常用查询 python manage.py shell from blog.models import * 查询： 1、全表查询 b = Book.objects.all() #查询第一条 b[0].title >>> b = Book.objects.all() >>> b[0].title 'python' 2、查询前2条数据 >>> b = Book.objects.all()[:2] >>>
3、使用官方starter方式 1、引入druid-starter <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.1.17</version> </
1、druid官方github地址 https://github.com/alibaba/druid 整合第三方技术的两种方式 自定义 找starter 2、自定义方式 把注册类的方式写在一起，可以对比看看 1、xml的方式创建数据源 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <ar
import itertools queryset_top = query.filter(is_top=True).order_by("-updated_at") queryset2 = query.filter(is_top=False).order_by("-created_at") queryset = list(itertools.chain(queryset_top, queryset2)) 这样就实现了合并两个queryset， 并且queryse
docker pull docker.elastic.co/logstash/logstash-oss:7.10.2docker images docker run -p 5044:5044 -p 9600:9600 --name logstash \--restart=always --privileged=true \-v /root/logstash/config:/usr/share/logstash/config \-v /root/logstash/logs:/usr/share/log
9.1 卷积层的运算 传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 卷积的forward 卷积的计算过程网上的资料已经做够好了，没必要自己再写一遍。只把资料搬运到这里： http://deeplearning
11.1 卷积神经网络的实现 传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 本篇会实现一个名为 SampleNet的简单神经网络，该神经网络会使用到 第九章实现的conv 操作和第十章中实现的
Nginx指令处理阶段： 每一个处理阶段描述 指令 所处处理阶段 使用范围 解释init_by_luainit_by_lua_file loading-config http nginx Master进程加载配置时执行；通常用于初始化全局配
5. 差异分析 - 作图 - 火山图、热图 rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step4output.Rdata") #1.火山图---- library(dplyr) library(ggplot2) dat = deg p <- ggplot(data = dat, aes(x = logFC, y
Filter和Interceptor的区别 Filter是基于函数回调的，而Interceptor则是基于Java反射的。 Filter依赖于Servlet容器，而Interceptor不依赖于Servlet容器。 Filter对几乎所有的请求起作用，而Interceptor只能对action请求起作用。 Interceptor可以访问Action的上下文，值栈里的对象，而Filte
通过Filter来支持；分别有IResourceFilter AuthorizeFilter ActionFilter ExceptionFilter ResultFilter，Filter也被称为拦截器 那么 ASP.NET Core Filter如何支持依赖注入?可以通过全局注册，支持依赖注入。通过TypeFilter(typeof(Filter)) 标记在方法，标记在控制器。通过ServiceTyp
通常，我们谈的高斯模糊，都知道其是可以行列分离的算法，现在也有着各种优化算法实现，而且其速度基本是和参数大小无关的。但是，在我们实际的应用中，我们可能会发现，有至少50%以上的场景中，我们并不需要大半径的高斯，反而是微小半径的模糊更有用武之地（比如Canny的预处理、简单
一、master端： --binlog-do-db 二进制日志记录的数据库（多数据库用逗号，隔开），尽量不要使用。 --binlog-ignore-db 二进制日志中忽略数据库 （多数据库用逗号，隔开），尽量不使用。 以下是mysql主从忽略授权表的方法案例： in master:[mysqld] binlog_do_db=YYY 需要同步的数据库。不添
使用CSS3实现毛玻璃效果并没有想象中那么难，我们只需要了解一个属性： backdrop-filter: blur(5px); 在使用该属性之前我们先要区分backdrop-filter与filter的区别。 filter：模糊内容 backdrop-filter:透过该层的底部元素模糊化 因为backdrop-filter能使透过的元素模糊化，所以我们只
filter，顾名思义，就是一个过滤器。其作用是从列表（或其他序列类型）中筛选出满足条件的子列表，filter是python的内置函数，无须import即可直接使用。 1 filter的基础用法对于列表（或其他序列类型），如果希望从中筛选出满足某个约束条件的子列表，我们一般的做法是使用一个for循环遍历每个元素然
参考与前言 本文主要介绍 建图 Mapping 方面的一些 基础知识介绍与相关下游任务使用 涉及知识较为基础，SLAM大佬们可以提前退出了 主要针对应用为移动机器人与物流无人驾驶车；提前申明：大部分文字/图片，翻译/截图于 来自 Introduction to Mobile Robotics, Techniques for 3D Mapping,
coolie： 保存http状态，保存在客户端，保存在浏览器上的； 登录信息，保存在浏览器上，以键值对的形式，不安全。 使用cookie的流程： 1.创建Cookie对象 2.设置最大时效 3.把cookie放到Http响应头中 session： session中的数据什么时候失效？ 1.过期了 2.关闭浏览器（并不能完全的销毁session,JSESSION
本质是视频文件二进制值后追加特殊符号（如换行符、制表符）的二进制值 import hashlib import os def getFilesByDir(target_path, include_str=None, filter_strs=None): """ 获取指定目录下所有的文件（不包含以__开头和结尾的文件）或指定格式的文件，若不同目录存在相同文件
enumerate 内置函数
18-filter实现权限拦截 概述 本文主要是一个利用filter实现权限拦截的代码实践 我们通过http://localhost:8080/login.jsp 登录页面通过输入admin用户名可以访问登录成功页面 其他均会返回失败页面，并且无法通过http://localhost:8080/sys/success.jsp 直接访问成功页面 实践 web/e
P5. 1.Flask 使用app.config来进行对象配置 app.config['SECRET_KEY']="xxx" 2.可以把配置项目放到单独一个文件里面 通过，app.config.from_object() 来加载 setting.py SECRET_KEY = "FFDSFDS4F65DS4FD5S4F32D4F" app.py import setting app.config.from_object(setting) 3.ap
问题： 一开始以为Servlet 没有提供对文件读取的相关内容。 后来发现，HttpServletRequest中有getParts方法，可以获取上传的文件。 再后发，经过反复测试，发现都读不到相关内容。 再后发，发现有一些示例，在Servlet程序中通过注解可以获取到。 嗯，我代码只有Filter，没有Servlet，所以。。。读不
问题： 在进行代码编码路由映射时，发现映射后的请求总是404。 解决： 这问题卡了我一小时，经过研究后发现，是通过映射后的请求，默认不再经过过滤器导致的。 网上找到的解决方法是配置Xml： <filter-mapping> <filter-name>myfilter</filter-name> <url-pattern>/mypath/*</url-pattern
转载于https://zhuanlan.zhihu.com/p/433689454 布隆过滤器（Bloom Filter）是由 Bloom 于 1970 年提出的。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的的 List、Map 、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率
