django-1

django1.8使用django-xadmin管理后台 django1.8使用django-admin管理后台 1.需要安装的包 # django-xadmin-1.8.zip  https://github.com/sshwsfc/xadmin/tree/django1.8 django-xadmin (0.5.0) django-crispy-forms (1.6.0)  #大于1.4的版本即可 django-reversion (1.8 阅读详情

参考:https://www.jianshu.com/p/684f6b4eb3f5

1. 安装virtualenv

查看是否安装了virtualenv

pip2 list

使用python2.7时,使用pip2安装virtualenv

pip2 install virtualenv

安装完virtualenv后,进入想到生成虚拟环境的目录,使用virtualenv创建虚拟环境目录如DjangoLibVenv

virtualenv DjangoLibVenv

启动虚拟环境

DjangoLibVenv/Scripts/activate

注:windows下gitbash命令需要在命令前加source

source DjangoLibVenv/Scripts/activate

此时使用pip2 list将会发现列出的是虚拟环境中的包。

$ pip2 list
Package    Version
---------- -------
pip        10.0.1
setuptools 39.2.0
wheel      0.31.1
(venv)

2. 手动创建Django项目目录结构

安装Django(会安装在虚拟目录下)

pip2 install django

1 新建一个 django project

注意:直接在Code目录下创建项目即可,不要新建文件夹,否则会重复。

django-admin startproject EduPro

说明:
使用

django-admin.py startproject project_name

格式即可
查看生成的目录结构

tree /f
├─Edu
│  │  manage.py
│  │  
│  └─Edu
│          settings.py
│          urls.py
│          wsgi.py
│          __init__.py
│          
└─venv

2 新建一个应用app

单个的app可以直接cd到项目目录下生成app,为了方便管理,新加apps文件夹,将应用放在这里。

cd EduPro

与manage.py同级

mkdir apps
cd apps

生成应用在apps中

python ../manage.py startapp messgae

并在目录下创建__init__.py
这里写图片描述

新建static目录

使用`static`目录来存放网站的静态文件:js,css,图片等。

新建log目录

使用log目录来存放网站的日志文件

新建media目录

使用media目录存放用户上传的图片等资源。

3 启动
在虚拟环境中启动:

python manage.py runserver
#显示启动成功的信息
Starting development server at http://127.0.0.1:8000/

3. 模板

manage.py同级别

$ mkdir templates

templates文件夹用于存放html文件
新建static的静态文件夹
这里写图片描述

在tempaltes中新建form.html

注:form.html与style.css文件参看文末附件

注意上述的样式是<link rel="stylesheet" href="/static/css/style.css">,因此写在对应的位置。

这里写图片描述

如何如何识别这些文件夹并生效呢,seting.py

setting.py:
templates

TEMPLATES = [
    {
        'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
        'DIRS': [BASE_DIR+"/templates",],       # 修改位置
        'APP_DIRS': True,
        'OPTIONS': {
            'context_processors': [
                'django.template.context_processors.debug',
                'django.template.context_processors.request',
                'django.contrib.auth.context_processors.auth',
                'django.contrib.messages.context_processors.messages',
            ],
        },
    },
]

static

STATIC_URL = '/static/'
STATICFILES_DIRS = [
    os.path.join(BASE_DIR, 'static')
]

如何访问到静态页面呢,配置urls.py

urls.py

urlpatterns = [
    url(r'^admin/', admin.site.urls),
    url(r'^form/$', getform), #增加的
]

url函数里面查看源码如下:可以看到它除过一组正则表达式,还需要接收一个view对象。

def url(regex, view,...):

我们需要定义一个名为getform的view,在apps/messages/views.py中写代码:

def getform(request):
    return render(request, 'form.html')

由于urls.py中的getform,我们将其写在apps/messages/views.py中,因此需要将其引入才行。
urls.py

# -*- coding: utf-8 -*-

from apps.message.views import getform #告诉getform是来自哪里的
urlpatterns = [
    url(r'^admin/', admin.site.urls),
    url(r'^form/$', getform), #增加的
]

启动:

python manage.py runserver 0.0.0.0:8080

访问:http://localhost:8080/form/
这里写图片描述

Python Django开发教程-1 第一个django项目 注意:只能使用python3!本文以python3.11.1为例。如果你的电脑上本来就安装了python3,请升级到版本3.9+。操作简单,我就不贴图了。1.下载python-3.11.1-amd64.exe。有多种参数,可以对项目做多种操作。这里,我们启动一个Demo0项目,即输入。就可以把示例项目启动啦!欢迎评论,指出不足。,回车,django开始安装。即可启动一个django项目。4.安装完成,点Close。3.开始安装,等待一会。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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王小禾
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