一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-基础篇阶段总结与WinForm篇展望
基础篇阶段总结
关于WinForm篇
案例解决方案
本篇的示例将在基础篇之上进行,项目结构将采用基础篇示例之中的业务层、数据层、增加新的UI层,并对原有代码进行了修改,代码的结构如下:
本解决方案一共由5个项目组成,数据层接口Product.DAL.Interface、数据层SQL实现Product.DAL.SQLServer、业务逻辑层Product.BL、用户界面层Product.UI、解决方案启动项目Product.AppStart。
接下来的事
接下来我将详细的对这个示例之中的业务功能及相关的技术要点进行展开,下文我将从最简单的业务基础数据定义-产品字典开始讲起。

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DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-缓存技术与ORM中的缓存查询技术
系列回顾 在前面的文章 DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法一文中我介绍了系统性能优化的理论做了一个概括的介绍,也简单的介绍了性能优化的过程及相关的技术关注点或者说是做法。 本文将基于系统架构与程序设计两方面入手,介绍系统架构与性能优化方向一种技术实践:缓存技术与ORM缓存查询。 缓存介绍 前面的文章 DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法我在系统优化的理论依据中简单的提到了CPU中的调整缓存操作系统中内存管理的分页和分段技术。 那么缓存技术又是一种怎么样的技术呢?简单的来说,是理于局部性理论指导下的一种低成本的IO性能提升技术,或者说是一种”以一组小量高速但成本较高的IO设备和一组低速但成本很低的IO设备配合提供接近于高速IO速度”的一种技术,下面我简单的画出了计算机系统中(单机)常见IO设备的Cache结构: 我们大家都知道,计算机结构中的高速缓存是一项非常成熟的技术,那么我们是否可以说把这样的技术应用于我们的应用软件之上呢,或者说在应用软件之中应用类似这样的技术呢?这个当然是可以的,假定我们的系统结构是如下图的结构: 上图...
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Google最新开源Inception-ResNet-v2,借助残差网络进一步提升图像分类水准
2016年8月31日,Google团队宣布针对TensorFlow开源了最新发布的TF-slim资料库,它是一个可以定义、训练和评估模型的轻量级的软件包,也能对图像分类领域中几个主要有竞争力的网络进行检验和定义模型。 为了进一步推进这个领域的进步,今天Google团队宣布发布Inception-ResNet-v2(一种卷积神经网络——CNN),它在ILSVRC图像分类基准测试中实现了当下最好的成绩。Inception-ResNet-v2是早期Inception V3模型变化而来,从微软的残差网络(ResNet)论文中得到了一些灵感。相关论文信息可以参看我们的论文Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning(Inception-v4, Inception-ResNet以及残差连接在学习上的影响): 残差连接(Residual connections )允许模型中存在shortcuts,可以让研究学者成功地训练更深的神经网络(能够获得更好的表现),这样也能明显地简化...
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