Silverlight WCF RIA服务(十二) 数据 2

本文介绍如何在WCF RIA Services中添加元数据类来批注实体类,包括通过DomainServiceClass模板自动生成及手动添加两种方式。
如何添加元数据类


WCF RIA Services支持对实体类和成员的批注。批注是通过叫做元数据类的局部类来实施的。当我们想批注一个生成的实体类,并在重新生成这个实体类时不想丢失这些批注,我们使用元数据类。通过使用[MetadataTypeAttribute]属性来指定一个元数据类。

有两种方式来添加元数据类。一种是当添加一个新的Domain Service类时,指定自动生成元数据类。还可以手动添加元数据类。下面就介绍这两种方式。

通过使用Domain Service Class模板来添加元数据类


  1. 在服务端项目中,添加一个新建项并选择Domain Service Class模板。
     
  2. 当出现Add New Domain Service Class对话框时,选择想要公开的实体。
     
  3. 勾选Generate associated classes for metadata选框。
     
  4. 点击OK。就会生成一个Domain service class的文件和一个元数据文件。在元数据类的名字中会包含.metadata,例如:DomainService1.metadata.cs
     
  5. 打开元数据类并添加一些属性如下代码所示:
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    [MetadataTypeAttribute(typeof(Address.AddressMetadata))]
    public partial class Address
    {
     
        internal sealed class AddressMetadata
        {
            // Metadata classes are not meant to be instantiated.
            private AddressMetadata()
            {
            }
     
            public int AddressID;
     
            [Required]
            [StringLength(60)]
            public string AddressLine1;
     
            public string AddressLine2;
     
            [Required]
            [StringLength(30)]
            public string City;
     
            public string CountryRegion;
     
            public EntityCollection<CUSTOMERADDRESS> CustomerAddresses;
     
            public DateTime ModifiedDate;
     
            [Required]
            public string PostalCode;
     
            [Exclude]
            public Guid rowguid;
     
            public string StateProvince;
        }
    }

     

手动添加元数据

  1. 在服务端项目中,添加一个新类。这个类的名字应与想要公开的实体类的名字一致。按照惯例,在名字用包含.metadata。
     
  2. 添加关键字partial来使类成为局部类。下面的代码示例了一个匹配名字为Address实体类的局部类。
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    C# Copy Code
    public partial class Address
    {
    }


     
  3. 在局部类中,创建一个internal类作为元数据类。如下:
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    public partial class Address
    {
      internal sealed class AddressMetadata
      {
      }
    }


     
  4. 对局部类添加[MetadataTypeAttribute属性,并包含元数据类的类型。代码如下:
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    [MetadataTypeAttribute(typeof(Address.AddressMetadata))]
    public partial class Address
    {
      internal sealed class AddressMetadata
      {
      }
    }


     
  5. 在元数据类中,添加和实体类中成员属性同名的成员属性。
     
  6. 对成员属性添加属性批注。示例代码如下:
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    [MetadataTypeAttribute(typeof(Address.AddressMetadata))]
    public partial class Address
    {
     
        internal sealed class AddressMetadata
        {
            // Metadata classes are not meant to be instantiated.
            private AddressMetadata()
            {
            }
     
            public int AddressID;
     
            [Required]
            [StringLength(60)]
            public string AddressLine1;
     
            public string AddressLine2;
     
            [Required]
            [StringLength(30)]
            public string City;
     
            public string CountryRegion;
     
            public EntityCollection<CUSTOMERADDRESS> CustomerAddresses;
     
            public DateTime ModifiedDate;
     
            [Required]
            public string PostalCode;
     
            [Exclude]
            public Guid rowguid;
     
            public string StateProvince;
        }
    }

传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育与培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
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