关于Kanas.net Framwork的简要说明

最新推荐文章于 2011-11-29 11:27:36 发布
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相信已经有很多人拿到了我提供的Kanas.net Framework的最新版本(For .Net Framework 1.1)。遗憾的是，因为时间原因，该版本仅提供了框架的全部Source Code和工具的Binary以及部分文档，缺少示例和使用说明。正因为如此，所以版本还不是正式发布，并且近期仍在修改可能存在的错误。为了方便关注者尽快了解一些细节，本文提供几点入门说明。

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Kanas.net 快速入门
weixin_34255055的博客
11-12 134
广州的九月已经入秋，天气已经不再象前段时间那样酷热。在这个季节去看看喀纳斯的美丽景色是一年中最佳的选择。如果你没有去美丽喀纳斯的时间和经费上的预算，那就请随我进入Kanas.net之旅，虽然不如去喀纳斯那么浪漫，但也是一个退而求其次的选择。 Kanas.net Framework是一个非常易于使用的持久层框架，如果你有非常好的面向对象的基础，使用这个框架...
Kanas.net Framework 入门介绍
weixin_30276935的博客
02-12 98
一、关于模型及领域代码数据模型来自唯一的ERM文档，通过提供的Kanas.ModelBroker.Exe工具可以编辑和生成Erm文档，不过我还是建议你从以下两个途径获取文档：1.通过Microsoft Visual Studio.net 2003所带的Visio做数据库建模(数据库模型图)，将结果导出为ERX文档(可使用任何一个版本)，再通过Kanas.ModelBroker导入，保存为Erm文档...
关于Kanas.Net框架的一些背景
weixin_33857679的博客
07-13 83
我出生于一个非计算机相关专业的科班，所以软件行业来说，我根本就是低学历的。从86年开始在一台512K内存，5M硬盘的IBM PC上写第一个Hello World汇编语言程序的时候，就决定改行从事这个行业。但是真正专业从事这个行业却是93年以后的事情，之前的一切都属于业余级。但是好象我用的编程工具一直是Borland公司提供的，从Turbo ASM、Turbo C到Turbo ...
Kanas.net 2 Source Code
weixin_30411239的博客
05-05 83
该版本仅包含全部源码。 已知Bug： 1.当string类型属性加上Encrypt属性后，不能用该属性为查询关键字。否则结果会不正确。只能以其他属性为关键字查询后用结果进行比对。 2.当一个基类派生出另一个类，再从该类派生出具体类的时候，如果以中间类型的属性作关键字做删除的时候结果会不正确，基类中对应的实例不能正确地被删除。 3.在某些情况下，LazyLoad会不能及时触发。 以上bug...
ORM框架 牛人的见解非本人--来自 Kanas.Net Blog
yyunfei的专栏
11-29 445
ORM之硬伤 园子里有些人，他们真以为自己明白了面向对象，然后装着满腹经纶，侃侃而谈，一篇接一篇，不厌其烦地喊着ORM如何如何。你以为他真的明白“面向对象”么？其实，他对面向对象的理解仅限于教科书中的封装、继承和多态，或者再知道一点面向对象的若干原则但其实并不真正理解。 笔者愚钝，入行多年尚不懂面向对象，只懂得用其形而不懂用其实。五年后的某一天终于开窍，明白了面向对象之实，也仅仅是一个开始
2020年高考英语模拟试题与答案.doc
05-26
- **A1**: 在Kanas Tuvas Village，你可以看到瑞士风格的房子（选项B），但不能在这里进行梯田徒步（选项A）、与当地人一起打猎（选项C）或了解建造在支柱上的房子（选项D）。 - **A2**: 可以在Jiaju Tibetan ...
三星Galaxy Core 2设备树配置详细解析
- **版权与设备配置**：文件描述中提到的版权信息“2015-CyanogenMod项目”说明这个设备树配置文件的版权归CyanogenMod项目所有，它可能是在2015年创建或最后一次更新。三星Galaxy Core 2的设备树配置文件是...
2022高考英语一轮复习第一部分教材知识突破必修5Unit3Lifeinthefuture课时跟踪一练而就含解析新人教版202104012165
08-07
illage in Kanas, Xinjiang 部分中的 "These Swiss-style wooden houses are all surrounded by wooden fences" 可知，喀纳斯图瓦村的房屋具有瑞士风格，被木栅栏包围，因此在这里你可以看到具有外国风格的房屋。...
日语五十音图 清浊
03-20
### 日语五十音图中的清音与浊音区别 #### 清音的概念 日语的假名共有71个，其中包括清音、...example_kanas = ["か", "が"] for k in example_kanas: print(f"{k} 是 {'浊音' if is_dakuon(k) else '清音'}") ```
使用Fast Reflection Library提升反射性能
- **使用表达式树（Expression Trees）和Emit**：.NET框架中的表达式树（通过`System.Linq.Expressions`命名空间）和Emit技术提供了构建动态方法的能力，这可以在某些情况下替代反射，同时提供更高的性能。...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
操作系统实验代码.zip
最新发布
09-05
操作系统实验代码.zip
机器学习（预测模型）：Foodpanda 的业务运营和客户行为数据集
09-05
Foodpanda 的全面记录，包含 6000 条精心整理的记录，涵盖了从客户人口统计信息到订单、支付、评价和配送细节的各个方面。它为数据分析师和研究人员提供了一个丰富的资源，可用于深入分析和洞察 Foodpanda 的业务运营和客户行为。 数据集内容客户人口统计信息：数据集详细记录了客户的年龄、性别、收入水平、地理位置等基本信息。这些信息有助于了解不同客户群体的特征，为精准营销和客户细分提供数据支持。 订单信息：每条记录都包含了订单的日期、时间、金额以及购买的商品或服务。通过分析这些数据，可以发现客户的购买习惯和偏好，例如哪些时间段是订单高峰期，哪些菜品最受欢迎。 支付信息：数据集中还包含了支付方式、支付状态和支付金额等信息。这些数据可以帮助分析不同支付方式的使用频率，以及支付成功率等关键指标。 评价信息：客户对订单、服务或产品的评分和评论也被记录在数据集中。这些评价数据对于情感分析和客户满意度研究至关重要，能够帮助 Foodpanda 了解客户的真实反馈，从而改进服务质量。 配送细节：数据集还详细记录了配送时间、配送地址和配送状态等信息。通过分析这些数据，可以优化配送路线和时间，提高客户满意度。 数据集的应用场景：客户行为分析：通过分析客户的购买习惯、偏好和评价，可以更好地了解客户需求，从而提供更个性化的服务。 客户流失预测：利用数据集中的客户行为和评价数据，可以构建模型预测哪些客户可能会流失，以便提前采取措施挽留。 客户细分：根据客户的人口统计信息和购买行为，可以将客户划分为不同的群体，为每个群体提供定制化的服务和营销策略。 销售趋势分析：通过分析订单数据，可以发现销售的增长或下降趋势，为业务决策提供依据。 情感洞察：通过分析客户的评价和评论，可以了解客户对产品或服务的情感倾向，及时发现潜在问题并加以改进。
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