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RSS订阅原创 Django项目配置日志
能够同时向控制台和指定的日志文件输出信息，日志文件的最大大小被限制为5MB，并且最多保留5个备份文件。当日志文件大小超过设定值时，最早的日志会被新日志覆盖
2024-09-26 16:09:03
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原创 MQTT Server mosquitto
因此，要做多少个用户的权限配置，就要创建多少个用户的认证配置。主题是自定义的，发布者和订阅者主体一致，就可以互相通讯。没有我们要的版本，姑且安装下最后发布的buster。服务开启后，输入如下命令，根据提示输入两次密码。— 更旧的稳定版（oldoldstable）配置文件中，禁用匿名访问，并添加认证和权限配置。即登录MQTTX时需要输入的用户名和密码。— 旧的稳定版（oldstable）不做权限控制，这样就可以匿名访问了。权限配置也是针对此用户名来做的。发布者要发布消息，必须带入自己的。
2024-08-13 13:09:17
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原创 frp http转发
变更前api_domain.com 绑定在2xx.xxx.xxx.xxx上面。222.xxx.xxx.xxx部署了需要访问的web服务。变更后new_domain.com 绑定给了2xx.xxx.xxx.xxx上面。要访问的web服务依然部署在此ip上。api_domain.com绑定给了其它的服务器：1xx.xxx.xxx.xxx。那么，再利用api_domain.com域名API访问web服务就不可能访问到。因此，在不改变已经部署设备的情况下，有一种方案就是对api域名做跳转服务。
2024-07-03 11:32:37
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原创 项目部署uwsgi &nginx
安装uwsgisudo pip3 install uwsgi查看uwsgi版本sudo pip3 freeze|grep -i 'uwsgi'添加配置文件 项目同名文件夹/uwsgi.initouch uwsgi.iniuwsgi.ini中[uwsgi]http=127.0.0.1:8000#项目目录,绝对路径chdir=/home/xj/employeeMS #项目中wsgi.py文件的目录,相对于当前工作目录,相对路径wsgi-file=employeeMS/wsgi.py#进
2024-03-07 10:48:13
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原创 django中定时清除已经失效的sessions
在Django中添加定时任务命令行清除失效sessions利用APScheduler定时清除安装插件编写job函数添加定时任务的方法在wsgi.py中末尾添加启动项目命令行清除失效sessionspython manage.py clearsessions利用APScheduler定时清除安装插件pip install apscheduler编写job函数在项目同名目录下新建一个job.py文件import osfrom apscheduler.schedulers.backgrou
2022-04-17 22:29:04
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原创 基于bootstrap5.1的分页导航封装
函数中有些测试代码也很有用,没有删除.实际视图中的代码量非常少.视图中def pretty_list(request): # 临时添加数据库数据, 测试分页 # for i in range(300): # mobile = "18000000{}".format(i) # PrettyNum.objects.create(mobile=mobile, price=i * 20, level=i % 2 + 2, status=i % 2 + 1)
2022-04-10 15:39:13
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原创 Django模板语法和ModelForm
Django的模板语法和ModelForm的使用 1. 生成HTML标签 2. 对POST过来的表单数据进行验证 3. 直接将数据保存到数据库 4. 获取表单错误信息
2022-04-09 23:37:35
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原创 jquery tabs方法的插件封装
html样式<style> .active{ border-top:1px solid red } #tab-body div{ display:none } .selected{ display:block }</style>html页面结构<div id='wrap'> <div id='tab-header'> <li class='active'>1</li> <li>2
2022-02-25 22:54:26
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原创 Django杂记2
ADMINadmin.py把自己的模型类注册到管理后台from django.contrib import adminfrom .models import MyModel# 注册自己的模型类admin.site.register(MyModel)模型管理器类admin.py定义模型管理器类class MyManager(admin.ModelAdmin): # 自定义列表页显示的字段 list_display = ['id','f1','f2','f3'] # 修改跳转
2022-02-20 19:23:48
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原创 Django杂记1
指定端口启动python manage.py runserver 5000关闭服务IDE终端Ctrl+c两次LINUX终端查询所有端口是5000的服务sudo lsof -i:5000结束对应id的进程kill -9 id1. settings.py上线DEBUG = False只能通过允许的服务器地址访问服务ALLOWED_HOSTS = ['127.0.0.1', 'localhost','公网ip','公网域名']2. urlquery?名=值&名=值
2022-02-19 22:48:07
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原创 SIMMR模型中geese_data的解读
geese_data研究对象是加拿大东部北极地区的一种浅腹布兰特鹅(Branta bernicla hrota)，在西欧过冬。此鹅非彼鹅，会真飞。由9个列表组成的结构体mixturestracer_namessource_namessource_meanssource_sdscorrection_sdsconcentration_meanscorrection_meansgroupsmixtures维度为[251x2]的double类型数组251行表示数组中包含251条
2021-03-11 17:20:10
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原创 Matlab Coder 从matlab代码转为C/C++
MATLAB Coder对于从事应用层面软件开发的工程师而言，比如，用c/c++来封装一个幂函数的曲线拟合，一个kalman滤波，一个FFT变换，需要掌握很多数学技巧，对于非数学专业的工程师而言这是件非常出力不讨好的事情。而Matlab ToolBox中封装了海量的数据函数，只需要输入参数就可以得到理想的结果。网上已经有大量的素材，此处自娱自乐从头到位操作一遍，做个简要记录，以备后查。1. 创建一个m文件注意考虑实现约束多形性内存分配矩阵行列处理定点数据类型function c = mu
2021-03-09 22:02:33
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原创 稳定同位素溯源混合模型-SIMMR
simmer包一个稳定同位素混合模型版本 0.4.5日期 2021-02-28作者 Andrew ParnellURL https://github.com/andrewcparnell/simmr,https://andrewcparnell.github.io/simmr/描述适合稳定同位素混合模型(SIMMs)，可以长期替代以前广泛使用的SIAR包。SIMMs是通过观察从生物体组织样本中获取的稳定同位素值来推断生物体消费各种食物来源的膳食比例。然而，SIMMs也可用于其他情况，例如在沉积
2021-03-08 17:06:01
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原创 稳定同位素溯源混合模型-R
稳定同位素混合模型（Mixing model）稳定同位素比值稳定同位素比值（δ值，简读为“delta”值），McKinney et al.（1950）首次提出。样品中两种同位素比值相对于某一标准对应比值的相对千分差。δ(‰)=(RsampleRstandard−1)×1000\delta(‰)=(\frac{R_{sample}}{R_{standard}}-1)×1000δ(‰)=(RstandardRsample−1)×1000应用： 计算不同源物质对某一混合物贡献比例（食物来源、水
2020-08-11 22:03:35
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原创 《R语言与统计分析》-学习笔记4
探索性数据分析常用分布的概率函数图二项分布n <- 20p <- 0.2k <- seq(0,n)plot(k,dbinom(k,n,p),type = "h",main = "Binomial distribution,n=20,p=0.2",xlab = "k")泊松分布lambda <- 4.0k <- seq(0,20)plot(k,dpois(k,lambda),type = "h",main = "Poisson distribution,la
2020-08-10 22:53:37
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原创 《R语言与统计分析》-学习笔记3
随机抽样#等可能不放回的随机抽样：#sample(x,n),x要抽取的向量，n为样本容量。sample(1:52,4)#等可能有放回随机抽样：#sample(x,n,replace=TRUE),replace=TRUE表示有放回，=FALSE表示不放回#例如抛一枚均匀的硬币10次：sample(c("H","T"),10,replace = T)#掷骰子10次：sample(1:6,10,replace = T)#不等可能的随机抽样#sample(x,n,reaplce=TRUE
2020-08-09 22:42:00
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原创 《ggplot2：数据分析与图形艺术》--学习笔记10
减少重复性工作主要介绍三种减少重复性工作的方法。迭代ggplot2会将你最后一次绘制或者修改的图形储存下来，输入last_plot()即可获取该图形。将感兴趣的图形区域逐步放大qplot(x,y,data = diamonds,na.rm = T)last_plot() + xlim(3,11) + ylim(3,11)last_plot() + xlim(4,10) + ylim(4,10)last_plot() + xlim(4,5) + ylim(4,5)last_plot() +
2020-08-08 13:28:06
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原创 《ggplot2：数据分析与图形艺术》--学习笔记9
数据操作plyr包ddply()函数能够同时在数据的多个子集上作统计汇总。该函数能够根据行的取值，把数据框分解成几个子集，分别把各个子集输入某个函数，最后把结果综合在一个数据框内。基本用法是ddply(.data, .variables, .fun, ...),其中“.data 是用来作图的数据。.variables是对数据取子集的分组变量，形式是.(var1,var2)。.fun是要在各子集上运行的统计汇总函数。.subset()用来对数据取子集的函数，选择数据中前（或后）n个（或x%的）观
2020-08-06 22:17:15
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原创 《ggplot2：数据分析与图形艺术》--学习笔记8
精雕细琢主题主题的控制包括标题、坐标轴标签、图例标签等文字调整，以及网格线、背景、轴须得颜色搭配。两个内置主题theme_grey()和theme_bw()，分别为灰底白网格线和白底灰网格线。唯一参数base_size控制基础字体的大小。基础字体指做标题的大小，图形标题比它大20%，轴须标签比它小20%。全局性设置：theme_set(theme_grey())或theme_set(theme_bw())，theme_set()返回先前主题。局部性设置：只改变单个图形的主题，qplot()+t
2020-08-03 23:06:25
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原创 《ggplot2：数据分析与图形艺术》--学习笔记7
定位简介定位由四个部分组成位置调整 调整每个图层中出现重叠的对象的位置。位置标度 控制数据到图形中位置的映射。常用的映射是线性和对数变换。分面 一页多图，也通常被称作小联号图（small multiples）。坐标系 通过控制两个独立的位置标度来生成一个2维坐标系。分面ggplot2提供两种分面类型：网格型（face_grid）和封装型（facet_wrap），分别类似于R基础图形中的coplot布局和lattice的面板布局。#mpg的子集，简化为3种气缸（4，6，8）和两种驱动轮（
2020-08-02 22:45:24
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原创 《ggplot2：数据分析与图形艺术》--学习笔记6
标度所有的标度构建器（scale constructor）都拥有一套通用的命名方案。它们以scale_开头，接下来是图形属性的名称（例如，colour_、shape_ 或 x_），最后以标度的名称结尾（例如，gradient、hue 或 manual）。表6.1 按图形属性和变量类型排列的各种标度图形属性离散型连续型颜色（colour）和填充色（fill）brewergradientgreygradient2huegradientnidentity
2020-08-02 11:04:03
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