再谈VS2008+Silverlight3+WCF+LINQtoSQL的部署和序列化

海涵德 2010-04-16 09:43:24
加精
曾经发过两个帖子谈到关于部署和使用WCF访问关联表问题,经过今天的调试终于得到了完美的解决,问题就出于序列化LingToSQL上,下面谈一下体会给大家分享,可以说是比较彻底的解决了Silverlight3阶段几乎所有难点问题。
一、部署问题
以前谈的体会中有一段埋怨微软的话,熟悉那个体会的朋友会记得的,本人采用了手工修改的办法,今天看来有些愚蠢了。
二、使用WCF访问关联表问题
这个问题论坛上好多朋友都提出过,一直没有满意的答案,我曾想放弃使用关联表解决开发中的数据库,但心里又不甘心,这个问题一直困惑着我,当时以为问问论坛就可以解决,这几天遇到这个坎不得不耽误一下开发进度以便彻底解决。
三、问题所在
问题就出在LinqToSQL的序列化上了,一个月前Sunpire (用户名:websco)曾给我一点指导但是他使用的ADOnet DataSevice解答中曾提到“延迟加载”概念,但是我没有认真地去理解,今天看这句话确实很管用。前几天发了帖子又谈到这个问题,今天终于得到解决,大家先记住三个概念,然后查一下帮助就能得到比较详细的理论说明,从而找到解决问题的办法。这三个概念是:延迟加载序列化LinqToSQL单项序列化模式
四、运气
知道了这三个概念后,经过两天的反复调试程序,把程序高的支离破碎,反反复复不得要领,碰巧在LinqToSQL项目(xxx.dbml)中偶尔发现了属性中这么几个字“序列化模式”选项,一选竟然有“单向”选择,正好与前面的概念对应使我茅塞顿开。当我这样做了后又发现文件xxx.dbml.designer.vb自动在表对象和列属性上加入了序列化属性定义DataContract()和DataMember(),我在以前还是自己手工添加,现在看来很愚蠢。下面是解决问题的贴图:



参见
先前的体会http://blog.csdn.net/madaming/archive/2010/03/07/5353258.aspx
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xiaogangqq123456 2010-05-28
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很好..留下脚印..
sunwukongabc 2010-05-22
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好东西的哈,要收藏的哈。。。
volkswageos 2010-05-07
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VS2008+Silverlight3+WCF+LINQtoSQL这几个搭配起来是要干什么啊?
TimDavid 2010-04-21
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学习咯
不错的帖子。
flycindyin_the_sky 2010-04-20
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谢谢提供分享
JustDoIt_NotLast 2010-04-20
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谢谢分享!
liujh1985 2010-04-20
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还是不太明白,实际去搞搞看。
好像这个,我们一直没用到这个
christ2 2010-04-20
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最近碰到个难题,想请教下楼主
silverlight 怎么配置成https?
masky5310 2010-04-20
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谢分享,好好收藏
wang_jitang 2010-04-20
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谢谢了
huwei757074090 2010-04-20
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谢谢分享,好好收藏
wei_lee_king 2010-04-20
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顶了! 谢谢楼主!
Kruska 2010-04-20
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学习~哈哈哈
daihua_1113 2010-04-20
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楼主 人真好
efreeti 2010-04-20
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笔记本windows7~ ·~
visual ce4.0不兼容
bulargue 2010-04-19
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每天回帖即可获得10分可用分!小技巧 呵呵
gdhzt 2010-04-19
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菜鸟经过,也在学VS中!还没达到这水平!羡慕中!!
cpt_adt2010 2010-04-19
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首先感谢楼主分享。本人目前还在学习阶段,本着精力有限的原则,更倾向于了解RIA-S的开发,总觉得WCF比较麻烦,不过看到好的解决方案,希望能有时间尝试下
doudoullihaijun 2010-04-19
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顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶
guoheng90 2010-04-19
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我也要加分
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内容概要:本文系统研究了基于粒子群算法(PSO)的微网优化调度方法,并重点引入需求响应机制以提升微电网运行的经济性与可靠性。研究构建了一个综合考虑风能、光伏、储能、柴油发电机、燃气轮机等多种分布式能源的微电网模型,建立了以最小化系统综合运行成本为目标,涵盖燃料成本、环境污染惩罚、购售电费用及需求响应激励成本的多目标优化模型。文中详细阐述了粒子群算法的数学原理及其在求解此类非线性、多维度、带约束的复杂优化问题中的独特优势,通过Matlab编程实现了完整的算法流程与仿真分析,验证了所提方法在有效降低系统运行成本、平抑负荷波动、提高可再生能源消纳率以及增强微网应对需求侧变化灵活性方面的显著效果。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、从事新能源、智能电网及相关领域研究的科研人员,以及致力于微电网规划与运行优化的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于教学与科研,深入理解微网优化调度的核心挑战、数学建模方法及智能优化算法的应用;②为实际微电网项目的规划设计、运行策略制定提供可靠的算法工具和技术参考;③作为智能优化算法(如PSO)在综合能源系统中成功应用的典型案例,推动先进算法在能源互联网领域的研究与实践。; 阅读建议:建议读者在学习过程中,务必结合文中的Matlab代码进行上机实践,重点关注目标函数的设计逻辑、各类物理约束(如功率平衡、设备出力、储能容量等)的数学表达,以及PSO算法中关键参数(如种群规模、惯性权重、学习因子)的设置与调优技巧,可通过改变参数或扩展模型(如加入更多能源形式或转化为多目标优化)来加深理解和掌握。
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