21、Django用户配置文件与缓存系统全解析

Django用户配置文件与缓存系统全解析

1. Django用户配置文件系统

在许多网站中,标准的用户对象所提供的信息往往不足以满足需求,不同网站还可能有各自独特的“额外”字段。Django为此提供了一种轻量级的方式来定义与特定用户关联的“配置文件”对象,且该对象在不同项目甚至同一数据库服务的不同网站中都可能不同。

1.1 创建配置文件模型

创建配置文件的第一步是定义一个用于存储配置文件信息的模型。Django对该模型的唯一要求是它必须有一个指向用户模型的唯一外键,且该字段必须命名为 user ,其他字段可按需设置。以下是一个示例模型:

from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User

class MySiteProfile(models.Model):
    # 这是唯一必需的字段
    user = models.ForeignKey(User, unique=True)
    # 其余部分可自行定义...
    favorite_band = models.CharField(maxlength=100, blank=True)
    favorite_cheese = models.CharField(maxlength=100, blank=True)
    lucky_number = models.IntegerField()
1.2 指定配置文件对象位置

定义好模型后,需要告诉Dj

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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