Django学习笔记

本文详细介绍如何在Ubuntu系统上搭建适合Django项目的开发环境,包括系统环境的配置、Django环境的安装与使用、创建及运行Django项目、模型迁移、站点管理等关键步骤。

1.搭建Ubuntu环境

  • 打开终端删除多余的软件,执行命令 sudo apt remove libreoffice-common 删除Word
  • 设置镜像源,选择清华的
  • 设置语言环境

2.Django环境的安装

  • 安装pip3执行命令 sudo apt install python3-pip
  • 安装镜像环境 sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper (假如使用pycharm可以不安装,使用pycharm会自带一个虚拟空间)
  • 安装完成使用 which virtualenvwrapper.sh 查看 virtualenvwrapper.sh 位置,然后将它放到source后,这里以Ubuntu为例
  • 配置环境变量sudo gedit ~/.bashrc 添加如下内容,保存后执行 source .bashrc
  1. VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
  2. export WORKON_HOME=$HOME/.virutalenvs
  3. source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
  • 创建虚拟环境:
  1. Python2:—— mkvirtualenv 虚拟环境名称
  2. Python3:—— mkvirtualenv -p python3 虚拟环境名称
  3. 在虚拟环境中安装Django,执行命令pip3 install django==2.0
  4. 创建的环境目录:/home/当前用户/.virutalenvs/环境名/bin(在虚拟环境中which python找到当前虚拟环境的Python解释器)

注:pip安装超时报错,在~/.pip/pip.conf文件中配置如下信息:

[global]
timeout = 6000
index-url = http://pypi.douban.com/simple/ 
[install]
use-mirrors = true
mirrors = http://pypi.douban.com/simple/ 
trusted-host = pypi.douban.com

或者:

[global]
timeout = 6000
index-url = http://e.pypi.python.org/simple
[install]
use-mirrors = true
mirrors = http://e.pypi.python.org

参考https://blog.youkuaiyun.com/dszgf5717/article/details/53138298

3.创建Django项目

  • 创建项目:执行命令 django-admin startproject BookManager(项目名)(如果缺少相关命令,按照提示安装)
  • 创建APP模块:进入文件夹执行命令python manager.py startapp Book(APP名)
  • 运行Django文件:在项目文件夹下执行命令python manage.py runserver

4.模型迁移

  • 为模型的改变生成迁移文件:python manage.py makemigrations [应用名]    --生成
  • 应用数据库迁移:python manage.py migrate                                                     --应用

5.站点管理

  1. 管理界面本地化:在setting.py文件下修改
  2. 创建管理员:python manage.py createsuperuser
  3. 注册模型类:在admin.py文件下注册
  4. 发布内容到数据库
  5. 自定义站点管理界面
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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