3、Entity Framework 入门:代码优先方法与 CRUD 操作全解析

Entity Framework 入门:代码优先方法与 CRUD 操作全解析

1. Entity Framework 代码优先方法

Entity Framework 的代码优先(Code First)方法,允许开发者先创建模型类,实现业务逻辑,再利用该框架将模型持久化到数据库。以下是具体步骤:

1.1 创建模型类

以 ToDo 应用为例,先创建一个简单的 ToDo 类:

public class ToDo
{
    public int Id { get; set; }
    public string ToDoItem { get; set; }
    public bool IsDone { get; set; }
}

为了让 Entity Framework 了解如何从类生成数据库,需要在类中添加属性信息:

[Table("ToDo")] // 表名
public class ToDo
{
    [Key] // 主键
    public int Id { get; set; }
    [Column("ToDoItem", TypeName="ntext")]
    public string ToDoItem { get; set; }
    [Column("IsDone", TypeName="bit")]
    public bool IsDone { get; set; }
}

上述代码

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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