我的笔记(ASP.NET日常开发)

本文介绍了在软件开发中常见的多对多查询技术,通过示例代码展示了如何使用LINQ进行数据筛选和处理。同时,文章还讨论了空值判断的方法及数据库中的变量定义与循环操作,为开发者提供了实用的编程技巧。

1.多对多查询(通过Ylist中的某个条件遍历筛选多条数据)

  Ylist = BLL_Alarm.GetParentData1(t_id, this_parentid);
  var list_id = from l in Ylist select l.ep_id;
  list = list.Where(w => list_id.Contains(w.ep_id)).ToList();

2.对于一条数据以及某个属性为空的判断(先判断一条数据i是否为null,然后判断某个属性是否为null)

ins_content = i == null ? "" :i.ins_content==null?"": i.ins_content
简写
ins_content = i == null ? "" : i.ins_content??""

3.数据库定义变量,循环操作

DECLARE @i int = 0;
while @i<1
begin
	//sql语句
  set @i = @i+1;
end

记录个人日常,待扩充…

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
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