在django中将三个模型相乘，并在视图中获得结果 - 腾讯云开发者社区

起步 Django 由 Adrian Holovaty 和 Simon Willison 在 2003 年的秋天写成，并在 2005 年正式发布。...MTV 框架的精髓： •M（Model）：创建数据模型，并执行数据库迁移•T（Template）：写出基本的 Django 模板，并从视图中传入数据•V（View）：在视图中访问数据库，实现业务逻辑，...将自定义 App 添加到全局配置最后，我们在 settings.py 中将 news 应用加入 INSTALLED_APPS 中： # ......理解数据库迁移数据库迁移是指将用 Django 定义的模型转换成 SQL 代码（即迁移文件），并在数据库中进行建表操作（或更新表）。看下面这张图就知道了： ?...在视图中添加数据查询最后，我们在视图中加入从数据库中查询的代码： from django.shortcuts import render from .models import Post def

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OpenGL（五）-- OpenGL中矩阵的变换OpenGL（五）-- OpenGL中矩阵的变换

模型视图矩阵代表了什么？坐标系前提：所说的坐标系都是基于3维空间的3维坐标. ? 1. 局部坐标系图中LOCAL SPACE又称为本地坐标系。描述物体本身的顶点坐标。 2....世界坐标系 WORLD SPACE称为世界坐标系，记录物体在坐标系中的位置；世界坐标系是由原点经过模型矩阵（Model Matrix）通过矩阵相乘变换得来的。 3....之前有提到过类似“画板”其实也是视口。...中涉及到的矩阵变换在OpenGL中矩阵的计算方式 // 矩阵计算 m3dMatrixMultiply44(ModelViewMatrix(模型视图矩阵),ViewMatrix（观察者矩阵）, ModelMatrix...), ProjectionMatrix(投影矩阵)); //获得MVP transformPipeline.GetModelViewProjectionMatrix() 通过变换管道来完成计算，尤其是计算

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论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

视觉惯性[4]的集成,扩展至双目惯性SLAM,并在公共数据集进行彻底评估.我们的结果表明,单目和双目视觉惯性系统是极其鲁棒的,并且比其他视觉惯性方法更加精确,甚至在没有循环的序列中也是如此....,以牺牲召回为代价来提高精度.结果,系统在关闭循环和重用以前的地图方面太慢.我们提出了一种新的位置识别算法,首先检查候选关键帧的几何一致性,然后检查与三个可共视关键帧的局部一致性,这三个关键帧在大多数情况下已经在地图中...）为避免误匹配,DBoW2等待位置识别在三个连续的关键帧中触发,从而延迟或丢失位置识别.本文关键观点:验证所需的信息已经在地图上了.为验证位置识别,ORB-SLAM3在active map中寻找两个的共视关键帧...首秀是地图点融合：融合窗口由匹配的关键帧组合而成,检测到重复的点进行融合,在共视性和本质图中创建新的关联....在单目和双目中,我们的系统比ORB-SLAM2更精确,因为更好的位置识别算法可以更早地结束循环,并提供更多的中期匹配.有趣的是,第二好的结果是由DSM获得的,它也使用中期匹配,即使它没有闭环.在单目惯性中

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NeurIPS 2022 阿里妈妈预估模型最新进展：千样本千模

例如下图中，冷启动和活跃用户的CTR、年龄特征等的分布差异都是比较大的。此外，由于冷启动样本量少，模型也更关注拟合频率较高的样本，在长尾样本上拟合能力较差。本文提出针对不同的样本动态生成模型参数。...首先设计了一个基础版本的自动生成参数的模型，并在此基础上通过低秩分解提升模型运行效率和内存占用，以及通过对不同类型权重参数的设计提升模型的表达能力。...模型不再直接生成参数矩阵W，而是将W拆分成U、S、V三个矩阵，这三个矩阵相乘后还原得到完整的矩阵W，如下图。...为了进一步降低模型计算的开销，文中将完整的前向传播根据拆分出的参数分解成多个前向传播，而不是重新构造原来的参数W，这样可以进一步提升运行效率，如下图： 4 模型参数设计通过低秩分解实现了参数拆分后，...上面说到如果模型完全根据输入信息生成参数，可能忽略了样本中共性的学习。为了平衡参数的个性化学习和共性学习，文中将V、S、U三个分解出来的参数矩阵赋予了不同的职能。

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Hinton口中破解宇宙终极秘密的GPT-3厉害在哪？这有篇涂鸦详解

第三个矩阵（“values”）与刚才获得的重要性矩阵相乘，对于每个词，都能获得一个根据重要性来对所有词向量进行加权求和的向量。...多头注意力机制在作者提出的GPT-3模型中，还用了多头注意力机制。...每次attention头的结果（单个2048 x 128矩阵）被拼接起来，最后获得一个2048 x 12288矩阵，然后为了获得更好效果，将其和一个线性投影相乘（不改变形状）。...残差连接&标准化在“多头注意力”和“前馈”模块后，有一个残差连接，模块输入和输出相加，然后对结果进行标准化。这在深度学习模型中现在已经很常见（自ResNet起）了。...当然，这样做不会像开始时那样直接输出简单的0和1，但这也是一个好事：一个简单softmax后，就可以将结果值视成每个单词的概率。

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李宏毅深度学习之Deep Learning 循环结构

3.2.2双向RNN（BidirectionalRNN） BidirectionalRNN(双向RNN)需要第三个function，如下图所示，f3函数存在的目的是合并前两个函数的结果。...在LSTM中，ht-1，ct-1，扮演着不同的角色；c变化是很慢的，可以记忆时间比较久的信息。h变化比较快。 LSTM具有三个输入xt,ht-1,ct-1三个输出yt,h1,ct。...将上面两步得到的结果相加，即可得到传输给下一个状态的ct。也就是上图中的第一个公式。 3.输出阶段。这个阶段将决定哪些将会被当成当前状态的输出。主要是通过 zo来进行控制的。...在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值。而在GRU模型中只有两个门：分别是更新门和重置门。 ?...把xt，ht-1并在一起，然后乘上一个矩阵w，结果经过激活函数得到r（0-1之间），这个r叫做reset gate；然后再把xt，ht-1并在一起，然后乘上另外一个矩阵w，结果经过激活函数得到z（0

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django 1.8 官方文档翻译： 5-1-1 使用表单

实例化、处理和渲染表单在Django 中渲染一个对象时，我们通常：在视图中获得它（例如，从数据库中获取）将它传递给模板上下文使用模板变量将它扩展为HTML 标记在模板中渲染表单和渲染其它类型的对象几乎一样...在模型实例不包含数据的情况下，在模板中对它做处理很少有什么用处。但是渲染一个未填充的表单却非常有意义 —— 我们希望用户去填充它。所以当我们在视图中处理模型实例时，我们一般从数据库中获取它。...当我们处理表单时，我们一般在视图中实例化它。...然而，因为CSRF 防护在模板中不是与表单直接捆绑在一起的，这个标签在这篇文档的以下示例中将省略。...参见Forms API 以获得关于错误、样式以及在模板中使用表单属性的更多内容。

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使用AJAX获取Django后端数据

根据Django项目的URLconf和视图的配置方式，URL可能包含关键字参数或查询字符串，我们希望在视图中使用该参数来选择请求的数据。 Headers 设置AJAX请求头参数。...调用之前，请确保从django.http导入JsonResponse。该视图将返回JsonResponse，该序列将数据字典序列化并将其发送回我们的页面，在此页面中将通过链接进行处理。...我们从POST请求中获得的响应将像GET请求一样使用链式承诺进行处理。在视图中处理POST请求接受POST请求的视图将从请求中获取数据，对其执行一些操作，然后返回响应。...数据以JSON格式发送，因此我们需要使用json.load（request）将其加载到视图中。这需要从Python标准库中导入json模块。结果是我们通过提取发送的数据的字典。...一旦获得了请求中的数据，我们就可以执行用户希望启动AJAX请求的操作。这可能是创建模型的新实例或更新现有实例。与GET请求一样，可以使用JsonResponse和带有数据的字典将数据发送回页面。

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Django 3.1 官网学习路线

path() argument: kwargs 可以在字典中将任意关键字参数传递给目标视图。在本教程中，我们不会使用 Django 的此功能。...请阅读 django-admin 文档以获得关于 manager .py 实用程序可以做什么的完整信息。...让我们通过编辑问题模型(在 polls/models.py 文件中)并在问题和选择中添加其他的__str__()方法来解决这个 Question 和 Choice from django.db import...在我们的投票应用程序中，我们将有以下四个视图：问题“索引”页面-显示最近的几个问题。问题“细节”页面-显示一个问题文本，没有结果，但有一个表格来投票。问题“结果”页面-显示特定问题的结果。...由于 app_directory 模板加载器的工作方式如上所述，您可以在 Django 中将这个模板引用为 poll /index.html。

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基于类的通用视图：ListView 和 DetailView

这里我们指定了三个属性。 model。将 model 指定为 Post，告诉 Django 我要获取的模型是 Post。 template_name。指定这个视图渲染的模板。...而在类视图中这个过程 ListView 已经帮我们做了。我们只需告诉 ListView 去数据库获取的模型是 Post，而不是 Comment 或者其它什么模型，即指定 model = Post。...将获得的模型数据列表保存到 post_list 里，即指定 context_object_name = 'post_list'。...不过注意一点的是，在类视图中，从 URL 捕获的命名组参数值保存在实例的 kwargs 属性（是一个字典）里，非命名组参数值保存在实例的 args 属性（是一个列表）里。...然后我们调用父类的 get_queryset 方法获得全部文章列表，紧接着就对返回的结果调用了 filter 方法来筛选该分类下的全部文章并返回。

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OpenCV-像素运算~算术运算

01 算术运算算术运算至少需要两张图片，由于将图片看成了拥有三个通道的像素矩阵（还有单通道），因此两张图片的算术运算，很显然的推广到矩阵之间的运算。...而Linux图中的白色部分，本身已经是255了，在加上windows中非0的颜色像素，更会超过255，由于OpenCV中将其设置为255，因此还是白色。...Linux中黑色部分像素值为0，0减去windows中彩色部分变为负数，OpenCV中将其变为0，因此大部分都是黑色，但是在Linux中白色部分，像素值为255，而对应的windows部分值为0 - 255...可以看出结果还是挺炫的，相乘操作，如果非零相乘的话会让结果变大，当然0乘上任何的数都为0，由于OpenCV对超过255会变为255（乘法很容易超过255），在OpenCV相乘的结果中白色和黑色的区域会相对多一些...此时看结果的Linux图周边会有锯齿的效果，这是因为Linux图中的Linux文字周围是有平滑模糊的，这些在Linux文字周边的值并不为0，因此并不为白色，所以就会产生这种锯齿的效果。 ? ?

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django 1.8 官方文档翻译： 1-2-3 编写你的第一个Django应用，第3部分

以下是当用户访问 “/polls/34/” 路径时系统中将发生的事： Django 将寻找 ‘^polls/’ 的匹配接着，Django 截取匹配文本 (“polls/”) 后剩余的文本 – “34/... {% endif %} 现在让我们在 index 视图中使用这个模板： from django.http import HttpResponse from django.template import...模型类作为第一个参数以及一些关键字参数，它将这些参数传递给模型管理器中的 get() 函数。...因为那样会使模型层与视图层耦合在一起。Django 最重要的设计目标之一就是保持松耦合。一些控制耦合在 django.shortcuts 模块中介绍。...编写一个 404 ( 页面未找到 ) 视图当你在视图中抛出 Http404 时，Django 将载入一个特定的视图来处理 404 错误。

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注意力机制到底在做什么，QKV怎么来的？一文读懂Attention注意力机制

经过这样一个矩阵相乘，相当于一个加权求和的过程，得到结果词向量是经过加权求和之后的新表示，而权重矩阵是经过相似度和归一化计算得到的。...Transformer[^1]论文中将这个Attention公式描述为：Scaled Dot-Product Attention。其中，Q为Query、K为Key、V为Value。...Attention不直接使用 X ，而是使用经过矩阵乘法生成的这三个矩阵，因为使用三个可训练的参数矩阵，可增强模型的拟合能力。...在机器翻译等NLP场景中，每个样本句子的长短不同，对于句子结束之后的位置，无需参与相似度的计算，否则影响Softmax的计算结果。...对于下图中的第2）步，当前为第一层时，直接对输入词进行编码，生成词向量X；当前为后续层时，直接使用上一层输出。

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MV-Swin-T | 纯Transformer架构引入新型移位窗口注意力完成多视图空间特征的交互

应对有效结合来自多个视角或模态数据的挑战，尤其是在图像可能无法正确对齐的情况下。作者展示了使用公开可获得的CBIS-DDSM和VinDr-Mammo数据集的结果。...值得注意的是，在所有实验中，最佳结果通常在不到50个周期就一致性地实现了。 Results and Analysis 作者探索了各种配置，并在图2中展示了具有跨视图注意力机制的最优模型。...在加权加法方法中，作者测试了从0.9到0.5的各种权重值。然而，作者只展示了权重值为0.9和0.1的结果，其中0.9与同一视图相乘，0.1与交叉视图相乘，因为这一设置在所有值集中得到了最佳结果。...模型在384×384的图像尺寸上能获得更好的结果。作者得出结论，分类任务的成功不仅依赖于精确的肿块定位，还在于有效地关注肿块边界，增加图像尺寸增强了网络理解肿块边界的能力。...此外，VinDr数据集较大的规模也可能是性能优越的原因之一，因为深度学习模型通常从较大的数据集中受益以获得最佳结果。

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Django 官方推荐的姿势：类视图

然后就是通过一些属性来指定这个视图函数需要做的事情，这里我们指定了三个属性： model：将 model 指定为 Post，告诉 django 我要获取的模型是 Post。...而在类视图中这个过程 ListView 已经帮我们做了。我们只需告诉 ListView 去数据库获取的模型是 Post，而不是 Comment 或者其它什么模型，即指定 model = Post。...将获得的模型数据列表保存到 post_list 里，即指定 context_object_name = 'post_list'。...不过注意一点的是，在类视图中，从 URL 捕获的路径参数值保存在实例的 kwargs 属性（是一个字典）里，非路径参数值保存在实例的 args 属性（是一个列表）里。...然后我们调用父类的 get_queryset 方法获得全部文章列表，紧接着就对返回的结果调用了 filter 方法来筛选该分类下的全部文章并返回。

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ICML2020 | PGFS：如何保证生成分子是可合成的？强化学习来帮忙

将合成知识直接嵌入到新药设计中将使我们能够将搜索限制在合成可及的路线上，并在理论上保证该算法提出的任何分子都可以轻松生成。...在训练的初始阶段，必须注意f网络选择的模板可能无效。为了克服这个问题并确保梯度通过f网络传播，我们首先将模板T与模板掩码Tmask相乘，然后使用Gumbel softmax获得最佳模板： ?...3 实验 3.1 预测模型为了测试PGFS在计算机概念验证中新药设计的适用性，作者针对与HIV相关的三个生物学靶标（CCR5，HIV整合酶，HIV逆转录酶（HIV-RT））开发了预测模型作为评分函数。...每个箱型图中的第一步(反应步骤=0)显示了初始反应物的分数。(d)、(e)和(f):在没有广告过滤的5步迭代中基于QSAR的最大奖励的分布。...在HIV奖励与随机搜索（RS）上的PGFS性能比较-接下来，对HIV奖励实施了这两种算法，并从上图得出类似的观察结果，即与使用PGFS获得的结构相关的奖励明显优于RS 方法。

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MVC结构简介

通常模型被用来作为对现实世界中一个处理过程的软件近似，当定义一个模型时，可以采用一般的简单的建模技术。当模型发生改变时，它会通知视（View），并且为视提供查询模型相关状态的能力。...同时，它也为控制器（Controller）提供访问封装在模型内部的应用程序功能的能力。一个视（View）用来组织模型的内容。它从模型那里获得数据并指定这些数据如何表现。...模型所实现的行为包括处理业务和修改模型的状态。根据用户要求和模型行为的结果，控制器选择一个视作为对用户请求的应答。通常一组相关功能集对应一个控制器。...下图描述了一个MVC应用程序中模型、视、控制器三部分的关系： ? 图中实线表示高耦合的依赖关系，虚线表示低耦合的消息关系。业务模块是不依赖用户界面的，这样就隔离了用户界面的变更对业务程序的影响。...在windows窗体程序中，控制器和界面经常是合并在一起的，比如MFC框架中使用的Document－View模式，其中的Document对应MVC中的Model，负责保存业务数据，处理业务逻辑，View

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北大、北理工、旷视联手：用于图像语义分割的金字塔注意力网络

图1：VOC 数据集的可视化结果上图中，正如我们所看到的，FCN 模型难以对小目标和细节进行预测。在第一排中自行车的手柄在预测中丢失了，而第二排中出现了错误的动物类别预测。...正如 PSPNet 和 DUC 模型那样，我们用三个 3×3 卷积层来取代原 ResNet-101 模型中的 7×7 卷积。...实验结果表明，模型性能能够从 77.54％提高至 78.19％。全局池化：我们进一步在金字塔结构中添加全局池化分支以提高模型性能。...实验结果表明，在最佳设置下模型能够取得 78.37 的 mIoU 和 95.03% 的 Pixel Acc。...表1：不同设置下 FPA 模块的性能 GAU 模块首先，我们评估 ResNet101+GAU 模型，然后我们将 FPA 和 GAU 模块结合并在 VOC 2012 验证集中评估我们的模型。

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北大、北理工、旷视联手：用于图像语义分割的金字塔注意力网络

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配备全向摄像机和无共视LiDAR的混合3D-SLAM系统

由于LiDAR的非共视扫描特性，提出了一种自动的无目标共同标定方法，用于同时标定全向摄像机的内参和摄像机与LiDAR的外参，这对于在测绘和地图制定任务中将颜色和纹理信息引入点云是至关重要的。...最终的GICP优化足够准确，可以产生更好的本体定位结果，使得这一方法在精细建图中取得了令人满意的效果。其工作流程图如图5. 图5....三个场景中的共同标定结果：(a) 在相机图像上对齐的LiDAR边缘点（红色）；(b) 共同标定前后着色点云的比较，显示像素平均投影误差内参标定结果分析：在内参标定结果分析中，我们进行了基于目标的内参标定的比较...在这种情况下，在这个ROI中合理规划了五个视点（图10b），并在每个视点进行了三分钟的定点扫描（图10c）。图10....这为整个建图过程提供了基础，并在接下来的精细建图中发挥着关键作用。感兴趣区域（ROI）规划：基于全局粗建图，选择了ROI，其中包含需要更精细建图的区域。

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一杯茶的时间，上手 Django 框架开发

OpenGL（五）-- OpenGL中矩阵的变换OpenGL（五）-- OpenGL中矩阵的变换

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