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Django中的模板相关

模板的渲染方式 1.render_to_string ：找到模板，然后将模板编译后渲染成Python的字符串格式。...DIRS ：这是一个列表，在这个列表中可以存放所有的模板路径，以后在视图中使 用 render 或者 render_to_string 渲染模板的时候，会在这个列表的路径中查找模板。...如果所有路径下都没有找到，那么会抛出一个 TemplateDoesNotExist 的异常。 模板语法 模板中可以包含变量， Django 在渲染模板的时候，可以传递变量对应的值过去进行替换。...以后在模板中的变量就从这个字典中读取值的。...也是跟 render 渲染模板的函数是一样的。 默认 include 标签包含模版，会自动的使用主模版中的上下文，也即可以自动的使用主模版中的变量。

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在 Django 中获取已渲染的 HTML 文本

在Django中，你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题，并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中，您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中，以便在其他模板中使用。例如，您可能有一个主模板，其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码，展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中：def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后，我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后，我们使用 render() 函数渲染主模板，并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本，然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。

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自噬相关基因模型在非小细胞肺癌中的预后意义

TCGA-LUAD（C）和TCGA-LUSC（D）套索模型中最优参数（lambda）的选择。（E） TCGA-LUAD队列中22个基因的遗传改变。...2.2 相关信号通路的鉴定 这里主要是研究TCGA-LUAD样本里的22个自噬相关基因的潜在信号传导途径，用这22个基因作为诱饵在TCGA-LUAD样本里勾出50个最常改变的相邻基因，然后对这72个基因做...同时，低风险组与mTOR、VEGF、胰岛素信号通路以及溶酶体呈负相关。 ? 2.3 独立肺癌样本中预后特征基因的验证 这部分是对之前利用TCGA数据所构建的模型在GEO数据集进行验证。...即使在该混合型肺癌样本（图D和F），风险评分也表现良好。 ? 在109名肺癌患者（GSE3141）的BILD样本中，风险较小的患者比生存风险高的患者（图A、C和E）。...2.4 个性化预测模型 个性化预测主要是通过列线图这种稳健的工具，综合多个风险因素，来定量确定个人在临床环境中的风险。

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Vue中的set、delete方法在列表渲染中的使用

不知大家是否有过类似的经历，比如说for循环渲染数组或者对象中的数据，渲染完成后，给数组或者对象添加、修改、删除数据后却没有在页面中渲染出来。...本篇就是来解释说明修改数组和对象数据视图立马更新的问题，要掌握各种情况和set、delete方法的使用 数组中数据渲染后的修改、新增、删除问题 list渲染中的问题...控制台输入list的push方法 这样是可以渲染到界面上的 结果我们继续添加list数据的数据，却发现没有渲染在界面上 从结构上看起来添加的不是响应式的数据， Vue 无法探测普通的新增属性  ...综上所述，数组要能直接触发视图更新在页面上渲染出来的方法 1.利用数组的api方法 2.改变数组指向的内存地址（改引用） 3.利用Vue的set、delete方法操作数组（推荐） 对象中数据渲染后的修改

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数学相关函数在PHP中的应用简介

数学相关函数在PHP中的应用简介 对于数学计算来说，最常见的其实还是我们使用各种操作符的操作，比如说 +加、-减 之类的。当然，PHP 中也为我们提供了一些可以方便地进行其他数学运算的操作函数。...var_dump(mt_getrandmax()); // int(2147483647) var_dump(mt_rand()); var_dump(mt_rand(5, 15)); mt_ 开头的这三个随机数相关的函数在使用上和普通的...它产生随机数的平均速度比 rand() 快四倍，这是官方文档中说的，而且，mt_rand() 在文档中也说了是非正式用来替换 rand() 函数的。...前面带 a 的都是对应三角函数的反函数，后面带 h 的都是对应三角函数的双曲函数，又带 a 又带 h 的就是反双曲函数了。 在最后两段测试代码中，我们的数据出现了 NAN 这种情况。...测试代码： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202012/source/9.数学相关函数在PHP中的应用简介.php 参考文档

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OLE控件在Direct3D中的渲染方法

Windows上的图形绘制是基于GDI的, 而Direct3D并不是, 所以, 要在3D窗口中显示一些Windows中的控件会有很多问题 那么, 有什么办法让GDI绘制的内容在3D中显示出来?...反正都是图像, 总有办法实现的嘛!...前段时间在研究浏览器在游戏中的嵌入, 基本的思路就是在后台打开一个浏览窗口, 然后把它显示的内容拷贝到一张纹理上, 再把纹理在D3D中绘制出来, 至于事件处理就要另做文章了....所以, 其它的Windows里的GDI绘制的东西都可以这样来实现! 最初我是GetDC, 然后GetPixel逐像素拷贝, 慢得我想死........后来发现了BitBlt这一速度很快的复制方法, 才有了实用价值: 1. 取得控件的DC: GetDC(hWnd) 2.

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OLE控件在Direct3D中的渲染方法

Windows上的图形绘制是基于GDI的, 而Direct3D并不是, 所以, 要在3D窗口中显示一些Windows中的控件会有很多问题 那么, 有什么办法让GDI绘制的内容在3D中显示出来?...反正都是图像, 总有办法实现的嘛!...前段时间在研究浏览器在游戏中的嵌入, 基本的思路就是在后台打开一个浏览窗口, 然后把它显示的内容拷贝到一张纹理上, 再把纹理在D3D中绘制出来, 至于事件处理就要另做文章了....所以, 其它的Windows里的GDI绘制的东西都可以这样来实现! 最初我是GetDC, 然后GetPixel逐像素拷贝, 慢得我想死........后来发现了BitBlt这一速度很快的复制方法, 才有了实用价值: 1. 取得控件的DC: GetDC(hWnd) 2.

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虚拟变量在模型中的作用

虚拟变量是什么 实际场景中，有很多现象不能单纯的进行定量描述，只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述，这种情况下就需要引入虚拟变量。...模型中引入了虚拟变量，虽然模型看似变的略显复杂，但实际上模型变的更具有可描述性。...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时，如果数据不符合假定，一般我首先考虑的是数据变换，如果无法找到合适的变换方式，则需要构建分段模型，即用虚拟变量表示模型中解释变量的不同区间，但分段点的划分还是要依赖经验的累积...回归模型的解读 回归模型可以简单这样理解： 如果模型为 log(wage)=x0+x1*edu+u 的形式，则可以简单理解为：X每变化一个单位，则Y变化的百分点数； 如果模型为 log(wage)=x0...我很少单独使回归模型 回归模型我很少单独使用，一般会配合逻辑回归使用，即常说的两步法建模。例如购物场景中，买与不买可以构建逻辑回归模型，至于买多少则需要构建普通回归模型了。

4.2K50

logstash在Elasticsearch中创建的默认索引模板问题

背景 在ELK架构中，使用logstash收集服务器中的日志并写入到Elasticsearch中，有时候需要对日志中的字段mapping进行特殊的设置，此时可以通过自定义模板template解决，但是因为...logstash默认会向Elasticsearch提交一个名为logstash的模板，所以在定义logstash配置文件时有一些关键点需要注意。...不使用logstash默认模板创建索引 如果不想使用logstash默认创建的模板创建索引，有两种解决方式，一是可以在logstash配置文件中的output中指定index索引名称, 如2.conf所示...参数，另一种是在input里指定type参数， output里的document_type优先级大于input里的type....使用自定义模板 使用自定义模板有两种方式，一种是启动logstash之前先调用Elasticsearch的API创建模板，并指定模板匹配的索引名称pattern以及模板优先级，具体可参考官方文档 https

7.1K60

【C++】仿函数在模板中的应用——【默认模板实参】详解（n）

一.引入：查看(容器)文档时常常遇到的场景 我们在https://cplusplus.com/reference/forward_list/forward_list/查看类模板时，常常会看到这些东西，...其实我们在学习函数参数时也知道默认实参，但在类模板中遇到这种往往犯迷糊；我们直接给出结论：allocator是一个仿函数默认模板实参 二.默认模板实参详解(含代码演示) 前置知识： 仿函数...：把一个类用（）重载（类中实现一个operator()），让其能够实现函数的功能 我们可以举一个例子：我们重写 compare，默认使用标准库的 less 函数对象模板 // compare 有一个默认模板实参...less并为其对应的函数参数也提供了默认实参T 默认模板实参指出：compare 将使用标准库的 less 函数对象类(即仿函数)，它是使用与 compare一的类型参数实例化的 默认函数实参指出...f将是类型E的一个默认初始化的对象 当用户调用这个版本的 compare 时，可以提供自己的比较操作，但这并不是必需的 与函数默认实参一样，对于一个模板参数，只有当它右侧的所有参数都有默认实参时，它才可以有默认实参

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Percolator模型及其在TiKV中的实现

为了避免出现此异常，Percolator事务模型在每个事务写入的锁中选取一个作为Primary lock，作为清理操作和事务提交的同步点。...四、在TiKV中的实现及优化 4.1 Percolator在TiKV中的实现 TiKV底层的存储引擎使用的是RocksDB。...这样同一个Key的不同版本在rocksdb中是相邻的，且版本比较大的数据在旧版本数据的前面。 TiKV中对Percolator的实现与论文中稍有差别。...在TiKV的实现中，当提交一个事务时，事务中涉及的Keys会被分成多个batches，每个batch在Prewrite阶段会并行地执行。...，开销很大； 在采用MVCC并发控制算法的情况下也会出现读等待的情况，当存在读写冲突时，对读性能有较大影响； 总体上Percolator模型的设计还是可圈可点，架构清晰，且实现简单。

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Percolator模型及其在TiKV中的实现

为了避免出现此异常，Percolator事务模型在每个事务写入的锁中选取一个作为Primary lock，作为清理操作和事务提交的同步点。...四、在TiKV中的实现及优化 4.1 Percolator在TiKV中的实现 TiKV底层的存储引擎使用的是RocksDB。...这样同一个Key的不同版本在rocksdb中是相邻的，且版本比较大的数据在旧版本数据的前面。 TiKV中对Percolator的实现与论文中稍有差别。...，开销很大； 在采用MVCC并发控制算法的情况下也会出现读等待的情况，当存在读写冲突时，对读性能有较大影响； 总体上Percolator模型的设计还是可圈可点，架构清晰，且实现简单。...Google Percolator 事务模型的利弊分析 3.

1.1K30

LSTM模型在问答系统中的应用

在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案。 1、采用句子相似度的方式。...该算法通过人工抽取一系列的特征，然后将这些特征输入一个回归模型。该算法普适性较强，并且能有效的解决实际中的问题，但是准确率和召回率一般。 3、深度学习算法。...依然是IBM的watson研究人员在2015年发表了一篇用CNN算法解决问答系统中答案选择问题的paper。...但是对于时序的数据，LSTM算法比CNN算法更加适合。LSTM算法综合考虑的问题时序上的特征，通过3个门函数对数据的状态特征进行计算，这里将针对LSTM在问答系统中的应用进行展开说明。...2016年watson系统研究人员发表了“LSTM-BASED DEEP LEARNING MODELS FOR NON-FACTOID ANSWER SELECTION”，该论文详细的阐述了LSTM算法在问答系统的中的应用

1.9K70

领域模型在交流中扮演的角色

领域模型是领域概念尤其是统一语言的可视化表现，在Eric写作《领域驱动设计》一书的时代，领域模型多数以UML来表达。 这里要注意一个历史问题。...这也是Eric倡导模型驱动设计的一个历史背景，至少我认为他在写书时是收到这个思想影响的。最终，这种设计思想并没有得以实现，人们低估了编程的复杂度，高估了模型的重要性。...回到模型上来。我认为领域模型就是对领域概念的抽象，你说的超载10%其实就是业务规则，所以可以抽象为一个领域概念，在与领域专家进行交流时，可以通过领域模型的这个领域概念来表达，而不是直接使用代码。...Eric在书中讲解模型驱动设计时也提到了这个问题。如上图所示，领域模型为指导设计模型，设计模型是领域模型的实现，而随着设计模型的演进，我们又需要这种变更体现在领域模型中，保证模型是领域的真实表达。...这也是为什么在DDD的编程实践中，我们为什么希望避免贫血模型，希望避免使用无法表达领域行为的get和set方法的原因。 倘若要在代码模型中体现领域模型，一种更好的做法是使用DSL，即领域特定语言。

1.2K30

在面试中，被反复提及的 OpenGL NV21 图像渲染

YUV 渲染原理 前面文章一文掌握 YUV 图像的基本处理介绍了 YUV 常用的基本格式，本文以实现 NV21/NV12 的渲染为例。...前文提到，YUV 图不能直接用于显示，需要转换为 RGB 格式，而 YUV 转 RGB 是一个逐像素处理的耗时操作，在 CPU 端进行转换效率过低，这时正好可以利用 GPU 强大的并行处理能力来实现 YUV...OpenGLES 常用纹理的格式类型。 OpenGLES 常用纹理的格式类型 GL_LUMINANCE 纹理在着色器中采样的纹理像素格式是（L，L，L，1），L 表示亮度。...GL_LUMINANCE_ALPHA 纹理在着色器中采样的纹理像素格式是（L，L，L，A），A 表示透明度。...YUV 渲染实现 YUV 渲染步骤： 生成 2 个纹理，编译链接着色器程序； 确定纹理坐标及对应的顶点坐标； 分别加载 NV21 的两个 Plane 数据到 2 个纹理，加载纹理坐标和顶点坐标数据到着色器程序

1.8K20

数据湖存储在大模型中的应用

本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...大模型对存储系统的挑战 回顾GPT3的论文可以发现，大模型的整体框架中包括了数据的采集、清洗、预训练、微调、推理等多个阶段。...在算法层面则需要关注确保模型的产出符合业务预期，一方面是提供高质量的内容产出，另一方面则需要确保内容是符合相关规范和要求的。 所以，大模型的这些技术特点，总结出来是存储系统中的“多快好省”。

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SRU模型在文本分类中的应用

SRU模型、GRU模型与LSTM模型设计上十分的相似，LSTM包含三个门函数（input gate、forget gate和output gate)，而GRU模型是LSTM模型的简化版，仅仅包含两个门函数...reset gate决定先前的信息如何结合当前的输入，update gate决定保留多少先前的信息。如果将reset全部设置为1，并且update gate设置为0，则模型退化为RNN模型。...从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...单向GRU/LSTM/SRU的算法只能捕获当前词之前词的特征，而双向的GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词的特征，因此实验采用的双向的序列模型。

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