Wagtail模型转换在DEBUG = False时不起作用_debug=false时无法显示模型中的图像_Wagtail未重定向。DEBUG = False时出现500错误，而不是404 - 腾讯云开发者社区

DRF (Django REST Framework)[1] 有了 DRF，你可以快速将现有的 Django site 转换为 RESTful API。...django-debug-toolbar[2] 虽然Django自带了Debug模式，但 django-debug-toolbar 将其提升到一个新的水平，提供了一组可配置的面板来检查网站的所有区域，包括...我特别喜欢shell_plus，可以在 Python shell 中自动加载数据库模型，以及 runserver_plus 用于由 Werkzeug 提供支持的改进的本地 Web 服务器。...Wagtail CMS[13] 如果您想要一个用 Python 构建的可定制内容管理系统(CMS)，Wagtail 是一个很好的选择。...gunicorn[18] gunicorn 是最受欢迎的基于 WSGI 的 Python 服务器之一，它易于使用和上手，但有足够的配置选项来在必要时进行调整。

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用python搭建一个校园维基网站（二）—— 可编辑内容的首页的创建

默认生成的models.py中定义了一个简单的HomePage类(继承自wagtail的Page类)来代表一个页面(即默认的欢迎页)的模型(该简单模型的可编辑内容部分只有title字段)。...在wagtail的概念中，页面模型和模板文件是默认关联的，如HomePage默认对应的模板为templates/home/home_page.html(注意命名的转换关系)，而欢迎页http://127.0.0.1...此外，对于TopLink和LittleIntros我们需要另外新建两个继承wagtail提供的Orderable(使有序)的非页面模型。 ?...对于模板来说，它对应的页面模型处于它的上下文环境，在模板中可以调用到该页面模型中的所有元素(使用Django的模板语言)。我们要按照页面排版将元素填充进去。...在wiki文件夹下的models.py文件旁新建一个snippets.py文件实际上，它还是创建了一个Django模型，只包含了一个富文本字段，但是利用Wagtail提供的register_snippet

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Redis Lua脚本调试

这意味着在调试Redis Lua脚本时，服务器不会阻塞并可用于开发或者为了并行执行多个调试会话。...这也意味着在脚本调试会话结束后回滚更改，因此可以使用与上一个调试会话完全相同的Redis数据集再次重新启动新的调试会话。可以根据需要使用备用同步（非分叉）调试模型，以便可以保留对数据集的更改。...相反，abort您可以在中间中断脚本执行，并在需要时启动新的调试会话。...a = {1,2,3} 2 local b = false 3 redis.debug(a,b) lua debugger> continue line 3: {1;...2; 3}, false 如果脚本在调试会话之外执行，redis.debug()则根本不起作用。

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「R」解决R包Check汇报marked UTF-8 strings问题

今天在处理 UCSCXenaShiny 的 R 包 check 时发现报出 Note: found 162 marked UTF-8 strings 这种字符串编码问题（具体 action 报告[1]）...通过 debug(tools:::.check_package_datasets) 我发现事情不是我想的这样，该函数内部会检查 data/ 下的文件并获取文件列表用于载入，本人功底不足，加上 RStudio...既然包检查想要的是 ASCII 编码，那我转换一下不就完了？我在网络上搜索了 3 种方法，第 1 种没有作用。...使用 2 次转换的方法，先转为 Raw 类型，然后再转回来。...1.7Mb shinyapp 3.2Mb 0 errors ✔ | 0 warnings ✔ | 1 note ✖ action 日志[4] 最后回顾一下，为什么逐步删除的方法不起作用呢

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springboot2启动信息去除CONDITIONS EVALUATION REPORT后引发的思考

然后启动见证一下奇迹，奇迹没出现，自动装配日志报告依然坚挺的出现排查以多年的编程直觉，我这么写应该是没错的，错的原因可能就是把正确的内容放到不恰当的位置，导致不起作用。...以logback.xml配置的日志级别为准这个就不贴验证过程了结论当项目中同时在application.yml和logback.xml、logback-spring.xml配置同种类包日志级别时，...比如你在logback.xml使用springProperty或者springProfile标签时，将无法得到预期的效果总结其实我第一次在配置 logging.level.org.springframework.boot.autoconfigure...: info 没法去除启动时输出自动装配日志报告后，也曾利用搜索引擎寻找答案。...原因是我们控制台保留完整的案发现场，他输出日志级别是debug，因此日志级别调整成debug级别以上就行。

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jboss：跟踪所有sql语句及sql参数

默认情况下，hibernate/JPA 在server.log中记录的SQL语句，参数都是用?代替的，这样不太方便....网上留传的p6spy在最新的jboss上(EAP 6.0+版本)貌似已经不起作用了(至少我没弄成功过) 幸好，Jboss已经自带了jdbc监控功能，开启步骤如下: 1、standalone.xml中增加...1 2 3... 2、所有的DataSouce节点上，增加spy="true"，参考下面这样: 1 2 jdbc:oracle:thin

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解决pycharm中的run和debug失效无法点击运行

在多次跑项目中遇到情况，pacharm突然就无法运行项目了，表现就是run和debug两个选项按钮全部变灰色无法点击。...造成这种情况的原因是因为我在一个很大的文件下创建了新的文件，每次运行都要为所有文件建造索引，文件很大的话这个时间就比较长，表现就是右下角有个进度条一直在刷新。...补充知识：Pycharm debug时设置断点但是不起作用怎么回事？问：在调试程序的时候断点设置了，但是在debug的时候并没有停在断点处，而是直接执行完了整个程序，这是怎么回事呢？...答：实际上你不小心选中了Mute Breakpoints,使得断点不起作用了。若要断点起作用只要取消选中即可。如下图所示： ?...以上这篇解决pycharm中的run和debug失效无法点击运行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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软件测试人工智能|LangChain核心模块Agents详解

通过用户输入的自然语言转换为对工具调用的分析、工具参数的抽取，让每个角色发挥自己最擅长的部分，规避掉大模型在细节处理上不够精准的问题，解决用户与工具之间无法精确匹配的问题。...llm=llm, # 设置agent类型，CHAT表示agent使用了chat大模型，REACT表示在prompt生成时使用更合乎逻辑的方式，获取更严谨的结果 agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION...模式langchain.debug = False通过打开 Debug 开关，我们得以见到 LangChain 中 Agent 功能的详细工作流程和日志，简单梳理一下本次请求中 Agent 的工作如下图...)# 关闭Debug模式langchain.debug = False返回结果示例截图: 根据运行中的步骤可以看到，通过大模型的分析，确实调用了预先设置好的 Tool 实例对字符串做了处理，将它转换成拼音形式...需要注意的是，如果存在很多工具时，选用哪一款工具，将请求数据格式化成什么样的字符串发送给工具，是由大模型来决定的。这就要求我们对工具的使用描述尽可能的做到准确和简洁，并且在工具内部对异常情况多做考虑。

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salesforce 零基础开发入门学习（二）变量基础知识，集合，表达式，流程控制语句

eg： Integer i; i += 1; System.debug(i); 在java中此种写法是可以的，因为int类型初始值为0，i+=1以后则i变成1.但是在Apex中因为i初始值为null。...起始这也不奇怪，因为Apex也是基于java拓展的，如果看java编程思想了解底层的null的toString()方法处理也就知道了,当执行Print操作时，一个变量为null时，他的toString方法则返回...Integer类型可以直接转换成Long类型，Long类型在不超过范围情况下可以通过intValue()方法转成Integer类型。...('当显示在商品名称最后时移除：' + goodsName.removeEnd('显示')); 355 356 /* 357 public String removeStatrt...(String substring) 358 //译：当且仅当子字符串在后面移除子字符串 359 */ 360 System.debug('当ab在商品名称最前面时移除' + goodsName.removeStart

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MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换

预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...核心转换函数如下所示： def convert_from_mxnet(model, checkpoint_prefix, debug=False): _, mxnet_weights, mxnet_aux..., 'Unexpected token' if debug: print(mxnet_key, '=> ', state_key, end=' ')...：（1）创建pytorch的网络结构模型，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights；（3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。

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完整详细的stable-diffusion-webui的参数和配置

IGNORE_CMD_ARGS_ERRORS 设置为任何值都可以使程序在遇到意外的命令行参数时不会因错误而退出。...设置为 1 会禁用自动启动浏览器，设置为 0 即使在重新启动时也会启用自动启动某些扩展程序可能会使用此值用于类似目的。...--gradio-debug None False 使用 --debug 选项启动 gradio。...--ui-debug-mode None False 不要加载模型来快速启动 UI。...False 启动时在系统默认浏览器中打开 Web UI URL。

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实战经验 | Flume中同时使用Kafka Source和Kafka Sink的Topic覆盖问题

Kafka Sink来处理events，便会遇到Kafka Topic覆盖问题，具体表现为，Kafka Source可以正常从指定的Topic中读取数据，但在Kafka Sink中配置的目标Topic不起作用...Kafka Sink来处理events，便会遇到Kafka Topic覆盖问题，具体表现为，Kafka Source可以正常从指定的Topic中读取数据，但在Kafka Sink中配置的目标Topic不起作用...经过DEBUG和分析，原因如下：在Kafka Sink中，配置项官网文档说明如下：属性名topic，默认值为default-flume-topic。...因此，在Kafka Sink中，首先从event header中读取到了topic，Sink端的配置项不起作用。...agent_myAgent.sources.kafkaSource.interceptors.i1.value = sinkTopic 其中，要特别注意preserveExisting属性值需要设置为false

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Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估

任何提供的模型将被忽略。（默认值：False） -f FOLDS, --folds FOLDS 交叉验证折叠数。...注意：只有在测试集上评估模型时，才会创建混淆矩阵。在交叉验证模式下，将不会生成混淆矩阵。警告：如果你的任何实体被错误地注释，你的评估可能会失败。一个常见问题是实体无法在标记内停止或启动。...我们的方法在评估时更宽松，因为它奖励部分提取并且不惩罚实体的分裂。...这可以用来在测试期间验证故事。 (default: False) --url URL 如果提供，则从URL下载故事文件并训练就可以了。...所有在提供的目录中模型被评估和互相比较。(默认值：False) Python日志选项: -v, --verbose 详细输出。将日志记录级别设置为INFO。

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Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面

要训练模型，输入rasa train；在命令行上与模型通信，使用rasa shell；测试模型类型使用rasa test。...(默认：None) 注意：使用rasa train训练模型时，确保Core和NLU的训练数据存在。...(默认: graph.html) --max-history MAX_HISTORY 在输出图合并路径时要考虑的最大历史记录。...所有在提供的目录中模型被评估和互相比较。(默认值：False) NUL测试参数： -u NLU, --nlu NLU 包含NLU数据的文件或文件夹。...在Markdown和JSON之间转换数据要将NLU数据从LUIS数据格式，WIT数据格式，Dialogflow数据格式，JSON或Markdown转换为JSON或Markdown，请运行： rasa

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IIS发布WCF问题

Source Error: Line 3: Line 4: Line 5: <compilation debug="false" targetFramework...Microsoft .NET Framework Version:2.0.50727.5448; ASP.NET Version:2.0.50727.5456 发生上面问题的主要原因是当前vs工程使用的时....如果不起作用关掉IIS，重新打开一下 Open IIS: "My computer name" -> Application Pools -> your website name(.Net Framework

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flask之异步非堵塞实现

a function ---- 1、通过设置app.run()的参数，来达到多线程的效果，具体参数： # 1、threaded : 多线程支持，默认为False，即不开启多线程; app.run(threaded...设置为False才能生效，不然不起作用 同时Windows下不支持同时开启多进程，所以在win下使用processes无效 """ # app.run(host='0.0.0.0'..., port=10008, debug=False, threaded=True, processes=5) http_server = WSGIServer(('0.0.0.0', 5000)...handler_class=WebSocketHandler) http_server.serve_forever() 运行之后可以先访问/asyn/1/再访问/test/，可以明显发现，/asyn/1/在做耗时任务时不会影响其他请求...，上线时最好不要改动任何代码。

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【腾讯TMQ】基于模型的自动化测试工具：GraphWalker

在模型中使用数据时，需要初始化数据。这就是这个关键字。允许在更多的顶点中使用INIT而不只是一个。...当在执行期间达到所需求的百分比时，测试停止。如果需求遍历超过一次，在计算百分比覆盖率时仍会计为1。...模型可以使用REST加载API调用上传，也可以在服务启动时的命令行中加载。...--debug all online --service RESTFUL 启动GraphWalker REST在端口9999 不进行debug java -jar graphwalker-cli-3.4.2...-3.4.2.jar --debug all online 启动GraphWalker Websocket service 在端口9999 with不进行debug. java -jar graphwalker-cli

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Android Studio中六种依赖

在Android Studio中有六种依赖 Compile，Provided，APK，Test compile，Debug compile，Release compile Compile compile...Provided Provided是对所有的build type以及favlors只在编译时使用，类似eclipse中的external-libs,只参与编译，不打包到最终apk。...而不参与编译，所以不能再代码中直接调用jar中的类或方法，否则在编译时会报错 Test compile Test compile 仅仅是针对单元测试代码的编译编译以及最终打包测试apk时有效，而对正常的debug...或者release apk包不起作用。...Debug compile Debug compile 仅仅针对debug模式的编译和最终的debug apk打包。

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Python实战 | 基于 Flask 部署 Keras 深度学习模型

耗时耗时是为了测试图像进行分类特征提取时所用的时间，包括图像预处理时间和模型预测时间的总和。...host设定为0.0.0.0,则可以让服务器被公开访问 debug：是否开启 debug 模型，如果你打开调试模式，那么服务器会在修改应用代码之后自动重启，并且当应用出错时还会提供一个有用的调试器...注：当开启多个进程时，不支持同时开启多线程。函数名称被用于生成相关联的 URL。函数最后返回需要在用户浏览器中显示的信息。 2. Flask 响应视图函数的返回值会自动转换为一个响应对象。...关闭 debug 模型（debug=False）即可。...默认情况下，加载模型时使用“默认”Session和“默认”graph。但是在这里是创建新的。还要注意，Graph存储在Session对象中，这样更加方便。

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LightGBM实战

numpy as np # 以分隔符,读取文件，得到的是一个二维列表 iris = np.loadtxt('iris.data', dtype=str, delimiter=',', unpack=False..., encoding='utf-8') # 前4列是特征 data = iris[:, :4].astype(np.float) # 最后一列是标签，我们将其转换为二维列表 target = iris...numpy as np # 以分隔符,读取文件，得到的是一个二维列表 iris = np.loadtxt('iris.data', dtype=str, delimiter=',', unpack=False...numpy as np # 以分隔符,读取文件，得到的是一个二维列表 iris = np.loadtxt('iris.data', dtype=str, delimiter=',', unpack=False...n_estimators=20, verbosity=2) my_model.fit(train_X, train_y, verbose=False

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