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       上一篇简单介绍了EF的XML模型结构,在基于xml解析一文中,主要使用xml查询技术Xpath,XQuery来得到实体模型中相应信息的,由于这种方式在数据库庞大,表关系复杂的情况下,有诸多弊端,所有使用基于元数据解析EF将更加简单便捷,适用性强. 本文主要介绍EDM元数据及其操作,实现功能与ADO.NET实体框架Entity Framework模型-基于XML解析类似,有些增强. 操作元数据一般使用以下几个步骤: 读取EDM模型 获取实体结构 获取功能结构 组织需要数据 通过API

原文地址:http://blog.codefx.org/design/architecture/junit-5-extension-model/ 原文日期:11, Apr, 2016 译文首发:Linesh 的博客:「译」JUnit 5 系列:扩展模型(Extension Model) 我的 Github:http://github.com/linesh-simplicity 概述 环境搭建 基础入门 架构体系 扩展模型(Extension Model) 条件断言 注入 动态测试 ... (如果

原文:WCF技术剖析之二十六:如何导出WCF服务的元数据(Metadata)[扩展篇] 通过<实现篇>对WSDL元素和终结点三要素的之间的匹配关系的介绍,我们知道了WSDL的Binding元素来源于终结点的绑定对象,那么这些基于Binding的元数据以及相应的策略断言是如何被写入WSDL的呢?WSDL导出扩展(WSDL Export Extension)和策略导出扩展(Policy Export Extension)就是为此设计的. 一.WSDL导出扩展(WSDL Export Extensi

Google Cardboard的九轴融合算法 --基于李群的扩展卡尔曼滤波 极品巧克力 前言 九轴融合算法是指通过融合IMU中的加速度计(三轴).陀螺仪(三轴).磁场计(三轴),来获取物体姿态的方法.它是开发VR头显中的一个至关重要的部分.VR头显必须要实时准确地获取用户头部的姿态,然后在屏幕上渲染出在对应的姿态所应该要看到的画面,才能让用户在VR世界里获得沉浸感. 因为人眼是非常精密的器官,如果渲染出来的画面稍微有一点点的延时或者偏差,人眼都能察觉出来,导致用户头晕想吐,再也不相信VR了.所

转载自:https://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/50848719 1.基于Spark自动扩展scikit-learn(spark-sklearn)1.1 导论Spark MLlib 将传统的单机机器学习算法改造成分布式机器学习算法,比如在梯度下降算法中,单机做法是计算所有样本的梯度值,单机算法是以全体样本为计算单位:而分布式算法的逻辑是以每个样本为单位,在集群上分布式的计算每个样本的梯度值,然后再对每个样本的梯度进行聚合操作等.在Spark M

注:这是大概四年前写的文章了.而且我离开.net领域也有四年多了.本来不想再发表,但是这实际上是Active Object模式在.net中的一种重要实现方法,因此我把它掏出来发布一下.如果该模型有新的发展,望在评论中帮给出一个引用,以便其它读者知晓.感激不尽 基于事件的异步模型实际上是MSDN中讲解异步编程时所提供的一个章节.但在阅读这些章节时,我觉得MSDN在一开始就将所有组成全部列出,然后再联系到一起的讲解次序并不适合我们的思维方式.因此在本文中,我将按照从易到难的方式逐步对该异步模型进行讲

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验  MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型,可以利用这个训练好的模型提取图像的特征.本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型,提取图像特征(softmax前一层的输出,4096维),在几个常用的图像分类的数据库中进行了相应的分类实验.这实验的过程中,有对图片进行左右翻转用于增加训练数据.下面结果的表格中:Original原始结果,Flip增加翻转后的结果. 需要用到的toolbox

鸣谢:http://www.shuyangyang.com.cn/jishuliangongfang/qianduanjishu/2013-11-24/182.html -------------------------------------------------------------------------------------------- 前一章说了EditorGrid可编辑表格,但是有点不方便,如果数据多的话,一次性保存未免有点不太方便.下面我们来说一个扩展插件rowEditin

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FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b

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如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统) 一.环境配置 1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3.安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令) 2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows10+tensorflow2.x的object_detection api参考资料.) 3. P

引言 最近在整理代码,发现以前写的一个数据填充器写了一半没实现,而偏偏这段时间就要用到类似的功能,所以正好实现下. 目标 这个工具的目标是能够在项目初期快速搭建一个"数据提供器",快速的为前端提供数据支撑,从而方便项目定型:当然,或许这不是一个正确的开发流程.不过存在决定方法,这里不讨论理想情况.基于这个目标,目前有两种方式: 基于"仓储"的"伪实现".由于项目框架中进行了仓储隔离,所以可以考虑为仓储提供一个"数据池",在忽略

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为了说明问题,假设现在有表test1,test1有从表test2:test1属于test3,test1和test4多对多,关联表test1_test4. 1.定义关系 class Test1Model extends WdModel { public function test2(){ return $this->hasOne('Test2','test1_id'); } public function test3(){ return $this->hasMany('Test3','test1

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