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Django学习笔记----数据库操作实例

上上篇>Django学习笔记----环境搭建基于Windows 上一篇>Django学习笔记----快速入门 修改settings.py配置 在环境搭建篇, 我们已经安装了mysql-client包 安装好后, 在settings.py中将代码做如下替换 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': 'mydatabase', } } DATABASES = { 'default': { # 数据库引擎名称 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'USER': 'root', 'PASSWORD':'123456', # 数据库名称 'NAME':'test', # 数据库主机地址, 此外还可以设置端口 'HOST':'localhost' } } 在App中建立模型 在app中的models.py中建立模型类 如注释所示, 在Cmder中,依次使用python manage.py migrate创建表结构python manage....

如何用Python和深度神经网络识别图像?

只需要10几行Python代码,你就能构建自己的机器视觉模型,快速准确识别海量图片。快来试试吧! 视觉 进化的作用,让人类对图像的处理非常高效。 这里,我给你展示一张照片。 如果我这样问你: 你能否分辨出图片中哪个是猫,哪个是狗? 你可能立即会觉得自己遭受到了莫大的侮辱。并且大声质问我:你觉得我智商有问题吗?! 息怒。 换一个问法: 你能否把自己分辨猫狗图片的方法,描述成严格的规则,教给计算机,以便让它替我们人类分辨成千上万张图片呢? 对大多数人来说,此时感受到的,就不是羞辱,而是压力了。 如果你是个有毅力的人,可能会尝试各种判别标准:图片某个位置的像素颜色、某个局部的边缘形状、某个水平位置的连续颜色长度…… 你把这些描述告诉计算机,它果然就可以判断出左边的猫和右边的狗了。 问题是,计算机真的会分辨猫狗图片了吗? 我又拿出一张照片给你。 你会发现,几乎所有的规则定义,都需要改写。 当机器好不容易可以用近似投机取巧的方法正确分辨了这两张图片里面的动物时,我又拿出来一张新图片…… 几个小时以后,你决定放弃。 别气馁。 你遭遇到的,并不是新问题。就连大法官,也有过同样的烦恼。 1964年,美...

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