大家平时有用到Linq

cherry_li 2010-10-26 11:42:39
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我在工厂端做开发,目前还没有用到。

大家觉得Linq怎样啊
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frankonlyfine 2010-10-26
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用多了LINQ,以后存储过程都不会用了。用LINQ做做小站还是OK的
足球中国 2010-10-26
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不看好LING
fellowcheng 2010-10-26
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对集合之类的都经常用
crackdung 2010-10-26
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不知道是否有人用这个 Mindscape LightSpeed。



my blog
http://ufo-crackerx.blog.163.com/
liue_0612 2010-10-26
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用的还行....
酷儿 2010-10-26
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LINQ to sql 其实对于我们程序员来说 语言不重要 重要的是功能的实现 你觉得喜欢用哪种语言就用哪种 前提是公司没有要求
西门喷血 2010-10-26
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关于LINQ的技巧从大的方面来看它能给开发团队带来的好处:   
1、无需复杂学习过程即可上手   
2、编写更少代码即可创建完整应用。   
3、更快开发错误更少的应用程序。   
4、无需求助奇怪的编程技巧就可合并数据源。   
5、让新开发者开发效率更高。
西门喷血 2010-10-26
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LINQ很方便
使用起来也很简单

可以省下很多时间
wanghui0380 2010-10-26
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需要明确一点的是,linq从来就不是linq2sql

ls大部分人都把linq2sql当作linq了,从这个错误的观点出发,自然也不会有啥正确的评价
chen_ya_ping 2010-10-26
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不一定要用LINQ TO SQL ,其实Ling to object ,ling to xml 都是很好用的。
chen_ya_ping 2010-10-26
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可以学习一下。
juxianxiang 2010-10-26
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不太看好,
数据量大了,表多了,貌似不行。
shucaiguan 2010-10-26
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比较看好linq,一个很不错的东西,但用了后性能确实要差一些。
特别是linq to sql。
不过比用sql语句确实放便很多,也不容易出错。
如果你要写三层结构
只要用鼠标一拖,整个数据访问层的代码就全好了。三层结构中最枯燥,最烦的一层瞬间就能完成。
cherry_li 2010-10-26
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[Quote=引用 11 楼 slyzly 的回复:]
学习过一点linq,感觉有的时候linq也有些不方便,还不如直接来sql语句
下面这些情况我一直没找到用linq怎么代替,
1。使用linq如何实现子查询
2。如果使用linq实先像like '%123'的功能
3。当数据库主键是Guid类型的时候,linq执行修改,删除都好像不行。
4。使用linq查询出来的对象都是IQueryable<对象>类型的,如果我不要这种类型,那就得自己写方……
[/Quote]

所言即是啊,我之前也用过,就是感觉查询没有SQL来得快来得方便,也许是我不会用的原因吧,哈哈
Teng_s2000 2010-10-26
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ORM
据说性能不是很好,不过没有测试过
wuyq11 2010-10-26
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Linq是一种在源代码中进行数据查询的源代码级的工具
是高效的查询语言
是语言的一个扩展而已
ADO里面很多类库支持Linq查询的如linq to sql 和linq to entities
事理 2010-10-26
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学习过一点linq,感觉有的时候linq也有些不方便,还不如直接来sql语句
下面这些情况我一直没找到用linq怎么代替,
1。使用linq如何实现子查询
2。如果使用linq实先像like '%123'的功能
3。当数据库主键是Guid类型的时候,linq执行修改,删除都好像不行。
4。使用linq查询出来的对象都是IQueryable<对象>类型的,如果我不要这种类型,那就得自己写方法重新强转未自己的类型,这时效率也好像低了很多。

个人感觉使用linq还不如直接用sql。自己写个专门执行sql的类,传入sql,也不会麻烦到哪里去。
cherry_li 2010-10-26
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[Quote=引用 7 楼 zanfeng 的回复:]
不看好LING
[/Quote]

之前也听过一个开发人员说,说linq已死,目前极少人在用,可以不用关注。
cherry_li 2010-10-26
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[Quote=引用 8 楼 frankonlyfine 的回复:]
用多了LINQ,以后存储过程都不会用了。用LINQ做做小站还是OK的
[/Quote]

对Linq还不了解 ,目前还是觉得存储过程好,维护起来很方便


贴子不要沉啊,继续发表想法啊
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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