LINQ体验(8)--LINQ to SQL语句之Union All/Union/Intersect和Top/Bottom和P...

LINQ to SQL语句(9)之Top 和Bottom和Paging和SqlMethods 立即下载

我们继续讲解LINQ to SQL语句,这篇我们来讨论Union All/Union/Intersect操作和Top/Bottom操作和Paging操作和SqlMethods操作 。

Union All/Union/Intersect操作

适用场景:对两个集合的处理,例如追加、合并、取相同项、相交项等等。

Concat(连接)

说明:连接不同的集合,不会自动过滤相同项;延迟。

1.简单形式:

var q = (
         from c in db.Customers
         select c.Phone
        ).Concat(
         from c in db.Customers
         select c.Fax
        ).Concat(
         from e in db.Employees
         select e.HomePhone
        );

语句描述:返回所有消费者和雇员的电话和传真。

2.复合形式:

var q = (
         from c in db.Customers
         select new
         {
             Name = c.CompanyName,
             c.Phone
         }
        ).Concat(
         from e in db.Employees
         select new
         {
             Name = e.FirstName + " " + e.LastName,
             Phone = e.HomePhone
         }
        );

语句描述:返回所有消费者和雇员的姓名和电话。

Union(合并)

说明:连接不同的集合,自动过滤相同项;延迟。即是将两个集合进行合并操作,过滤相同的项。

var q = (
         from c in db.Customers
         select c.Country
        ).Union(
         from e in db.Employees
         select e.Country
        );

语句描述:查询顾客和职员所在的国家。

Intersect(相交)

说明:取相交项;延迟。即是获取不同集合的相同项(交集)。即先遍历第一个集合,找出所有唯一的元素,然后遍历第二个集合,并将每个元素与前面找出的元素作对比,返回所有在两个集合内都出现的元素。

var q = (
         from c in db.Customers
         select c.Country
        ).Intersect(
         from e in db.Employees
         select e.Country
        );

语句描述:查询顾客和职员同在的国家。

Except(与非)

说明:排除相交项;延迟。即是从某集合中删除与另一个集合中相同的项。先遍历第一个集合,找出所有唯一的元素,然后再遍历第二个集合,返回第二个集合中所有未出现在前面所得元素集合中的元素。

var q = (
         from c in db.Customers
         select c.Country
        ).Except(
         from e in db.Employees
         select e.Country
        );

语句描述:查询顾客和职员不同的国家。

Top/Bottom操作

适用场景:适量的取出自己想要的数据,不是全部取出,这样性能有所加强。

Take

说明:获取集合的前n个元素;延迟。即只返回限定数量的结果集。

var q = (
    from e in db.Employees
    orderby e.HireDate
    select e)
    .Take(5);

语句描述:选择所雇用的前5个雇员。

Skip

说明:跳过集合的前n个元素;延迟。即我们跳过给定的数目返回后面的结果集。

var q = (
    from p in db.Products
    orderby p.UnitPrice descending
    select p)
    .Skip(10);

语句描述:选择10种最贵产品之外的所有产品。

TakeWhile

说明:直到某一条件成立就停止获取;延迟。即用其条件去依次判断源序列中的元素,返回符合判断条件的元素,该判断操作将在返回false或源序列的末尾结束 。

SkipWhile

说明:直到某一条件成立就停止跳过;延迟。即用其条件去判断源序列中的元素并且跳过第一个符合判断条件的元素,一旦判断返回false,接下来将不再进行判断并返回剩下的所有元素。

Paging(分页)操作

适用场景:结合Skip和Take就可实现对数据分页操作。

1.索引

var q = (
    from c in db.Customers
    orderby c.ContactName
    select c)
    .Skip(50)
    .Take(10);

语句描述:使用Skip和Take运算符进行分页,跳过前50条记录,然后返回接下来10条记录,因此提供显示Products表第6页的数据。

2.按唯一键排序

var q = (
    from p in db.Products
    where p.ProductID > 50
    orderby p.ProductID
    select p)
    .Take(10);

语句描述:使用Where子句和Take运算符进行分页,首先筛选得到仅50 (第5页最后一个ProductID)以上的ProductID,然后按ProductID排序,最后取前10个结果,因此提供Products表第6页的数据。请注意,此方法仅适用于按唯一键排序的情况。

SqlMethods操作

在LINQ to SQL语句中,为我们提供了SqlMethods操作,进一步为我们提供了方便,例如Like方法用于自定义通配表达式,Equals用于相比较是否相等。

Like

自定义的通配表达式。%表示零长度或任意长度的字符串;_表示一个字符;[]表示在某范围区间的一个字符;[^]表示不在某范围区间的一个字符。比如查询消费者ID以“C”开头的消费者。

var q = from c in db.Customers
        where SqlMethods.Like(c.CustomerID, "C%")
        select c;

比如查询消费者ID没有“AXOXT”形式的消费者:

var q = from c in db.Customers
        where !SqlMethods.Like(c.CustomerID, "A_O_T")
        select c;

DateDiffDay

说明:在两个变量之间比较。分别有:DateDiffDay、DateDiffHour、DateDiffMillisecond、DateDiffMinute、DateDiffMonth、DateDiffSecond、DateDiffYear

var q = from o in db.Orders
        where SqlMethods
        .DateDiffDay(o.OrderDate, o.ShippedDate) < 10
        select o;

语句描述:查询在创建订单后的 10 天内已发货的所有订单。

已编译查询操作(Compiled Query)

说明:在之前我们没有好的方法对写出的SQL语句进行编辑重新查询,现在我们可以这样做,看下面一个例子:

//1.创建compiled query
NorthwindDataContext db = new NorthwindDataContext();
var fn = CompiledQuery.Compile(
    (NorthwindDataContext db2, string city) =>
    from c in db2.Customers
    where c.City == city
    select c);
//2.查询城市为London的消费者,用LonCusts集合表示,这时可以用数据控件绑定
var LonCusts = fn(db, "London");
//3.查询城市为Seattle的消费者
var SeaCusts = fn(db, "Seattle");

语句描述:这个例子创建一个已编译查询,然后使用它检索输入城市的客户。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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迷途笛音
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