40、Django管理工具与请求响应对象详解

Django管理工具与请求响应对象详解

1. django-admin.py 简介

django-admin.py 是用于执行管理任务的命令行工具。通常,我们会通过项目的 manage.py 包装器来访问 django-admin.py manage.py 会在每个Django项目中自动创建,它是 django-admin.py 的一个轻量级包装器,在将任务委托给 django-admin.py 之前,会处理两件事:
- 将项目的包添加到 sys.path 中。
- 设置 DJANGO_SETTINGS_MODULE 环境变量,使其指向项目的 settings.py 文件。

如果通过 setup.py 工具安装Django, django-admin.py 脚本应该会在系统路径中。若不在路径中,可以在Python安装目录的 site-packages/django/bin 中找到它。建议从系统路径中的某个位置进行符号链接,例如 /usr/local/bin 。对于Windows用户,由于没有符号链接功能,可以将 django-admin.py 复制到现有路径中的某个位置,或者编辑 PATH 设置以指向其安装位置。

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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