8.29-8.30 JLL实习日志-validate deprecated

本文介绍了如何在Python Django框架中使用Serializer处理Company对象与Brand对象之间的关联问题,包括获取Brand对象ID并将其与Company对象关联的方法。同时,还探讨了前端验证、CSRFTOKEN错误及中间件设置等问题。

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  1. 问题 1 :怎么处理 serializer下 取到 company 对象 id ,现在可以得到brand_id,但是 取不到id
    解答:返回一个company object ,然后通过.brand_set.add 曾加对应的brand object
   def create(self, request, *args, **kwargs):
        serializer = self.get_serializer(data=request.data)
        Brand_id_for_company =  self.request.data.pop('Brand_id')
        brand_instance = get_object_or_404(Brand,pk=int(Brand_id_for_company))
        brand_instance = views.check_brand_Name_2(brand_instance)# for Brand_name_Pref
        serializer.is_valid(raise_exception=True)
        new_company_instance = self.perform_create(serializer)
        new_company_instance.brand_set.add(brand_instance)
        new_company_instance.save()
        headers = self.get_success_headers(serializer.data)
        return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED, headers=headers)

    def perform_create(self, serializer):
        instance = serializer.save()
        return instance
  1. 问题3:Calling validate on a parsley form without passing arguments as an object is deprecated.
    解答 :是因为前端js 验证没有办法通过, parsley 西芹,欧芹; 洋芫荽;deprecated 不赞成,反对

  2. 问题4:Failed to load resource: the server responded with a status of 403 (Forbidden) csrf token is null,显示csrf 没有值
    解答 :setting add the MIDDLEWARE_CLASSES = ``,django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware,

    4.问题5:

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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