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如何在 Django 中创建抽象模型类？

我们将学习如何在 Django 中创建抽象模型类。 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。...Django 提供的许多字段类，包括 CharField、IntegerField 和 ForeignKey，都可以用来描述字段。可以创建方法来实现特定行为，例如计算属性、自定义查询或验证。...在 Django 中，从抽象模型继承遵循与传统模型相同的准则。超类中声明的所有字段和方法都由子类继承，子类可以根据需要替换或添加它们。开发从抽象模型派生的新模型时，不应将抽象属性设置为 True。...要在 Django 应用程序中使用抽象模型，它必须是已安装应用程序之一的一部分，并且必须通过运行所需的迁移来创建任何新的数据库表或字段。...创建抽象模型类的步骤 步骤 1 - 设置一个继承自 django.db.models 的新类。抽象模型类使用模型。此类可以具有您喜欢的任何名称，但最好使用准确描述它在应用程序中的功能的名称。

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django 模型中的计算字段实例

verbose_name='姓') given_name = models.CharField(max_length=20, verbose_name='名') def name(self): # 计算字段要显示在修改页面中只能定义在只读字段中...PersonAdmin(admin.ModelAdmin): readonly_fields = ('name',) admin.site.register(Person, PersonAdmin) 也可以把计算字段写在...(app.PersonAdmin),第二个是这个类管理的模型实例(Person) return '%s,%s' % (self.family_name, self.given_name)...(Person, PersonAdmin) 补充知识：django如何在 search_fields 中包含外键字段 在search_fields中加入一个外键的名字是不能查询的,要写成(外键名__外键中的字段名...,而不是电脑的分辨率,就可以搜索'手机 分辨率' 以上这篇django 模型中的计算字段实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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创建 Django 博客的数据库模型

一般来说这时候我们应该先去学习数据库创建表格的语法，再回来写我们的 Django 博客代码了。但是 Django 告诉我们不用这么麻烦，它已经帮我们做了一些事情。...这样，Django 就可以把这个类翻译成数据库的操作语言，在数据库里创建一个名为 category 的表格，这个表格的一个列名为 name。还有一个列 id，Django 则会自动创建。...文章作者，这里 User 是从 django.contrib.auth.models 导入的。...希望这个例子能帮助你加深对多对一关系，以及它们在数据库中是如何被关联的理解，更多的例子请看文末给出的 Django 官方参考资料。...希望这个例子能帮助你加深对多对多关系，以及它们在数据库中是如何被关联的理解，更多的例子请看文末给出的 Django 官方参考资料。

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django2.0博客教程（创建 Django 博客的数据库模型）

下面分别是分类和标签的数据库表： 分类 id 分类名 1 Django 2 Python 标签 id 标签名 1 Django 学习 2 Python 学习 编写博客模型代码 以上是自然语言描述的表格...一般来说这时候我们应该先去学习数据库创建表格的语法，再回来写我们的 Django 博客代码了。但是 Django 告诉我们不用这么麻烦，它已经帮我们做了一些事情。...这样，Django 就可以把这个类翻译成数据库的操作语言，在数据库里创建一个名为 category 的表格，这个表格的一个列名为 name。还有一个列 id，Django 则会自动创建。...可以看出从 Python 代码翻译成数据库语言时其规则就是一个 Python 类对应一个数据库表格，类名即表名，类的属性对应着表格的列，属性名即列名。...我们需要 3 个表格：文章（Post）、分类（Category）以及标签（Tag），下面就来分别编写它们对应的 Python 类。模型的代码通常写在相关应用的 models.py 文件里。

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第 03 篇：创建 Django 博客的数据库模型

一般来说这时候我们应该先去学习数据库创建表格的语法，再回来写我们的 django 博客代码了。但是 django 告诉我们不用这么麻烦，它已经帮我们做了一些事情。...还有一个列 id，虽然没有显示定义，但 django 会为我们自动创建。...•author：文章作者，这里 User 是从 django.contrib.auth.models 导入的。...希望这个例子能帮助你加深对多对一关系，以及它们在数据库中是如何被关联的理解，更多的例子请看文末给出的 django 官方参考资料。...希望这个例子能帮助你加深对多对多关系，以及它们在数据库中是如何被关联的理解，更多的例子请看文末给出的 django 官方参考资料。

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Django中的多态模型概念、使用场景以及如何实现多态模型

在Django开发中，经常遇到需要建立不同类型的模型之间的关系的情况。而使用多态模型可以帮助我们更好地管理这些复杂的关系。本文将介绍Django中的多态模型概念、使用场景以及如何实现多态模型。...多态模型的实现方法在Django中，我们可以使用两种方法来实现多态模型：抽象基类和第三方库。方法一：抽象基类Django的抽象基类是一种用于定义模型共享字段和行为的方式。...通过创建一个抽象基类，然后让子类继承它，我们可以实现多态模型。...其中，django-polymorphic 是一个流行的库，可以简化多态模型的实现。...以下是使用 django-polymorphic 实现多态模型的示例：首先，安装 django-polymorphic：pip install django-polymorphic然后，在Django的设置文件中添加以下配置

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CNN学习：如何计算模型的感受野？

CNN学习：如何计算模型的感受野？ ? 阅读论文时常常看见论文中说感受野的大小，对于有些问题，需要了解更多的上下文信息，则需要相对大的感受野。那么，这里的感受野是什么意思呢？...感受野可以理解为卷积神经网络输出的feature map中一个像素点对应的原图片中区域的大小，或者说feature map中的一个像素点的值是受原图片中的多大的区域影响的，也可以间接地模型融合上下文信息的多少...那么，感受野如何计算呢？ 每一层计算从上往下，top-down,即从最后一层开始计算。...): RF = 1 ksize, stride, pad = net[layer] RF = ((RF-1)*stride) + ksize return RF 示例： 以下面的这个网络为例，计算网络的感受野...，而不是第几层的感受野，若计算中间某一层的感受野，则将那一层从1开始计算 计算得到该网络在图片上感受野为70*70，这也是pix2pix中patchGAN的原理

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【Django】基于PythonWeb的Django框架设计实现天天生鲜系统-3模型创建

启动测试服务器, 如果没有报错, 那么表示配置成功. 3 创建模型 在 Django 中一个模型类就对应着数据库中的一张表, 对模型类的任何操作都是对数据库表的操作....除了 CharField, 我们还发现有其他不同的字段类型, 常用字段类型以及含义如下表所示: 使用时需要引入 django.db.models 包，字段类型如下： 字段类型 描述 AutoField...自动增长的IntegerField，通常不用指定，不指定时Django会自动创建属性名为id的自动增长属性....在Django所支持的所有数据库中，从 -2147483648 到 2147483647 范围内的值是合法的....我们所需要的模型创建好了, 下面就需要 Django 按照我们所定义的模型类来创建对应的数据库表.

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图的抽象：如何从概念的定义中提取模型？

我们这里所指的是图是指： 图是计算机科学的一个大主题，可用于抽象表示交通运输系统、人际交往网络和电信网络等。对于训练有素的程序员而言，能够用一种形式来对不同的结构建模是强大的力量之源。...图的模型与概念 作为一个图领域的新手，在当前的版本里，我构建的模型来源于不同的图形库的实现。而正是这种参考了不同的图形库，使得我对于什么是正确的概念充满了迷惑性。...比如，什么是 Geometry（几何），如果从维基百科定义上来说，它主要研究形状（shape）、大小（size）、图形的相对位置（position）、距离（distance）等空间区域关系以及空间形式的度量...缩放 等 而从定义上，我们会发现颜色、材质等属性，似乎不应该放在 Shape 中。那么，我们是否需要一些额外的概念来放置它们呢？...在构建了基本的模型之后，就可以将模型可视化出来 。

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如何在Django中使用单行查询来获取关联模型的数据

在 Django 中，你可以使用单行查询来获取关联模型的数据。...下面是一些示例：1、问题背景在 Django 中，我们经常需要查询关联模型的数据。传统的方法是使用外键关系来获取关联模型的数据，这需要进行两次数据库查询。...2.3 代码例子以下是一个完整的代码例子，演示如何使用 select_related() 和 prefetch_related() 来获取关联模型的数据：from django.db.models import...A 给定的 some_unique_value 从 B。...你可以根据自己的需求选择合适的方法。使用这些方法之一，我们可以在单行代码中获取关联模型的数据。这些方法可以帮助你优化数据库查询并减少不必要的查询次数，提高 Django 应用程序的性能。

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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。...3、修改网站项目的urls.py文件，增加新应用的路由 ? 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 ?...文件内容与前面课程中创建的一样。...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 ? 14、登录成功，界面如图所示 ?

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浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小

但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们对自己显存也就会得心应手了。...我们首先来简单计算一下Vgg16这个net需要占用的显存： 通常一个模型占用的显存也就是两部分： 模型自身的参数(params) 模型计算产生的中间变量(memory) 图片来自cs231n，这是一个典型的...当然这只是SGD优化器，其他复杂的优化器如果在计算时需要的中间变量多的时候，就会占用更多的内存。 模型中哪些层会占用显存 有参数的层即会占用显存的层。...(N,W): 参数数目： N × W 额外的显存 总结一下，我们在总体的训练中，占用显存大概分以下几类： 模型中的参数(卷积层或其他有参数的层) 模型在计算时产生的中间参数(也就是输入图像在计算时每一层产生的输入和输出...购买显存更大的显卡 从深度学习框架上面进行优化 下篇文章我会说明如何在Pytorch这个深度学习框架中跟踪显存的使用量，然后针对Pytorch这个框架进行有目的显存优化。

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理解计算 从根号2到AlphaGo 第3季神经网络的数学模型

就是利用这些简单的命题，他们完整的推导出了整个复杂的现代数学。从《数学原理》开始，逻辑学从哲学中走出来，开始渗透到数学的各个方面，对计算领域产生了巨大的影响。...我们接下来将会看到这些基本假设是如何与逻辑门产生联系，并会举出一个具体的例子来看看如何利用神经元来进行逻辑运算。...实际上，为了更加清楚地了解这一点，麦卡洛克和皮茨的神经元模型还可以被描述成下面的图形： 这种表示与现在神经网络中的表示几乎没什么差别了，图（a）表示神经元从外界获得输入x_{1},......另外，你可以坚定的认为MP模型催生了现代计算机科学的诞生，并使得这个科学从一开始就分成两个部分，一部分借鉴他们的由神经元构成的神经网络实现逻辑计算，同时也为存储程序设计带了最原始的参考，MP模型为图灵机和现代的存储程序计算机之间建立了一个至关重要的桥梁...传统的计算机硬件或软件编程大都还是与MP方法一样，需要人为地设置参数或者可能的情况，机器学习则不太一样，它他希望机器能像人一样，从环境的刺激(数据)中学习一个模型来应对环境的刺激，这个模型最早的例子就是感知机

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NVIDIA构建了一个可以从2D图像创建3D模型的AI

Nvidia的研究人员在多个数据集上训练了他们的DIB-R神经网络，其中包括以前变成3D模型的图片，从多个角度呈现的3D模型以及从多个角度聚焦于特定主题的图片集。...大约需要两天的时间来训练神经网络，以了解如何推断给定对象（例如鸟类）的额外维度，但是一旦完成，就能够以100毫秒的时间基于2D照片生成3D模型，而之前从未有过类似的成绩。 ?...值得注意的是处理速度使该工具特别有趣，因为它具有极大地改善机器人或自动驾驶汽车之类的机器如何看待世界并了解其前身的潜力。...从实时视频中提取的静止图像可以立即转换为3D模型，从而使自动驾驶汽车能够准确地确定需要避免的大型卡车的尺寸，或者通过机器人来预测如何正确拾取基于其估计形状的随机对象。...随着进一步的发展，研究人员希望将DIB-R扩展到包括实质上使它成为虚拟现实渲染器的功能。团队希望有一天，这样的系统将使AI能够仅使用照片在毫秒内创建完全沉浸式3D世界。

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基于Transformer的大模型是如何运行的？Meta从全局和上下文学习揭秘

随着大型语言模型（LLM）在使用和部署方面的不断增加，打开黑箱并了解它们的内部工作原理变得越来越重要。更好地理解这些模型是如何做出决策的，这对改进模型和减轻其故障（如幻觉或推理错误）至关重要。...我们不禁会疑问，为什么基于 Transformer 的模型非常擅长使用它们的上下文来预测新的 token，这种能力是如何在训练中产生的？带着这些问题，来自 Meta AI 的研究者进行了深入的研究。...感应头机制可以通过以下外积矩阵作为记忆来获得，而其他所有权重则固定为随机初始化状态： 实验 图 3 研究了在迭代 300 次之前冻结不同层对训练动态的影响。 全局 vs 上下文学习。...从图 4（左 / 右）可以看出，当联合训练所有层时，全局二元统计的学习速度往往比感应头更快，这可以从早期迭代中的 loss 和 KL 的快速下降中看出。...此外，从图 4（左）中看到，数据分布的变化会对上下文机制的学习速度产生重大影响。

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马哥金牌分享 | 十分钟学会用Django快速搭建一个blog

本文是由马哥教育金牌讲师小智的文字分享《如何快速搭建一个博客》整理而来。 ---- 1.django简介 Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。...但是在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以Django 里更关注的是模型（Model）、模板(Template)和视图（Views），称为MTV模式。...1.1 Django的结构模型 层次 职责 模型（Model）数据存取层 处理与数据相关的所有事务： 如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。...视图（View）表现层 处理与表相关的决定： 如何在页面或其他类型文档中进行显示。 模板(Template)，业务逻辑层 存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。模型与模板的桥梁。...表之间的关系: 一个用户可以发表多篇文章 一个分类里面也多篇文章 分类和用户没有直接的关系 理清这些之后，现在开始编写对应的model模型 2.3 编写models.py 2.4 创建和同步数据库 3

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从模型到算法，详解一套AI聊天机器人是如何诞生的

生成式模型 在这里我们从最简单的对话模型起步，相关信息请参阅《神经对话模型》论文。 ?...在这里，y_t 为时间步长 t 中的正确回复单词。 生成式模型的修改 现在我们对序列到序列框架已经建立起基本认知。那么，我们该如何为此类模型添加更多生成能力？...大家可以参阅以下资料了解如何解决这些问题： 在模型推理阶段变更目标函数 ; 在将 seq2seq 模型训练为强化学习代理时，如何引入人工指标并利用其充当奖励机制....在推理阶段，我们可以计算给定情景与全部可能答案之间的相似度，并从中选择相似度最高的答案。为了训练选择式模型，我们使用三元损失函数。...最困难的部分在于评估 最重要的问题之一，在于如何评估神经对话模型。

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如何在 Django 中使用 MVT 创建一个基本项目？

了解如何在 Django 中使用 MVT 创建基本项目是开发健壮且可扩展的 Web 应用程序的基本步骤。 在本文中，我们将深入研究在 Django 中使用 MVT 创建基本项目的过程。...我们将引导您完成基本步骤，从设置项目到定义模型、视图、模板和 URL 模式。通过学习本教程，您将获得 Django 的 MVT 模式的坚实基础，并能够在此基础上构建以创建更复杂的应用程序。...因此，让我们潜入并探索 Django 的 MVT 架构的世界！ 先决条件 在使用 MVT 创建 Django 项目之前，请确保您具有以下先决条件： 蟒：确保在您的计算机上设置了 Python。...随意自定义 HTML 结构并添加其他 CSS 类、格式或任何其他所需的元素来设置博客文章的外观样式。 通过创建此模板，您已经定义了博客文章在网页上的呈现方式。...结论 在本文中，我们学习了如何使用 Django 中的 MVT（Model-View-Template）模式创建一个基本项目。

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混合线性模型如何检测固定因子和随机因子的显著性以及计算R2

很多朋友写信问我， 像要知道固定因子的显著性和随机因子的显著性如何计算，他们使用的是lme4这个R包, 但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算, 随机因子也需要自己计算loglikehood值...P值 p_value(fm1) # 计算每个水平的显著性 term p.value std.error (Intercept) 1.535094e-127 0.7915991 Spacing3 4.957481e...关于混合线性模型计算R2 还有一个包叫MuMIn,也可以计算R2 library(MuMIn) r.squaredLR(fm1)#计算R2 0.217233511687581 6....完整代码分享 # 混合线性模型, 如何检测固定因子和随机因子 ###载入数据 library(lme4) library(lmerTest) library(sjstats) library(learnasreml...R2 p_value(fm1) # 计算每个水平的显著性 re_var(fm1) # 计算方差组分 ### 对比asreml fm2 = asreml(h1 ~ Spacing + Rep, random

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