计算机视觉组队学习预告!提前进群

Datawhale作为开源组织,更多是希望营造互促的学习氛围和纯粹的学习环境,所有学习内容和学习规划都将开源在Datawhale Github上,方便大家有监督和无监督学习,从而帮助到更多学习者成长。同时也希望成长后的学习者参与到开源贡献,进行迭代完善,形成良性循环。

附:Datawhale团队第一期录取名单。开源地址:

https://github.com/datawhalechina/team-learning

关于组队学习,顾名思义,就是一群志同道合的小伙伴聚集一起,一起学习,一起讨论,一起组队打boss,一起克服拖延症。其实没有老师,没有教学,有的是一群热爱学习和渴望改变的小伙伴,交流学习,互促共进。

新一期的组队学习又要开始了

明天晚8点发布学习内容

5月16开始学习

学习使我快乐

提前预

学习报名 将在15日晚8点于 Datawhale社群(高校群和在职群)分享。未在社群的小伙伴,可在公众号后台回复关键词 “在校”或“在职” 进Datawhale社群(已在社群的小伙伴请勿重复加入!)

▲长按关注回复

内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用与性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能与安全性。; 适合人:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度与系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务与实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度与用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化与架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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