Silverlight WCF RIA服务(八)Domain Services 1

本文介绍了DomainServices的概念及其在WCF中的应用。DomainServices是基于WCF的,用于提供数据访问服务。文章详细阐述了如何创建DomainService类,包括基本类、LinqToEntitiesDomainService和LinqToSqlDomainService的使用,以及如何实现数据操作如查询、更新、插入和删除等。

Domain Services 是向客户端公开数据访问层的WCF Services。当我们创建一个domain services实例时,就指定了想要公开的实体类,以及这个domain Services所允许的数据操作。
DomainService类 和派生类
DomainService类是所有做为domain Services的服务类的基类。WCF RIA Services还提供了LinqToEntitiesDomainService(TContext)和LinqToSqlDomainService(TContext)类,这两个类是从DomainService类派生出来的抽象类。
如果想创建绑定一个ADO.NET实体模型或一个LINQ to SQL类,我们需要分别创建从LinqToEntitiesDomainService(TContext)或LinqToSqlDomainService(TContext)派生的类。如果创建绑定到自定义数据对象的domain Service,就需要创建一个从DomainService类派生的类。当我们使用Add New Domain Service Class对话框来创建domain service时,会根据想要公开的实体自动创建正确的domain service类型。
一个domain service必须标记EnableClientAccessAttribute属性,才能被客户端项目引用。
通过在domain service中添加方法来执行我们想公开的数据操作。例如,可以添加方法来执行以下操作:
 

  • 查询
  • 更新
  • 插入
  • 删除

还可以添加更复杂的操作,如下:

  • 处理操作 Resolve - 在服务端通过代码来处理发生的冲突。
  • 调用操作 Invoke - 那些不用追踪或延期运行的操作。
  • 命名的更新操作 Named Update - 不是简单修改的自定义操作。

命名约定

当我们添加方法来执行这些操作时,这些方法必须满足这些操作需要的签名。除了满足签名外,方法还应包含一个满足这个操作命名约定的名字前缀。如果方法的名字不是由预期的名字前缀开始的,就必须对这个操作应用一致的属性。如果操作的名字满足命名约定,那么属性就是可选的。

我们不能重载那些是域操作的方法。我们必须对每一个可以从客户端调用的方法指定唯一的名字。所有表示domain service操作的方法都应该是public的。方法对参数和返回值应使用串行类型。

可以通过对一个已经公开的方法使用IgnoreOperationAttribute属性,来阻止这个方法的调用。

下面的表提供了数据操作的签名:

Query

Return value : Itenumerable<T>,IQueryable<T>,ot entity

Parameters : Any number

Name Prefix : Any name

Attribute : [Query] (c#) or <Query()>(VB)

Example : public IQueryable<Product> GetProducts()

Update

Return value : None

Parameters : Entity

Name Prefix : Update, Change, or Modify

Attribute : [Update]

Example : public void UpdateProduct(Product product)

Insert

Return value : None

Parameters : Entity

Name Prefix : Insert, Add, or Create

Attribute : [Insert]

Example : public void InsertProduct(Product product)

Delete

Return value : None

Parameters : Entity

Name Prefix : Delete or Remove

Attribute : [Delete]

Example : public void DeleteProduct(Product product)

Resolve

Return value : Boolean

Parameters : Current entity, Original entity, Store entity, Boolean

Name Prefix : Resolve

Attribute : [Resolve]

Example : public bool ResolveProduct( Product currentProduct, Product orininalProduct, Product storeProduct, bool deleteOperation)

Invoke

Return value : any

Parameters : any

Name Prefix : any

Attribute : [Invoke]

Example :

[Invoke]

public decimal GetCompetitorsPrice(Product product)

Named Update

Return value : None

Parameters : entity, any number of other parameters

Name Prefix : 任何名字,只要和插入、更新、删除等操作的名字前缀不同即可。

Attribute : [Update(UsingCustomMethod=true]

Example :

[Update(UsingCustomMethod=true]

public void DiscontProduct(Product product, int percentage)

添加应用逻辑到Domain Service

在定义了要公开的数据操作之后,就可以把所需的应用逻辑添加到domain service类了。可以直接把逻辑添加到操作方法中,也可以添加到操作方法可调用的其他方法中。

WCF 和 Domain Services

domain service是建立在WCF概念上的。domain service保留了下面的特点:

  • WCF Service的标准使用方式。
  • 以有的WCF编程模型结构,例如操作合约,操作行为,以及服务行为。
  • 标准的WCF定制功能,例如绑定配置、行为配置等

domain context和domain service的交流是通过使用WCF ChannelFactory创建一个通道,并向它传递一个从domain service生成的服务合约。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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