在介绍tolist()的时候我先个大家介绍一下linq的延迟加载: var products = new List<Product> { , Category = "Electronics" }, , Category = "Electronics" }, , Category = "Electronics" }, , Category = "Electronics" }, , Category = "A

方法1: private static List<int> DistinctList(List<int> list) {//去除重复 HashSet<int> ha = new HashSet<int>(list); list.Clear(); list.AddRange(ha); return list; } 原理:HashSet每次存入会计算哈希值,哈希值相同则比较对方是否相同,不同则直接存入 方法2: private static List<in

最简单的方法:利用Where一句话去重 pointLst = pointLst.Where((x, i) => pointLst.FindIndex(z => z.POINT_ID == x.POINT_ID) == i).ToList(); //原理是只保留位置 i 相同的相同元素 或者判断有无重复项 var dup = cfm.fb.FLT_LEVELS.Where((x, i) => cfm.fb.FLT_LEVELS.FindIndex(z => z.SEGPOINT.AD

DataGrid 的DataSource重新加载数据,若直接重新给DataSource赋值是没有效果的,若只是修改原有数据中的单个值,此方法有效,但是针对完全不一样的数据直接重新赋值的方式是无效的,此时需要先删除DataSource原有的数据,再赋给它新的值. 删除方式: 1. DataGridView1.DataSource =null 此方式会将之前自定义现实的列删除(相当于删除结构),再次赋值DataGridView1显示的列就会按照赋值的数据源来显示,之前有自定义显示列的话就会失效. 2

1. csv.reader(csvfile) # 进行csv文件的读取操作 参数说明:csvfile表示已经有with oepn 打开的文件 2. X.tolist() 将数据转换为列表类型 参数说明:X可以是数组类型等等 代码说明:使用的是单层的rnn网络,迭代的终止条件为,第n的100次循环的损失值未降低次数超过3次,即跳出循环 数据说明:使用的是乘客的人数,训练集和测试集的分配为0.8和0.2, train_x使用的是前5个数据,train_y使用的是从2个数据到第6个数据,以此往后类推

前言 Web API的简单流程就是从请求到执行到Action并最终作出响应,但是在这个过程有一把[筛子],那就是过滤器Filter,在从请求到Action这整个流程中使用Filter来进行相应的处理从而作出响应,这对于认证以及授权等是及其重要的,所以说过滤器应用是Web API框架中非常重要的一种实现方式,我们有必要去探讨其原理. 过滤器及其提供机制 Web API框架提供了一个请求.响应的消息处理管道,并且其框架极具扩展性,通过其扩展可以对执行的流程进行适当的干预,其扩展点就体现在以下三个方面

这是LINQ(集成化查询)的继续及补充,在前面我已经介绍过,在LINQ中,一个重要的特性就是延迟加载,是指查询操作并不是在查询运算符定义的时候执行,而是在真正使用集合中的数据时才执行(如:在遍历集合时调用MoveNext方法时).下面是一个简单的实例: var num = new List<int>(); num.Add(); IEnumerable<); num.Add(); foreach (int n in query) Console.WriteLine(n); 结果输出10  

[本文篇幅较长,可以通过目录查看您感兴趣的内容,或者下载格式良好的PDF版本文件查看] 目录 一.ORM的"三国志"    2 1,PDF.NET诞生历程    2 2,Linq2Sql&EF:    3 3,微型ORM崛起    4 二.一决高下    4 2.1,ORM没有DataSet快?    4 2.1.1,ORM生成SQL的质量问题    4 2.1.2,DataReader没有DataSet快?    5 2,ORM的三个火枪手    6 2.1,委托+缓存   

CSOM和ServerAPI 的对比 SharePoint从2010开始引入了Client Object Model的API(后文中用CSOM来代替),从名字来看,我们可以简单的看出,该API是面向客户端的应用程序的.有这个这套API,使得所有SharePoint的终端用户 可以开发自己的应用程序来访问,修改SharePoint.下面的列表简述了CSOM和Server API的区别:   COM Server 运行端 可以在任何能够访问SharePoint的机器上运行 可以再浏览器上,.Net应

前言 LINQ大家都知道,用起来也还不错,但有一个问题,当你用Linq进行搜索的时候,你是这样写的 var query = from user in db.Set<User>()                         where user.Username == "xxxx"                         select user; OK,看起来很好,不过····如果你要进行动态搜索的话··呵呵!其实方法还是挺多,只不过绕大弯 动态搜索是什么?顺便

[TOC] 这3个方法的功能完全不同, 应按照具体业务场景使用. AsQueryable() 先说说什么是 IQueryable IQueryable 是当前的 data provider 返回的类型. 在本文的例子中都是 EF data provider for sql server, 返回的是一种数据查询结构, 用于生成 sql 语句. lazy load 特性 以下是一段最常见的代码, var products = db.Product.where(p => p.Type == "f

欢迎訪问我的独立博客:http://cuipengfei.me/blog/2014/10/23/scala-stream-application-scenario-and-how-its-implemented/ 如果一个场景 须要在50个随机数中找到前两个能够被3整除的数字. 听起来非常easy,我们能够这样来写: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 def randomList = (1 to 50).map(_ => Random.nextInt(100)).toList def isDi

Entity Framework查询原理 前言 Entity Framework的全称是ADO.NET Entity Framework,是微软开发的基于ADO.NET的ORM(Object/Relational Mapping)框架.Entity Framework的主要特点:1. 支持多种数据库(Microsoft SQL Server, Oracle, and DB2):2. 强劲的映射引擎,能很好地支持存储过程:3. 提供Visual Studio集成工具,进行可视化操作:4. 能够与A

让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scala,Spark源码基于2.

一.插件简介 插件用于扩展nopCommerce的功能.nopCommerce有几种类型的插件如:支付.税率.配送方式.小部件等(接口如下图),更多插件可以访问nopCommerce官网. 我们看下后台如何配置管理插件的. [后台管理][商城配置][挂件管理]用于配置小部件,[插件管理][本地插件]管理本地所有插件 nop自带小部件:Nop.Plugin.Widgets.NivoSlider插件用于主页显示幻灯片,后续我们以此插件为例介绍nop是如何加载小部件的 本文主要介绍的是用于在网站中显示

Java8 Stream原理深度解析 Author:Dorae Date:2017年11月2日19:10:39 转载请注明出处 上一篇文章中简要介绍了Java8的函数式编程,而在Java8中另外一个比较大且非常重要的改动就是Stream.在这篇文章中,将会对流的实现原理进行深度,解析,具体关于如何使用,请参考<Java8函数式编程>. 常用的流操作 在深入原理之前,我们有必要知道关于Stream的一些基础知识,关于Stream的操作分类,如表1-1所示. 表1-1 Stream的常用操作分类(

本文来自<机器学习实战>(Peter Harrington)第九章"树回归"部分,代码使用python3.5,并在jupyter notebook环境中测试通过,推荐clone仓库后run cell all就可以了. github地址:https://github.com/gshtime/machinelearning-in-action-python3 转载请标明原文链接 1 原理 CART(Classification and Regression Trees,分类回归

前言 终于踏出第一步探索EF Core原理和本质,过程虽然比较漫长且枯燥乏味还得反复论证,其中滋味自知,EF Core的强大想必不用我再过多废话,有时候我们是否思考过背后到底做了些什么,到底怎么实现的呢?比如本节要讲的在命令行简单敲下dotnet ef migration add Initial初始化表完事,如此简洁.激起了我的好奇,下面我们来看看.本节内容可能比较多,请稍安勿躁. EntityFramework Core命令基础拾遗 我们提前创建好.NET Core Web应用程序和实体模型以

一.前言 谈到优化,首先第一步,肯定是把一个大功能,拆分成一个个细小的环节,再单个拎出来找到可以优化的点,App 的网络优化也是如此. 在 App 访问网络的时候,DNS 解析是网络请求的第一步,默认我们使用运营商的 LocalDNS 服务.有数据统计,在这一块 3G 网络下,耗时在 200~300ms,4G 网络下也需要 100ms. 解析慢,并不是 LocalDNS 最大的问题,它还存在一些更为严重的问题,例如:DNS 劫持.DNS 调度不准确(缓存.转发.NAT)导致性能退化等等,这些才是

前言 开心一刻 一只被二哈带偏了的柴犬,我只想弄死隔壁的二哈 what:是什么 BeanFactoryPostProcessor接口很简单,只包含一个方法 /** * 通过BeanFactoryPostProcessor,我们自定义修改应用程序上下文中的bean定义 * * 应用上下文能够在所有的bean定义中自动检测出BeanFactoryPostProcessor bean, * 并在任何其他bean创建之前应用这些BeanFactoryPostProcessor bean * * Bean

一 简介 Shuffle,简而言之,就是对数据进行重新分区,其中会涉及大量的网络io和磁盘io,为什么需要shuffle,以词频统计reduceByKey过程为例, serverA:partition1: (hello, 1), (word, 1)serverB:partition2: (hello, 2) shuffle之后: serverA:partition1: (hello, 1), (hello, 2)serverB:partition2: (word, 1) 最后才能得到结果: (h