DLINQ *.dbml文件该属于哪一层，的确Linq to Sql存在问题，DLINQ中，虽然可以在语言层级定义查询逻辑。但是依然没有将数据库持久化数据映射为领域对象，所以还是一种针对数据库的编程模型。 LINQ是微软将在C# 3.0中将推出的语言集成查询技术，许多人也将LINQ叫做微软的ORM。LINQ不仅仅针对关系数据库，它只是解决一个问题Data!=Object，也就是说他解决的就是Data=Object.。作为底层框架，可以为ORM实现提供更强大的基础平台。在Linq之前在.net领域最流行的框架
1. Visual Studio Visual Studio Productivity Power tool：Visual Studio 专业版（及以上）的扩展，具有丰富的功能，如快速查找，导航解决方案，可搜索的附加参考对话框等 ReSharper：提高 .NET 开发人员生产力的工具，提高代码质量，通过提供快速修复消除错误，等等 MZ-Tools：它可以在方法、文件、项目、解决方案或项目组、选定的文本，文件组合或项目组合中找到字符串。结果示于下面的结果窗口中，比由 Microsoft IDE 提供的要更方
野生程序员是指仅凭对计算机开发的兴趣进入这个行业，从前端到后台一手包揽，但各方面能力都不精通的人。野生程序员有很强大的单兵作战能力，但是在编入“正规军”之后，可能会不适应新的做事方法。 遭遇“野生程序
LINQ to SQL是在SQL SERVER数据库上设置一个强类型化界面的方式，LINQ to SQL提供的方式是目前我所见到查询SQL SERVER最简单也是最有效的方式，他可以使用自定义的类型与数据表甚至存储过程进行对应，而不像我们使用ADO.NET那样，把更多的功夫用在数据类型转换等等的问题上，当程序运行的时候，LINQ to SQL会将我们使用自己的语言定义的模型中的语言继承查询转换为SQL，然后将他在数据库上执行，然后将返回的结果转换为我们自定义的类对象，使用过nhibernate或者ibati
大家好，接近一年的时间没有怎么书写博客了，一方面是工作上比较忙，同时生活上也步入正轨，事情比较繁多，目前总算是趋于稳定，可以有时间来完善以前没有写完的系列，也算是对自己这段时间工作和生活上总结，同时也加深下自己对架构和
【新智元导读】 微软开源图数据查询语言 LIKQ，这是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言，强强联合，海量图数据的实时检索和集成变得触手可得。 近日，微软亚洲研究院通过 GitHub 平台开源图数据查询语言 LIKQ（Language-Integrated Knowledge Query）。LIKQ 是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言。它可以让开发人员无需学习新的领域相关的特定查询
SEO营销是一种数字营销技术，利用SEO（搜索引擎优化）作为寻找新客户的关键策略。通过创建满足搜索条件并回答您的潜在客户提出的问题的内容，您就有机会赢得网站访问者并赢得他们的信任，这是有用且可靠的信息来源。获得潜在客户的信任是进行销售（尤其是在线销售）的第一步。
人工智能是无所不在的 – 我们曾经认为的未来科技将很快渗透到所有生命领域。那么它将如何影响商业和整个世界？在他的着作“ 人工智能超级大国”中，李开复是一位杰出的中国IT投资人，拥有谷歌，苹果和微软的执行背景，他讲述了四波人工智能，他们现在和未来的用例。
选自DataConomy 机器之心编译 近日，Ramesh Dontha 在 DataConomy 上连发两篇文章，扼要而全面地介绍了关于大数据的 75 个核心术语，这不仅是大数据初学者很好的入门资料，对于高阶从业人员也可以起到查漏补缺的作用。本文分为上篇（25 个术语）和下篇（50 个术语）。机器之心对文章进行了编译，原文链接请见文末。 上篇（25 个术语） 如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。不过，你可以从下面这份包含了 25 个大数据术语的清单入手，那么我们开始吧。 算法（A
IT和一些低级别的编程工作最终会消失吗？这个工作是一个巨大的即将破裂泡沫吗？本文作者对此做了详细的分析。
2014年11月12日的Connect ();开发者活动上宣布将.NET堆栈基于MIT协议开源，并且提供开源保证，托管在Github上。当时的版本与最终目标相距甚远，然而有一点可以肯定的是，这是一个与.NET Framework 4.x完全不同的框架。 这在社区引发了诸多疑惑和争论。进行剧烈变更的原因显而易见：.NET Framework 4.x已经无法充分发挥最新的技术的威力，而且无法完全满足开发跨平台，云化的大规模应用需求，而一个全新的框架可以让.NET开发者以更简单、更直接的方式来开发Web服务与应用
近几年来，NoSQL运动如火如荼，不断有业内的巨头加入阵营，发布和推广NoSQL的相关产品，开拓应用场景。传统关系型数据库软件厂商也不甘寂寞，新产品、新版本、新特性不断发布，新官司、新收购也频频爆出，即使一向沉静的数据库市场，也被震出了几丝波澜。
在写这篇文章之前，断断续续地写过一些大数据组件的历史和它的一些评价，但是感觉不过瘾，历史本来就应该是连续的、有其内在的规律，便想写一篇文章总结大数据技术发展的历史，梳理其脉络，并试图找出其内在的规律，分享给大家。
Graphql 是一种查询语言、一个执行引擎和一个规范，它引导开发人员重新思考如何构建客户端和 API 应用程序
这篇文章是关于GraphTech生态系统系列文章的一部分「图型计算架构」GraphTech生态系统2019-第1部分：图形数据库。这是第二部分。它涵盖了图形分析领域。第一部分是关于图形数据库，第三部分将列出现有的图形可视化工具。
1. 引言 DDD中Repository这个单词，主要有两种翻译：资源库和仓储，本文取仓储之译。 说到仓储，我们肯定就想到了仓库，仓库一般用来存放货物，而仓库一般由仓库管理员来管理。当工厂生产了一批货物时，只需交给仓库管理员即可，他负责货物的堆放；当需要发货的时候，仓库管理员负责从仓库中捡货进行货物出库处理。当需要库存盘点时，仓库管理员负责核实货物状态和库存。换句话说，仓库管理员负责了货物的出入库管理。通过仓库管理员这个角色，保证了仓库和工厂的独立性，工厂只需要负责生产即可，而至于货物如何存放工厂无需关注。
数据科学是通过与计算机，数学，人员和企业合作获得的多种技能和经验的自然结果。有些人会从多年的多次经历中自然地发展出这些技能......但是，如果有捷径呢？
R语言编程跟伪数据科学为何扯上了关系？R是一种有20多年历史的开源统计编程语言及编译环境，是商业化产品S+的后继者。R一直以来都局限于内存数据处理，在统计圈子里非常流行，并因其出色的可视化效果为人称道。一些新型的开发环境通过创建R程序包或者将其扩展到分布式架构里（比如将R与Hadoop结合的RHadoop），将R（限于在内存里处理数据）的能力扩大。其他程序语言当然也存在跟伪数据科学沾边的情况，比如说SAS，但不及R这么流行。说到SAS，它价格高昂，在政府机构或者实体企业的应用更为广泛。但在过去10年数据快速增长的领域（如搜索引擎、社交媒体、移动数据、协同过滤推荐等）运用不多。R跟C、Perl或者Python的语法不一样（后三者语法根源一样），其简易性使得写R的程序员比较广泛。R还有很多程序包和不错的用户界面，SAS却难学很多。
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