EntitySpaces2009支持事务

本文介绍如何使用 EntitySpaces 2009 进行事务处理,包括单个集合保存时自动处理事务及多个对象需要回滚的情况,并提供了一个具体的订单和订单详情的事务处理示例。

EntitySpaces2009支持事件。

Transactions

You do not need to wrap saves on a single collection in a transaction. EntitySpaces does this for you, even if you have multiple inserts, updates, and deletes. Use transactions if you are saving two or more objects that need to rollback as a set in the event of a failure. EntitySpaces has two transaction models. esTransactionScope works with all supported databases. Set providerClass="DataProvider" in your app.config. TransactionScope uses the new .NET 2.0 TransactionScope class for databases that support it. Set providerClass="DataProviderEnterprise" in your app.config.

e.g.

OrdersCollection ordersCollection = new OrdersCollection();  
Orders ordersEntity = new Orders();  
OrderDetailsCollection orderDetailsCollection = new OrderDetailsCollection();  
OrderDetails orderDetailsEntity = new OrderDetails();  
   
ordersEntity = ordersCollection.AddNew();  
ordersEntity.str.CustomerId = "3";  
   
orderDetailsEntity = orderDetailsCollection.AddNew();   
  
orderDetailsEntity.str.ProductId = "147";  
orderDetailsEntity = orderDetailsCollection.AddNew();  
orderDetailsEntity.OrderId = orderId;  
orderDetailsEntity.str.ProductId = "255";  
   
using(esTransactionScope scope = new esTransactionScope())  
{  
         ordersCollection.Save();   

         //设置子对象的外键字段的值必须在父对象的主键值得到后才能设置,不然此值为null

         orderDetailsEntity.OrderId = ordersEntity.Id.Value;
         orderDetailsCollection.Save();  
         scope.Complete();  
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Rising/archive/2010/01/31/1660359.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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