Bottle Micro Framework

在安装 MySQL 时，如提示缺少程序，可能是缺少 .NET Framework 4.5。您可尝试安装此程序以解决问题。安装完成后，即可正常安装 MySQL。

DbContext API涵盖了Entity Framework（EF）的大多数常用功能和任务，简化了EF的开发过程。这本简明的书向您展示了如何使用API来使用DbSet类执行集合操作，使用Change Tracker API处理变更跟踪和解决并发冲突，以及使用Validation API验证数据的更改。通过DbContext，您可以查询和更新数据，无论是处理单个对象还是对象图及其相关数据。书中包含大量的C#代码示例，帮助您快速入门。您只需要具备Visual Studio和数据库管理基础。

数据库课程设计是一个综合性的学习过程，让学生通过实际项目来理解和应用数据库理论、技术和工具。以下是一个关于数据库课程设计的基本框架和要点： 一、课程设计目的数据库课程设计的主要目的是在学生系统地学习了数据库原理课程后，通过综合运用所学知识，设计并开发一个小型的管理信息系统（MIS）。这一过程培养学生的动手能力，使他们能够将书本上的知识用于解决实际问题，并深入理解和灵活掌握教学内容。 二、课程设计内容数据库课程设计通常包括以下几个方面的内容： 需求分析： 功能需求界定：明确系统的目标用户群、业务流程以及所需处理的数据类型。 需求规格说明书：编写详细的文档，包括系统的输入输出定义、处理流程描述以及数据间的关联性，确保项目团队对需求有共同的理解。 概念设计： 实体关系识别：通过绘制ER图来直观展现系统内的实体及其相互间的关系。 属性定义：为每一个实体定义其属性，包括数据类型、字段长度、是否可为空等关键信息。 逻辑设计： 关系模式转换：将ER图转换成具体的关系数据库模型，设计表结构。 表间关系定义：明确不同表之间的联系，通过外键实现参照完整性约束。 索引设计：根据查询需求合理设计索引，提升数据检索效率。 物理设计：根据具体的数据库管理系统，设计表的物理存储结构。

java JDBC驱动包sqljdbc4.jar用于micro SQLserver数据库连接。

Julia Lerman与Rowan Miller合著的关于Code First的权威指南，详尽阐述了其实施原理和代码实现，是程序员必备的学习资源。

数据查询与锁定 为保障数据完整性和保密性，报告系统基于用户角色、所属电网和电厂进行授权，遵循“谁的数据谁维护”原则。录入人员仅可查询、编辑本人填写的未锁定状态报告。提交后，报告进入锁定状态，仅供查看，直至退回修改状态才可再次编辑。数据审核和校核人员仅可查询授权范围内的报告，并对各页面数据进行逐项评价。 报告导入数据中心数据库 校核通过的报告，可通过接口将数据直接导入数据中心设备参数数据库，生成计算程序所需数据格式文件。 PSD100电网仿真可移动并行计算装置 PSD100系列产品是面向电力勘测、设计、规划、运行、高校、科研办公环境研制的高性能可移动并行仿真计算装置，具有可移动性强、集成度高、可靠性高、可维护性强、简单易用、高性价比等优势。相比传统服务器，具有低噪声、温度适应性强、体积小、维护方便等优势，特别适合办公环境部署高性能并行仿真计算功能。 功能特点 PSD100系列产品从电网机电、机电-电磁混合仿真等批量扫描计算分析需求出发，考虑实际办公环境下外部约束，采用大量创新理念，具备如下特点： 强大适应能力: 针对办公环境各类仿真并行批量高效处理，支持静态、暂态、动态及混合仿真多种计算程序、统计分析程序并行处理。除适应常规电网机电暂态稳定批量扫描计算分析外，也适应机电-电磁混合仿真批量扫描计算分析，并兼容未来全电磁暂态批量并行计算可扩展性。 模块化架构: 采用一体化优化总成设计，结构合理；选用高可靠成熟模块组件集成，维修性强；支持多装置网络无缝级联，横向扩展性强；针对仿真应用的多级存储优化配置，中断恢复能力强，可靠性高；紧凑式空间布局，三维体积小；相较传统服务器，对湿度、温度、供电要求低；低噪音设计。 专用一体化高性能仿真业务系统: 可根据业务需求，架构专用一体化高性能仿真业务系统，如网源协调计算分析系统、电网安全稳定控制策略校核系统等。

Microsoft .NET Framework 4.0适用于32位和64位操作系统，是Windows系统升级至最新.net技术的必备组件。安装此框架后，您可以顺利创建Web应用程序和XML Web服务，适用于Visual Studio .NET的更新和IIS的修复。

《统计学习基础》是由斯坦福大学的三位统计学教授Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman合著的一本权威参考书。该书涵盖了统计学习、数据挖掘、机器学习和生物信息学的核心概念，将这些知识整合在统一的理论框架中。随着信息技术的发展，海量数据在医学、生物、金融等领域涌现，为数据分析提出了巨大挑战。本书通过系统的介绍帮助读者理解并应对这些挑战。书中内容包括监督学习（如预测）、非监督学习，神经网络、支持向量机、分类树和提升方法，后者首次在书中得到详细论述。新增主题涉及图模型、随机森林、集成方法等，另有专章讨论了处理宽数据的方法，如多重测试与假发现率。本书以统计学方法为主，强调概念，并辅以丰富实例和彩色图形，帮助统计学家和工业界人士更好地理解和应用统计学习的工具和方法。

第一章：介绍Entity Framework 第二章：你的第一个Entity Framework应用程序 第三章：定义数据库结构 第四章：数据查询、插入、更新和删除 第五章：高级建模和查询技术 第六章：使用视图、存储过程、异步API和并发处理 第七章：数据库迁移和额外功能

本代码库提供了一种去噪声的深度卷积神经网络（DCNN）用于数字化胸部断层合成图像（DBT）的对抗训练。该存储库与以下论文相关：M. Gao, JA Fessler和H.-P. Chan，‘具有对抗训练的深层卷积神经网络对数字化乳房断层合成图像进行降噪’，IEEE医学影像交易，2021年。训练数据通过模拟软件生成，乳房幻影来自GE的基于Matlab的私有CatSim，模拟GE Pristina DBT系统。虽然有开源软件，但未包含所有模块，可以使用VICTRE软件包生成PV。使用自有的SART算法进行DBT重构，若无侦察算法，可尝试VICTRE中的FBP算法。代码要求：Python 2.7和TensorFlow 1.4.1。要部署降噪器，请运行：python deploy_dngan.py。我们提供了5片重建的VICTRE幻影DBT图像（异型，带有某些MC）作为测试部署代码的示例。