基础性的linq&Lambda语句

本文介绍了Linq中的多种查询方式,包括左右链接、分组查询、升降序排列、内链接查询等,并展示了let用法,同时推荐了两个实用的Linq辅助工具。

  1.左右链接

    //此处相当于left join 左连接查询 左右链接替换主从就行了 

    var query = db.CRM_BIGDATA.GroupJoin(db.CRM_BIGDATA_EMAIL_REF, (CRM_BIGDATA x) => x.RID, (CRM_BIGDATA_EMAIL_REF y)=>Convert.ToInt32(y.BIG_DATA_ID), (x, list) => new { x, list });

           //左连接

    var resultLeft = from s in db.CRM_BIGDATA

           join x in db.CRM_BIGDATA_EMAIL_REF
           on s.RID equals Convert.ToInt32(x.BIG_DATA_ID) into empy
           from x in empy.DefaultIfEmpty()
           select new { s, x };

    

    //右链接
    var resultReight = from s in db.CRM_BIGDATA_EMAIL_REF
              join x in db.CRM_BIGDATA
              on s.RID equals Convert.ToInt32(x.BIGDATAID) into empy
             from x in empy.DefaultIfEmpty()
              select new { s, x };

      2.分组查询

     var queryLambdaGroup = db.CRM_BIGDATA.GroupBy(x => x.KEYWORD).ToList();

     var queryLinqGroup = from u in db.CRM_BIGDATA group u by u.KEYWORD into g select g;

      3.升降序

    //将序 升序排法

     var quLamOrder = db.CRM_BIGDATA.GroupBy(s=>s.KEYWORD).OrderBy(x => x.Key).OrderByDescending(y=>y.Key).ToList();

     var quLinqOrder = from u in db.CRM_BIGDATA group u by u.KEYWORD into g orderby g.Key descending select g;

      4.内链接查询

     var quLamJoin = db.CRM_BIGDATA.Join(db.CRM_BIGDATA_EMAIL_REF, (CRM_BIGDATA x) => x.RID, (CRM_BIGDATA_EMAIL_REF y) => Convert.ToInt32(y.BIG_DATA_ID), (x, y) => new { x, y });

   5.let 用法

        var quLinqLet = from u in db.CRM_BIGDATA let length = u.KEYWORD.Length select new { len = length, u };

       6.介绍工具

    <1>LinqPad: 官方下载: http://www.linqpad.net/    

           具体用法:http://www.cnblogs.com/AlexLiu/archive/2008/10/24/1318998.html

           使用说明: 可以生成其LINQ查询对应的lambda和SQL语句

    <2>Linqer :   官方下载:http://www.sqltolinq.com/

           具体用法:http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2011/05/12/2044990.html

           使用说明: SQL语句转Linq

 

转载于:https://www.cnblogs.com/RainbowFife/p/6472897.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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