19、Entity Framework Core 数据操作与映射技巧

Entity Framework Core 数据操作与映射技巧

1. SQL 查询与存储过程

在数据操作中,有时会使用到 SQL 查询和存储过程。例如有如下 SQL 查询:

[PilotId], [x].[Price], [x].[Seats], [x].[Strikebound], [x].[Timestamp], 
[x].[Utilization]
FROM (
    Select * from GetFlightsFromTVF(@p0)
) AS [x]
WHERE [x].[FreeSeats] > 10

不过,在 Entity Framework Core 中,没有像经典 Entity Framework 的 Database First 那样为存储过程和表值函数提供包装方法的程序代码生成器,也没有像经典 Entity Framework 的 Code First 那样为 INSERT、UPDATE 和 DELETE 存储过程提供 SQL 生成器。不过第三方工具 Entity Developer 能为存储过程和表值函数的包装方法提供程序代码生成器。

2. 使用非实体类作为结果集

与经典 Entity Framework 相比,Entity Framework Core 存在一个很大的限制。在经典 Entity Framework 中, SqlQuery() 不仅可以在 DbSet<EntityType> 类的实例上使用,还能在上下文类的 Database <

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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