关于Django(一)

目前了解到的Python的开源框架主要有Django,Flask,Tornado,Twist.

Django是一个用Python编写的重量级(功能过于强大,帮开发者做的选择过多)的开放源代码的web应用框架,采用了MVC架构,也有很多人称之为MTV,因为在本质上,它俩之间没有什么区别,只是定义上有些许不同. 官方网站:https://www.djangoproject.com/


MVC
  • Model 用来处理数据的,封装数据操作

  • View 视图,呈现给用户的样式

  • Controller 控制器,协调Model和View关系,接收请求


MTV
  • Model             用来处理数据的
  • Template         模版用来呈现给用户看的样式
  • Views              视图函数,和MVC中的Controller一样,接收请求,协调Model和Template

除了基本的MTV外,还有urls,请求分发器(路由器)主要用来将一个个的url页面的请求分发给不同的View进行处理,Views再调用相应的Model和Template.


HelloDjango

1. 安装Django

        pip install django==1.11.7(生命周期长)

2. 验证安装

        pip freeze

        shell 中验证    

                   import django

                   django.get_version()

3. 创建Django项目

        django-admin startproject XXX(名字)

4. 启动项目

        python manage.py runserver  [ip:port]

            - 默认情况下,只允许本机访问,端口号是8000

            - 也可以通过参数指定特定的端口和ip

            - 不指定ip也能使用

5. 创建一个应用

        python manage.py startapp XXX


    流程

1. 从浏览器到urls           在urls中添加url规则

2. views 到响应        - 可能会连接数据库

                                - 可能会渲染模板

                必须返回HttpRespone

3. 添加了模板渲染         - render

                                    - 渲染html

4. 添加和模板交互,和数据交互

                    - 在model中自己定义一个类

                    - 从urls 进来

                    - 在views中定义函数

                    - 将App添加到settings的INSTALLED_APPS中

                    - 在终端中输入     · python manage.py makemigration (生成一个迁移文件)

                                                · python manage.py migrate(执行迁移)

                    - 在templates 中创建.html文件

                    - urls对应的views

                    - views 调用models

                    - models返回数据到views

                    - views拿着数据渲染模板

                    - 模板呈现给用户


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进步改变人们的生活工作方式 。
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