14、使用 SQLAlchemy ORM 与 SQL 数据库通信及 MongoDB 交互指南

使用 SQLAlchemy ORM 与 SQL 数据库通信及 MongoDB 交互指南

1. 添加关系

在关系型数据库中,数据及其关系至关重要。例如在博客应用里,评论与相关文章关联。下面介绍如何使用 SQLAlchemy ORM 设置这种关系。

首先,定义评论的新模型,此模型需放在代码中 Post 模型之上。示例如下:

# models.py
class Comment(Base):
    __tablename__ = "comments"
    id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    post_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("posts.id"), nullable=False)
    publication_date: Mapped[datetime] = mapped_column(
        DateTime, nullable=False, default=datetime.now
    )
    content: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
    post: Mapped["Post"] = relationship("Post", back_populates="comments")

这里关键的是 post_id 列,它是 F

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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