public Database1Entities() : base("name=Database1Entities") { }

时间: 2024-02-14 17:16:15 浏览: 20
这段代码是Entity Framework中自动生成的构造函数,用于创建一个新的Database1Entities对象。其中,`base("name=Database1Entities")` 会调用父类的构造函数,传递一个连接字符串参数,表示使用 `name=Database1Entities` 的连接字符串来连接数据库。 在使用Entity Framework时,我们需要在App.config或Web.config文件中定义连接字符串。例如: ```xml <connectionStrings> <add name="Database1Entities" connectionString="data source=.;initial catalog=Database1;integrated security=True;MultipleActiveResultSets=True;App=EntityFramework" providerName="System.Data.SqlClient" /> </connectionStrings> ``` 在上面的代码中,我们定义了一个名为 `Database1Entities` 的连接字符串,通过 `connectionString` 属性指定了连接字符串的详细信息,包括数据库服务器名、数据库名、集成安全性等。在使用Database1Entities对象时,Entity Framework会自动根据连接字符串来连接数据库。
相关问题

for style,layout in layouts.items(): for row_index,row in enumerate(layout): for col_index, col in enumerate(row): if col != '-1': x = col_index * TILESIZE y = row_index * TILESIZE if style == 'boundary': Tile((x,y),[self.obstacle_sprites],'invisible') if style == 'grass': random_grass_image = choice(graphics['grass']) Tile( (x,y), [self.visible_sprites,self.obstacle_sprites,self.attackable_sprites], 'grass', random_grass_image) if style == 'object': surf = graphics['objects'][int(col)] Tile((x,y),[self.visible_sprites,self.obstacle_sprites],'object',surf) if style == 'entities': if col == '394': self.player = Player( (x,y), [self.visible_sprites], self.obstacle_sprites, self.create_attack, self.destroy_attack, self.create_magic) else: if col == '390': monster_name = 'bamboo' elif col == '391': monster_name = 'spirit' elif col == '392': monster_name ='raccoon' else: monster_name = 'squid' Enemy( monster_name, (x,y), [self.visible_sprites,self.attackable_sprites], self.obstacle_sprites, self.damage_player, self.trigger_death_particles, self.add_exp)

这段代码实际上是三层嵌套的for循环,它的作用是在游戏地图上放置一些图块(Tile)和角色(Player和Enemy)。具体来说,外层的循环遍历了一个名为layouts的字典中的所有键值对,其中键代表图块的类型(如边界、草地、物品、角色等),值代表该类型的图块在地图上的位置布局。内部两层循环遍历了每一个具体的图块或角色,并根据其类型和位置创建相应的Tile、Player或Enemy对象,然后将它们加入到游戏场景的不同图层中(如visible_sprites、obstacle_sprites、attackable_sprites等),以便后续的渲染和交互操作。在这个过程中,还有一些特殊的处理,如随机选择草地图块的外观、根据不同的ID号选择不同类型的敌人等。总的来说,这个循环是游戏地图初始化的核心部分,它决定了游戏世界中的各种元素如何布局和表现。

com.migu.springcloud.entities.DataBase

你提到的是一个类名为 "DataBase" 的实体类,位于包 "com.migu.springcloud.entities" 中。该类可能是用于表示数据库相关的信息或操作的数据模型类。请注意,我是一个AI助手,无法查看或了解具体的代码实现。如果你有关于该类的具体问题或需要进一步的帮助,请提供更多上下文信息。

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详细逐步解释下列代码:import os.path import re import yaml import csv from tasly import builder_utils ############################ # IntAct - MutationDs # ############################ def parser(databases_directory, download=True): relationships = set() # 加载yml文件 with open('./yml/mutationDsConfig.yml', 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) header = config['header'] output_file_name = "mutation_curated_affects_interaction_with.csv" regex = r":(\w+)\(" url = config['mutations_url'] directory = os.path.join(databases_directory, "MutationDs") builder_utils.checkDirectory(directory) file_name = os.path.join(directory, url.split('/')[-1]) if download: builder_utils.downloadDB(url, directory) with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as mf: first = True for line in mf: if first: first = False continue data = line.rstrip("\r\n").split("\t") if len(data) > 12: internal_id = data[0] pvariant= '_'.join(data[1].split(':')) effect = data[5] organism = data[10] interaction = data[11] evidence = data[12] if organism.startswith("9606"): matches = re.finditer(regex, interaction) for matchNum, match in enumerate(matches, start=1): interactor = match.group(1) relationships.add((pvariant, interactor, "CURATED_AFFECTS_INTERACTION_WITH", effect, interaction, evidence, internal_id, "Intact-MutationDs")) # builder_utils.remove_directory(directory) return (relationships, header, output_file_name) if __name__ == '__main__': databases_directory = './databases' relationships, header, output_file_name = parser(databases_directory, download=True) # 新建CSV文件并写入表头 with open(os.path.join('./databases/MutationDs', output_file_name), 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(header) for item in relationships: writer.writerow(item) print("Data saved to {} successfully!".format('entities.csv'))

from collections import Counter 计算两个字符串的相似度 def string_similarity(str1, str2): str1 = set(str1.lower().split()) str2 = set(str2.lower().split()) intersection = len(str1 & str2) union = len(str1 | str2) return intersection / union 计算属性相似度 def attribute_similarity(attr1, attr2): if isinstance(attr1, str) and isinstance(attr2, str): return string_similarity(attr1, attr2) elif isinstance(attr1, list) and isinstance(attr2, list): counter1 = Counter(attr1) counter2 = Counter(attr2) intersection = sum((counter1 & counter2).values()) union = sum((counter1 | counter2).values()) return intersection / union else: return 0 计算实体相似度 def entity_similarity(entity1, entity2, weights): total_similarity = 0 for attr1, attr2, weight in zip(entity1, entity2, weights): attr_similarity = attribute_similarity(attr1, attr2) total_similarity += attr_similarity * weight return total_similarity 对比两个实体并进行实体对齐 def compare_entities(entity1, entity2, merge_threshold, independent_threshold): similarity = entity_similarity(entity1, entity2, weights=[1, 1, 0.5]) if similarity >= merge_threshold: return "Merge" elif similarity >= independent_threshold: return "Independent" else: return "Different" 示例数据 entity1 = [ "John Doe", "30", ["male", "engineer"] ] entity2 = [ "John Doe", "31", ["male", "engineer"] ] 设置阈值 merge_threshold = 0.8 independent_threshold = 0.5 对比两个实体 result = compare_entities(entity1, entity2, merge_threshold, independent_threshold) print(result) 代码中的相似度计算是基于什么的计算,给出公式

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