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2020年2月9日
Django-梦猪自助多功能平台-主页显示篇(一)/The fuck/Django Debug Toolbar
摘要: 1、老生常谈,项目创建 djangoadmin startproject MZMARKET djangoadmin startapp App # setting修改 # 允许所有IP访问 ALLOWED_HOSTS = ["*"] # App注册, debug_toolbar注册 INSTALLED
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posted @ 2020-02-09 07:09 gavincc
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2020年2月8日
Django-梦猪自助多功能平台文档
摘要: ● 主页显示 ○最简单的,数据查询显示 ● 商品数据系统 ○级联查询, 排序 ● 用户系统 ○用户的账号密码登陆, 以及注册时关联角色名(需要通过celery执行一次脚本任务.) ● 购物系统 ○商品和用户的关系 ○订单系统 ■ 订单号,订单内容, 所属用户, 是否发放成功 ■ 异步任务发送道具 ○
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posted @ 2020-02-08 09:15 gavincc
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Django-富文本的使用
摘要: 1、在Django中使用富文本首先需要安装插件,这里我们选择tinymce插件 pip install django-tinymce 2、然后在setting里面注册 INSTALLED_APP = [ 'tinymce', ] TINYMCE_DEFAULT_CONFIG = { 'theme':
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posted @ 2020-02-08 05:36 gavincc
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2020年2月7日
两个字典的合并
摘要: 1.两个字典:a={'a':1,'b':2,'c':3} b= {'aa':11,'bb':22,'cc':33} 合并1:dict(a,**b) 操作如下: 合并2:dict(a.items()+b.items()) 如下: 合并3:c = {} c.update(a) c.update(b) 输
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posted @ 2020-02-07 13:02 gavincc
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2020年2月5日
(垃圾代码)一个没有暂停和复位功能的计时器
摘要: import time import datetime class Timer: def __init__(self): self.prompt = '未开始计时' self.start_time = 0 self.stop_time = 0 self.time_subtraction = 0 de
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posted @ 2020-02-05 09:20 gavincc
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2020年2月4日
python魔法方法
摘要: 一、构造和析构 1.构造方法,类在实例化对象的时候首先调用的方法。 __init__(self[,....]) 一般传参的时候在__init__里创建,__init__只能返回None,不能返回其他 class A: def __init__(self, x, y): self.x = x self
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posted @ 2020-02-04 07:51 gavincc
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2020年2月3日
1.numpy知识点总结
摘要: 前言: NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。 这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。 在处理ndarray数据的时候,numpy的内置函数会让你感觉到什
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posted @ 2020-02-03 23:40 gavincc
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python类和函数拾遗——继承、bif(内置函数)、property
摘要: 函数在创建时有一些内置的方法,特殊情况下会使用到。一般被称为魔法方法 在此之前先记录一下类的进阶方法: 一、继承 class Fish(): def __init__(self): self.x = random.randint(0,10) def hello(self): print("Hello
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posted @ 2020-02-03 23:38 gavincc
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2019年4月8日
github命令及版本控制
摘要: $ git init #把当前目录变成git可以管理的仓库 $ git add readme.txt #添加一个文件,也可以添加文件夹 $ git add -A #添加全部文件 $ git commit -m "some commit" #提交修改 $ git status #查看是否还有未提交 $
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posted @ 2019-04-08 18:03 gavincc
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2019年4月4日
search CV
摘要: #标准化 sc=StandardScaler() sc.fit(X_train)#计算样本的均值和标准差 X_train_std=sc.transform(X_train) X_test_std=sc.transform(X_test) #逻辑斯蒂回归 lr=LogisticRegression(C
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posted @ 2019-04-04 14:11 gavincc
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