ActiveRecord 的安装和配置教程
项目的基础介绍和主要的编程语言
ActiveRecord 是一个开源项目,它是对 ActiveRecord 设计模式的一种实现,适用于 .NET 环境。ActiveRecord 模式是一种将数据库中的记录映射为对象的技术,使得开发者可以通过操作对象来直接与数据库交互。该项目主要使用 C# 编程语言开发。
项目使用的关键技术和框架
ActiveRecord 项目使用了 Castle Core 作为其核心框架,它依赖于 ActiveRecord 模式,通过静态方法和实例方法来实现对数据库记录的增删改查等操作。此项目适用于希望简化数据库操作的 .NET 开发者。
项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 ActiveRecord 之前,请确保您的开发环境已经满足以下要求:
- 安装了.NET开发环境。
- 安装了Git工具,用于从GitHub上克隆项目。
- 安装了适用于C#的IDE或编辑器,例如 Visual Studio。
安装步骤
-
克隆项目
打开命令行工具,进入到您希望存放项目的目录,执行以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/castleproject-deprecated/ActiveRecord.git克隆完成后,您会在当前目录下得到一个名为
ActiveRecord的文件夹。 -
编译项目
在Visual Studio或其他IDE中打开克隆得到的
ActiveRecord文件夹中的.sln解决方案文件。如果使用命令行,可以进入项目文件夹并运行:msbuild这将编译项目,并生成所需的DLL文件。
-
添加引用
在您的.NET项目中,添加对编译后生成的 ActiveRecord DLL 的引用。在Visual Studio中,可以通过“添加引用”对话框进行操作。
-
配置数据库连接
在使用 ActiveRecord 前,您需要配置数据库连接字符串。通常在应用程序的配置文件中(如
app.config或web.config)添加以下配置:<connectionStrings> <add name="MyDatabase" provider="NHibernate.Provider.SqlServerCe" connectionString="Data Source=MyDatabase.sdf;Version=3;" /> </connectionStrings>确保更改
provider和connectionString以匹配您的数据库类型和连接信息。 -
使用 ActiveRecord
在您的代码中,您可以定义继承自
ActiveRecord基类的实体类,ActiveRecord 会自动映射这些类到数据库表。例如:[ActiveRecord(Lazy=true, Table="users")] public class User : ActiveRecord<User> { [PrimaryKey] public int Id { get; set; } [Property] public string Name { get; set; } }然后,您可以使用 ActiveRecord 提供的方法进行数据库操作。
以上步骤即为ActiveRecord的基本安装和配置过程。在实际开发中,您可能需要根据具体的开发需求进行更详细的配置和优化。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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