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django 1.8 官方文档翻译: 2-3-1 模型实例参考

我们将用执行查询中所展现 博客应用模型 贯穿这篇参考文献。...验证对象 验证一个模型涉及三个步骤: 验证模型字段 —— Model.clean_fields() 验证模型完整性 —— Model.clean() 验证模型唯一性 —— Model.validate_unique...Model.clean() 应该用这个方法提供自定义模型验证,以及修改模型属性。...Model.validate_unique(exclude=None) 该方法与clean_fields() 类似,只是验证模型所有唯一性约束不是单个字段值。...这两个方法都将使用模型默认管理执行查询。如果你需要使用自定义管理或者你需要自定义筛选,这个两个方法还接受可选参数,它们应该用字段查询 中提到格式。

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django 1.8 官方文档翻译:13-12 验证

如果一个基于类验证器用于validators模型字段选项,你应该通过添加deconstruct() 和__eq__() 方法确保它可以被迁移框架序列化。...验证如何运行 关于验证如何在表单中运行,详见表单验证 。关于它们如何在模型中运行,详见 验证对象。...要注意验证不会在你保存模型时自动运行,但是如果你使用ModelForm,它会在任何你表单包含字段上运行你验证。关于模型验证如何和表单交互,详见ModelForm 文档。...内建验证 django.core.validators模块包含了一系列可调用验证,用于模型和表单字段。它们在内部使用,但是也可以用在你自己字段上。...它们可以用在field.clean() 方法之外,或者代替它。

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「需求分析」用户故事和用例是一回事吗?

“用户故事和用例是一样吗?”人们经常会问这个问题,关于敏捷团队应该实践使用故事还是用例争论已经持续多年了。用户故事和用例是一回事吗?如果不是,哪一个更好?你应该使用哪一个?或者两者都使用?...虽然用户故事和用例之间有一些相似之处,但用户故事和用例是不可互换;用户场景和用例都标识用户,它们都描述了目标,但是它们服务于不同目的。...用户场景集中于您所描述结果和好处,而用例可以更细粒度地描述系统将如何运行。用例在敏捷中有一席之地吗?或者它们可以相互结合使用吗? 本文将告诉您用户故事和用例之间区别。...用户故事故意省略了许多重要细节。用户故事目的是通过在scrum会议上提出问题引出对话。 为了更频繁地获得反馈进行小增量,不是像用例中那样拥有更详细预先需求规格说明。 什么是用户故事?...用户故事是一个记录,它捕捉用户在其工作中所做或需要做事情。每个用户故事都由一段用自然语言从用户角度编写简短描述组成。与传统需求捕获不同,用户描述关注是用户需求,不是系统应该交付内容。

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37.Django1.11.6文档

你还可以使用装饰。 由于基于类视图不是函数,对它们装饰取决于你使用as_view() 还是创建一个子类。...,Field 将返回一个转换后空值不是引发clean()。...使用验证 Django 表单(以及模型)字段支持使用简单函数和类用于验证它们叫做Validator。 ...请注意,我们正在谈论这里表单上clean()方法,较早我们在一个字段上写了一个clean()方法。 在确定哪些地方进行验证时,保持领域和形式差异很重要。 字段是单个数据点,表单是字段集合。...我们使用这个例子来演示如何利用会话对象工作,不是一个完整logout()实现。 设置测试cookie  为了方便,Django 提供一个简单方法测试用户浏览是否接受Cookie。

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逻辑回归 | TensorFlow深度学习笔记

/udacity) 官方推荐使用docker进行这部分教程,但简单起见我们先用ipython notebook Install TensorFlow 安装教程就在TensorFlowgithub页上...urlretrieve获取数据集notMNIST_large.tar.gz和notMNIST_small.tar.gz 解压 使用tarfile模块解压刚刚下载压缩包 代码示例:extract.py...进行验证(预测成功率82.5%) 2、为了重复利用训练后分类,将其序列化到磁盘 代码示例: logistic_train.py (https://github.com/ahangchen/GDLnotes...3、所以我们应该measure是,分类如何产生新数据(生成能力(推导能力)越大,说明它应对新数据能力越强) 4、仅measure分类记忆数据集能力并不能应对新数据(没有学到规律),所以不应该拿旧数据去...measure 5、因此measure方式应该是拿新数据去看分类预测准确度(never see, can't memorize) 6、但是在measure过程中,我们会根据测试数据去重新调整分类

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FastAPI框架诞生缘由(下)

因此,数据验证序列化和文档编制必须以代码而非自动完成。或者必须像 Hug 框架这样将它们实现为 Falcon 之上。...它们具有非常相似的想法: 基于Python类型提示。 基于这些类型提供验证和生成文档。 依赖注入系统。 它没有使用像第三方库(如Pydantic)提供数据验证序列化和文档,它有自己库。...依赖注入系统需要对依赖项进行预注册,并且将基于已声明类型解决依赖问题。因此,不可能声明多个组件提供一个特定类型。 路由在一个单独地方声明,函数在另一个地方使用,(不是在函数顶部使用装饰)。...启发 FastAPI 地方 使用模型字段默认值为数据类型定义额外验证,对编辑支持更加友好,在 Pydantic 之前,这是不可行。...并且由于它基于相同Python类型提示,因此对编辑支持非常棒。 FastAPI使用它来处理所有数据验证,数据序列化和自动模型文档(基于JSON Schema)。

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一场Java高级面试,看看自己啥水准

不同,然后转向在Java中什么是不可变对象,不可变对象有什么好处,为什么使用它们以及应该使用哪些场景。...在这里,我们将探讨为什么应该使用char[]存储密码不是String一些原因。...由于静态变量属于类, 不是对象, 因此它们不是对象状态一部分, 因此在 Java 序列化过程中不会保存它们。由于 Java 序列化仅保留对象状态,不是对象本身。...如果你使用像Eclipse或Netbeans这样Java IDE,它们将显示警告静态方法应该使用类名不是使用对象调用,因为静态方法不能在Java中重写。...创建具有相同名称和方法签名静态方法称为Java 隐藏方法。IDE 将显示警告:"静态方法应该使用类名不是使用对象调用", 因为静态方法不能在 Java 中重写。

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挑战10个最难回答Java面试题(附答案)

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挑战 10 道超难 Java 面试题

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Java 大牛看过来,挑战10道超难 Java 面试题!

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听说这10道Java面试题90%的人都不会!!!

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90%Java程序员不会10道Java面试题

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挑战 10 道超难 Java 面试题

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挑战 10 道超难 Java 面试题

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关于硬件模拟一点感知

设计一般以一个规范开始, 这个规范能够约定最终产品应该做什么, 并从根本上推动整个开发周期。在开发早期阶段, 第一个任务是使用规范验证正在开发设计是否正确无误。...然后当设计所有部分组装成一个完整系统时, 第二个任务使用规范确定系统是否也按照预期方式运行。 这两个任务被称为设计验证验证设计。有时, 这两个术语可以互换使用。...这些序列源自于需要运行长、连续串行协议流, 或者处理复杂嵌入式软件完全验证 SoC 或系统设计。 此外, 在硅可用性之前开始软件验证已经变得非常重要。...对于大多数使用传统开发周期, 第一个完整模型如图1所示。 ?...在设计周期后期, 仿真被用来验证整个系统, 并执行嵌入式软件验证它们为硬件工程师和软件工程师提供完整硬件和软件调试功能。

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史上最难10道 Java 面试题!

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中高级Java开发面试题,最难几道Java面试题,看看你跪在第几个

在这里,我们将探讨为什么应该使用char[]存储密码不是String一些原因。...由于任何有权访问内存转储的人都可以以明文形式找到密码,这是另一个原因,你应该始终使用加密密码不是纯文本。...Java 5,但Java5内存模型中易失变量干扰,它应该工作完美。...他们不知道如何在 Java 中序列化对象, 或者他们不熟悉任何 Java 示例解释序列化, 忘记了诸如序列化在 Java 中如何工作, 什么是标记接口, 标记接口目的是什么, 瞬态变量和可变变量之间差异...如果你使用像Eclipse或Netbeans这样Java IDE,它们将显示警告静态方法应该使用类名不是使用对象调用,因为静态方法不能在Java中重写。

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TensorFlow 深度学习笔记 逻辑回归 实践篇

上图即为practical部分教程,可以在github下载 官方推荐使用docker进行这部分教程,但简单起见我们先用ipython notebook Install TensorFlow 安装教程就在...,如果不是,则应该使用类似这样命令运行对应pip: $ /home/cwh/anaconda2/bin/pip -V 使用sudo命令时最好也看一下版本 使用anaconda创建一个tensorflow...模型 将train_dataset作为输入,用valid_dataset进行验证(预测成功率82.5%) 为了重复利用训练后分类,将其序列化到磁盘 代码示例: logistic_train.py...Measure Performance 分类会尝试去记住训练集 遇到训练集中没有的数据时,分类可能就没辙了 所以我们应该measure是,分类如何产生新数据(生成能力(推导能力)越大,说明它应对新数据能力越强...,不能用于衡量最后performance 解决方法之一即,最终进行performance measure数据集,必须是调整分类过程中没有使用 即坚持一个原则,测试数据不用于训练 在机器学习比赛

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10 大 Java面试难题,打趴无数面试者!

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