ORM模型类

模型

创建两个表

创建模型类

from django.db import models# Create your models here.
class BookInfo(models.Model):name = models.CharField(max_length=10, unique=True)  # 书名pub_date = models.DateField(null=True)  # 发布时间read_count = models.IntegerField(default=0)  # 阅读量comment_count = models.IntegerField(default=0)  # 点击量is_delete = models.BooleanField(default=False)  # 软删除class Meta:db_table = "bookinfo"  # 修改表的名字verbose_name = "书籍管理"  # admin站点使用的def __str__(self):return self.nameclass PeopleInfo(models.Model):# 定义一个有序字典GENDER_CHOICE = {(1, "male"),(2, "female"),}name = models.CharField(max_length=10)  # 人物名字gender = models.SmallIntegerField(choices=GENDER_CHOICE, default=1)  # 人物性别description = models.CharField(max_length=100, null=True)  # 人物描述is_delete = models.BooleanField(default=False)  # 软删除book = models.ForeignKey(BookInfo, on_delete=models.CASCADE)  # 外键class Meta:db_table = "peopleinfo"def __str__(self):return self.name

生成迁移文件

 python .\manage.py makemigrations

执行迁移文件 

 python .\manage.py migrate    

数据库表名

模型类如果未指明表名,django默认以小写app应用名_小写模型名为数据库表名

可通过db_table指明数据库表名,在模型类里面进行定义

    class Meta:db_table = "bookinfo"  # 修改表的名字verbose_name = "书籍管理"  # admin站点使用的

关于主键

django会为表创建自动增长的主键列,每个模型只能有一个主键列,如果使用选项设置某属性为主键列后django不会再创建自动增长的主键列

属性名命名限制

  • 不能是python的保留关键字
  • 不允许使用连续的下划线,这是由django的查询方式决定的
  • 定义属性时需要指定字段类型,通过 字段类型的参数指定选项
属性名=models.字段类型(选项)

字段类型

类型说明
AutoField自增整数,不指定是django会自动创建,属性名为id
BooleanField布尔字段,值为True或False
NullBooleanField支持Null、True、False三种值
CharField字符串,参数max_length表示最大字符个数
TextField大文本字段,一般超过4000个字符时使用
IntegerField整数
DecimaIField十进制浮点数,参数max_digits表示总位数,参数decimal_places表示小数位数
FloatField浮点数
DateField日期,参数auto_now每次保存时设置为当前时间,参数auto_now_add第一次被创建时设置为当前时间,默认都为False,不可组合
TimeFoeld时间,参数同DateField
DateTimeField

日期时间,参数同DateField

FileField上传文件字段
ImageFiled继承于FileField,对上传的内容进行校验,确保是有效的图片

选项

null是数据库范畴的概念,blank是表单验证的范畴

选项说明
null如果为True,表示允许为空,默认False
blank如果为True,表示允许为空白,默认False
db_column字段名称,若未指定,使用属性的名称
db_index若值为True,则会为表中的字段创建索引,默认False
default指定默认值
primary_key若为True,字段成为模型主键,默认False
unique如果为True,字段中的值不可重复,默认False

外键

on_delete=

指外键被删除后被关联字段的数据要做什么操作

可选参数

  • CASCADE级联:删除主表数据时,连同外键表字段中的数据一起删除
  • PROTECT保护:通过抛出ProtecteError异常,无法删除主表中的数据
  • SET_NULL设置为NULL,仅在该字段null=True允许为空时,将关联字段数据置为空
  • SET_DEFAULT设置默认值:仅在该字段设置了默认值时可用
  • SET()设置为特定值或调用特定方法
  • DO_NOTHING:不做任何操作,如果数据库前置指明级联性,会抛出IntegrityError异常
返回一个对象=models.ForeignKey(外键类名,on_delete=[])

shell

作用

快速验证增删改查的结果,最终的代码还是要写在视图中

进入shell命令

python manage.py shell

增加数据

方式一,创建对象,一个对象就是一条数据

需要调用save()方法,保存

导入模型类
from bookmanager.book.models import BookInfobook=BookInfo(name="django",pub_date="2000-1-1",read_count="10")
book.save()"""
mysql> select * from bookinfo-> ;
+----+--------+---------------+-----------+------------+------------+
| id | name   | comment_count | is_delete | pub_date   | read_count |
+----+--------+---------------+-----------+------------+------------+
|  1 | django |             0 |         0 | 2000-01-01 |         10 |
+----+--------+---------------+-----------+------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)
"""

方式二,使用objects

不需要save()

# objects相当于一个代理,直接跟数据库打交道
BookInfo.objects.create(name="flask",pub_date="2020-1-1",read_count="100")"""
mysql> select * from bookinfo ;
+----+--------+---------------+-----------+------------+------------+
| id | name   | comment_count | is_delete | pub_date   | read_count |
+----+--------+---------------+-----------+------------+------------+
|  1 | django |             0 |         0 | 2000-01-01 |         10 |
|  2 | flask  |             0 |         0 | 2020-01-01 |        100 |
+----+--------+---------------+-----------+------------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
"""

更新数据

方式一get,需要调用save()方法

get查询,查询后返回一个对象,通过对象属性赋值来更改数据

from bookmanager.book.models import BookInfo# get查询,查询后返回一个对象,通过对象属性赋值来更改数据
book=BookInfo.objects.get(id=1)
book.name="新版Django"
book.save()"""
mysql> select * from bookinfo ;
+----+------------+---------------+-----------+------------+------------+
| id | name       | comment_count | is_delete | pub_date   | read_count |
+----+------------+---------------+-----------+------------+------------+
|  1 | 新版Django |             0 |         0 | 2000-01-01 |         10 |
|  2 | flask      |             0 |         0 | 2020-01-01 |        100 |
+----+------------+---------------+-----------+------------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)"""

方式二filter,不需要调用save()方法

BookInfo.objects.filter(id=2).update(name="升级flask",pub_date="2024-2-2")"""
>>> BookInfo.objects.filter(id=2).update(name="升级flask",pub_date="2024-2-2") 
1mysql> select * from bookinfo ;
+----+------------+---------------+-----------+------------+------------+
| id | name       | comment_count | is_delete | pub_date   | read_count |
+----+------------+---------------+-----------+------------+------------+
|  1 | 新版Django |             0 |         0 | 2000-01-01 |         10 |
|  2 | 升级flask  |             0 |         0 | 2024-02-02 |        100 |
+----+------------+---------------+-----------+------------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
"""

删除数据

删除分为两种

物理删除:从硬盘上彻底删除

逻辑删除:修改标志位,给数据打上标签

方式一get

先使用get查询数据,然后调用对象的呃delete方法,不用调用save()方法


book=BookInfo.objects.get(id=1)
book.delete"""
>>> book=BookInfo.objects.get(id=1)
>>> book.delete()
(1, {'book.PeopleInfo': 0, 'book.BookInfo': 1})mysql> select * from bookinfo ;
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
| id | name      | comment_count | is_delete | pub_date   | read_count |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
|  2 | 升级flask |             0 |         0 | 2024-02-02 |        100 |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
1 row in set (0.00 sec)
"""

方式二filter

BookInfo.objects.filter(id=2).delete()"""
>>> BookInfo.objects.filter(id=2).delete()
(1, {'book.PeopleInfo': 0, 'book.BookInfo': 1})mysql> select * from bookinfo ;
Empty set (0.00 sec)
"""

运算符

运算符说明

exact等于

id__exact=1,查询id=1
contains包含name__contains="刘",查询名字中包含刘的
endswith结尾name__endswith="刚",查询名字结尾包含刚的
isnull=True为空name__isnull=True,查询名字为空的
in=[]值是否在列表里面id__in=[1,3,5],查询id为1,3,5的数据
gt大于id__gt=3,查询id大于3的数据
gte大于等于id__gte=3,查询id大于等于3的数据
lt小于id__lt=3,查询id小于3的数据
lte小于等于id__lte=3,查询id小于等于3的数据
year年份date__year=2024,查询日期年是2024年的数据

查询

基础查询

  • get:只能查到一条数据,通常用于精确查询,如果不存在会抛出异常
  • all:查询多个结果,返回的一个数组
  • count:统计查询结果的数量 

get查询

book=BookInfo.objects.get(id=3)"""
>>> book=BookInfo.objects.get(id=3)
>>> book
<BookInfo: 内测flask>mysql> select * from bookinfo ;
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
| id | name      | comment_count | is_delete | pub_date   | read_count |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
|  3 | 内测flask |             0 |         0 | 2020-01-01 |        100 |
|  4 | django    |             0 |         0 | 2000-01-01 |         10 |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
"""

all查询

books=BookInfo.object.all()
books"""
>>> books=BookInfo.objects.all()
>>> books
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>, <BookInfo: django>]>mysql> select * from bookinfo ;
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
| id | name      | comment_count | is_delete | pub_date   | read_count |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
|  3 | 内测flask |             0 |         0 | 2020-01-01 |        100 |
|  4 | django    |             0 |         0 | 2000-01-01 |         10 |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
"""

 count统计查询

books_count=BookInfo.objects.all().count()
books_countcounts=BookInfo.objects.count()
counts  
"""
>>> books_count=BookInfo.objects.all().count() 
>>> books_count                                
2>>> counts=BookInfo.objects.count()
>>> counts                          
2mysql> select count(*) from bookinfo;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|        2 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec
"""

过滤查询

  • filter过滤出多个结果,返回的是一个列表
  • exclude排除掉符合条件剩下的结果,返回的也是一个列表
  • get过滤第单一结果,只返回一个结果

filter查询

模型名.objects.filter(属性名__运算符=值)

BookInfo.objects.filter(id=4)
BookInfo.objects.filter(id__exact=4)"""
>>> BookInfo.objects.filter(id=4)
<QuerySet [<BookInfo: django>]>
>>> BookInfo.objects.filter(id__exact=4)
<QuerySet [<BookInfo: django>]>"""

exclude查询

模型名.objects.exclude(属性名__运算符=值)

BookInfo.objects.exclude(id=4)
BookInfo.objects.exclude(id__exact=4)"""
>>> BookInfo.objects.exclude(id=4)    
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>, <BookInfo: python>, <BookInfo: java>, <BookInfo: html>]>
>>> BookInfo.objects.exclude(id__exact=4) 
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>, <BookInfo: python>, <BookInfo: java>, <BookInfo: html>]>"""

get查询

模型名.objects.get(属性名__运算符=值)


BookInfo.objects.get(id=4)
BookInfo.objects.get(id__excat=4)   
"""
>>> BookInfo.objects.get(id__exact=4)   
<BookInfo: django>
>>> BookInfo.objects.get(id=4)          
<BookInfo: django>"""

F对象

对查询对象的属性进行比较,需要导入模块

from django.db.models import F

模型类名.objects.filter(属性名__运算符=F(“第二个属性名”))

from django.db.models import FBookInfo.objects.filter(read_count__gt=F("comment_count"))"""
>>> from django.db.models import F
>>> BookInfo.objects.filter(read_count__gt=F("comment_count"))
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>, <BookInfo: django>]>mysql> select * from bookinfo ;
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
| id | name      | comment_count | is_delete | pub_date   | read_count |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
|  3 | 内测flask |             0 |         0 | 2020-01-01 |        100 |
|  4 | django    |             0 |         0 | 2000-01-01 |         10 |
|  5 | python    |            10 |         0 | 2024-01-01 |          0 |
|  6 | java      |           200 |         0 | 2022-01-01 |          0 |
|  7 | html      |            50 |         0 | 2020-01-01 |          0 |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
5 rows in set (0.00 sec)
"""

Q对象

可用实现逻辑与和逻辑或的查询

需要导入模块

from django.db.models import Q

并且查询

BookInfo.objects.filter(id=5).filter(read_count__lt=10)
BookInfo.objects.filter(id=5,read_count__lt=10)"""
>>> BookInfo.objects.filter(id=5).filter(read_count__lt=10)
<QuerySet [<BookInfo: python>]>
>>> BookInfo.objects.filter(id=5,read_count__lt=10)
<QuerySet [<BookInfo: python>]>mysql> select * from bookinfo ;
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
| id | name      | comment_count | is_delete | pub_date   | read_count |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
|  3 | 内测flask |             0 |         0 | 2020-01-01 |        100 |
|  4 | django    |             0 |         0 | 2000-01-01 |         10 |
|  5 | python    |            10 |         0 | 2024-01-01 |          0 |
|  6 | java      |           200 |         0 | 2022-01-01 |          0 |
|  7 | html      |            50 |         0 | 2020-01-01 |          0 |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
5 rows in set (0.00 sec)
""

Q查询

或查询:模型类名.objects.filter(Q(属性名__运算符=值)|Q(属性名__运算符=值)|....)

from django.db.models import QBookInfo.objects.filter(Q(id=5)|Q(read_count__lt=10))"""
>>> BookInfo.objects.filter(Q(id=5)|Q(read_count__lt=10)) 
<QuerySet [<BookInfo: python>, <BookInfo: java>, <BookInfo: html>]>"""

并且查询:模型类名.objects.filter(Q(属性名__运算符=值)&Q(属性名__运算符=值)&.....)

BookInfo.objects.filter(Q(id=5)&Q(read_count__lt=10))"""
>>> BookInfo.objects.filter(Q(id=5)&Q(read_count__lt=10)) 
<QuerySet [<BookInfo: python>]>"""

非not查询:模型类名.objects.filter(~Q(属性名__运算符=值))

BookInfo.objects.filter(~Q(id=5)&Q(read_count__lt=10))
BookInfo.objects.filter(~Q(id=5)&~Q(read_count__lt=10)) BookInfo.objects.filter(~Q(id=5)|Q(read_count__lt=10))  
BookInfo.objects.filter(~Q(id=5)|~Q(read_count__lt=10)) 
"""
>>> BookInfo.objects.filter(~Q(id=5)&Q(read_count__lt=10))
<QuerySet [<BookInfo: java>, <BookInfo: html>]>
>>> BookInfo.objects.filter(~Q(id=5)&~Q(read_count__lt=10)) 
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>, <BookInfo: django>]>>>> BookInfo.objects.filter(~Q(id=5)|Q(read_count__lt=10))  
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>, <BookInfo: django>, <BookInfo: python>, <BookInfo: java>, <BookInfo: html>]>
>>> BookInfo.objects.filter(~Q(id=5)|~Q(read_count__lt=10)) 
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>, <BookInfo: django>, <BookInfo: java>, <BookInfo: html>]>"""

聚合函数

Sum、Max、Min、Avg、Count

模块名.objects.aggregate(聚合函数("字段名"))

需要导入模块

from django.db.models import Sum,Max,Min,Avg,Count
from django.db.models import Sum,Max,Min,Count,AvgBookInfo.objects.aggregate(Sum("read_count"))
BookInfo.objects.aggregate(Avg("read_count"))
BookInfo.objects.aggregate(Max("read_count"))
BookInfo.objects.aggregate(Min("read_count"))
BookInfo.objects.aggregate(Count("read_count"))"""
>>> from django.db.models import Sum,Max,Min,Count,Avg
>>> BookInfo.objects.aggregate(Sum("read_count"))
{'read_count__sum': 110}>>> BookInfo.objects.aggregate(Avg("read_count"))
{'read_count__avg': 22.0}>>> BookInfo.objects.aggregate(Max("read_count"))
{'read_count__max': 100}>>> BookInfo.objects.aggregate(Min("read_count"))
{'read_count__min': 0}>>> BookInfo.objects.aggregate(Count("read_count"))
{'read_count__count': 5}
"""

排序

升序

BookInfo.object.all().order_by("read_count")"""
>>> BookInfo.objects.all().order_by("read_count") 
<QuerySet [<BookInfo: python>, <BookInfo: java>, <BookInfo: html>, <BookInfo: django>, <BookInfo: 内测flask>]>"""

降序

BookInfo.objects.all().order_by("-read_count")
"""
>>> BookInfo.objects.all().order_by("-read_count") 
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>, <BookInfo: django>, <BookInfo: python>, <BookInfo: java>, <BookInfo: html>]>"""

关联查询

关联查询往往是查询通过外键关联两个表的数据

系统会自动在主表中添加小写外键类名_set的方法

一对多模型类对象.多对应的模型类名小写_set

# 需要拿到主表数据的一个对象
# 然后去调用关联表的模型类_set
book=BookInfo.objects.get(id=6)
book.peopleinfo_set.all()
"""
>>> book=BookInfo.objects.get(id=6) 
>>> book.peopleinfo_set.all()       
<QuerySet [<PeopleInfo: 詹姆斯·高斯林>, <PeopleInfo: 余麻子>]>mysql> select * from peopleinfo ;
+----+----------------+--------+---------+-------------+-----------+
| id | name           | gender | book_id | description | is_delete |
+----+----------------+--------+---------+-------------+-----------+
|  1 | 吉多·范罗苏姆 |      1 |       3 | python之夫  |         0 |
|  4 | 吉多·范罗苏姆 |      1 |       5 | python之夫  |         0 |
|  5 | 詹姆斯·高斯林 |      1 |       6 | java之夫    |         0 |
|  6 | 余麻子         |      1 |       6 | java继夫    |         0 |
+----+----------------+--------+---------+-------------+-----------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from bookinfo ;
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
| id | name      | comment_count | is_delete | pub_date   | read_count |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
|  3 | 内测flask |             0 |         0 | 2020-01-01 |        100 |
|  4 | django    |             0 |         0 | 2000-01-01 |         10 |
|  5 | python    |            10 |         0 | 2024-01-01 |          0 |
|  6 | java      |           200 |         0 | 2022-01-01 |          0 |
|  7 | html      |            50 |         0 | 2020-01-01 |          0 |
+----+-----------+---------------+-----------+------------+------------+
5 rows in set (0.00 sec)
"""

多对一的模型类对象.多对应的模型类中的关系类属性名

因为从表的外键已经指向了一个主表对象,所以可以直接获取从表对象来调用主表模型类,可以获得主表模型类的对象,也可以获取主表模型类对象的属性

people=PeopleInfo.objects.get(id=1)
people.book.all()"""
>>> people=PeopleInfo.objects.get(id=1) 
# 获取主表模型类对象
>>> people.book     
<BookInfo: 内测flask>
# 获取主表模型类对象的属性
>>> people.book.name                    
'内测flask'"""

关联过滤查询

语法格式:模型类名.objects.(关联模型类名小写__字段名__运算符=值) 

从一的数据表中查询符合条件的从表的值(左一右多)

BookInfo.objects.filter(peopleinfo__name__exact="余麻子")
BookInfo.objects.filter(peopleinfo__name__contains="余")"""
>>> BookInfo.objects.filter(peopleinfo__name__exact="余麻子")
<QuerySet [<BookInfo: java>]>
>>> BookInfo.objects.filter(peopleinfo__name__contains="余")
<QuerySet [<BookInfo: java>]>"""

根据从表的数据查询主表数据(使用外键)

PeopleInfo.objects.filter(book.name__exact="python")""""
>>> PeopleInfo.objects.filter(book__name__exact="python") 
<QuerySet [<PeopleInfo: 吉多·范罗苏姆>]>"""

查询结果集QuerySet

什么是结果集,必须是结果集才有两大特性

返回的查询结果不是单一的数据,而是一个集合QuerySet

两大特性(影响效率,在views视图中不执行就不不会消耗资源)

  • 惰性执行:只有用的时候才会去执行,例如
# 在数据库中之句话并没有执行
book=BookInfo.objects.all()
# 当需要用到book时,才会请求数据库返回数据
book"""
>>> book=BookInfo.objects.all() 
>>> book # 这是才会去看book是什么数据
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>, <BookInfo: django>, <BookInfo: python>, <BookInfo: java>, <BookInfo: html>]>"""
  • 缓存:使用同一个查询集(QuerySet)第一次使用会直接查询,然后把结果缓存下来,再次使用结果集时候就会用到这个缓存数据,减少数据库查询的次数
# 这句话返回的是一个结果集QuerySet,它可以被缓存到内存中
books=BookInfo.objects.all() """
>>> books=BookInfo.objects.all() 
>>> books                        
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>, <BookInfo: django>, <BookInfo: python>, <BookInfo: java>, <BookInfo: html>]>
>>> [book.id for book in books]  
[3, 4, 5, 6, 7]
"""

限制查询集(切片操作)

不支持复数索引

# 返回了一个结果集合,可以操作下标索引
books=BookInfo.objects.all()"""
>>> books=BookInfo.objects.all() 
>>> books
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>, <BookInfo: django>, <BookInfo: python>, <BookInfo: java>, <BookInfo: html>]>
>>> books[1] 
<BookInfo: django>
>>> books[0:1] 
<QuerySet [<BookInfo: 内测flask>]>
""""

分页(查询文档学习)

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1 什么是 amis amis 是一个低代码前端框架&#xff0c;它使用 JSON 配置来生成页面&#xff0c;可以减少页面开发工作量&#xff0c;极大提升效率。 看到amis一句话的介绍&#xff0c;感觉就是JSON2WEB要找的前端框架。 amis是百度开源的框架&#xff0c;毕竟是大厂&#xff0c…

即插即用、简单有效的大语言模型推荐算法!港大联合百度推出RLMRec

论文链接&#xff1a; https://arxiv.org/abs/2310.15950 论文代码&#xff1a; https://github.com/HKUDS/RLMRec 实验室主页&#xff1a; https://sites.google.com/view/chaoh/group-join-us?authuser0 TLDR 本文从互信息最大化的理论角度出发&#xff0c;通过引入文本信号…

使用No-SQL数据库支持连接查询用例的讨论

简介 在本文中&#xff0c;我们将简单介绍什么是No-SQL数据库。然后我们会讨论一种使用关系数据库比较容易实现的查询&#xff0c;即连接查询&#xff0c;怎么样使用No-SQL来实现。 什么是No-SQL数据库 与No-SQL数据库相对应的是传统的关系数据库&#xff08;RDBMS&#xff…

JRT监听程序

本次设计避免以往设计缺陷&#xff0c;老的主要为了保持兼容性&#xff0c;在用的设计就不好调了。 首先&#xff0c;接口抽象时候就不在给参数放仪器ID和处理类了&#xff0c;直接放仪器配置实体&#xff0c;接口实现想用什么属性就用什么属性&#xff0c;避免老方式要扩参数时…

java的excel列行合并模版

1.效果 2.模版 <tableborder"1"cellpadding"0"cellspacing"0"class"tablebor"id"TABLE"><tr align"center" class"bg217"><td style"background-color: #008000; color: #ffffff;p…

archlinux 使用 electron-ssr 代理 socks5

提前下载好 pacman 包 https://github.com/shadowsocksrr/electron-ssr/releases/download/v0.2.7/electron-ssr-0.2.7.pacman 首先要有 yay 和 aur 源&#xff0c;这个可以参考我之前的博客 虚拟机内使用 archinstall 安装 arch linux 2024.01.01 安装依赖 yay 安装的&#…

WebGL+Three.js入门与实战——绘制水平移动的点、通过鼠标控制绘制(点击绘制、移动绘制、模拟画笔)

个人简介 &#x1f440;个人主页&#xff1a; 前端杂货铺 &#x1f64b;‍♂️学习方向&#xff1a; 主攻前端方向&#xff0c;正逐渐往全干发展 &#x1f4c3;个人状态&#xff1a; 研发工程师&#xff0c;现效力于中国工业软件事业 &#x1f680;人生格言&#xff1a; 积跬步…

JVM 性能调优 - 常用的垃圾回收器(6)

垃圾收集器 在 JVM(Java虚拟机)中,垃圾收集器(Garbage Collector)是负责自动管理内存的组件。它的主要任务是在程序运行过程中,自动回收不再使用的对象所占用的内存空间,以便为新的对象提供足够的内存。 JVM中的垃圾收集器使用不同的算法和策略来实现垃圾收集过程,以…

第4章——深度学习入门(鱼书)

第4章 神经网络的学习 本章的主题是神经网络的学习。这里所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中&#xff0c;为了使神经网络能进行学习&#xff0c;将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准&#xff0c;找出能使它的值达到最…

一些常见的电源方案

开关电源&#xff1a; RM C 板&#xff1a;&#xff08;24V电压&#xff0c;10A电流&#xff09; SMBJ30CA&#xff1a;静电和浪涌保护(TVS/ESD) 一般使用NMOS管&#xff0c;因为PMOS管导通电阻与NMOS管比较会较大 模电非基础01——从一种常见的防反接&#xff0c;上电缓启…

Mysql大表添加字段失败解决方案

背景 最近遇到一个问题&#xff0c;需要在user用户表千万级别数据中添加两个字段&#xff0c;发现老是加不上去&#xff0c;一直卡死。表数据量不仅大&#xff0c;而且是一个热点表&#xff0c;访问频率特别高&#xff0c;而且该表的访问是在一个大事务中。加字段的时候一直在…

挑战杯 python 爬虫与协同过滤的新闻推荐系统

1 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; python 爬虫与协同过滤的新闻推荐系统 &#x1f947;学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数&#xff1a;3分工作量&#xff1a;3分创新点&#xff1a;4分 该项目较为新颖&…

【人工智能】神奇的Embedding:文本变向量,大语言模型智慧密码解析(10)

什么是嵌入&#xff1f; OpenAI 的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。嵌入通常用于&#xff1a; Search 搜索&#xff08;结果按与查询字符串的相关性排序&#xff09;Clustering 聚类&#xff08;文本字符串按相似性分组&#xff09;Recommendations 推荐&#xff08;推荐具有…

鸿蒙(HarmonyOS)项目方舟框架(ArkUI)之RichText组件

鸿蒙&#xff08;HarmonyOS&#xff09;项目方舟框架&#xff08;ArkUI&#xff09;之RichText组件 一、操作环境 操作系统: Windows 10 专业版、IDE:DevEco Studio 3.1、SDK:HarmonyOS 3.1 二、RichText组件 鸿蒙&#xff08;HarmonyOS&#xff09;富文本组件&#xff0c;…

【学习心得】Python好库推荐——tqdm

在很多时候&#xff0c;你都需要一个进度条来告知当前程序的运行状况和进展。tqdm 是一个在Python中广泛使用的命令行进度条工具库&#xff01;下面是这个库的主页&#xff1a;https://tqdm.github.io/ 一、快速入门 &#xff08;1&#xff09;for循环中 代码&#xff1a; …

句子嵌入: 交叉编码和重排序

这个系列目的是揭开嵌入的神秘面纱&#xff0c;并展示如何在你的项目中使用它们。第一篇博客介绍了如何使用和扩展开源嵌入模型&#xff0c;选择现有的模型&#xff0c;当前的评价方法&#xff0c;以及生态系统的发展状态。第二篇博客将会更一步深入嵌入并解释双向编码和交叉编…

C语言的起源

1940年代&#xff0c;最早的开始&#xff0c;编程语言是机器语言&#xff0c;用0/1表示的、计算机能直接识别和执行的一种机器指令的集合。最早的编程方式&#xff0c;就是给纸带打孔或者卡片机打孔。机器语言直接与硬件沟通&#xff0c;极具针对性&#xff0c;但是非常难于理解…

IP地址如何保护网络安全

面对网络攻击时&#xff0c;仅依靠常态化的网络安全防御系统已捉襟见肘&#xff0c;如联合使用IP地址数据可以形成多元化的安全解决方案&#xff0c;全面监控网络活动&#xff0c;发现潜在威胁&#xff0c;制定有针对性的应对措施。 网络攻击追踪 当网站或应用遭受DDoS等网络攻…

基于YOLOv8的暗光低光环境下(ExDark数据集)检测,加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ,助力自动驾驶(一)

&#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1;本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程&#xff0c;从数据集到训练模型到结果可视化分析&#xff0c;以及如何优化提升检测性能。 &#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1;加入 DCNv4结合SPPF mAP0.5由原始的0.682提升至…

在 VMware 虚拟机上安装 CentOS系统 完整(全图文)教程

一、前期准备&#xff1a; 1.安装VMware 虚拟机软件&#xff08;不在讲解&#xff0c;可自行去下载安装&#xff09;。官网&#xff1a;https://customerconnect.vmware.com/cn/downloads/details?downloadGroupWKST-PLAYER-1750&productId1377&rPId111471 2.下载iso…