norm 是一款轻巧,高效,实用的针对.NET开发的 orm ,它使用简单,大量语法参照 sql 语法,例如:OQL.From(model).Where(w => w.Compare(model.ID, "=", 388)).OrderBy(m => m.Asc(model.CreateDate)).Select().End;model为数据库表对应的映射实体。
norm 设计思路是:由OQL根据给定的语法,自动生成sql 语句,然后用DataBase 数据库实例最终去完成查询,增加,删除等操作。NORM 查询要多少数据,生成相关sql 去数据库检索多少数据最后转化成实体对象,这样避免给服务器造成过多的内存点用和性能消耗。
norm 目前支持 sqllite , sqlserver,postgresql 三种数据库,后续会加入更多的数据库类型支持。
查询示例:
1. 先由DataBaseFactory 类创建数据库实例代码如下:
var db = DataBaseFactory.Create(); //配置文件 <connectionStrings>下 默认配置连接字符串
2.生成数据表实体
Generator.BuildEntity(db, "T_Accounts", "NORM.Models", out sb)
3.编写OQL 语法
OQL oql= OQL.From(model).Where(w => w.Compare(model.ID, "=", 388)).OrderBy(m => m.Asc(model.CreateDate)).Select().End;
4.执行OQL 返回实体集合
var list= EntityQuery<Models.T_Accounts>.QueryToList(oql, db);
插入示例:
1. 创建数据为实例:方法同上
2. 定义model
Models.T_Accounts model = new Models.T_Accounts();
model.DeleteSign = 0;
model.Describ = "描述";
model.CreateDate = DateTime.Now;
3.开启事务
db.BeginTransaction();
4.执行插入
EntityQuery<Models.T_Accounts>.Instance.Insert(model, db);
5.提交事务
db.Commit();
...
项目开源地址:https://gitee.com/sqlorm/NORM 。
clip_grad_norm_的原理 本文是对梯度剪裁: torch.nn.utils.clip_grad_norm_()文章的补充。所以可以先参考这篇文章 从上面文章可以看到,clip_grad_norm最后就是对所有的梯度乘以一个clip_coef,而且乘的前提是clip_coef一定是小于1的,所以,按照这个情况:clip_grad_norm只解决梯度爆炸问题,不解决梯度消失问题 clip_
CAD图纸DWG就是一个数据库。个人觉得可以理解为一个”树形数据库“,包含了数据库、实体、容器、符号表、字典等等内容。这些内容又都可以称之为对象,包括数据库本身也可以称之为对象。 每一个DWG文件,都会包含:九个固定的符号表和一个有名对象字典。符号表,每个符号表只能存储特定类型的对象,字典则是一个通用的容器可以存储任何类型的对象。 对于符号表和有名对象词典的区别、用法,需要在使用的时候
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参考了https://blog.csdn.net/weixin_39228381/article/details/107939602的理论讲解 生成测试数据 import torch from torch.nn import functional as F A = torch.randint(10, (3, 5)).float() A tensor([[0., 2., 9., 4., 8.]
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