C#
关于解决linq并发冲突 的 ResolveAll 方法无效的问题
墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要 关注 + 加入社区
try
{
GlobalDB.SubmitChanges(System.Data.Linq.ConflictMode.ContinueOnConflict);
}
catch (System.Data.Linq.ChangeConflictException ex)
{
//foreach (System.Data.Linq.ObjectChangeConflict occ in GlobalDB.ChangeConflicts)
//{
// 使用当前数据库中的值，覆盖Linq缓存中实体对象的值
//occ.Resolve(System.Data.Linq.RefreshMode.OverwriteCurrentValues);
// 使用Linq缓存中实体对象的值，覆盖当前数据库中的值
//occ.Resolve(System.Data.Linq.RefreshMode.KeepCurrentValues);
// 只更新实体对象中改变的字段的值，其他的保留不变
//occ.Resolve(System.Data.Linq.RefreshMode.KeepChanges);
//}
GlobalDB.ChangeConflicts.ResolveAll(RefreshMode.KeepChanges,true);
// 再次提交更新
GlobalDB.SubmitChanges();
}
代码中用2种方法来解决并发冲突 ：
1 注释部分是给每个 ObjectChangeConflict 指明解决冲突的方式。
2 非注释部分用 ResolveAll 来一次性指明解决冲突的方式。
现在的问题是，即使我这样写了（2种方法都试过），还是在最后 一行 报“找不到行或行已更改”的错误。
我是在自己的机器上调试，不可能有多次的并发冲突啊。
之前没有问题，后来我去数据库里面直接改了数据后，发生了并发冲突的问题；
然后加了上面的代码，可是仍然不能解决问题。
即使我选了一条我没有在数据库里面改过数据的记录来测试也一样，始终报错。
目前我只能将实体类中所有的属性都加上了 UpdateCheck = UpdateCheck.Never 来解决这个问题。
跪求这个问题的答案！
相关推荐
关于AI开发方法论-以文档为索引的高质量协作开发：让一次现象描述精准命中几个代码块
对AI的编码规范进行约束
YOLO26算法车道线检测+训练好的模型+360张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 55 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.9512** mAP50-95 | 0.6746 Precision | 0.8796 Recall | 0.8825 train/box_loss | 0.8608 train/cls_loss | 0.7232 val/box_loss | 0.9955 val/cls_loss | 0.5511 【训练过程分析】 这轮训练我经历了从初始到稳定的曲折过程。前 20 个epoch，loss 曲线呈现了陡峭的下降趋势，mAP50 指标从 0.8 开始逐步攀升，仿佛在寻找一个合适的平衡点。然而，从第 21 个epoch 开始，mAP50 的提升速率显著放缓，整体曲线显得有些曲折，有时甚至停滞不前，让我一度以为训练出现了问题。直到第 35 个epoch，loss 开始逐渐趋于平稳，这标志着模型已经找到了一个较好的收敛区间。到了最后的 20 个 epoch，尽管 mAP50 依旧在稳步上升，但提升幅度已经不大，这意味着模型已经接近其性能天花板。 在这个过程中，我重点关注了 box_loss 和 cls_loss 的变化。初期阶段，box_loss 快速下降，从 0.9 逐渐降至 0.86，而 cls_loss 则从 0.75 逐步下降至... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
syslog_test.py
syslog_test.py
Simulink “双碳”背景下汽车减少碳排放建模与仿真
内容概要：本文围绕“双碳”战略背景，系统阐述了基于Simulink的汽车碳排放建模与仿真技术，重点引入模糊PID控制优化动力系统性能，以实现节能减排目标。文档整合了多个Matlab/Simulink科研仿真案例，涵盖无刷直流电机（BLDC）控制、三相PWM整流器、电池管理系统、路径规划、信号处理、智能优化算法及图像处理等领域，全面展示Matlab在智能控制与绿色能源系统中的应用价值。同时强调科研应兼具严谨逻辑、创新思维与工具赋能，并提供完整的仿真资源链接与学习路径支持实践落地。; 适合人群：具备Matlab/Simulink基础，从事自动化、电气工程、车辆工程、控制科学、电力电子及智能制造等相关领域的科研人员或高年级本科生、研究生；适用于开展节能减排、新能源系统优化、智能控制算法研究等课题的研究者。; 使用场景及目标：①学习在Simulink中构建汽车能耗与排放仿真模型并应用模糊PID进行动态优化；②掌握BLDC、PWM整流器等关键部件的建模与控制策略设计；③借鉴丰富案例提升科研效率，拓展在智能控制、路径规划、信号处理等方向的应用能力；④通过提供的网盘资源获取完整代码与资料，支撑论文写作与项目开发。; 阅读建议：建议按照资源目录顺序系统学习，结合百度网盘提供的Matlab/Simulink代码动手实践，重点关注控制策略的设计、仿真结果的分析与优化过程，同时注重培养科研思维与工程实际问题的结合能力。
西部牛仔_1794033330851.apk
西部牛仔_1794033330851.apk
