Django集第7页

企业如何通过YashanDB实现数据的实时同步与备份？

YashanDB的部署架构YashanDB支持三种部署形态：单机部署、共享集

·2025-07-03 23:42

谷歌正式推出 Gemini 2.5 系列模型，使 AI 推理性能提升30%。

上下文能力‌：支持100万token输入（计划扩展至200万），可解析代码库、大型数据集及混合媒体内容。‌应用场景‌：需深度

我的学校你进不来·2025-07-03 22:48

Django

1.Django和Tornado的关系Django是一个高级PythonWeb框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。

ઈ一笑ഒ·2025-07-03 20:39

进阶向:Django入门,从零开始构建一个Web应用

一、Django是什么？

nightunderblackcat·2025-07-03 20:36

OpenBayes 一周速览丨OmniGen2「双轨架构」实现文本/图像分工协作，效果直逼GPT-4O

公共资源速递4个公共数据集：ReasonMed医学推理数据集Miriad-5.8M医学问答数据集WebClick网页理解基准数据集OCRBench文本识别基准数据集2个公共模型：MiniCPM4-8BKimi-Dev

·2025-07-03 19:37

MyBatis架构原理解析：核心对象与执行流程深度剖析

开发者直接编写SQLMyBatis核心引擎自动参数绑定结果集映射事务管理JDBC本文将深入剖析MyBatis的架构核心

·2025-07-03 19:26

django form组件

djangoform组件：校验数据：校验数据，是后端的Form类对象通过render先渲染到前端，然后浏览器用户输入数据提交到后端，后端根据类中的字段设置的属性来判断数据是否合法。

fightingwy·2025-07-03 18:52

基于人体骨架动作识别的神经信息处理技术（2 相关工作-2.4提高信号质量）

我们根据文献的功能将文献分为四类，包括1)数据集，2)提取空间特征，3)捕获时间模式，4)提高信号质量。对于每个组件，我们将其进一步分解为细分区域。

路由跳变·2025-07-03 18:21

用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估（个人学习笔记）

题目：运用已给数据集进行模型训练，使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练，并打印各个算法训练后的auc评价指标。

ZD困困困·2025-07-03 17:16

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split函数深度解析一、为什么需要划分训练集和测试集？

宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

Step-by-Step Diffusion&Flow Model Notes

例如，假设我们有一组狗的图像训练集，这些图像来自某个潜在分布pdogp_{\text{dog}}pdog，我

克斯维尔的明天_·2025-07-03 16:31

uni-app 多端开发中 AI 的集成与适配：一次开发，智能多端运行

然而，小程序、APP、Web等不同端的运行环境差异显著，如何实现AI功能的统一集成与高效适配成为开发难点。本文将系统讲解在uni-app框架中集成AI能力的完整方案，涵盖跨

欧阳天羲·2025-07-03 15:58

目标检测数据集——交通信号灯红绿灯检测数据集

这是专门针对交通信号灯（尤其是红绿灯）检测的数据集，旨

·2025-07-03 12:09

基于深度学习的草莓成熟度检测系统：YOLOv5 + UI界面 + 数据集

引言随着农业科技的发展，智能化的农业生产方式正逐步替代传统农业。果实的成熟度检测对于农业生产的管理至关重要，尤其是在果蔬的采摘、分拣和运输过程中。草莓作为一种广泛种植且受消费者喜爱的水果，其成熟度检测一直是农业智能化的重要研究方向。传统的草莓成熟度检测方法大多依赖人工经验，劳动强度大且容易出现误差，因此，基于计算机视觉和深度学习的草莓成熟度自动检测系统成为了一种理想选择。深度学习技术，尤其是卷积神

YOLO实战营·2025-07-03 12:38

Ubuntu——Todesk连接与Docker安装使用

a.sudosystemctlstoptodeskd.service；sudorm-r/opt/todesk/config/todeskd.conf；sudosystemctlstarttodeskd.serviceb.确保CPU支持avx2指令集：

妫以明·2025-07-03 12:02

微调 || RAG，项目落地怎么选？LLM应用选型指南，适用场景全解析

基本定义微调：是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中，模型基于新数据集修改权重和参数，学习特定于任务的模式，同时保留来自最初预训练模型的知识。

认知超载·2025-07-03 08:36

Python Day58

Task：1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA（p，d，q）模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA

别勉.·2025-07-03 07:28

Python Day44

Task：1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战：resnet181.预训练的概念预训练（Pre-training）是指在大规模数据集上，先训练模型以学习通用的特征表示

别勉.·2025-07-03 07:57

大数据项目-Django基于大数据技术实现的农产品销售系统

《[含文档+PPT+源码等]Django基于大数据技术实现的农产品销售系统》该项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、包运行成功以及课程答疑与微信售后交流群、送查重系统不限次数免费查重等福利

IT实战课堂-玲琳娜·2025-07-03 04:43

产品背景知识——在线推理和离线推理

离线推理（批量推理）数据特点：处理历史累积的大规模数据集（如TB级日志、数

爱吃芝麻汤圆·2025-07-03 04:12

X86和ARM架构的优缺点？

它们的优缺点对比如下：1.x86架构（Intel/AMD）优点：高性能：复杂指令集（CISC）设计，单条指令功能强大，适合高吞吐量计算。

心对元&鑫鑫·2025-07-03 02:26

【离散】画哈斯图--最好理解绝不会出错

离散数学哈斯图的画法两个步骤：第一步：排点的层数第二步：把有关系的点连接起来看一道题：设A={1,2,3,4,6,8,9}，偏序集S={A,《},其中《为整除关系，请画出S的哈斯图首先把他们的所有的关系列出来

妮妮学姐·2025-07-03 00:08

【大模型学习 | BLIP2原理】

BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels目前（2023）的图文模型都是基于端到端训练方式，大规模的模型和数据集导致了在预训练过程需要的大量计算

九年义务漏网鲨鱼·2025-07-03 00:38

【Django开发】前后端分离django美多商城项目第3篇：用户注册业务实现,用户注册前端逻辑【附代码文档】

准备项目代码仓库3.创建美多商城工程配置开发环境1.新建配置文件2.指定开发环境配置文件配置Jinja2模板引擎1.安装Jinja2扩展包配置MySQL数据库3.安装PyMySQL扩展包配置Redis数据库1.安装django-redis

·2025-07-02 22:21

从0开始的Linux基础

设备文件/etc配置文件/home用户家目录/lib系统库文件/proc运行时信息/usr应用安装目录/var动态数据/mnt临时挂载点/media外设挂载点/sbin管理员命令二、目录操作指令核心指令集指令功能常用选项示例

定偶·2025-07-02 22:50

FFmpeg中TS与MP4格式的extradata差异详解

一、extradata的核心作用extradata是解码必需的参数集合，包含：H.264：SPS（序列参数集）、PPS（图像参数集）H.265：VPS（视频参数集）、SPS、PPS音频：采样率、声道数等配置其核心功

码流怪侠·2025-07-02 21:43

【全网唯一】C++ 纯本地离线文字识别Windows版dll插件

VS是一个基本完整的开发工具集，它包括了整个软件生命周期中所需要的大部分工具，如UML工具、代码管控工具、集成开发环境(IDE)等等。

番茄小能手·2025-07-02 20:33

nanoGPT复现——prepare拆解（自己构建词表 VS tiktoken）

在nanoGPT的data文件夹有两个很相似的文件夹结构：shakespeare和shakespeare-char，这两种都是对shakespeare数据集的处理，但是shakespeare使用的是tiktoken

2301_80365274·2025-07-02 20:32

【全网唯一】C# 纯本地离线文字识别Windows版dll插件

VS是一个基本完整的开发工具集，它包括了整个软件生命周期中所需要的大部分工具，如UML工具、代码管控工具、集成开发环境(IDE)等等。

番茄小能手·2025-07-02 20:31

C#.NET Autofac 详解

相比于内置容器，它额外提供：模块化注册、装饰器（Decorator）、拦截器（Interceptor）、强o的属性/方法注入支持、基于约定的程序集扫描等特性。

·2025-07-02 18:45

脑机新手指南（十五）speechBCI 项目新手入门指南（上）：项目概述、代码结构与环境搭建

该项目与前沿的学术研究、丰富的数据集以及具有挑战性的机器学习竞赛紧密相连。本指南将分上下两篇，详细引导新手深入了解和使用speechBCI项目。

Brduino脑机接口技术答疑·2025-07-02 17:46

Certificate-based web services message security之感性认识

下面的.netconsoleapplication，添加System.ServiceModel.dll程序集引用即可，不需要配置文件。

weixin_33755554·2025-07-02 14:50

Vue2+Vue3 130~180集学习笔记

Vue2+Vue3130~180集（Vue3）学习笔记一、create-vue搭建vue3项目create-vue是vue官方新的脚手架工具，底层切换到了vite步骤：查看环境条件node-v版本需要在

Jyywww121·2025-07-02 13:47

[2025CVPR]DE-GANs:一种高效的生成对抗网络

DRS）的再思考2.质量感知动态拒绝公式（1）质量感知阶段（2）动态拒绝阶段模型架构：轻量化设计技术突破：三大创新点1.首创训练阶段DRS2.动态拒绝机制3.质量重加权策略实验验证：全面性能提升1.数据集与指标

清风AI·2025-07-02 12:36

js 允许生成特殊的变量名基于字符集编码混淆的 XSS 绕过漏洞 -- Google 2025 Lost In Transliteration

题目实现了一个字符转换工具在/file路由用户可以通过ct参数自定义Content-Type//文件路由-提供静态文件服务（JS和CSS），支持内容类型验证app.MapGet("/file",(stringfilename="",string?ct=null,string?q=null)=>{//根据文件名查找对应的模板文件string?template=FindFile(filename);i

A5rZ·2025-07-02 12:04

onnx模型部署 python_深度学习模型转换与部署那些事(含ONNX格式详细分析)

背景深度学习模型在训练完成之后，部署并应用在生产环境的这一步至关重要，毕竟训练出来的模型不能只接受一些公开数据集和榜单的检验，还需要在真正的业务场景下创造价值，不能只是为了PR而躺在实验机器上在现有条件下

weixin_39759270·2025-07-02 11:02

前端流式输出3种实现

这种技术在处理大型数据集、实时数据或需要逐步加载内容的情况下非常有用。下面介绍几种实现流式输出的方法，包括使用FetchAPI和EventSource。

呼叫6945·2025-07-02 11:56

基于深度学习的线上问诊系统设计与实现（Python+Django+MySQL）

基于深度学习的线上问诊系统设计与实现（Python+Django+MySQL）一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法，构建了一个智能线上问诊平台。

神经网络15044·2025-07-02 08:04

Django REST framework - 序列器关系

简介数据结构而非算法是编程的核心。—RobPike关系字段用于表示模型间的关系。它们可以应用于ForeignKey、ManyToManyField和OneToOneField关系，以及反向关系和自定义关系（如GenericForeignKey）。注意：关系字段在relations.py中声明，但按照惯例，应从serializers模块导入，使用fromrest_frameworkimportser

·2025-07-02 08:07

关联规则算法学习—Apriori

关联规则算法学习—Apriori一、实验项目：关联规则算法学习项目性质：设计型二、实验目的：理解并掌握关联规则经典算法Apriori算法，理解算法的原理，能够实现算法，并对给定的数据集进行关联规则挖掘三

Did然·2025-07-02 06:18

数据挖掘关联规则挖掘 Apriori算法 C++实现

示例：Apriori算法是一种最有影响的布尔关联规则频繁项集的算法，Apriori使用一乘坐逐层扫描的迭代方法，“K-1”项集用于搜索“K”项集。大致步

王者灵梦·2025-07-02 05:17

前端大文件上传解决方案

本文分享的内容是前端大文件上传的解决方案，文件上传是前端开发中常见的需求，特别是在处理视频、大型文档或数据集时。对于小文件上传不做详细介绍，在源码中已附带。

诸葛亮的芭蕉扇·2025-07-02 04:06

MySQL 视图

视图，简单说就是数据库里的“虚拟表”——它本身不存数据，而是基于一条或多条查询语句动态生成的结果集。类似一个命名的SELECT查询，你可以像查询普通表一样查询视图。

·2025-07-02 04:05

全面提升游戏体验的雪域冰狐工具箱1.09

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：雪域冰狐工具箱1.09是一款专注于增强游戏玩家体验的实用工具集。它包含了诸如统一游戏菜单界面、自定义设置、性能优化、多种游戏辅助工具以及安全防护措施等功能。

mater lai·2025-07-02 04:34

我的第一个开源项目：用Python搭建轻量级静态网页服务器—— 零基础也能实现的Web开发初体验

极简高效：无需数据库或复杂后端逻辑，适合展示简历、作品集等静态内容学习曲线平缓：是理解HTTP协议和Web服务原理的最佳入门方式资源消耗低：单文件Python脚本即可运行，内存占用小于10MB二、完整开发流程

·2025-07-02 03:28

Django REST framework - 版本控制

版本控制是一种礼貌地淘汰已部署客户端的方式。—RoyFielding。API版本控制允许你在不同客户端之间改变行为。RESTframework提供了多种不同的版本控制方案。版本控制由传入的客户端请求确定，可以基于请求URL或基于请求头。对于版本控制，有多种有效的实现方式。对于非版本化系统，如果是在设计长期系统且有多个不受控的客户端时，也可能适用。在RESTframework中实现版本控制当启用了A

·2025-07-02 01:03

Django REST framework - 元数据

[OPTIONS]方法允许客户端确定与资源相关联的选项和/或要求，或者服务器的能力，而不暗示资源操作或启动资源检索。——RFC7231，第4.3.7节。RESTframework包含一个可配置的机制，用于确定你的API应该如何响应OPTIONS请求。这允许你返回API模式或其他资源信息。目前没有被广泛采用的关于OPTIONS请求应该返回何种风格响应的确切约定，因此我们提供了一种临时风格，返回一些有