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iBatis.Net(5):Data Map(了解)

不过之所以这么设计,也是不得意而为,因为你不从本质上了解它的协作过程,不会把这个框架运用的很好的 这一篇要写到的,就是我们所有的查询语句的定义,DataMap,它也是定义在xml文档里的,的确iBatis.Net...没有像nhibernate和linq to sql那样,不需要写sql语句,不过也正是因为在这里我们还是需要写sql语句,才更好的说明了iBatis.Net的特性,或者说叫优势,这里说这些可能您还不懂得这个优势到底体现在哪里...,看完这篇文章,我觉得您一定会觉得略微猥琐的爱上它的,哦,突然想起来,有朋友在我上一篇的留言里说,让我把iBatis.Net和nhibernate对比的写一下,我如果有时间,会写一些关于nhibernate...lnum { color: #606060; } 运行,如果你的各种配置没有错的话,那么就可以输出整个Customers表里的数据啦,当然,这种第一次成功的的情况太少了,原因之一也是因为iBatis.Net

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    【Kotlin】集合操作 ⑤ ( Map 集合 | 获取 Map 值 | Map 遍历 | 可变 Map 集合 )

    文章目录 一、Map 集合 二、获取 Map 值 三、Map 遍历 四、可变 Map 集合 一、Map 集合 ---- 调用 mapOf 函数 创建 Map 集合 , 键值对 元素有两种初始化方式 :...("Tom" to 18, "Jerry" to 12, "Jack" to 20) println(map) val map2 = mapOf(Pair("Tom", 18), Pair...=12, Jack=20} 二、获取 Map 值 ---- 获取 Map 值 : 使用 取值运算符 [] 获取 Map 集合中的值 , 运算符中传入 键 , 如果找不到 键 对应的 值 , 返回 null...; 使用 Map#getValue 函数 , 获取 键 对应的 值 , 如果没有找到则抛出异常 ; public fun Map.getValue(key: K): V =...=20} 18 18 20 88 三、Map 遍历 ---- Map 遍历方式 : forEach 函数 , 传入 Lambda 表达式参数 , 该 Lambda 表达式的参数为 Map.Entry<K

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    PDF.NET数据开发框架 之SQL-MAP使用存储过程

    有关SQL-MAP的规范性介绍,请看下面的文章: PDF.NET(PWMIS数据开发框架)之SQL-MAP目标和规范 在SQL-MAP中使用存储过程 1,存储过程的输出参数在SQL MAP 中的使用...1        else            print @CountNum         SELECT @CountNum as  MyCount         return 0 在SQL-MAP...经过测试,我们在ADO.NET的命令参数中,必须将参数的小数位数设置成跟数据库中一样的Decimal类型小数位数,才可以获得正确的返回值,数据的精度可以不一样。...注意:该特性仅仅在PDF.NET 4.0 版本受支持! 3,使用存储过程的返回值 如果你需要明确的使用存储过程的返回值(非“行结果集”),例如获取你自己定义的操作状态,则需要注意一些问题。... 写的文章 PDF.NET框架学习篇之SQL-MAP使用存储过程

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    PDF.NET(PWMIS数据开发框架)之SQL-MAP目标和规范

    SQL-MAP的目标: 集中管理SQL语句,所有SQL语句放在专门的配置文件中进行管理; 通过替换SQL配置文件,达到平滑切换数据库到另外一个数据库,比如从Oracle的应用移植到SQLSERVER;...由DBA来写程序,对于复杂的查询,DBA写的SQL语句和存储过程更有保障更有效率,SQL-MAP工具让DBA也能够写.NET程序; 代码自动生成,由于在SQL配置文件中指定了很多编程特性,所以可以使用专用工具将配置文件映射到....NET代码; PDF.NET 数据开发框架介绍(含实例程序下载)请看: http://www.pwmis.com/sqlmap SQL-MAP代码工具的详细使用介绍(图解)请看: http://www.pwmis.com...在编写SQL-MAP配置文件的时候,在VS2008的菜单 “XML”-〉“架构”里面,选择这个文件即可。这样编写配置文件就可以有智能提示了。...注意:如果下载了PDF.NET集成开发工具,在工具的安装目录下面,也有这个sqlmap.xsd 文件。

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    mle与map_normal map

    摘要 本文是关于MLE(最大似然估计)与MAP(最大后验概率)的一些自己学习的心得....(本文的重点在于对比MLE和MAP) 正文 1.MLE(最大似然估计) MLE简单的理解可以这样:假设我们手上有一批数据(样本),而且我们假设这些数据(样本)服从某个分布( 模型已知),但是参数未知.这个时候...n P ( x i | θ ) argmax \ \prod_{i=1}^n{P(x_i|\theta)} \tag 1 后面一般是取对数,把连乘转化成连加的形式更方便计算,后面就不展开了. 2.MAP...所以在经过几步的简单推导,我们可以得出MLE和MAP其实区别在于: 首先,我们不要忘了我们的目的,我的们目的是求模型中未知的参数!...那这里似乎透露着利用MAP来估计参数会不会使得模型更加的好?这就取决于我们的这个先验概率捏的准不准.

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