Django小总结

最新推荐文章于 2024-12-09 22:29:58 发布
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文章标签： django python 后端
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本文详细介绍了Django的使用流程，从创建模型类到执行迁移，再到注册模型类并使用后台管理，以及设置视图、配置urls和templates，最后讲解了settings文件的编辑。通过这些步骤，读者可以全面了解如何在Django中搭建一个基本的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Django过程

（1）模型类

  • 在models.py中定义模型类

  • 生成迁移

  • python manage.py makemigrations

  • 执行迁移

  • python manage.py migrate

（2）超级管理员用户

  • 创建用户

  • python manage.py createsuperuser

  • 注册模型类

  • 登录后台管理数据

视图

  • 配置urls
  • views.py中定义视图

定义templates

  • 在当前文件夹下定义templates文件夹，在templates文件夹下定义项目同名文件夹，在文件夹中创建响应显示视图的html文件。
    在这里插入图片描述

  • 配置settings文件

  • 编辑模板文件

  • 在视图中调用
    return render(request, '*.html',context)

数据挖掘之分类
卡布奇诺的专栏
10-07 1591
分类(classifier)——监督学习 1.        类型与分类过程 类型： l  归类：针对离散数据的分类； l  预测：针对连续数据的分类，其也叫回归分析； 训练集：有数据库元组和与它们相关联的类标号组成； 分类步骤： 1.        构造模型，利用训练数据集训练分类器； 2.        利用建好的分类器模型对测试数据进行分类； 2.        分类方法
文本挖掘（10）：文本分类与聚类技术教程
kkchenjj的博客
07-19 1179
聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组到不同的簇中，使得同一簇内的对象彼此相似，而不同簇的对象彼此相异。在文本挖掘中，聚类算法被广泛应用于文档分类、主题发现和信息组织。基于词频的文本聚类主要依赖于词频统计，如TF-IDF，来表示文本。这种方法假设文本的相似性可以通过它们共享的词汇来衡量。主题模型是一种统计模型，用于发现文档集合中的抽象主题。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是最常用的主题模型之一，它假设文档由多个主题组成，每个主题由多个词汇组成。
数据挖掘分类技术
weixin_34041003的博客
04-03 167
数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。而且我们会在第4章再次给读者讲述分类算法和相关原理。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确。每个算法在测试集上的运行都会有一个准确率的指标。用不同的算法做成的分...
数据挖掘分类和聚类的理解
贺大禹的技术博客
10-27 1566
分类与聚类，监督学习与无监督学习     分类和聚类： Classification (分类)，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)，而
数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘 图算法，搜索算法等
07-03
数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支，它通过应用各种算法从大量数据中提取有价值的信息和知识。本资源包含18种数据挖掘算法的实现以及其他相关经典算法，这些算法广泛应用于决策分类、聚类、链接挖掘、关联挖掘和...
数据挖掘课件：第11章 聚类（Clustering)分析简介.pdf
07-12
总的来说，聚类分析是数据挖掘中的核心技术，对于理解大量数据的内在结构、发现隐藏模式以及支持决策制定具有重要作用。通过有效的聚类算法，可以从海量数据中提取有价值的信息，推动科学研究、商业策略和其他领域的...
Python数据挖掘核心算法：分类、聚类、回归及关联分析
本知识点将深入探讨标题中提到的几种重要的数据挖掘算法：关联算法Apriori、分类算法BP（反向传播算法）和Adboost（自适应增强算法）、KNN（K-近邻算法）、聚类算法kmeans、kmedoids、Clarans以及回归算法线性回归，...
数据挖掘之聚类分析
最新发布
dundunmm的博客
12-09 1895
是数据挖掘中的一项重要技术，旨在根据对象间的相似性或差异性，将对象分为若干组（簇）。同一簇内的对象相似性较高，而不同簇间的对象差异性较大。聚类分析广泛应用于图像处理、市场细分、文本分析、基因分析等多个领域。样本点通常是具有多维特征的数据实例，特征可以是数值型或类别型，描述样本的属性。
数据挖掘分类数据集
12-24
此文件为数据挖掘分类实验数据集，内含说明文档，没有压缩密码
数据挖掘-分类与聚类相关的算法
weixin_46529416的博客
12-15 2705
分类与聚类 定义及区别 分类方法 聚类方法 分类与聚类 定义及区别 分类：是一种有指导（有监督）的学习（Supervised Learning），即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。即根据样本数据形成的类知识对源数据进行分类，进而预测未来数据的归类…2分 聚类：属于无指导学习，聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别，它的目的是使得属于同一类别的个体之间的差别尽可能的小，而不同类别上的个体间的差别尽可能的大。2分 综上所述，聚类是通过对数据的分析比较形.
数据挖掘 分类
每天进步一点点儿
11-13 610
1、分类的概念 数据分析任务就是分类，需要构造一个模型或者分析器来预测类标号 2、什么是数值预测 例子：某销售经理希望预测一个给定的顾客再给定的网站的一次购物期间将花多少钱，该数据分析任务就是数值预测，其中所构造的模型预测一个连续值函数或者有序值，而不是类标号，这种模型是预测器。 回归分析是数值预测最常用的统计学方法。 分类和数值预测是预测问题的两种主要类型 3、分类的一般方法 数据...
数据挖掘-分类
qq_42584734的博客
12-10 5451
三、数据挖掘-分类 分类是一种很重要的数据挖掘技术，也是数据挖掘研究的重点和热点之一。分类的目的是分析输入数据，通过训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确描述或者模型，这种描述常常用谓词来表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来测试数据的类标签是未知的，仍可以由此预测这些新数据所属的类。也可以由此对数据中每一个类有更好的理解。 3.1.1 分类的基本概念 分类...
数据挖掘-数据分类
weixin_43978046的博客
09-13 1436
数据挖掘-数据分类模型实验目的实验环境实验内容一．分别采用C4.5决策树、朴素贝叶斯、KNN分类器在训练数据上训练出模型1.采用C4.5决策树在训练数据上训练出分类模型(1)查看数据集的属性①属性集合=[天气，是否周末，是否促销]②类别标签有两个，类别集合=[高，低](2)读取数据--数据的预处理①因为要引入包C4.5,TreePlootter,所以转换data中的数据，把中文转换为英文②把data转换为list存入datalist中(3)划分训练集和验证集(4)特征值①样本特征标签②样本特征类型③类别向量
数据挖掘 | 分类
AI_STRAAY的博客
11-14 594
认真复习的第五天 这章肯定会出题目的，计算不难，但公式都比较多，一定要记清楚了
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