24_模版查找路径配置

模板查找路径配置:
在项目的 settings.py 文件中。有一个 TEMPLATES 配置,这个配置包含了模板引擎的配置,模板
查找路径的配置,模板上下文的配置等。模板路径可以在两个地方配置。

DIRS :这是一个列表,在这个列表中可以存放所有的模板路径,以后在视图中使用 render 或者 render_to_string 渲染模板的时候,会在这个列表的路径中查找模板。这里的路径是模板最高优先级的路径。

APP_DIRS :默认为 True ,这个设置为 True 后,会在INSTALLED_APPS 的安装了的 APP 下的 templates 文件加中查找模板。

查找顺序:比如代码 render(‘list.html’) 。先会在 DIRS 这个列表中依次查找路径下有没有这个模板,如果有,就返回;如果 DIRS 列表中所有的路径都没有找到,那么会先检查当前这个视图所处的 app 是否已经安装,如果已经安装了,那么就先在当前这个 app 下的templates 文件夹中查找模板;如果没有找到,那么会在其他已经安装了的 app 中查找。如果所有路径下都没有找到,那么会抛出一个 TemplateDoesNotExist 的异常。

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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