Django前后端项目部署

先部署后端，使用postman测试请求没有问题后在修改vue中的axios文件中baseURL，顺序不要弄错。

el-table-column 表格列自适应宽度的组件封装说明

针对组件业务上的需求，需要给 el-table-column 加上限制，需保证表头在一行展示，部分列的内容要一行展示，自适应单项列的宽度；

新时代凌迟：考研

但这些改变，也带来了新的挑战。“冰点周刊”这篇文章结尾令人深思，压力越来越大，节奏越来越快，很难说清是考研培训机构的齿轮先开始加速的，还是考生的耐心与需求先加速的。总的来说，瓦洛佳在考研市场的经历，既是一段不断奔跑的旅程，也是不断学习和适应的过程。我以前经常说过，这两年一直在看《经济学人》精翻笔记，英语功底确实有大增，同时为了显摆，我会每天在朋友圈分享，天天打卡，竟然七百余天了。漫长的等待有些无聊，我信步走到阅览室，放松身心，随手翻阅了当天的报纸，第6版的一篇文章吸引了我，《考研类似第二场“高考”》。

在Django中实现多用户角色和权限管理的方法

以上是一种实现多用户角色和权限管理的方法。在这个方法中，我们通过定义角色模型、用户模型和权限模型，以及创建角色和权限之间的多对多关系来管理用户角色和权限。同时，通过创建一个装饰器函数来验证用户是否具有执行某个操作所需的权限。在视图函数中使用该装饰器进行权限验证，可以确保只有具有相应权限的用户可以执行该操作。

深度学习之基于YOLOv5的山羊行为识别系统

基于YOLOv5的山羊行为识别系统是一个结合了深度学习和目标检测技术的项目，旨在通过图像或视频实现对山羊行为的自动化识别和分析。下面是对该项目的简要介绍：一、项目背景与目标山羊行为识别在畜牧业、动物行为研究等领域具有重要意义。传统的手工观察和分析方法效率低下，且难以大规模应用。因此，基于深度学习的山羊行为识别系统应运而生，旨在通过自动化的方式实现对山羊行为的精准识别，提高分析效率，并为相关研究提供有力支持。二、技术原理该项目基于深度学习和目标检测技术，具体采用了YOLOv5算法。

【Django】初识Django&快速上手

Django是一个高级的、开源的Python Web框架，旨在快速、高效地开发高质量的Web应用程序。

django序列化

INSTALLED_APPS 中添加app名称。serializers 里面包含哪些字段。

python Django 的内置权限系统或自定义模型来存储更复杂的角色和权限关系

在 Django 中，管理用户权限和角色通常涉及到使用 Django 的内置权限系统或自定义模型来存储更复杂的角色和权限关系。如果你的前端和后端是分开的，你可能希望使用 Django REST framework 来创建 RESTful API，以便前端可以请求和更新权限数据。验证和授权: 确保后端 API 进行了适当的验证和授权，以防止未授权的用户访问或修改权限数据。显示权限: 前端根据接收到的权限信息，使用 Element UI 组件显示用户的当前权限。然后返回更新后的权限状态给前端。

【中断】【ARM64】学习总结

optee中的异常向量表解读–中断处理解读。

Django后台项目开发实战二

我们的需求是开发职位管理系统。

深度学习之基于YOLOv5智慧交通拥挤预警检测系统

一、项目背景随着城市化进程的加速和人口规模的不断增长，交通拥挤问题日益严重。传统的交通拥挤预警方法往往依赖于人工观察和经验判断，这种方法不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的交通场景。因此，开发一种基于深度学习的智慧交通拥挤预警检测系统具有重要的现实意义和应用价值。二、项目目标本项目旨在利用YOLOv5深度学习算法，开发一个能够实时监测交通场景中的车辆、行人等信息，并预测和预警交通拥挤的智慧交通系统。

Django后台项目开发实战六

Django日志处理

Django URL路由配置之反向解析

因为，当URLconf模块被修改后，设计人员势必将手动修改HTML页面中的每一个超链接<a>标签中硬编码的href属性值，其工作量是可想而知的。例如下面这样一个很常见的场景，在页面中展示一个文章标题列表，且每个标题都被设计成一个超链接，单击该链接就进入对应文章的详细页面。在第07行代码中，在path()函数中新增了一个name参数（name='article-year-archive'），该参数主要在模板中使用。在第07～13行代码中，通过在HTML页面中使用for循环语句，实现了文章标题列表的显示。

【原创】向量加权平均算法优化的长短期记忆神经网络自注意力神经网络(INFO-LSTM-SelfAttention)的回归预测

INFO-LSTM-SelfAttention是一种用于回归预测的神经网络模型，结合了长短期记忆（LSTM）神经网络、自注意力机制和向量加权平均算法。输入数据：时序数据序列，如股票价格、气象数据等。数据归一化：对输入数据进行归一化处理，以加速模型训练并提高模型的稳定性。LSTM层：接受输入数据序列，并学习序列中的长期依赖关系。自注意力层：在LSTM层之后引入自注意力机制，以捕捉序列中不同部分的重要性。向量加权平均层：根据自注意力层的输出和向量加权平均算法，动态地调整每个特征的权重。

element_Plus中表格和分页的使用

//把需要展示的数据替换为截取的数据 filterData = tableData.slice(10*(val-1),val*10)

基于自注意力机制的长短期记忆神经网络(LSTM-SelfAttention)的回归预测

它结合了LSTM和自注意力机制的优势，可以有效地处理时序数据中的长期依赖关系和关键部分。这个模型结合了两个不同的结构，即长短期记忆网络（LSTM）和自注意力机制，从而在时序数据预测中发挥各自的优势。LSTM-SelfAttention模型的优势在于它既能捕捉到时序数据中的长期依赖关系（通过LSTM），又能关注输入数据中的关键部分（通过自注意力机制）。LSTM在时序数据预测中表现出色，因为它可以捕捉到数据中的长期依赖关系。自注意力层：在LSTM层之后，引入自注意力机制，以关注时序数据中的不同部分。

[ log日志画图]分割模型训练结束生成相关日志运用代码画图

是一种用于评估机器学习模型性能的指标。在分割模型中，DICE系数被广泛应用。DICE系数用于度量两个集合的相似性，通常用于评估分割模型的预测准确性。在分割任务中，模型预测出的分割结果与真实的分割结果进行比较。其中，TP表示正确预测的正样本数量，FP表示错误预测的正样本数量，FN表示未能预测到的正样本数量。DICE系数的取值范围为[0, 1]，数值越接近1表示模型预测结果越接近真实结果，数值越接近0表示模型预测结果与真实结果差异越大。在分割模型中，DICE系数常被用作评估模型的性能指标。

基于python的舞蹈经验分享交流网站django+vue

首页、舞蹈知识、舞蹈发布、用户分享、舞蹈考级、舞蹈论坛、舞蹈咨询、个人中心、后台管理等信息管理功能，从而达到对舞蹈网站的高效管理。舞蹈网站主要是借助计算机，通过对舞蹈网站所需的信息管理，增加用户的选择，同时也方便对广大用户信息的及时查询、修改以及对用户信息的及时了解。