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在Linq to SQL 中，First,FirstOrDefault,Single,SingleOrDefault，都是用来查询数据用的，但它们都有什么区别呢？
First,返回序列中的第一条记录，如果没有记录，则引发异常
FirstOrDefault,返回序列中的第一条记录，如果序列中不包含任何记录，则返回默认值。
Single,返回序列中的唯一一条记录，如果没有或返回多条，则引发异常。
SingleOrDefault，返回序列中满足指定条件的唯一元素；如果这类元素不存在，则返回默认值；如果有多个元素满足该条件，此方法
将引发异常。
从编解码芯片看Tesla T4的隐藏实力：双NVDEC如何实现70路1080P解码？
本文深入剖析了英伟达Tesla T4显卡的隐藏实力，重点解读其独特的双NVDEC硬件解码器设计如何突破性能瓶颈。通过分析Turing架构、对比HEVC/H.264解码差异，并结合驱动与SDK优化，揭示了实现高达70路1080P视频流并发解码的原理与实战配置，为云游戏、直播转码等高并发场景提供高效解决方案。
sql 语言-单值函数single row functions
单行函数 Use functions to Perform calculations on data. Modifyi ndividual data items. Manipulate output for groups of rows. Alter date formats for display. Convert column datatypes. character函数：select 函数（...
群晖Web Station实战：从零搭建个人静态导航站
本文详细介绍了如何利用群晖NAS自带的Web Station套件，从零开始搭建个人静态导航站。通过安装Web Station、上传静态网站源码、配置网页服务与网络门户等步骤，无需代码基础即可实现内网访问。文章还分享了文件权限设置、个性化定制及常见问题排查等实用技巧，帮助用户高效管理个人常用网址，充分挖掘NAS的服务器潜能。
SQLSugar用法
SQLSugar
11n、11ac、11ax和11be MCS表（全网最全）
1、无线协商速率介绍及计算 2、附11n、11ac、11ax 完整MCS速率表
19、英国模式：银行体系的演变与现代金融架构
本文深入探讨了英国银行体系从专业化向全能银行的演变过程，分析了自律监管模式的优劣，并解析了围栏制度对金融稳定的影响。同时，文章还介绍了信用合作社、建筑协会和投资银行的角色与转型，全面展示了英国金融体系的多样性与复杂性，以及其在全球金融市场中的重要作用。
学习SQLSugar，分享给更多人收益
学习数据库增删改查
什么是信噪比？信噪比越大好还是越小好？
在进行声音增强的时候，往往需要考虑声音信号和噪声的信噪比，那么信噪比是什么呢？越大越好还是越小越好，此处引入百度百科的解读： 信噪比，英文名称叫做SNR或S/N（SIGNAL-NOISE RATIO)，又称为讯噪比。是指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例。这里面的信号指的是来自设备外部需要通过这台设备进行处理的电子信号，噪声是指经过该设备后产生的原信号中并不存在的无规则的额外信号（或信息），并且该种信号并不随原信号的变化而变化。 同样是“原信号不存在”还有一种东西叫“失真”，失真和噪声实际上有一
SqlSugar添加数据时报Sequence contains no matching element
搜索引擎上的Sequence contains no matching element异常解决方案大多数还都是Linq查询时，查到的数据为null或者数据源count=0，但是代码可能使用了First()、Single、ElementAt导致的。SqlSugar官方上说明IsIdentity是自增标识，IsPrimaryKey是主键标识，在新增插入数据时实体类没有IsIdentity自增标识所以报：序列不包含匹配元素，原因就是匹配不到自增的字段而数据库又设计了自增的字段。
032、准谐振反激变换器（QR-Flyback）原理
文章摘要： 本文以65W PD快充炸管案例切入，解析准谐振反激变换器（QR-Flyback）原理。通过主动利用漏感与MOS结电容的谐振，在Vds波谷开通实现近似ZVS，显著降低开关损耗与电压应力。对比传统反激，QR模式轻载效率提升8%，Vds尖峰减少23%。关键设计要点包括：变压器漏感需<3%、谷底检测电路需抗干扰、启动阶段需防过冲。推荐NCP1340等专用控制芯片，并强调VCC电容优选低ESR陶瓷材质。QR适用于30W-150W场景，其核心优势在于轻载效率优化，但需平衡漏感控制与可靠性。作者结合实测数据与
用群辉NAS打造影视墙（Jellyfin篇）
之前的文章提到过，用群辉NAS组建影视播放系统可以采用官方提供的Video Station套件，不过影视信息配比较差，响应速度也欠佳，今天我们就聊聊别的套件。在影音媒体方面，常见的还有Emby、Plex、Jellyfin。本文主讲Jellfin的原因是它胜在免费，而且功能比较齐全，完全够用。详细信息可以参考Jellyfin的官网：https://jellyfin.org/
SqlSugar-执行Sql语句查询实例
使用SqlSugar执行sql语句。4.DataTable转list类。3.执行视图 存储过程。
作为一名爬虫人如何实现千万级数据爬取？
爬虫门槛不高，高就高在往后余生的每一次实操都随时会让你崩溃！Bro
First,FirstOrDefault,Single,SingleOrDefault的区别
First,FirstOrDefault,Single,SingleOrDefault的区别 操作符 如果源序列是空的 源序列只包含一个元素 源序列包含多个元素 First 抛异常 返回该元素 返回第一个元素 FirstOrDefault 返回default(TSource) 返回该元素 返回第一个元素 Last 抛异常 返回该元素 返回最后一个元素 LastOrDefault 返回default(TSour
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
.NET中关于First,FirstOrDefault,Single,SingleOrDefault几个方法的区别，实例及使用场景
.NET的System.Linq.Enumerable类为我们提供了许多Linq方法，这里主要说下First,FirstOrDefault,Single,SingleOrDefault几个方法的区别，实例及使用场景。 首先是关于这几个方法的定义： First:返回序列中的第一个元素。 FirstOrDefault:返回序列中的第一个元素；如果序列中不包含任何元素，则返回默认值。 Single...
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
EF中使用Linq时First、FirstOrDefault、Single、SingleOrDefault几个方法的区别
一、前言 在使用EntityFramework开发时，.NET的System.Linq.Enumerable类为我们提供了许多Linq方法。 给大家分享一下关于First、FirstOrDefault、Single、SingleOrDefault几个方法的区别实例及使用场景，首先是关于这几个方法的定义： ●First:返回序列中的第一条记录，如果没有记录，...
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
.NET中First,FirstOrDefault,Single,SingleOrDefault的区别是什么
一、First 取序列中满足条件的第一个元素，如果没有元素满足条件，则抛出异常 二、FirstOrDefault 取序列中满足条件的第一个元素，如果没有元素满足条件，则返回默认值（对于可以为null的对象，默认值为null，对于不能为null的对象，如int，默认值为0） 三、Single 返回序列中的唯一一条记录，如果没有或返回多条，则引发异常。 四、Single
First,FirstOrDefault,Single,SingleOrDefault 的区别
<br />Enumerable.First 方法<br />返回序列中的第一个元素。<br />Enumerable.FirstOrDefault 方法<br />返回序列中的第一个元素；如果序列中不包含任何元素，则返回默认值。<br />Enumerable.Single 方法<br />返回序列的唯一元素；如果该序列并非恰好包含一个元素，则会引发异常。<br />Enumerable.SingleOrDefault 方法<br />返回序列中满足指定条件的唯一元素；如果这类元素不存在，则返回默认值；如
SQL中First,FirstOrDefault,Single,SingleOrDefault 区别
在Linq to SQL 中，First,FirstOrDefault,Single,SingleOrDefault，都是用来查询数据用的，但它们都有什么区别呢？ First,返回序列中的第一条记录，如果没有记录，则引发异常 FirstOrDefault,返回序列中的第一条记录，如果序列中不包含任何记录，则返回默认值。 Single,返回序列中的唯一一条记录，如果没有或返回多条，则引发异常。 Si...
LINQ中First,FirstOrDefault,Single,SingleOrDefault的区别
LINQ中First,FirstOrDefault,Single,SingleOrDefault的区别 First,返回序列中的第一条记录，如果没有记录，则引发异常 FirstOrDefault,返回序列中的第一条记录，如果序列中不包含任何记录，则返回默认值。 Single,返回序列中的唯一一条记录，如果没有或返回多条，则引发异常。 SingleOrDefault，返回序列中的唯一一条...
C# 中的Single，SingleOrDefault，First，FirstOrDefault的区别
Single（条件）：确定只符合条件的结果只有一个值；否则报错，如果有多个值则报Sequence contains more than one matching element 如果没有符合的则报Sequence contains no matching element。 SingleOrDefault（条件）：在确定的条件下，只有一个或者0个值；如果一个以上的值符合条件 则报错。 ...
First、FirstOrDefault、Single、SingleOrDefault 的区别
Enumerable.First 方法返回序列中的第一个元素。Enumerable.FirstOrDefault 方法返回序列中的第一个元素；如果序列中不包含任何元素，则返回默认值。 Enumerable.Single 方法返回序列的唯一元素；如果该序列并非恰好包含一个元素，则会引发异常。Enumerable.SingleOrDefault 方法返回序列中满足指定条件的唯一元素；如果这类元素不存在...
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