Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Vici.CoolStorage: фильтр с отношением ManyToOne и ManyToMany

Я получил исключение в Vici.CoolStorage «Невозможно преобразовать объект типа «System.String» в тип «QueryExpression» при использовании следующего фильтра в методе .List() моего класса Event:

Event.List("has(Resource where has(Teams where TeamID = @TeamID))", 
                "@TeamID", teamID);

-> Событие - Ресурс = отношение ManyToOne (свойство Resource)

-> Resource - Team = отношение ManyToMany, множественное число = true (свойство CSList Teams)

Я хочу получить все события с ресурсом, принадлежащим указанной команде (teamID). Возможно ли это в синтаксисе фильтра Vici.CoolStorage?

пс. teamID = Гид

c# orm vici coolstorage
15.09.2009

Ответы:


1

Функцию has() следует использовать только с отношениями *ToMany. Я думаю, вы имеете в виду это:

Я полагаю, вы хотите выбрать все записи, которые имеют связанный ресурс, принадлежащий определенной команде?

Это может быть то, что вы ищете:

Event.List("has(Resource.Teams where TeamID = @TeamID))", 
            "@TeamID", teamID);
15.09.2009
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..