从扩展用户模型获取值错误 - 腾讯云开发者社区

推荐一款找工作神器网站: 牛客网|笔试题库|面试经验|实习招聘内推还没账户的小伙伴速速点击链接跳转牛客网登录注册开始刷爆题库，速速通关面试吧‍♂️该文章收录专栏✨[---【Django | 项目开发】从入门到上线...：在引入扩展模型应用路由时 allauth应用和 userprofile 谁在上方一定要考虑好，不然路由覆盖等会出现页面失效或者报错的情况！！...include('allauth.urls')), path('accounts/', include('userprofile.urls'))]在userprofile应用的models.py 创建扩展模型...migratepython manage.py runserver注册成功图片二、建立表单在应用下建立文件forms.py,并重写表单，由于注册表单时，只会自定创建user对象，并没有创建userprofile并自动与扩展模型...当前用户当输入密码错误时也会报和上面一样的错误（当时调试了好久）效果：图片参考文献：扩展用户自带模型(allauth)扩展用户自带user模型（非allauth实现）外键related_namedef

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【Django | allauth】useprofile 用户模型扩展

该文章收录专栏 ✨[---【Django | 项目开发】从入门到上线专栏---](https://blog.csdn.net/weixin_66526635/category_11905572.html...：在引入扩展模型应用路由时 allauth应用和 userprofile 谁在上方一定要考虑好，不然路由覆盖等会出现页面失效或者报错的情况！！...include('allauth.urls')), path('accounts/', include('userprofile.urls')) ] 在userprofile应用的models.py 创建扩展模型...python manage.py runserver 注册成功图片二、建立表单在应用下建立文件forms.py,并重写表单，由于注册表单时，只会自定创建user对象，并没有创建userprofile并自动与扩展模型...当前用户当输入密码错误时也会报和上面一样的错误（当时调试了好久）图片效果：图片参考文献：扩展用户自带模型(allauth) 扩展用户自带user模型（非allauth实现）外键related_name

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Django 继承AbstractUser扩展用户模型

Django 继承AbstractUser扩展用户模型 by:授客 QQ：1033553122 测试环境 Win 10 Python 3.5.4 Django-2.0.13.tar.gz 官方下载地址...User Model,用于记录用户的用户名，密码，邮箱，姓，名等个人信息，这些信息可能无法满足实际需求，这种情况下，需要拓展用户模型，如果项目还没有使用 Django 内置 User 模型，可以采用继承...拓展用户模型新建自定义用户模型编辑应用的models.py(本文中应用为mysite,models.py路径为projectName/mysite/models.py)，添加以下带背景色内容部分 from...is_delete = models.BooleanField(default=False, verbose_name='是否删除') 修改项目settings.py 为了让 Django 用户认证系统使用我们自定义的用户模型...migrate 成功后，Django便会使用我们自定义的用户模型作为默认的用户模型了注意：一定要在配置好 AUTH_USER_MODEL 变量后再迁移数据库参考链接 https://www.cnblogs.com

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从错误页面的角度看用户体验

阶段一：系统错误信息乃至错误堆栈被抛到页面上。这是最原始的容错界面，在现在的网站中依然偶尔出现，这是糟糕的和不安全的，相信现在没有一个负责任的 UCD 专家会容忍这种现象的发生。...阶段二：引导到简单的错误提示页面，例如：“系统忙”、“页面不存在” 和 “出错了”，或者一个简单的弹出框提示用户。无论界面是美观还是简陋，这种方式都是原始的，并且是易于实现的。...阶段三：提示页面不仅仅是告知用户错误，还能够给出一定的建议，或给出一定的引导，以帮助用户在出错的情形下更快地修正错误，找到正确的页面。...这在相对复杂一些的网站上出现，通常网站只给出简单的提示或引导，例如只给出搜索框建议用户搜索他所需的东西。...，即 “No news is good news”，用户不需要知道系统忙，也不想知道页面的某个出错的位置本该展示某某内容的；用户最希望依旧能看到一个完整的页面，只是其中出错的部分被隐藏起来了，他并未发觉

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系统设计：从零用户扩展到百万用户

图1-5显示了一个具有多个从数据库的主数据库。图片数据库复制的优势：更好的性能：在主从模型中，所有的写操作和更新操作都发生在主节点上，而读操作分布在从节点上。...图片让我们来看一下设计：用户从DNS获取负载均衡器的IP地址。用户使用该IP地址连接到负载均衡器。 HTTP请求被路由到服务器1或服务器2。 Web服务器从从数据库读取用户数据。...它们从 CDN 获取以获得更好的性能。通过缓存数据减轻了数据库的负载。无状态的Web层现在是考虑水平扩展Web层的时候了。为此，我们需要将状态（例如用户会话数据）从Web层中移出。...模型如图1-17所示。图片解耦使消息队列成为构建可扩展和可靠应用程序的首选架构。使用消息队列，当消费者无法处理消息时，生产者可以将消息发布到队列中。...日志记录：监控错误日志非常重要，因为它有助于识别系统中的错误和问题。您可以在每个服务器级别监控错误日志，也可以使用工具将它们聚合到一个集中式服务中，以便进行简单的搜索和查看。

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Laravel 6.12.0 版本发布，支持从扩展包加载模型工厂

Laravel 开发团队本周发布了 6.12.0 版本，此次更新支持从扩展包加载模型工厂，通过 dump 函数测试 Session 数据，以及很多其他新特性。...下面我们一起来看下其中比较重要的一些新特性： 1、重要特性 1）从扩展包加载模型工厂在 Laravel 6.12 中，你可以在扩展包中直接使用已经存在的模型工厂，而不需要重新创建它们，方法是在服务提供者中引入对应的包含模型工厂的文件...$this->loadFactoriesFrom('source/database/factories'); // 还可以一次引入多个包含模型工厂的文件 $this->loadFactoriesFrom...response->dumpSession(['example', 'example2']); 3）Str::isUuid 辅助函数新增了一个字符串辅助函数 isUuid() 通过验证 UUID 从

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图解：从单个服务器扩展到百万用户的系统

每分每秒都有成千上万的用户蜂拥而至，你的网站变得越来越慢…… 对你来讲，这是个好消息，但是对你的Web应用来说这是个坏消息。因为现在它需要扩展了，你的应用需要为全球用户提供7*24不宕机服务。...用户1往左，用户2往右，用户3再往左。。。以此类推。如果一次有500个用户需要立刻付款，这该怎么解决呢？确切地说，你可以扩展到十台付款服务器，之后让负载均衡器分发请求到这十台服务器上。...这里假设是从数据库读的频率高于写的频率。这个方案的好处是保证了一致性，因为数据只能被单实例写入，之后把写入数据同步到其他部分即可。缺点是我们仍然只有一个写数据库实例。...这使得用户可以从物理上靠近他们的地方来获取网页内容，而不是每次都把数据从源头搬到用户那里。 7.消息队列 ? 你去过游乐园吗？你是否走到售票柜台去买票？也许不是这样，可能是排队等候。...可以按需扩展。启动大量的服务比较耗时，所以当有大量用户上传图片时再去启动服务，这已经太晚了。我们把任务添加到队列中，我们可以推迟提供额外的处理能力。

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从用户反馈的可解释性提升推荐模型

作者：十方当我们在做推荐系统模型时,有考虑过模型推荐结果的可解释性吗?...比方说推荐系统给用户推荐了item A,并在推荐结果后标明该用户最要好的朋友喜欢item A,或者和该用户有着相似兴趣(协同过滤)的人喜欢A,这使得推荐结果非常透明且具有说服力,能够提升用户的接受度.这篇论文....这篇论文就是探讨如何使用用户在可解释推荐结果的反馈.主要有以下两个问题: 反馈:如何引导用户在可解释性的推荐结果上做反馈,而不给用户增加负担?...向量表示物品i的特征,vij的向量表示两物品的几何平均.然后我们就可以为这样的假节点使用cos相似度寻找k近邻.最终我们就要优化下式: 生成推荐结果:该文使用了RECWALK,一个基于随机游走的方法,该模型的输入是一个异质图...,item之间相似度用矩阵S显示表达: 为了包含用户反馈Fu,式(2)引入了用户向量矩阵wu,式(2)中的g将item的统一向量表达转变成了用户表达: 代入到式(2)就是: 最终我们的推荐模型如下: 从实验看

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POSO，首个从结构角度改善用户冷启动的模型

要验证模型是否响应此类特征，可查看深层特征图是否因输入的不同取值而有所变化。但在实际情况下，我们会发现并非如此。掩盖某特征后对深层特征图造成的差异如图所示。...从理论上说，如果网络的能力只能做好一种用户的预估，或者在某些点上两类样本的梯度有冲突，网络一定会偏向样本多的用户。...可以柔和一点，把这种加权和从整个模型的输出变成中间模块的输出，就会得到 POSO 的概念形式：式中， x 表示第l 层的特征图；而 ˆx 表示下一层的特征图， xpc 中 pc 表示个性化编码（Personalization...目前常见的精排模型中存在 MLP、MHA、MMoE 这三种模块，根据我们在模型篇和前沿篇中的讲解，MHA 用来对序列特征进行抽象，MLP 是从嵌入到预测值的重要抽象环节，而 MMoE 则是多任务学习的重要工具...注意：POSO 虽然是针对用户冷启动问题被提出的，但对于视频冷启动也适用，只需要把门网络的输入从表示用户相关的特征改为视频年龄的特征即可。欢迎阅读《现代推荐算法》一书，了解更多相关内容！

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大幅提升用户行为表征通用性，蚂蚁新模型获CIKM 2023最佳应用论文奖

用户行为表征建模和现在大家熟知的语言模型有很多相似之处，都是从海量的数据中，通过神经网络模型对序列数据进行表征，不同之处在于前者是对用户行为序列进行学习，后者是对语言序列进行学习。...那该论文中的用户行为表征模型有什么独特之处呢？...我们的目标为设计自监督的任务构造预训练模型，从序列中抽取行为序列表征向量。...为了支持业务上的灵活使用和高效扩展，我们需要用户行为表征具备更强的通用性 (对于不同的下游任务都能有较好的效果)。...从结果表明 MBP 与 NBP 类的方法由于用户行为中的随机性等问题，不太适合用于构建稳定的用户行为表征，而 DP 类的方法对学习鲁棒稳定的用户行为表征更有帮助的。

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Python+django网页设计入门（19）：创建新模型扩展自带用户表的字段

技术要点： 1）创建自定义用户模型，使用一对一映射关系，扩展django自带的用户表字段； 2）使用django自带的认证和登录功能； 3）登录后获取自定义信息。...4、修改apps\users\models.py文件，增加新的模型 ? 5、在PyCharm中执行manage.py命令，使得新模型生效 ? ?...6、修改apps\users\admin.py文件，写入下面的代码，使得管理页面能够管理新建的模型 ? 7、修改apps\users\forms.py文件，增加登录页面的表单类 ?...9、修改apps\users\views.py文件，增加用户登录的业务逻辑 ? 10、修改apps\users\urls.py文件，设置应用users的内部路由 ?...11、运行网站，登录管理页面，添加一个新用户 ? ? 12、回到管理页面，增加自定义用户，并选择前面步骤创建的认证用户 ? ? 13、运行网站，打开登录页面，使用前面步骤创建的用户登录 ?

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从用户中来，到用户中去：IPD模式下善用FFAB模型，让你的产品供不应求

IPD（集成产品开发）模型的核心价值在于它改变了企业对于产品研发的固有观点，将企业产研的重点由“技术为导向”升级为“用户需求为导向”，强调企业在产品的研发过程中坚持以用户/客户为中心。...在这种模式下，企业的产品研发、交付过程，都相应地从产品层面、研发层面，统一聚焦到用户和市场层面，也就是我们所说的：“从用户中来，到用户中去”！...从用户的角度分析各要素之间的内在关系，由新产品功能分解出支撑关键技术以及功能给用户带来的利益，确定待开发的技术项目和产品卖点。...使用FFAB工具的的步骤如下：1、搭建一个从“FF—FA—AB”彼此相互关联的流程。F→F：将技术语言转化为用户语言；F→A：将用户的语言转化为产品的优点；A→B：将产品的优点转化为用户利益。...5、以此类推，PDT团队成员共同讨论确定完成FFAB模型的“AB”流程，即选取某一项产品的每一项作用产品作用、优势和竞争力A，会形成哪些产品用户群所更关注的利益点B（Benefits），然后继续找出其他项的作用

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AAAI 2020 | 上交大&云从科技提出DCMN+ 模型，破解「阅读理解」难题，获全球领先成绩

作者 | 云从科技编辑 | Camel 本文是对上海交通大学和云从科技共同完成，被 AAAI2020 录用的论文《DCMN+: Dual Co-Matching Network for Multi-choice...对此，云从科技和上海交大针对RACE多项选择题提出增强的DCMN+模型。...此外，还集成了文章中句子筛选-从文章（P）中筛选出与问题相关的句子用于推理，答案选项交互-引入选项之间比较信息两种阅读策略，进一步提升了模型的性能。...一个典型的多项选择型机器阅读理解的例子模型框架本文提出的DCMN+主要包含三个模块： 1）文章中句子筛选，从文章（Passage）中筛选出与问题相关的句子用于推理； 2）答案选项交互，引入选项之间比较信息...2.2 文章句子选择（Passage Sentence Selection）为从文章中选择出与问题最相关的句子，我们分别计算了文章中每个句子与问题-选项对的相似度，选出最为相关的K（超参数）个句子，输入到模型的以后部分作为推理依据

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可扩展、可解释，新框架从预训练语言模型中高效提取知识图谱

机器之心专栏作者：UCSD Shibo Hao 来自加州大学圣迭戈分校（UCSD）、卡内基梅隆大学（CMU）等机构的研究者提出了一种自动知识抽取框架，可以从 BERT 或 RoBerta 等预训练语言模型中高效且可扩展地提取知识图谱...这就引出了一个问题：我们能否自动从语言模型中获取知识图谱，从而结合两者的优点，即语言模型的灵活性和可扩展性，以及知识图谱的易于查询、可编辑性和可解释性？...为实现这一目标，我们提出了一种自动知识抽取框架，能够从 BERT 或 RoBerta 等预训练语言模型中高效且可扩展地提取知识图谱，从而构建一系列新的知识图谱（例如 BertNet、RoBertaNet...从语言模型中获取知识图谱的框架我们首先定义希望解决的问题：给定用户对于一个关系的描述，我们希望从语言模型中获取该关系的实体对。...总结在这项工作中，我们提出了一个从语言模型自动抽取知识图谱的框架。它可以处理任意用户输入的关系，并且以高效和可扩展的方式进行知识抽取。

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我们可以从Alexa语音助手的错误中学到什么：用户对话界面的设计性挑战

有时有人错误地接起了电话，你立刻就能觉察。位置/直觉：我们对一个新环境中可能遇到某人的概率做了逻辑性的假设。正在外地度假时你突然发现一个人看起来好熟悉？...从Alexa的故事中我们明白，对于情境的理解需要深入，从什么时候该保持安静到得知某一问题可能会涉及到曾经发生的事情（就像在正常对话中一样）或者用户所说的同音异义语表达的究竟是什么意思——比如你正在感受饥饿...真正的挑战在于这几乎是一个零和游戏，要么提供丰富的语境信息来定义对话代理的行为，要么干脆几乎什么都不提供，因为但凡一个微小的不准确都会使的机器变得不可靠（错误的理解）或者反应迟钝（根据它的理解做出了错误的回应...使其更简单，容易上手：通过智能地使用数据（包括语境、用户行为和用户属性）将所有的事物都拟人化，给用户提供一种和谐并感到舒适的沟通对象。...同时，当私人助手无法满足用户要求时，应该清楚地向用户传达系统的限制，透明化有助于用户避免碰壁或有其他不好的经历。

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chrome无法从该网站添加应用、扩展程序和用户脚本_谷歌浏览器该插件不受支持怎么解决

今天将谷歌浏览器升级到了最新的版本，在安装拓展应用的时候，却发现无法添加应用、拓展程序和用户脚本，让我很是郁闷，现整理解决方法如下： 1.在Google Chrome浏览器的桌面快捷方式上鼠标右键...右上角有个开发者模式，点击启用就可以添加应用、拓展程序和用户脚本了谷歌拓展谷歌浏览器常用的几个插件 1.修改谷歌浏览器默认编码插件 Charset 链接：Charset_v0.4.1...分享无限制 6.高颜值、高效率的 Chrome 新标签页插件 Infinity New Tab 链接：infinity-pro.crx_免费高速下载|百度网盘-分享无限制版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献

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Web3 游戏的用户留存的挑战与机遇：从经济模型与游戏设计谈起

如何避免用户用机器人获利图片Web3游戏普遍存在机器人问题，一些游戏的机器人用户数量甚至超过每日实际交易量的四倍。...因此，在整个游戏设计过程中，需要吸引不同类型的玩家，并在改变玩法时充分考虑更多用户的需求。...然而，随着 Web3 的火热，这项技术逐渐被富人阶层采用，大鲸们从普通人手中夺走了链上世界的控制权。...关注行业发展，了解各种用户的的动机和行为，并规划下一阶段的发展和运营，才能实现 Web3 游戏的稳定发展，并最终回归到大多数人手中。...许多活跃的、多样化的、高参与度的成员通过社区互相激励和支持，一个世界性的用户群被建立起来，以贡献数据、分享见解和推动社区的发展。

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【Shell】算术运算符、流程控制、函数使用、数组以及加载其它文件的变量

下表列出了常用的算术运算符，假定变量 a 为 10 ，变量 b 为 20：注意：条件表达式要放在方括号之间，并且要有空格，例如 : [$a==$b] 是错误的，必须写成 [...10 ，变量 b 为 20 ：案例: 2 for 循环 2.1 格式 2.2 随堂练习代码如下: 3 while 语句 while 循环用于不断执行一系列命令，也用于从输入文件中读取数据...取值后面必须为单词 in ，每一模式必须以右括号结束。取值可以为变量或常数。匹配发现取值符合某一模式后，其间所有命令开始执行直至 ;; 。取值将检测匹配的每一个模式。...带参数的函数示例：输出结果：注意，不能获取第十个参数，获取第十个参数需要 {10} 。...复用代码扩展性更强

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【深度学习RNNLSTM中文讲义】循环神经网络详解，复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》报告分享03（附pdf下载）

深度强化学习模型独立的学习方式哈工大在事理图谱方面的探索【特此注明】本报告材料获邱锡鹏老师授权发布，由于笔者能力有限，本篇所有备注皆为专知内容组成员通过根据报告记录和PPT内容自行补全，不代表邱锡鹏老师本人的立场与观点...递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN或RecNN）是循环神经网络的扩展。...统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）是指基于统计学习模型的机器翻译方法，随着九十年代初基于统计学习的IBM统计机器翻译模型的提出以来，早期从基于单词的模型转向基于短语的模型...，本世纪初逐渐扩展到基于句法的翻译建模，目前发展到基于语义的翻译模型和基于神经元网络的翻译模型，逐渐取代了传统基于手写规则的方法，成为目前学术界和工业界机器翻译研究的主流方法。...由于神经网络的拟合能力非常强，其在训练数据上的错误往往都可以降到非常低（比如错误率为0），因此如果提高神经网络的泛化能力反而成为影响模型能力的最关键因素。

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渠道质量评估模型

| 导语获客是大多数的商业场景下的重中之重，高效的获客在节省成本和用户质量提升方面的重要性不必再赘述。...01 背景获客是大多数的商业场景下的重中之重，高效的获客在节省成本和用户质量提升方面的重要性不必再赘述。...在多种获客手段中，新用户渠道采买属于其中非常重要的一种，具有高花费和可追踪的特征，故下文中仅针对新用户渠道获客进行说明。...而斯皮尔曼等级相关系数是反映两组变量之间联系的密切程度，它和相关系数r一样，取值在-1到+1之间，所不同的是它是建立在等级的基础上计算的。...撞库过程中，哪些指标异常可以反映付费渠道在抢占免费量，这时候即使付费渠道质量很好，结果也是不可信的，以及归因过程中，从ip，imei等更多维度上，也能看出一些问题。

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【Django | allauth】useprofile 用户模型扩展

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