过完年后，就是春招了，是找工作的好时机，找工作或换工作的同学需要好好准备一下面试了，最近我精选了 10 个关于 Django 的面试题，如果要看更多面试题目，请在公众号后台回复「面试」获取。祝你新的一年，祝你找工作顺利、工作也顺利。
这是我的课设使用django实现闲时时间规划，感觉我们小组最后成果较好，如果完全遗忘在时间中比较可惜，所以想整理发布出来，万一有人给我投资呢（笑cry），之后应该也是主要在GitHub上整理，本人一位hub菜鸟，不懂，不好地方多指教，我会速加更改。
如果你使用的是Python 2.7，应调用方法__unicode__()，而不是__str__()，但其中的代 码相同。
你可以重置数据库而不是迁移它，但如果这样做，既有的数据都将丢失。一种不错的做 法是，学习如何在迁移数据库的同时确保用户数据的完整性。如果你确实想要一个全新 的数据库，可执行命令python manage.py flush，这将重建数据库的结构。如果你这样做， 就必须重新创建超级用户，且原来的所有数据都将丢失。
这周三，Cognition AI 团队发布的首个 AI 软件工程师 Devin 引爆了 AI 社区，引发了人们对程序员这个职业未来前景的热议。
如果这是您第一次使用 Django，那么您必须进行一些初始设置。也就是说，您需要自动生成一些建立 Django 项目的代码——Django 实例的设置集合，包括数据库配置、特定于 Django 的选项和特定于应用程序的设置。 从命令行，cd 到您想存储代码的目录，然后运行以下命令：
有一个常见的误解，认为“简单”和“容易”指的是同一件事。毕竟，如果某样东西易于使用，那么它的内部工作原理也一定很容易理解，对吧？或者相反也是一样？事实上，情况恰恰相反。虽然这两个概念指向相同的结果，但要让事情看起来简单，背后需要巨大的复杂性。
DeepMind官方博客在一篇文章“Fast reinforcement learning through the composition of behaviours”中，针对强化学习中的“从头学习”问题给予了解决方案。文章中表示，人类处理一些新任务时候，例如做菜，往往能够利用之前学过的知识、技能。而强化学习中的智能体往往需要从头学习。
推荐系统旨在从用户的交互历史识别出用户的偏好，目前已经在工业界得到广泛应用。但是传统静态推荐模型难以解决两个重要的问题。1，用户到底喜欢什么？2，为什么用户喜欢一个物品？因为静态的推荐模型缺乏用户的实时反馈和显式指导。
对开发人员来说，Django的ORM 确实非常实用，但是将数据库的访问抽象出来本身是有成本的，那些愿意在数据库中探索的开发人员，经常会发现修改 ORM 的默认行为可以带来性能的提升。在本文中，我将分享在 Django 中使用数据库的 9 个技巧。
Django模型层的字段类型决定了数据库中字段的数据类型。在Django中，每个模型都是由字段构成的。这些字段描述了模型的属性，并指定了它们在数据库中的数据类型。Django提供了许多字段类型，包括文本字段、整数字段、日期字段、时间字段等。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自快手和武汉大学的研究者通过结合多兴趣学习和多层级图卷积聚合提出了一种多粒度神经模型，显著增强了精确学习用户复杂行为的能力，对用户不同层级下多种兴趣的细粒度建模为序列推荐领域的前沿研究拓宽了方向。该研究已被今年的 SIGIR 会议录取为长论文。 随着大众获取信息方式的移动化和碎片化，短视频分享平台（如快手、抖音）逐渐成为人们生活中获取信息和休闲娱乐的重要渠道。不断突破记录的 DAU 一方面伴随着巨大的商业价值，另一方面也给千人千面的推荐算法带来巨大的挑战。 在快手单列的流式推
基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买，收藏，内容评论或分享)，并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户
模型是你的数据的唯一的、权威的信息源。它包含你所储存数据的必要字段和行为。通常，每个模型对应数据库中唯一的一张表。
推荐的定义 推荐算法可以分为三大类，基于用户的，基于物品的和基于内容的，前两者均属于协同过滤的范畴，仅仅通过用户与物品之间的关系进行推荐，无需了解物品自身的属性。而几乎内容的推荐技术很有用，但是必须与特定领域相结合，比如推荐一本书就必须了解书的属性，作者，颜色，内容等等。但是这些知识无法转移到其他领域，比如基于内容的图书推荐就对推荐哪道菜比较好吃毫无用处。 所有mahout对基于内容的推荐涉及很少。 基于用户的推荐 算法 基于用户的推荐算法来源与对相似用户爱好的总结，一般过程如下： for (用户u尚未
人类反馈强化学习(RLHF)可以有效地将大型语言模型(LLM)与人类偏好对齐，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。论文进行了一场RLHF与来自人工智能反馈的RL的比较(RLAIF) -一种由现成的LLM代替人类标记偏好的技术，论文发现它们能带来相似的改善。在总结任务中，人类评估者在70%的情况下更喜欢来自RLAIF和RLHF的生成，而不是基线监督微调模型。此外，当被要求对RLAIF和RLHF总结进行评分时，人们倾向于两者评分相等。这些结果表明，RLAIF可以产生人类水平的性能，为RLHF的可扩展性限制提供了一个潜在的解决方案。
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好, 而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛 化 (generalization)。
在数字创新不断变化的领域中，作为开发者，你可能会感到自己处于一场永无止境的竞赛之中，面临着挑战和机遇的旋风。开发产品的压力、保持竞争力、跟上用户期望的演变，这些都可能让你感到不堪重负。
Django数据库抽象API描述了使用Django查询来增删查改单个对象的方法。然而，你有时候会想要获取从一组对象导出的值或者是聚合一组对象。这份指南描述了通过Django查询来生成和返回聚合值的方法。
推理在计算和神经描述层面提供了感知、学习和决策的统一理论。在本文中，我们解决了这样的担忧：主动推理可能与民间心理学中的信念‑欲望‑意图（BDI belief–desire–intention）模型存在冲突，因为它不包括数学描述层面的欲望术语 （或其他意动结构）。为了解决这个问题，我们首先简要回顾从预测编码到主动推理的历史进程，使我们能够区分运动控制的主动推理公式 （在民间心理学下不需要有欲望）和决策过程的主动推理公式 （民间心理学中确实有欲望）。然后我们表明，尽管在数学描述层面上存在表面张力，但主动推论的形式主义包含了可以轻易识别为在心理描述的层面上编码欲望对象和欲望强度的术语。我们通过对主动推理代理的简单模拟来证明这一点，该推理代理出于不同原因离开暗室。尽管它们具有一致性，但我们通过 强调寻求信息的驱动力与奖励之间的区别，进一步展示了主动推理如何增加民间心理描述的粒度，以及它如何提供更精确、定量的信息民间心理预测。最后，我们考虑主动推理的隐式意动成分如何在其他系统中具有部分类似物 （即 “好像”欲望），而其他系统可由它所遵循的更广泛的自由能原理描述。
每个字段有一些特有的参数，例如，CharField（和它的派生类）需要max_length 参数来指定 VARCHAR 数据库字段的大小
当电商网站发布一款新产品的时候，怎样找到一群最有可能购买该新品的用户进行营销是一种提高产品销量的重要手段。当然全网营销手段肯定能覆盖所有用户，但这样做一方面浪费资源，增加营销成本；另一方面用户收到过多不感兴趣的信息，会让用户反感，降低用户的体验度。 电商数字化营销成为了营销过程中必不可少的手段。为了筛选出最有可能转化的用户，京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例，使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选。 余弦相似度的筛选方式 在实际应用中，我们为了找出相似的文章或者相似新闻，需要
本文主要从整体角度介绍推荐系统，先介绍了推荐系统定义与系统架构等背景，然后详细说明如何评价一个推荐系统。
Python程序员有很多很好的选择来创建Web应用程序和API；Django，Weppy，Bottle和Flask引领潮流。
没有免费午餐定理暗示我们必须在特定任务上设计性能良好的机器学习算法。我们建立一组学习算法的偏好来达到这个要求。当这些偏好和我们希望算法解决的学习问题吻合时，性能会更好。至此我们具体讨论修改学习算法的方法，只有通过增加或减少学习算法可选假设空间的函数来增加或减少模型的容量。所列举的一个具体示例是线性回归增加或减少多项式的次数。到目前为止讨论的观点都是过渡简化的。
反向强化学习（IRL）是近年来发展起来的一种能够解决RL反向问题的机器学习框架。简而言之，IRL就是向人类学习，它通过观察个体的行为来学习其目标、价值或奖励的领域。
摘要：为了筛选出最有可能转化的用户，京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例，使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选，详解了基于余弦相似度的相似度模型构建和基于SVM的分类预测方法。 当电商网站发布一款新产品的时候，怎样找到一群最有可能购买该新品的用户进行营销是一种提高产品销量的重要手段。当然全网营销手段肯定能覆盖所有用户，但这样做一方面浪费资源，增加营销成本；另一方面用户收到过多不感兴趣的信息，会让用户反感，降低用户的体验度。 电商数字化营销成为了营销过程中必不可少的手段。为了筛
在这篇文章中我们将介绍10种常见的推荐算法，并且列举一些实际的例子，希望能对你的推荐算法学习带来些许帮助。
Web框架使Web开发人员的开发尽可能简单。然而，Python是最流行的编程语言之一，它在后端开发中的应用得到了许多贡献。
如果你是一名数据科学家或数据分析师，或者只是对这一行当感兴趣，你都应该了解下文中这些广受欢迎且非常实用的Python库。
本节提供了不同的案例研究，显示了如何开发和部署深度学习 Web 应用（使用深度学习 API），并展示了使用深度学习保护 Web 应用安全的措施。
在filter() 等方法中，查询使用的关键字参数是通过 “SQL AND” 连接起来的。如果你要执行更复杂的查询（例如，由 SQL OR 语句连接的查询），可以使用 Q 对象。 一个 Q 对象 (django.db.models.Q) 用于压缩关键字参数集合。
最近的工作表明，使用具有质量奖励的强化学习（RL）可以提高文本到图像（T2I）生成中生成图像的质量。然而，多个奖励的简单聚合可能会导致某些指标的过度优化和其他指标的退化，并且手动找到最佳权重具有挑战性。所以非常需要一种有效的策略来联合优化 RL 中的多种奖励以生成 T2I。
在后端开发领域，选择一个适合项目需求的框架是至关重要的。Django、Flask和FastAPI是Python中备受欢迎的后端框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为开发者提供在不同场景下的选择建议。
模型继承在 Django 中与普通类继承在 Python 中的工作方式几乎完全相同，但也仍应遵循本页开头的内容。这意味着其基类应该继承自 django.db.models.Model。
The Free Energy Principle for Perception and Action: A Deep Learning Perspective
前三章都围绕指令微调，这一章来唠唠RLHF。何为优秀的人工智能？抽象说是可以帮助人类解决问题的AI, 也可以简化成3H原则：Helpful + Honesty + Harmless。面向以上1个或多个原则，RLHF只是其中一种对齐方案，把模型输出和人类偏好进行对齐。大体分成3个步骤
Collaborative Filtering with Temporal Dynamics(2010)
第一步 入门 检查版本 python -m django --version 创建第一个项目 django-admin startproject mysite 运行 python manage.py runserver 更改端口 python manage.py runserver 8080 更改IP python manage.py runserver 0:8000 1.创建app 创建投票应用 python manage.py startapp polls polls/views.py from dj
近来，在大型数据集上训练的无监督语言模型已经获得了令人惊讶的能力。然而，这些模型是在具有各种目标、优先事项和技能集的人类生成的数据上训练的，其中一些目标和技能设定未必希望被模仿。
Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。
上片文章讲解模板。你本文将讲解 “MTV” 中 M 层次，即模型层（数据存取层）。模型这内容比较多，我将其拆分为 3 个部分来讲解。同时，文章也配套了例子，你可以通过 阅读原文 来查看。
在语句Book.objects.all()中,objects是一个特殊的属性,通过它来查询数据库,它就是模型的一个Manager. 每个Django模型至少有一个manager,你可以创建自定义manager以定制数据库的访问. 这里有两个方法创建自定义manager:添加额外的manager;修改manager返回的初始Queryset.
我已经在Kaggle上提供了每个部分，以便更好地理解数据的处理方式和模型的编码方式。本文包含了前两部分，以便对我最终决定如何建模环境的原因进行一些说明。
前面有两篇文章简单介绍 Django 的模型，这一部分算是基础知识。我自己近期也总做了下总结，将花大概两篇的篇幅来分享下模型的一些高级用法。
Django 中的抽象模型类是一个模型，它用作其他模型继承的模板，而不是一个旨在创建或保存到数据库的模型。在应用程序中，可以使用抽象模型定义多个模型共享的相似字段和行为。使用 Django，您可以定义一个派生自 Django.db.models 的模型类，以建立一个抽象模型类。
Django的迁移系统分为两个部分；计算和储存应该执行什么操作的逻辑 (django.db.migrations) ，以及用于把“创建模型”或者“删除字段”变成SQL语句的数据库抽象层 – 后者是模式编辑器的功能。
Django的模型定义在models.py文件中。模型是MVT中的M，也相当于MVC中的M。
这篇主题描述Django 对多个数据库的支持。大部分Django 文档假设你只和一个数据库打交道。如果你想与多个数据库打交道，你将需要一些额外的步骤。
写这篇文章完全是机缘巧合，想想已经好长时间没有关注过Django了，虽然Django一直霸占着Python Web开发界的王座，但是由于各种原因自从使用Asyncio以来一直使用Aiohttp这个框架。碰巧因为之前写了几天的《2019逆向复习系列》，脑子里充斥着“逆向”，“逆向”，“逆向”。今天想换换思路写点其他的文章，偶然间看到前两天Django 3.0版本推出，简单看了下Django 3.0的新特性，看到Django 3.0正式版本终于支持ASGI了，内心真是一阵澎湃，当时放弃Django去选择其他的异步框架也是因为它不支持异步，现在它终于完全拥抱异步了，我也就可以重拾Django，尝尝鲜啦！
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