用动软.net代码生成器生成的 model 一些不解。private DateTime? _resultdate;

tiger8000 2012-01-05 10:08:24

用动软.net代码生成器生成的 model 层

private int _id;
private string _goodsname;
private DateTime? _dealdate;
private string _whoadd;
private DateTime? _adddate;
private int? _statenow;

public int ID
{
set{ _id=value;}
get{return _id;}
}
public string goodsname
{
set{ _goodsname=value;}
get{return _goodsname;}
}
public DateTime? finddate
{
set{ _finddate=value;}
get{return _finddate;}
}
public int? stateNow
{
set{ _statenow=value;}
get{return _statenow;}
}


private DateTime? _adddate;


是什么意思?为什么加个问号 ? 啊

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SqlServer2008 2012-01-05
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_adddate 可以为 null
cfvgodot 2012-01-05
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可空类型。。。代表值类型的变量可以为空

比如 INT? I=NULL
jiangshun 2012-01-05
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可空类型
歌曲长寿——为什么有些歌曲经久不衰 为什么一个轨道流了好几年,而一个更好的轨道在几周内就消失了?此数据集如下 45000首已发布的曲目——它们的音频特征、分布范围和流轨迹-- 令人不安的发现是:一首歌是如何被推送的,预示着它的寿命;它如何 听起来几乎没有。 标题:音频功能基本上无法解释一首曲目的3年流(R²≈0),而 发行——播放列表、营销、TikTok——和早期势头解释了其中的大部分。流媒体是 穿着创意服装的发行游戏。 45000条轨道·21列·3年流/慢燃烧器/命中目标 --- 为什么这个数据集 Kaggle有很多“Spotify音频功能”表,用于根据跳舞能力和 能量。他们大多发现微弱的信号,然后不说为什么。此数据集明确说明了原因: 它将音频功能与分布变量(播放列表位置、标签、营销、TikTok)配对 病毒性)和早期动量信号,因此您可以看到音频质量下降。 它再现的数字 -极度集中:前1%的轨道吸引了所有溪流的49%,前10%的溪流吸引了约84%的溪流 赢家通吃最多的现实(Luminate报告称,前1%的艺术家获得了约90%的完整流媒体 目录,其中包括约88%从未清除1000次播放的曲目)。 -半衰期短:中位轨道在其峰值的一半以上花费约50天——“大多数艺术家有两个 在歌曲褪色之前几个月才能赚钱。“只有约10%是慢燃烧器(半衰期>150天)。 -分发胜过音频:播放列表添加、编辑位置和TikTok病毒式传播都是相互关联的 ~0.3,3年流;音频特征(能量、效价、可跳舞性)相关系数约为0。 -马修效应:第一个月的流量与3年的早期动量相关约0.88 播放列表驱动了大约一半的收听,并放大了已经移动的曲目。 标题结果 预测日志3年流: |使用的功能|R²| |---|---| |仅音频(能量、效价、可跳舞性、节奏等)|≈0.00| |分发(播放列表、标签、营销、TikTok)|≈0

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