[.NET] Titan ORM 中执行数据添加Insert-快速示例
本 示例 使用SqlServer2005,先在 数据 库中创建一张表, 其中CustomerId是主键且自动增长;CustomerType用来保存int枚举,字段类型使用int;InsertTime将系统时间作为默认值 CREATE TABLE [ Customer ] ( [ CustomerId ] [ int ] IDENTITY ( 1 , 1 ) NOT NU
本示例使用SqlServer2005,先在数据库中创建一张表,
其中CustomerId是主键且自动增长;CustomerType用来保存int枚举,字段类型使用int;InsertTime将系统时间作为默认值
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接下来创建相应的实体类,可以使用枚举:
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使用Titan往数据库中添加一条记录:
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查看数据库已经添加成功:
控制台程序运行截屏:
从中可以看到生成的Sql语句中不包含CustomerId列和InsertTime列,
由于CustomerId使用了[SqlServerColumn(IsIdentity=true)]标注,Titan在生成Insert语句时不会包含此列,默认情况下还会在Insert语句中包含set @4=SCOPE_Identity()用以取回数据库自动生成的值。
另外数据库中InsertTime列使用了默认值,并且实体类属性中使用了[SqlServerColumn(GenerateInsert=AttributeBoolean.False)]标注,因此生成的Sql语句中也不包含此列。
关于IsIdentity=true标注,如果在[Column]标注中强制不返回,那么Insert语句中set @4=SCOPE_Identity()语句不会被生成。代码如下(注意红色部分):
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再运行程序,发现Insert语句中不再包含set @4=SCOPE_Identity(),CustomerId的值仍为0。

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DDREASE est un outil permettant de récupérer des données à partir de périphériques de fichiers ou de blocs tels que des disques durs, des SSD, des disques RAM, des CD, des DVD et des périphériques de stockage USB. Il copie les données d'un périphérique bloc à un autre, laissant derrière lui les blocs corrompus et ne déplaçant que les bons blocs. ddreasue est un puissant outil de récupération entièrement automatisé car il ne nécessite aucune interruption pendant les opérations de récupération. De plus, grâce au fichier map ddasue, il peut être arrêté et repris à tout moment. Les autres fonctionnalités clés de DDREASE sont les suivantes : Il n'écrase pas les données récupérées mais comble les lacunes en cas de récupération itérative. Cependant, il peut être tronqué si l'outil est invité à le faire explicitement. Récupérer les données de plusieurs fichiers ou blocs en un seul

0. À quoi sert cet article ? Nous proposons DepthFM : un modèle d'estimation de profondeur monoculaire génératif de pointe, polyvalent et rapide. En plus des tâches traditionnelles d'estimation de la profondeur, DepthFM démontre également des capacités de pointe dans les tâches en aval telles que l'inpainting en profondeur. DepthFM est efficace et peut synthétiser des cartes de profondeur en quelques étapes d'inférence. Lisons ce travail ensemble ~ 1. Titre des informations sur l'article : DepthFM : FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Auteur : MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de

Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.

De nombreux utilisateurs privilégient de plus en plus l'écosystème électronique d'interconnexion de la maison intelligente Xiaomi dans la vie moderne. Après vous être connecté à l'application Mijia, vous pouvez facilement contrôler les appareils connectés avec votre téléphone mobile. Cependant, de nombreux utilisateurs ne savent toujours pas comment ajouter Mijia à. leur application Homes., ce guide didacticiel vous présentera les méthodes et étapes de connexion spécifiques, dans l'espoir d'aider tous ceux qui en ont besoin. 1. Après avoir téléchargé l'application Mijia, créez ou connectez-vous au compte Xiaomi. 2. Méthode d'ajout : Une fois le nouvel appareil allumé, rapprochez le téléphone de l'appareil et allumez le téléviseur Xiaomi. Dans des circonstances normales, une invite de connexion apparaîtra. Sélectionnez « OK » pour entrer dans le processus de connexion de l'appareil. Si aucune invite ne s'affiche, vous pouvez également ajouter l'appareil manuellement. La méthode est la suivante : après avoir accédé à l'application Smart Home, cliquez sur le premier bouton en bas à gauche.

Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone ? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. Étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relâchez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relâchez-la à nouveau. Étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le côté droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible

Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grâce à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,

Nouveau SOTA pour des capacités de compréhension de documents multimodaux ! L'équipe Alibaba mPLUG a publié le dernier travail open source mPLUG-DocOwl1.5, qui propose une série de solutions pour relever les quatre défis majeurs que sont la reconnaissance de texte d'image haute résolution, la compréhension générale de la structure des documents, le suivi des instructions et l'introduction de connaissances externes. Sans plus tarder, examinons d’abord les effets. Reconnaissance et conversion en un clic de graphiques aux structures complexes au format Markdown : Des graphiques de différents styles sont disponibles : Une reconnaissance et un positionnement de texte plus détaillés peuvent également être facilement traités : Des explications détaillées sur la compréhension du document peuvent également être données : Vous savez, « Compréhension du document " est actuellement un scénario important pour la mise en œuvre de grands modèles linguistiques. Il existe de nombreux produits sur le marché pour aider à la lecture de documents. Certains d'entre eux utilisent principalement des systèmes OCR pour la reconnaissance de texte et coopèrent avec LLM pour le traitement de texte.
