CodeSmith基础

最新推荐文章于 2017-05-13 16:20:00 发布
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此博客围绕CodeSmith基础展开，虽内容仅给出链接，但可推测是关于CodeSmith基础相关知识的分享，CodeSmith在信息技术领域有一定应用价值。
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CodeSmith 基础教程
weixin_30436891的博客
08-21 150
〇、前言最近两天自己写了个简单的ORM框架，非常的Easy，但是没有相应的代码生成工具，于是就很杯具了！于是乎，花费了一天的时间学习并写了一个CodeSmith可以使用的模板。在此记录下CodeSmith的学习笔记。所用工具： CodeSmith Professional v5.1.3.8510，代码示例全部是以C#为例。一、工具设置CodeSmith默认是不支持中文的，那么我们必须要先...
CodeSmith 基础
weixin_33734785的博客
01-31 130
2007-04-12 15:26 1235人阅读 评论(1) 收藏 举报 摘自：努力学习的熊 codesmith基础 http://bear-study-hard.cnblogs.com/category/43725.html CodeSmith基础（一） 请大家耐心看完所有的基础文章，前两篇网上发表的比较多，是CodeSmith英文帮助文档的第一篇，我后面写的基础是将其他所有的...
CodeSmith基础教程
sjsm2007的专栏
01-08 2118
请大家耐心看完所有的基础文章，前两篇网上发表的比较多，是CodeSmith英文帮助文档的第一篇，我后面写的基础是将其他所有的英文帮助全部翻译出来了，全部为本人手写翻译，希望对大家有所帮助 一、第一个模板         创建好一个模板后第一步要指明这是一个C#语言的模板。       Description="Generates a class including a spe
CodeSmith基础（一）
C# 移动手机应用
02-16 521
如何增加Sql连接。Schema Explorer中设置 设置好后，可以从CodeSmith中连接数据库根据模板来生成想要的内容了。
CodeSmith 基础用法和例子
weixin_33889665的博客
05-13 124
〇、            前言 一、            工具设置 CodeSmith默认是不支持中文的，那么我们必须要先设置使其支持中文显示，保存。并且要能够在生成文件中支持中文。 [Tools->Options...->Studio->Editor->Enable unicode]将这个选项勾上，那么CodeSmith就可以显示和保存中文了。 在你的模板...
CodeSmith基础（三）
编程开发资料库
03-12 112
CodeSmith基础（三） 这里写的东东都是从CodeSmith自带的帮助文档中FAQ里学到的东东 1．如何在模板中添加注释 CodeSmith： <%--Comments --%> VB.NET： <%--'Comments --%> C#： <%--// Comments --%> <%--/* Comments */ --%> 2...
CodeSmith基础.pdf
09-30
CodeSmith是一款基于模板的代码生成器，它允许开发人员使用类似于数据库查询语言的标记语言来生成代码。CodeSmith提供了一系列模板，可以用来生成如C#、C++、Java等语言的代码，尤其在生成数据库访问层代码方面，...
CodeSmith基础与实战教程
在"CodeSmith基础"系列中，涵盖了从安装、配置到基本操作的入门知识，逐步引导学习者了解如何使用CodeSmith来生成常见的数据库访问层、业务逻辑层以及表示层代码。 在"CodeSmith实用技巧"部分，作者分享了多个实用...
CodeSmith基础与实战教程 - TerryLee中文版
"TerryLee的CodeSmith基础教程中文版PDF包含了CodeSmith的基础知识和实用技巧，由努力学习的熊和TerryLee共同编写。教程分为8篇基础内容和15篇使用技巧，还有一篇关于CodeSmith API的翻译。这份PDF资料共98页，适合...
CodeSmith基础教程：C#模板与属性设置详解
CodeSmith是一款强大的...CodeSmith基础教程涵盖了模板语言的选择、属性设置以及模板语法的使用，为学习者提供了一个清晰的路径来掌握这款工具。通过深入理解和应用，开发者可以显著提升代码编写效率，减少重复劳动。
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遗传算法路径规划的MATLAB实现
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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