CYQ.Data 轻量数据访问层(四) 构造数据单元列

本文介绍了一个简单高效的数据单元列集合实现方式,通过定义MDataColumn类来组织多个数据单元结构,支持添加列及克隆功能。

有了数据结构单元的结构类之后,数据单元列集合就得很容易写了,因为,所有的数据单元结构加起来,就成了数据单元列集合了

于是,我们很轻易的写出了以下类:

 

ExpandedBlockStart.gif
ExpandedBlockStart.gif /// <summary>
    
/// 头列表集合
    
/// </summary>

    public class MDataColumn : List<MDataCellStruct>
ExpandedBlockStart.gif    
{
        
public MDataColumn()
            : 
base()
ExpandedSubBlockStart.gif        
{
        }

        
public MDataColumn(int capacity)
            : 
base(capacity)
ExpandedSubBlockStart.gif        
{
        }

    }

看,没几行代码

为了以后把该架构缓存到cache里,我们为它加上一个Clone()方法

方法如下:

 

ExpandedBlockStart.gif
public MDataColumn Clone()
ExpandedBlockStart.gif        
{
            MDataColumn mcs 
= new MDataColumns(base.Count);

            
for (int i = 0; i < base.Count; i++)
ExpandedSubBlockStart.gif            
{
                MDataCellStruct mcb 
= base[i];
                mcs.Add(mcb);
            }

            
return mcs;
        }

 

 

这里再为列集合加上一个添加列的Add重载方法如下;

 

ExpandedBlockStart.gif
public void Add(string columnName,System.Data.SqlDbType SqlType)
ExpandedBlockStart.gif        
{
            MDataCellStruct mdcStruct 
= new MDataCellStruct(columnName, SqlType, falsetrue0, System.Data.ParameterDirection.InputOutput);
            
this.Add(mdcStruct);
        }

 

 

至此,头列表集合就完成了


版权声明:本文原创发表于博客园,作者为路过秋天,原文链接:http://www.cnblogs.com/cyq1162/archive/2009/11/07/1597895.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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