Oracle .NET DB Samples 教程
本教程旨在指导您了解并使用从 Oracle GitHub 存储库获取的 .NET 数据库示例。该存储库包含了多种场景下的数据库操作示例,适合希望使用 Oracle 数据库与 .NET 开发环境结合的开发者学习和参考。
1. 项目的目录结构及介绍
Oracle的.NET DB Samples项目采用了清晰的目录结构来组织不同类型的示例代码。下面是主要的目录结构概览:
dotnet-db-samples/
|-- samples/ # 核心示例代码存放位置
|-- ado.net/ # ADO.NET 使用示例
| |-- basics/ # 基础操作,如连接、查询等
| |-- advanced/ # 高级特性,包括事务处理等
|-- entity-framework/ # Entity Framework 相关示例
| |-- code-first/ # 代码优先开发模式示例
| |-- model-first/ # 模型优先开发模式示例
|-- odp.net/ # Oracle Data Provider for .NET 特定示例
|-- xml.db/ # XML数据与数据库交互的例子
|-- documentation/ # 可能包含一些额外的说明或文档
|-- licenses/ # 许可证文件
|-- README.md # 主要的读我文件,介绍了如何开始和项目概述
每个子目录下都含有多个 .csproj 文件以及相关的源代码文件(.cs),每个文件或目录通常对应一个具体功能或教学点。
2. 项目的启动文件介绍
在.NET DB Samples中,并没有单一的“启动文件”。这个项目更像是一系列的教程集合,每个示例都有其独立的入口点。例如,在ADO.NET的基本示例中,一个典型的启动程序可能是 basics/Connection.cs,它演示了如何建立到Oracle数据库的连接。在Entity Framework示例中,则可能通过code-first或model-first目录下的某个上下文类的初始化作为应用的起点。因此,要运行特定示例,需查找并执行相应示例目录中的主类或程序入口方法。
3. 项目的配置文件介绍
配置主要分布在两个层面:应用程序内部的配置和外部的连接字符串设置。对于大多数示例,关键的配置信息是数据库连接字符串,这通常不是硬编码在代码中,而是利用app.config或web.config文件进行管理(取决于是桌面应用还是Web应用)。
以ADO.NET示例为例,你可能会在示例的应用根目录下找到这样的配置文件,其中包含了一个或多个类似下面的连接字符串定义:
<configuration>
<connectionStrings>
<add name="MyOracleConnection"
connectionString="Data Source=(DESCRIPTION=(ADDRESS_LIST=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=your_host)(PORT=port)))(CONNECT_DATA=(SERVER=DEDICATED)(SERVICE_NAME=your_service_name)));User Id=my_username;Password=my_password;"
providerName="System.Data.OracleClient"/>
</connectionStrings>
</configuration>
请注意,实际使用时应将上述占位符(如your_host, port, your_service_name, my_username, my_password)替换为真实的数据库连接详情。
以上就是关于Oracle .NET DB Samples项目的基本结构、启动文件和配置文件的简介。在深入学习各示例前,请确保已正确安装Oracle相关客户端驱动和具备相应的开发环境。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00