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Django 标签筛选实现代码(一对)

实现的目标(一对实现针对课程实现:课程类型、难度级别、是否隐藏三个方式的筛选 每一个视频文件有针对一个课程类型、一个难度级别、是否隐藏 设计数据库如下: class VideoType(models.Model...,通过a标签中的数字控制后台筛选操作 实现的目标(实现针对课程实现:课程方向、课程类型、难度级别三个方式的筛选 其中每个课程方向中包含有多个课程类型,选择课程方向后,筛选课程方向包含的所有课程类型...(id=group_id).first() # 再根据group筛选出的对象,用对多表格字段,筛选出所有的type的列表,等待返回给前台使用 VideoType_list = group_obj.group_type.all...else: condition['Video_dif_id'] = dif_id VideoDif_list = models.VideoDif.objects.all() # 最终将符合条件的视频筛选出来...(一对),希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。

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基于SpringBoot+Mybatis plus+React.js实现条件选择切换搜索功能

笔记/朱季谦 在写React前端逻辑时,经常遇到可以切换不同条件的列表查询功能,例如下边截图这样的,其实,这块代码基本都一个逻辑,可以一次性将实现过程记录下来,待以后再遇到时,直接根据笔记复用即可。...一、首先,是前端React页面代码,这类搜索框,一般都是放在Form表单当中,然后使用有前缀下拉框选项的Input组件,这类模式的组件是在Input组件当中实现一个addonBefore属性即可,如下代码...因为该搜索框对应多种方式,但输入框只有一个,也就是对一的情况,故而需要做一些转换,需要将输入框的值,相应转换为对应下拉框选项的值,因此,可以用switch判断来做转换,当然,你也可以用if-else,...break; } getStudentList(params); } })) } 3、最后,就是后端逻辑实现...,因为搜索条件搜索,故而,需要用like的模糊搜索,搜索条件是name+"%",没有两边都用"%",是因为若第一个模糊条件有索引的话,那么"%"+name+"%"将会造成索引失效。

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基于GitOps轻松实现团队集群应用交付

2022 年 12 月 CNCF Argo 项目正式毕业[2],标志着 Argo 项目的稳定和成熟,也让更多基于 Kubernetes 的用户使用 Argo CD 来实现 GitOps CD。...、一致、安全地实现混合云、集群下的应用持续部署。...ArgoCD 定时同步 Git 仓库的应用状态到云上、云下集群(GitOps 中 Secret 管理基于 KMS 实现); 4. 应用同步过程中状态变化实时钉钉通知。...使用 GitOps 可以轻松实现集群应用的一致性部署,且自动化部署可以规避手动部署的出错风险。 租权限管理 团队用户共同使用 GitOps 系统时,往往需要租权限控制。...ACK One GitOps 提供结合 KMS 的方案来实现 GitOps 中 Secret 管理[8]。 以下简要介绍基于 ACK Secret Manager 的方案: 1.

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栏布局与JS实现瀑布流

css3属性之多栏布局与JS实现瀑布流    背景:之前打算自己总结一下flex布局的知识点,发现自己无从下手,原因在何处:我反思了一下,其实原因很简单,使用的次数少,更多的时间使用了百分比,浮动和定位解决...Css3列   1)首提的兼容性问题:IE10以及opera支持列(column),chrome需要-webkit-前缀,Firefox需要-moz-的前缀,Ie9以及更早版本就不支持列了。...你可以使用这个工具,很方便的查看你的浏览器内核以及版本信息http://ie.icoa.cn/   2)Css3列属性:css3列主要是五个属性 column-count   <规定元素被分隔的列数...JS实现瀑布流  给自己安利一波吧,看到网上很多瀑布流的效果,哇,简直棒极了有没有;于是我迫不及待的打开V**,打开了pinterest的官网。...自己也梳理梳理逻辑: 我们都不陌生瀑布流是同宽的,但是高度不一,js主要的工作就是根据高度来进行布局, 1)当一行排满后,准备排第二行的时候,

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基于D3.js实现分类标签的Tree型结构可视化

关键词: 可视化,D3.js,python,前端,代码 0.Why 今天新来的实习生需要对部分分类文本进行标签的检测,即根据已构建好的一、二级标签Excel文档,对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测...此情此景,让我想起了曾经在实验做的文本多标签分类的工作,所以就想用Echart 或D3.js实现层级标签可视化为一个Tree的结构,方便实习生们查阅,提高工作效率。 说干就干!...1.How 1.1 处理数据 首先,找一个标准的基于D3.js实例程序,明确一下我们的工作目标以及步骤[数据的格式+前端代码]。...-- --> ...,可以使用该方法快速的实现Tree型结构的可视化了,方便阅读与理解。

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基于D3.js实现分类标签的Tree型结构可视化

关键词: 可视化,D3.js,python,前端,代码 why 今天新来的实习生需要对部分分类文本进行标签的检测,即根据已构建好的一、二级标签Excel文档,对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测...此情此景,让我想起了曾经在实验做的文本多标签分类的工作,所以就想用Echart 或D3.js实现层级标签可视化为一个Tree的结构,方便实习生们查阅,提高工作效率。 说干就干!...How 处理数据 首先,找一个标准的基于D3.js实例程序,明确一下我们的工作目标以及步骤[数据的格式+前端代码]。...-- --> ...以上就是本次层级标签可视化的实践,以后大家工作中再遇到标签的问题,可以使用该方法快速的实现Tree型结构的可视化了,方便阅读与理解。

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基于Tensorflow、Keras实现Stable Diffusion,开箱即用实现GPU推理

最近一段时间,文本转图像模型 Stable Diffusion 可谓是爆红 AI 圈,其是由慕尼黑大学和 Runway 的研究者基于 CVPR 2022 的论文《High-Resolution Image...Synthesis with Latent Diffusion Models》实现的,它可以在消费级 GPU 上运行。...不过原有模型是基于 Torch 实现的,现在,来自 Meta 的研究者 Divam Gupta 表示:基于 Tensorflow/Keras 实现的 Stable Diffusion 已经来了。...Divam Gupta 表示,在 8GB M1 MacBook Air 上运行 Stable Diffusion 时,与 Torch 实现相比,运行速度大约快 4 倍。...Keras 的创造者 François Chollet 表示:它在 M1 MacBooPros GPU 上实现开箱即用,它还可以开箱即用地进行 GPU 推理。

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开箱即用实现GPU推理:基于Tensorflow、Keras实现Stable Diffusion

最近一段时间,文本转图像模型 Stable Diffusion 可谓是爆红 AI 圈,其是由慕尼黑大学和 Runway 的研究者基于 CVPR 2022 的论文《High-Resolution Image...Synthesis with Latent Diffusion Models》实现的,它可以在消费级 GPU 上运行。...不过原有模型是基于 Torch 实现的,现在,来自 Meta 的研究者 Divam Gupta 表示:基于 Tensorflow/Keras 实现的 Stable Diffusion 已经来了。...Divam Gupta 表示,在 8GB M1 MacBook Air 上运行 Stable Diffusion 时,与 Torch 实现相比,运行速度大约快 4 倍。...Keras 的创造者 François Chollet 表示:它在 M1 MacBooPros GPU 上实现开箱即用,它还可以开箱即用地进行 GPU 推理。

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基于keras实现标签分类(multi-label classification)

首先讨论标签分类数据集(以及如何快速构建自己的数据集)。 之后简要讨论SmallerVGGNet,我们将实现的Keras神经网络架构,并用于标签分类。...然后我们将实施SmallerVGGNet并使用我们的标签分类数据集对其进行训练。 最后,我们将通过在示例图像上测试我们的网络,并讨论何时适合标签分类,包括需要注意的一些注意事项。...Microsoft’s Bing Image Search API)建立图像数据(需要在线注册获得api key,使用key进行图像搜索),python代码: 使用find方法得到下载的图像数据数目 标签分类...multi-label classsification 这里给出的是项目的文件结构 标签分类的网络结构--smallervggnet【Very Deep Convolutional Networks...标签分类模型训练 python train.py --dataset dataset --model fashion.model --labelbin mlb.pickle 使用训练完成的模型预测新的图像

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基于Pytorch机分布式训练的实现

前言      在深度学习领域中,当计算数据较多或者模型较大时,为提高模型训练效率,一般采用GPU的分布式训练,常见的深度学习框架都支持分布式训练,虽然这些框架都各自有分布式实现,但不能统一到一个平台上...工作原理      Uber公司开发的Horovod架构是利用nvidia的NCCL2作为底层的通信基础,实现了单机卡,卡分布式训练高效的线性加速。...为了更好描述NCCL2的通信原理,下面通过两幅图进行表述:图1是单机卡的通信原理(GPU Direct P2P),图2是卡的通信原理(GPU Direct RDMA)。...从图中可以看到,无论单机的GPU通信还是机的GPU通信,只需要保证GPU在相同PCI-e总线下,即可实现GPU对其他GPU Memory的访问,最终达到高带宽、低延迟和低资源利用率的效果。...通信的技术为RDMA,目前RDMA的实现方式主要分为InfiniBand和Ethernet两种传输网络。

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