11 2019 档案
摘要:基于.net core 3.0.101 github地址: https://github.com/migomiddle/xms 码云地址: https://gitee.com/migomiddle/xms 一起玩耍口令:xms
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摘要:什么是元数据?引用百科的描述就是:元数据(Metadata),又称中介数据、中继数据,为描述数据的数据(data about data),主要是描述数据属性(property)的信息; 看起来有点抽象?那我们看下具体场景有哪些: 1、数据库中的sysobjects、syscolumns,就是存储了表
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摘要:结合DI,实现发布者与订阅者的解耦,属于本次事务的对象主体不应定义为订阅者,因为订阅者不应与发布者产生任何关联 一、发布者订阅者模式 发布者发出一个事件主题,一个或多个订阅者接收这个事件,中间通过事件总线通讯(消息队列),并且发布者与订阅者这两者间是无状态的,根据产品实际场景需要,可以自己实现单机单
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摘要:一旦系统内模块比较多,按DI标准方法去逐个硬敲AddScoped/AddSingleton/AddTransient缺乏灵活性且效率低下,所以批量注入提供了很大的便捷性,特别是对于泛型的服务类,下面介绍一下我在xms系统中应用的DI便捷工具: 1. 先来个dll助手 无外部依赖,可直接复用 1 us
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摘要:一、引言 所谓级联删除是指删除一条记录后,附带关联记录也一起删除,比如删除客户后,联系人也一起删除; 以往我们会依赖于数据库表的外键约束,但存在着明显的问题,增加数据库压力、提示不友好、职责越界、事务冲突等,这类业务相关的功能不应该放到数据库去管理。 二、依赖注入 DI、IOC等概念在这不展开介绍,
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摘要:背景 鄙人经过多年开发,数百个项目“打磨(折磨)”,各种国内外框架平台都有涉及,没有一款称心顺手的,原因有三,一是设计反人类,二是不开源根本无法突破框架限制,三是即使开源也是阉割版,然后在14年xms就开始萌芽了,初始阶段利用个人业余时间出了个版本,自己先拿了个实际项目练练,交付效果不错,诸多项目顺
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摘要:手写数字识别,神经网络领域的“hello world”例子,通过pytorch一步步构建,通过训练与调整,达到“100%”准确率 1、快速开始 1.1 定义神经网络类,继承torch.nn.Module,文件名为digit_recog.py 1 import torch.nn as nn 2 3 4
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