7.22-7.23 JLL实习日志-ManytoMany模型+python中 reload 函数

  1. view_company how to get the value of id
    处理ManyToMany 的 数据 模型 的 时候

数据模型 如下

class Brand(models.Model):
    Company_Group = models.ManyToManyField(Company)
class Company(models.Model):                            Pref_Company_Name_Flg=models.CharField(u'Preferred Name Flag',max_length=255, default="")
Pref_Company_Name = models.CharField(u'Preferred Name',max_length=255, default="")

查找 到 所有包含了 company_id 的 brand 对象 ,错误 的版本 如下

brands = Brand.objects.all()
company_instance=company.objects.filter(id=company_id)
for brand in brands:
 for i in   Brand.Company_Group.through.objects.filter(Company_Group = brand):
    print i.id

报错 信息 如下

Cannot resolve keyword 'Company_Group' into field. Choices are: brand, brand_id, company, company_id, id

错误 解决方式 知识 :
没有理解 ManytoMany组成方式,分为 隐式定义和 显示定义 (双向 or单向 ),我用的是 “单向显示定义”的 形式 ,隐式定义 的 限制 比较多,必须 用它固定的写法 ,显式 定义 更加 灵活,可以 用 filter的 过滤 条件,我 在 brand 这边 定义了 一个 Company_Group 的 显示 定义 ,
从 brand 出发 “显式 定义” 可以 使用下面的 方式 companies=brand_instance.Company_Group.all() 得到 对应 的 所有 的 brand_instance的 对象 ,但是 反向 定义 的时候,需要使用_set.all()
比如 这样子的 方式

company=Company.objects.get(id=company_id)
brand_instances = company_instance.brand_set.all()


  1. 通过用户 自带 的 属性,import不同 的 .py文件 的 时候 需要 使用 重新 加载 的 函数 ,否则 只会 加载 第一个 import文件 ,后面 的 会报错
reload()
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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