最近在学习一个开源的 cmdb 系统 (配置管理系统) ，仓库链接：https://github.com/open-cmdb/cmdb，学习的这个开源项目有以下两原因： 一是 cmdb 不仅在运维领域中有很强的实用价值，也可以用做资产管理系统。 二是它用到的技术栈
深度学习技术使最先进的模型得以出现，以解决对象检测任务。然而，这些技术是数据驱动的，将准确性委托给训练数据集，训练数据集必须与目标任务中的图像相似。数据集的获取涉及注释图像，这是一个艰巨而昂贵的过程，通常需要时间和手动操作。因此，当应用程序的目标域没有可用的注释数据集时，就会出现一个具有挑战性的场景，使得在这种情况下的任务依赖于不同域的训练数据集。共享这个问题，物体检测是自动驾驶汽车的一项重要任务，在自动驾驶汽车中，大量的驾驶场景产生了几个应用领域，需要为训练过程提供注释数据。在这项工作中，提出了一种使用来自源域（白天图像）的注释数据训练汽车检测系统的方法，而不需要目标域（夜间图像）的图像注释。 为此，探索了一个基于生成对抗网络（GANs）的模型，以实现生成具有相应注释的人工数据集。人工数据集（假数据集）是将图像从白天时域转换到晚上时域而创建的。伪数据集仅包括目标域的注释图像（夜间图像），然后用于训练汽车检测器模型。实验结果表明，所提出的方法实现了显著和一致的改进，包括与仅使用可用注释数据（即日图像）的训练相比，检测性能提高了10%以上。
导读：总是看到有人说，动态一时爽，重构火葬场。然而这世界上有的是著名的开源项目， 也有像 Github、Instagram 这样流量巨大的知名网站是基于动态语言开发的，经过了这么多年重构，也未听说哪个作者进了火葬场的，不明白这些人是真的不知道还是装作看不见呢？
总是看到有人说，动态一时爽，重构火葬场。 然而这世界上有的是著名的开源项目，也有像 Github、Instagram 这样流量巨大的知名网站是基于动态语言开发的，经过了这么多年重构，也未听说哪个作者进了火葬场的，不明白这些人是真的不知道还是装作看不见呢？不过他们说动态语言大到一定程度就无法维护，虽然这话也同样不值一驳，不过也提醒了我，我也很好奇用动态语言开发的项目规模能大到什么程度。 从我知道的信息看，用动态语言开发的最大规模的项目可能要算是 OpenStack，据说代码总量已经达到数百万行，并且还在持续
Django数据库抽象API描述了使用Django查询来添加、删除、查询和修改单个对象的方法。然而，有时需要根据一组对象聚合您想要获得的值。本主题指南介绍如何使用Django查询生成和返回聚合值。
Python是一种高级编程语言，它已经被广泛地应用于各种领域，如web开发、人工智能、数据科学等。然而，虽然Python具有强大的生态系统和易学易用的特性，但它在web开发领域的应用还相对不够广泛。
预测语义分割等结构化输出依赖于昂贵的每像素注释来学习卷积神经网络等监督模型。然而，在没有模型调整注释的情况下，在一个数据域上训练的模型可能无法很好地推广到其他域。为了避免注释的劳动密集型过程，我们开发了一种域自适应方法，将源数据自适应到未标记的目标域。我们建议通过构建聚类空间来发现逐片输出分布的多种模式，从而学习源域中补丁的判别特征表示。以这种表示为指导，我们使用对抗性学习方案来推动聚类空间中目标补丁的特征表示更接近源补丁的分布。此外，我们还表明，我们的框架是对现有领域自适应技术的补充，并在语义分割方面实现了一致的改进。广泛的消融和结果在各种设置的众多基准数据集上进行了演示，例如合成到真实和跨城市场景。
Contrastive Semi-supervised Learning for Domain Adaptive Segmentation Across Similar Anatomical Structures
如今，数据分析已经是我们生活中重要的一部分，数据分析的相关工作也越来越受到人们的青睐。在it行业，很多编程语言都可以用来做数据分析的工具，比如Python、B、Matlab等，Python凭借着自身无可比拟的优势，被广泛地应用到数据科学领域中，并成为主流语言。选择Python做数据分析，主要考虑的是Python具有以下优势。
全面的语义分割是鲁棒场景理解的关键组成部分之一，也是实现自动驾驶的要求。在大规模数据集的驱动下，卷积神经网络在这项任务上表现出了令人印象深刻的结果。然而，推广到各种场景和条件的分割算法需要极其多样化的数据集，这使得劳动密集型的数据采集和标记过程过于昂贵。在分割图之间结构相似的假设下，领域自适应有望通过将知识从现有的、潜在的模拟数据集转移到不存在监督的新环境来解决这一挑战。虽然这种方法的性能取决于神经网络学习对场景结构的高级理解这一概念，但最近的工作表明，神经网络倾向于过度适应纹理，而不是学习结构和形状信息。 考虑到语义分割的基本思想，我们使用随机图像风格化来增强训练数据集，并提出了一种有助于纹理适配的训练程序，以提高领域自适应的性能。在使用有监督和无监督方法进行合成到实域自适应任务的实验中，我们表明我们的方法优于传统的训练方法。
最近有越来越多的朋友在知乎或者QQ上问我如何学习入门Python，就目前需求来看，我需要写这么一篇指南。
起因是在用python的Django做一个页面，需要对原先的文章进行修改，怎么在文本框中填充原先的数据？由于文本框使用了富文本编辑器，发现不只是简单的在input里使用value。最后发现可以用JS来实现，html页面如下：
摘要：最近后台有些小伙伴在问我Python入门的问题，我推荐这个学习路线资料，可能你们有些已经在使用它，的确它是我见过最全的、最富有逻辑体系的Python技术栈总结，含有Python基础语法、前端、后端、Python做数据分析、数据挖掘，Python机器学习，Python深度学习等。真正做到“一文在手，打遍天下无敌手”！
最火的Python web框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask、bottle、Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines（大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架）。想要做一名web前端开发工程师必须掌握基本的Web前端开发技术，其中包括：CSS、HTML、DOM、BOM、Ajax、JavaScript等，在掌握这些技术的同时，还要清楚地了解它们在不同浏览器上的兼容情况、渲染原理和存在的Bug。
1、A full data augmentation pipeline for small object detection based on generative adversarial networks
官网：https://www.djangoproject.com/ 博客：https://www.liujiangblog.com/
Python是当前全球的主流编程语言之一，基于其简洁的语法结构，可以让开发者用更少的代码完成很多复杂的效果开发。
随着互联网的快速发展，Web 开发已经成为当今软件开发领域中不可或缺的一部分。Python 作为一门简洁而强大的编程语言，逐渐成为Web开发的热门选择。本文将引导读者从入门到精通，探索Python在Web开发中的广泛应用，并提供实用的代码示例。
学习 Python ，进行 Django 开发也有一年了，小结一下，一年的学习历程。 1. 了解新语言产生的背景 ABC 是专门为非专业程序员设计的一种教学语言，但是由于其封闭，并未取得成功。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆开发了一个新的脚本解释器，并命名为 Python，作为 ABC 语言的一种继承。新的脚本解释器开放，完美结合了 Unix Shell 和 C 的使用习惯。 2. 了解新语言应用的场景 网站后台 有大量成熟的框架，如 Django，Flask，Tornado 网络爬虫 Python
最近有不少读者私信我，这不刚开始学习Python就开始遇到难题了，对于Python IDE都比较纠结，希望找到一些适合自己的、Python开发工具。本篇给大家分享几款Python开发工具，供正在纠结用哪种开发工具的小伙伴们参考~
最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使现有标签适应目标测试数据来提供解决方案。然而，领域之间的巨大差距可能会使适应成为一项具有挑战性的任务，从而导致不稳定的训练过程和次优结果。在本文中，我们建议用一个中间域来弥合领域差距，并逐步解决更容易的适应子任务。该中间域是通过平移源图像以模仿目标域中的图像来构建的。为了解决领域转移问题，我们采用对抗性学习来在特征级别对齐分布。此外，应用加权任务损失来处理中间域中的不平衡图像质量。 实验结果表明，我们的方法在目标域上的性能优于最先进的方法。
本篇介绍如何在vue端向django发送post请求，以及django处理post请求的方式
PyCharm 2016.3 公开预览版发布了，PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代
角色：产品所有者（决定做什么，能对需求拍板的人）、团队负责人（解决各种问题，专注如何更好的工作，屏蔽外部对开发团队的影响）、开发团队（项目执行人员，具体指开发人员和测试人员）。 准备工作：商业案例和资金、合同、憧憬、初始产品需求、初始发布计划、入股、组建团队。 敏捷团队通常人数为8-10人。 工作量估算：将开发任务量化，包括原型、Logo设计、UI设计、前端开发等，尽量把每个工作分解到最小任务量，最小任务量标准为工作时间不能超过两天，然后估算总体项目时间。把每个任务都贴在白板上面，白板上分三部分：to do（待完成）、in progress（进行中）和done（已完成）。
1. 直接请求接口，拿到 csrf_token，设置路由为 /get_csrf_token
摘要 Python已经有将近30年的历史，在过去30年中，Python在运维工程师和数据科学家群体中受到广泛欢迎，然而却极少有企业将Python作为生产环境的首选语言。在最近几年，这一情况有所改变。随
非配对图像到图像的翻译是一个新兴的、具有挑战性的视觉问题，旨在学习不同领域中未对准图像对之间的映射。该领域的最新进展，如MUNIT和DRIT，主要集中在首先从给定图像中解开内容和风格/属性，然后直接采用全局风格来指导模型合成新的领域图像。然而，如果目标域图像内容丰富且包含多个不一致的对象，则这种方法会严重导致矛盾。在本文中，我们提出了一种简单而有效的实例感知图像到图像的翻译方法（INIT），该方法在空间上对目标图像采用细粒度的局部（实例）和全局风格。拟议的INIT具有三个重要优势： （1） 实例级的客观损失可以帮助学习更准确的重建，并结合对象的不同属性；（2） 局部/全局区域的目标域所使用的样式来自源域中相应的空间区域，直观上是一种更合理的映射；（3） 联合训练过程既有利于细化粒度，也有利于粗粒度，并结合实例信息来提高全局翻译的质量。我们还为新的实例级翻译任务收集了一个大规模的基准。我们观察到，我们的合成图像甚至可以帮助完成真实世界的视觉任务，如一般物体检测。
无监督域自适应（UDA）可以解决基于卷积神经网络（CNN）的语义分割方法严重依赖于像素级注释数据的挑战，这是劳动密集型的。然而，这方面现有的UDA方法不可避免地需要完全访问源数据集，以减少模型自适应过程中源域和目标域之间的差距，这在源数据集是私有的真实场景中是不切实际的，因此无法与训练有素的源模型一起发布。为了解决这个问题，我们提出了一种用于语义分割的无源领域自适应框架，即SFDA，其中只有经过训练的源模型和未标记的目标领域数据集可用于自适应。SFDA不仅能够在模型自适应过程中通过知识转移从源模型中恢复和保存源领域知识，而且能够从目标领域中提取有价值的信息用于自监督学习。为语义分割量身定制的像素级和补丁级优化目标在框架中无缝集成。在众多基准数据集上的广泛实验结果突出了我们的框架相对于依赖源数据的现有UDA方法的有效性。
4.注释掉项目目录下的 build目录下的 webpack.base.conf.js 的一些代码：
在Django环境搭建和开发初体验中已经讲解了Django环境的搭建和Django自带服务器的运行。
该电商项目类似于京东商城，主要模块有验证、用户、第三方登录、首页广告、商品、购物车、订单、支付以及后台管理系统。项目开发模式采用前后端不分离的模式，为了提高搜索引擎排名，页面整体刷新采用jinja2模板引擎实现，局部刷新采用vue.js实现。
pip3 install django==1.11.9 (大的版本1.11不要错)
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。
Hi,大家好！TIOBE 2024年04月份的编程语言排行榜已经公布，标题显示：PHP 是否正在失去其魔力？
•XlsxWriter-操作Excel工作表的文字，数字，公式，图表等•win32com-有关Windows系统操作、Office（Word、Excel等）文件读写等的综合应用库•pymysql-操作MySQL数据库•pymongo-把数据写入MongoDB•smtplib-发送电子邮件模块•selenium-一个调用浏览器的driver，通过这个库可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码，常用来进行浏览器的自动化工作。•pdfminer-一个可以从PDF文档中提取各类信息的第三方库。与其他PDF相关的工具不同，它能够完全获取并分析 P D F 的文本数据•PyPDF2-一个能够分割、合并和转换PDF页面的库。•openpyxl- 一个处理Microsoft Excel文档的Python第三方库，它支持读写Excel的xls、xlsx、xlsm、xltx、xltm。•python-docx-一个处理Microsoft Word文档的Python第三方库，它支持读取、查询以及修改doc、docx等格式文件，并能够对Word常见样式进行编程设置。
在科研领域，同行评审(review-rebuttal)是保证学术质量的关键环节。这一过程中的辩论和反驳非常具有挑战性。传统的同行评审生成任务通常集中在表面层面的推理。 研究人员发现，考虑论点背后的态度根源和主题可以提高反驳的有效性。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
django 中间件 就类似于是 django 的门户，请求来的时候需要先经过 中间件 才能到达 django 后端（urls），响应走的时候也需要经过 中间件 才能到达 web服务网关接口（wsgif 模块）
首先在宝塔上安装Python项目管理器，采用如下配置，能够快速搭建Django项目。
疫情来袭，宅在家的我们不如学习用python如何开发部署一个疫情实时追踪可视化页面，还可以定制你家乡专属的可视化图表。先来看看效果吧
在本文中，我想向您介绍如何在Django中使用聚合，聚合的含义是“内容相关项的集合，以便它们可以显示或链接到”。在Django中，我们使用的情况例如：
根据分布移位发生的具体部分，域移位可分为三种类型，包括协变量移位、先验移位和概念移位
最近新建项目，想测一下Django的最新的版本，在集成Mysql的时候，安装pymysql,会遇到这个问题。（django.core.exceptions.ImporoperLyConfigured:mysqlclient1.3.13 or newer is required; you have 0.9.3）测试新版本的很多人都遇到这个问题。 出现问题的原因是 Django2.x之后不在支持python2了，而原来集成mysql的mysqlclient不支持python3。有一段时间，想用python3在Django中写代码，都是用了另一个包pymysql。它简单替换了mysqlclient。
进入了配置，但按下F12发现所有的静态文件如css、js、图片等都没找到，都是404
摘要：大语言模型（LLM）在回答开放式话题的事实搜索提示时，经常会生成包含事实错误的内容。为了对模型在开放域中的长式事实性进行基准测试，我们首先使用 GPT-4 生成了 LongFact，这是一个由跨越 38 个主题的数千个问题组成的提示集。然后，我们提出可以通过一种我们称之为 "搜索增强事实性评估器"（Search-Augmented Factuality Evaluator，SAFE）的方法，将 LLM 代理用作长式事实性的自动评估器。SAFE 利用 LLM 将长式回复分解为一组单独的事实，并通过一个多步骤推理过程来评估每个事实的准确性，该过程包括向谷歌搜索发送搜索查询，并确定搜索结果是否支持某个事实。此外，我们还建议将 F1 分数扩展为长表事实性的综合指标。为此，我们平衡了回复中支持事实的百分比（精确度）和所提供事实相对于代表用户首选回复长度的超参数的百分比（召回率）。根据经验，我们证明了 LLM 代理可以实现超人的评级性能--在一组约 16k 的单个事实上，SAFE 与众包人类注释者的一致率为 72%，而在 100 个分歧案例的随机子集上，SAFE 的胜率为 76%。同时，SAFE 的成本比人类注释者低 20 多倍。我们还在 LongFact 上对四个模型系列（Gemini、GPT、Claude 和 PaLM-2）的 13 个语言模型进行了基准测试，发现较大的语言模型通常能获得更好的长格式事实性。LongFact、SAFE 和所有实验代码开源。
域适应是对于存在一些有少量或者没有标注数据的领域完成针对性任务的一个有效手段，目前对于很多任务只要有大量标注数据都能达到比较好的效果，然而标注数据的成本是高昂的，尤其是对某些专业性强的术语多的领域，标注就更困难。因此如何将已经在别的领域训练过得模型用到其他领域非常值得研究。
首先声明一点，这篇文章不是要介绍nano编辑器，而是小编在git操作过程中，发现了一个问题，将问题解决而已。
在使用单元测试时，有时候需要测试数据库中有数据，这时我们可以使用Django的Fixtures来生成测试数据。
对于上面的model，如果要在django admin中展示ghosts信息，那么在list_display中直接加入’ghosts’ 会报下面的错误：The value of ‘list_display[1]’ must not be a ManyToManyField.
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