遇到了一些"奇怪"问题,修改学生对应的班级值后,在…

最近项目使用symfony框架,这个框架对数据库的操作在这个团队里使用的是ORM进行操作,说实话使用ORM的开发效率和运行效率不一定高多少,到是它的实体命名和现有数据库字段的命名不太一样,ORM实体属性命名是驼峰式的,数据库字段是下划线分隔,这就产生了字段映射的过程.当碰到需要手动写实体必须的数组时,字段映射是一件很头疼的事情,尤其是字段比较多的时候,写到你想吐.到这就产生一个问题就是把以下划线分隔的命名字段转换成驼峰式命名.小弟我也很懒,在网上找了半天,也没找到一个具体的PHP Demo,有的…

最近项目使用symfony框架,这个框架对数据库的操作在这个团队里使用的是ORM进行操作,说实话使用ORM的开发效率和运行效率不一定高多少,到是它的实体命名和现有数据库字段的命名不太一样,ORM实体属性命名是驼峰式的,数据库字段是下划线分隔,这就产生了字段映射的过程.当碰到需要手动写实体必须的数组时,字段映射是一件很头疼的事情,尤其是字段比较多的时候,写到你想吐.到这就产生一个问题就是把以下划线分隔的命名字段转换成驼峰式命名.小弟我也很懒,在网上找了半天,也没找到一个具体的PHP Demo,有的…

主键(Primary Key) class Topic { [Column(IsPrimary = true)] public int Id { get; set; } } 约定: 当没有指明主键时,命名为 id 的字段将成为主键:(不区分大小写) 当主键是 Guid 类型时,插入时会自动创建(有序.不重复)的值,所以不需要自己赋值:(支持分布式) 自增(Identity) class Topic { [Column(IsIdentity = true)] public int Id { get…

最近做一些音乐类.读物类的自然语言理解,就调研使用了下Stanford corenlp,记录下来. 功能 Stanford Corenlp是一套自然语言分析工具集包括: POS(part of speech tagger)-标注词性 NER(named entity recognizer)-实体名识别 Parser树-分析句子的语法结构,如识别出短语词组.主谓宾等 Coreference Resolution-指代消解,找出句子中代表同一个实体的词.下文的I/my,Nader/he表示的是同一个…