26、关系型数据访问框架性能基准测试

关系型数据访问框架性能基准测试

在当今大数据时代,数据在日常生活的各个方面都被广泛使用,收集和存储用于各种分析的数据量非常庞大。处理数据时,随着数据量的增长,性能可能会呈指数级下降,时间因素往往至关重要。本文将对三种不同的 SQL Server 数据库数据操作方式进行基准测试,包括 Entity Framework、ADO.NET 和 Dapper,通过对比它们在数据插入、选择、编辑和删除操作上的性能,帮助你为项目选择最佳的数据访问和对象映射方式。

技术要求

要掌握本文介绍的技能,需要具备以下条件:
- Visual Studio 2022 或更高版本
- SQL Server 2019 或更高版本
- SQL Server Management Student 2019 或更高版本
- 源代码:https://github.com/PacktPublishing/High-Performance-Programming-in-CSharp-and-.NET/tree/master/CH10

基准测试数据插入方法

以下是编写插入方法基准测试的步骤:
1. 添加 BenchmarkDotNet NuGet 包 :为项目添加该包,用于后续的基准测试。
2. 修改 BenchmarkTests 类

[MemoryDiagnoser]
[Orderer(SummaryOrderPolicy.Declared)]
[RankColumn]
publ
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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