4.8 迁移数据,添加根路径

本文介绍了如何在Django项目中进行数据迁移,包括makemigrations与migrate命令的使用,以及如何正确配置新建的应用模块,确保应用路径的正确解析。

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迁移数据,不加app名称,就是迁移所有的数据,如果出错,也可以这样重构数据表,

makemigrations
migrate

把自己新建的四个模块都移到新建的apps目录下,不勾选相互索引参考链接,否则会在引用中自动添加apps.的前缀,这个时候引用会有红线,把apps目录mark为source root目录,然后在settings中设置根路径

import sys

sys.path.insert(0, os.path.join(BASE_DIR, 'apps'))

这样 引用的时候,使用 users.models就能找到其真实的路径

 

转载于:https://www.cnblogs.com/andu99/p/8981995.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
### 卸载 OpenCV 3.2.0 并安装 OpenCV 4.8 #### 彻底卸载 OpenCV 3.2.0 为了确保旧版本完全被移除,建议执行以下命令来删除已安装的 OpenCV 文件及其依赖项: ```bash sudo apt-get remove --purge libopencv* sudo apt-get autoremove sudo apt-get autoclean ``` 这些命令会清理掉所有与 OpenCV 相关的数据以及不再需要的软件包。 接着,清除可能存在的编译残留文件和其他配置文件: ```bash rm -rf /usr/local/include/opencv* \ /usr/local/share/OpenCV \ /usr/local/lib/python*/dist-packages/cv2*.so \ ~/.cache/pip/wheels/*opencv* ``` 这一步骤能够有效防止新版本安装过程中遇到冲突或异常情况[^1]。 #### 安装 OpenCV 4.8 版本 ##### 准备工作 更新系统并安装必要的构建工具和依赖库: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev \ python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev \ libtiff-dev gfortran openexr libatlas-base-dev protobuf-compiler \ libprotobuf-dev ``` 上述操作为后续编译提供了所需的开发环境和支持库[^2]。 ##### 下载 OpenCV 源码 从 GitHub 获取指定版本的源代码: ```bash cd ~ git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv git checkout 4.8.0 cd .. git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git cd opencv_contrib git checkout 4.8.0 ``` 这里指定了 `4.8.0` 这个特定标签以获取稳定发布的版本[^3]。 ##### 编译与安装 进入 OpenCV 主目录并创建一个新的子目录用于存放编译产物: ```bash cd ~/opencv mkdir build && cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D BUILD_EXAMPLES=ON .. make -j$(nproc) sudo make install sudo ldconfig ``` 完成以上步骤后即完成了 OpenCV 的重新安装过程。请注意,在某些情况下还需要调整 Python 解释器路径以便正确加载新的 cv2.so 库文件[^4]。 #### 配置环境变量 编辑用户的 shell profile 文件(如 `.bashrc`, `.zshrc`),添加如下内容使当前终端支持最新版 OpenCV: ```bash export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib ``` 保存更改后的配置文件并通过 source 命令使之生效: ```bash source ~/.bashrc # 或者其他对应的shell启动脚本名称 ``` 至此,整个迁移流程结束,现在应该可以在 Ubuntu 上正常使用 OpenCV 4.8 了[^5]。
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