IQueryable<T>调用Count的时候超时

.NET技术 > LINQ [问题点数:100分,结帖人skytear]
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结帖率 100%
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勋章
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微软MVP 2016年4月荣获微软MVP称号
2015年4月荣获微软MVP称号
2014年4月 荣获微软MVP称号
2013年4月 荣获微软MVP称号
2012年4月 荣获微软MVP称号
2011年4月 荣获微软MVP称号
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红花 2010年9月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2010年12月 .NET技术大版内专家分月排行榜第二
2010年10月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第二
2010年8月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2011年7月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
2010年11月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
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勋章
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签到新秀
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名人 2014年 荣获名人称号
2013年 荣获名人称号
2012年 荣获名人称号
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状元 2013年 总版技术专家分年内排行榜第一
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探花 2014年 总版技术专家分年内排行榜第三
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IEnumerable的谨慎使用和IQueryable 的延迟执行 (转)

昨天我在做分页时当我取下来的数据时发现速度会很慢而且内存也消耗比较多,由此我们可以猜想到加载数据的时候肯定加载了很多不需要的数据。 代码: Codepublic PageList(IEnumerable<T> source, int index...

IT咨询顾问:一次吐血的项目救火 java或判断优化小技巧 asp.net core Session的测试使用心得 【.NET架构】...

IT咨询顾问:一次吐血的项目救火  年后的一个合作公司上线了一个子业务系统,对接公司内部的单点系统。我收到该公司的技术咨询:项目启动后没有规律的突然无法登录了,重新启动后,登录一断时间后又无法重新...

DDD~基础设施层

回到目录 最近被DDD吸引了阿,在这里感谢一下小佟,呵呵,领域驱动设计是个不错的东西,帮助我们把问题清晰化,这候对于复杂业务逻辑是很重要的,今天这一讲主要说一下DDD中的基础设施层(Infrastructure)是...

《进击吧!Blazor!》第一章 4.数据交互

《进击吧!Blazor!》是本人与张善友老师合作的Blazor零基础入门系列视频,此系列能让一个从未接触过Blazor的程序员掌握开发Blazor应用的能力。 ...本系列文章是基于《进击吧!Blazor!》直播内容编写,升级.Net5,改进...

ABP框架学习

一、总体与公共结构 1,ABP配置 2,多租户 3,ABP Session 4,缓存 5,日志 6,设置管理 7,Timing 8,ABPMapper 9,发送电子邮件 二、领域层 10,实体 11,值对象 ... 15,工作单元...

综合知识总结

lt;2.0.50.727&gt; 安装与 Aspnet_regiis.exe 关联的 ASP.NET 版本,并更新 IIS 元数据库根目录和根目录下的脚本映射。只更新使用早期 ASP.NET 版本的应用程序的脚本映射。使用新版本的应用程序不受影响。...

《果壳中的C# C# 5.0 权威指南》 (01-08章) - 学习笔记

《果壳中的C# C# 5.0 权威指南》 ========== ========== ========== [作者] (美) Joseph Albahari (美) Ben Albahari [译者] (中) 陈昇 管学理 曾少宁 杨庆川 [出版] 中国水利水电出版社 [版次] 2013年08月 第1版 ...

MVC如何使用开源分页插件shenniu.pager.js

 最近比较忙,前期忙公司手机端接口项目,各种开发+调试+发布现在几乎上线无问题了;虽然公司项目忙不过在期间抽空做了两件个人觉得有意义的事情,一者使用aspnetcore开发了个人线上项目(要说线上其实只能ip...

《进击吧!Blazor!》系列入门教程 第一章 4.数据交互

这次我们要将客户端的数据写入数据库,并从数据库中读物我们需要的数据。

.Net MVC4 被坑心得 (九) WebApi下的数据级缓存

使用webapi做rest的服务接口时,有些读取数据表的操作,数据本身变化不频繁,但是访问量却不小,比如频道分类,地市选择信息等等等等。这时,必然想到使用缓存。  在普通controller下,由于controller实现了一堆...

LINQ数据库技术

LINQ(LanguageIntegratedQyery),中文名字是语言集成查询。它提供一个统一的编程概念和语法,编程人员不需要关心将要访问的是关系数据库还是XML数据,或是远程的对象,它都采用同样的访问方式。...

《果壳中的C# C# 5.0 权威指南》 (09-26章) - 学习笔记

《果壳中的C# C# 5.0 权威指南》 ========== ========== ========== [作者] (美) Joseph Albahari (美) Ben Albahari [译者] (中) 陈昇 管学理 曾少宁 杨庆川 [出版] 中国水利水电出版社 [版次] 2013年08月 第1版 ...

c# 知识总结

1:结构 结构作为参数传递时,是值传递 结构的构造函数必须有参数 结构实例化可以不用NEW 结构不能继承,但是可以实现...private 私有的,当前类访问,子类获取其他类均不可调用,子类也不能继承private的属性或方法

C#正则的与众不同

今天在技术问答中看问题时看到有关正则的提问,C#中的正则涉及的还是有很多的。 我们先看看js中的正则: 下面的示例演示了js中match函数方法的用法: function MatchDemo(){ var r, re; // 声明变量。...

ASP.NET页面对象 - Session

获取 ASP.NET 提供的当前 Session 对象 ( HttpSessionState 类 )。该属性提供有关当前请求的会话的信息。为从 ASP.NET 应用程序请求页或文档的每个用户维护一个 Session 对象。当用户在应用程序中从一页移动到另一页...

编程工作知识总结

2.0.50.727> 安装与 Aspnet_regiis.exe 关联的 ASP.NET 版本,并更新 IIS 元数据库根目录和根目录下的脚本映射。只更新使用早期 ASP.NET 版本的应用程序的脚本映射。使用新版本的应用程序不受影响。...

VB 2010 (64)DataContext对象

1.使用Connection属性 dim dc as new pubsDatacontext console.writeLine(dc.connection.connectionstring) 2....添加System.Transactions引用。 ...Imports System.Data.SqlClient Imports System.Data.L...

[翻译] - <Entity Framework> - 载入相关对象

纯属学习上的记录, 非专业翻译, 如有错误欢迎指正! ... 本节将讨论载入相关对象的不同方式. EF 中的导航属性提供了一种访问一个集合或两个实体间的关系, 它会返回对一个对象的引用(如果两者之间的多重性是一对一或者...

OpenGL ES2.0基础

初级学习OpenGL ES2.0的课程,从无到有,从进本的函数讲起,每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术,令人费解的文理,以及混合技术,各种优化技术:顶点缓冲区,索引缓冲区,帧缓冲区,介绍精灵的使用,并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线,以及OpenGLES2.0的特性,带领初学者入门。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

计算欧式距离的matlab程序

这是一个计算欧式距离的matlab程序,本人使用过,很好用。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

微信支付微信扫码支付java版

现在所有的web端网页商城常用的支付方式之一。web网站开发课程,web网站要实现支付的话,必须学习微信扫码支付。内容逻辑清晰,包你一会就会 是在微信的扫描支付,学员在制作web网站商城必备知识之一,让学员不留疑惑,在学会扫码支付的同时学会看开发API文档。增加学员的实战能力

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

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)。

多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb

代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

常见30种数学建模模型

常见的30种数学模型,比较详细,非常适合搞数学建模的学生使用

matlab教程ppt(完整版).pdf

MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法;详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法;最后结合一些应用实例,说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析,简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论,重在讲述有关基本理论和物理背景,避开繁复的推导和中间过程,结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法,并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

自己动手从0到1写嵌入式操作系统

这不是rtos源码分析的课程,而是为初级的同学设计,从基础原理讲师,一步步不断迭代设计rtos的课程! 用不到【2000行代码,汇编代码仅18行】(不含注释)实现一个精巧的可以运行在ARM Cortex-M内核芯片上的RTOS! 该RTOS功能与ucos类似,具体实现不同。学习之后,再去学习ucos之类的系统将没有什么问题。 1、系统地掌握RTOS的工作原理及其应用; 2、用更短的时间、更少的精力,学习RTOS相关知识; 3、设计出一个具备自己特色的RTOS。将其用作毕业设计、找工作的敲门砖; 4、提升技术水平,为升职加薪跳槽提供资本。

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