linq 出错 如何解决

.NET技术 > LINQ [问题点数:20分,结帖人moonshineidolon]
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常见的C#异常及其修复方法

常见的C#异常及其修复方法如果您今天是依靠编写的软件来谋生,那么您可能至少对异常的概念很熟悉。Jeff Atwood曾经称它们为“现代编程语言的基础”。异常[1]是现代软件开发中常见且有...

linq查询frist出错解决

//LinQ查询booklist集合中是否有该书 objBook = (bookList.Where(b => b.BarCode=(this.txtBarCode.Text.Trim()))).First(); 错误:查不书时会报错,改下面的就正常了 //LinQ查询booklist集合中是否有该书 objBook =...

C# Linq方法使用不了问题解决

问题描述: 使用了Linq的Where 方法但是报错 问题解决: 原因: 因为没导入Linq程序集。 解决办法: 在文件头部导入Linq程序集。 using System.Linq;

LINQ链接数据库出错(There is already an open DataReader associated with this Command which must be ...

LINQ: There is already an open DataReader associated with this Command which must be closed first 在Linq to SQL和Entity Framework,使用Linq查询数据的时候会出现错误:There is already an open ...

EF-Linq中tostring()解决

var query = from q in db.TestTable select new { strText = SqlFunctions.StringConvert(q.MDI...

Linq 之WebService返回Linq对象解决方案

写在篇头:本文为原创,转贴请注明,如有雷同...比如级联修改、删除等操作的开发非常容易出错,而且难以修正,因不明其问题所在。此类问题,网上的解决解答有很多,不过还是需要DEV自己过滤和实践。有时间的话,我会...

LINQ学习中关于null相关的问题及解决方案

null词语释义:编程中的NULL表示不可用的数据,没有意义.  1. 无效的;无价值的 2.... ...Null在数据库中表示 不知道(Unknown) 的数据,主要有3种意思: ... 1)知道数据存在,但不知道具体值 ... 3)数据不存...

【错误解决】System.NotSupportedException:“LINQ to Entities does not recognize the method

System.NotSupportedException:“LINQ to Entities does not recognize the method原因 原因 发生此类问题的原因基本是由于linq内存在不识别的方法...这种解决linq外先赋值就好。 var u = dbContext.USERINFO.Whe...

解决Linq.ToDictionary()时的键重复问题

今天在使用 Linq 的ToDictionary()时发生了异常,提示: System.ArgumentException: 已添加了具有相同键 因为以前一直没有遇到有相同键的情况,所以从来没关注过这个问题。然后写段试验来码来处理这个问题 ...

C# 使用Linq递归查询数据库遇到的问题及解决方法

User表通常是我们在写“XX管理系统”项目时必须要用到的,有的情况下人员的分类属于树形结构,就是除了最高层和最低层,中间层都有相对的父和子,设计数据库的时候,我们通常会加一个parent_id这样的字段。...

LINQ查询

LINQ能够解决的问题 .NET平台开发中一直存在的情况: 面向对象编程语言与数据库访问方法长期分离,以嵌入式方式开发 嵌入式SQL语句没有任何提示,很容易出错 编程语言中的数据类型与数据库中的数据类型...

C# linq连接SQL数据库

这是我第一次写的博客,可能排版,语句均有错误,望见谅...我一开始就是卡在这里,如果相关服务没开或者sql配置出错会出现错误。 之前网上让我打开SQL Server配置管理器配置SQL。 但是打不开!! 错误提示:  

【极客营】LINQ进阶篇—LINQ To SQL

LINQ To SQL通过LINQ对象模型直接与数据库进行数据交互,比如查询、...在LINQ To DataSet中,只是在DataSet层次对数据提供LINQ查询支持,可以说LINQ和ADO.Net是一种合作关系,然而,在LINQ To SQL中,将LINQ和ADO...

C#_LINQLINQ to Entities)

LINQ to Entities 是 LINQ 中最吸引人的部分。它让你可以使用标准的 C# 对象与数据库的结构和数据打交道。使用 LINQ to Entities 时,LINQ 查询在后台转换为 SQL 查询并在需要数据的时候执行,即开始枚举结果的时候...

linq在求和(sum)时发生异常

linq在求和(sum)时发生异常 在使用linq的时候,我们总会用到sum() 求和方法。 比如: //db 是数据库上下文 // 求table表中名字=xxx的付款金额 decimal total = db.Tables.Wher...

using System.Linq命名空间无法引用!的解决方案

Visual Studio 2008中当建立新文件时,遇到...”解决方法:在解决方案上点击右键--添加引用--浏览---找到Microsoft.Net-SDK-CompactFramework-v3.5-WindowsCE-System.Xml.Linq.dll文件,然后点击确定 (在用VS2008Beta

LINQ to SQL使用教程

LINQ to SQL使用教程 前些时间用LINQ to SQL做了一些项目,现在打算总结一下,帮助新手快速入门,并写一些别的教程没提到的东西。 一、LINQ to SQL和别的LINQ to XXX有什么关系? 二、延迟执行(Deferred ...

Linq的学习

using System; using System.Collections.Generic;...using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace LinQStudy { class Program { stati

如何在C#中调试LINQ查询

原文:How to Debug LINQ queries in C# 作者:Michael Shpilt 译文:如何在C#中调试LINQ查询 译者:Lamond Lu 在C#中我最喜欢的特性就是LINQ。使用LINQ, 我们可以获得一种易于编写和理解的简洁语法,而不是单调的...

asp.net调试出错解决方法集锦(续一)

出现如下错误:分析器错误信息: 在应用程序级别之外使用注册为 allowDefinition=MachineToApplication 的节是错误的。...解决方法:在IIS中将此文件夹设置为虚拟目录。然后再用studio打开网站,即可。

C#学习笔记(八)—–LINQ查询之延迟执行

LINQ查询之延迟执行在LINQ中,另一个很重要的特性就是延迟执行,也可以说是延迟加载。它是指查询操作并不是在查询运算符定义的时候执行,真正使用集合中的数据时才执行,例如遍历数据集合时调用MoveNext方法会触发...

LINQ学习心得分享----(一)LINQ简介和基础学习

这一节主要向大家讲三个问题,第一个问题什么是LINQ,第二个问题LINQ主要解决什么问题,第三个问题学习LINQ需要做哪些基本的准备。  首先第一个问题,什么是LINQLINQ中文翻译为语言集成查询(Language ...

C# Linq datatable动态groupby

声明:个人技术水平有限,...但是需要自己写LinQ语句,对开发人员来说,比较麻烦,每个程序都需要单独写自己的LinQ语句。 问题:可否传入分组列与合计列,自动进行分组合计? 在网上找了很多,发现Scott大神写了一

Linq-进行Json序列化的过程中出现错误解决办法

错误截图如下: 这是因为表t_sysuser与表t_sysrole之间存在外键联系导致的 解决办法: 进入到创建的linq to sql类中,右键【属性】-将序列化模式修改为【单向】保存即可  ...

linq to objects 查询表达式

首先定义数据源 //学生类 public class Student { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public int Age { get; set; } public int classId { get;... public static Li...

WPF开发教程

------WPF开发教程 目录 WPF基础入门....... 1. WPF基础之体系结构......2. WPF基础之XAML....3. WPF基础之基元素......4. WPF基础之属性系统......5. WPF基础之路由事件......6. WPF基础之布局系统......7. WPF基础之样式设置和模板...

linq做datatable分组统计时,字段为null 转换类型出错解决方案 亲测

var query = from t in dt_hr.AsEnumerable()  group t by new { t1 = t.Field("f3") } into m  select new  {

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

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