如果这是您第一次使用 Django，那么您必须进行一些初始设置。也就是说，您需要自动生成一些建立 Django 项目的代码——Django 实例的设置集合，包括数据库配置、特定于 Django 的选项和特定于应用程序的设置。 从命令行，cd 到您想存储代码的目录，然后运行以下命令：
目录[-] 本教程接Part3开始。继续网页投票应用程序，并将重点介绍简单的表单处理和精简代码。 一个简单表单 更新一下在上一个教程中编写的投票详细页面的模板polls/detail.html，让它包含一个HTML<form> 元素： # polls/templates/polls/detail.html {{ question.question_text }} {% if error_message %}{{ error_message }}</stron
{{ error_message }}</stron
https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.2/intro/tutorial02/
目录[-] 本教程上接Django 1.10中文文档-第一个应用Part2-模型和管理站点。我们将继续开发网页投票这个应用，主要讲如何创建一个对用户开放的界面。 概览 视图是Django应用中的一“类”网页，它通常使用一个特定的函数提供服务，并且具有一个特定的模板。例如，在博客应用中，可能有以下视图： 博客首页 —— 显示最新发表的博客； 博客“详细”页面 —— 每博客的链接页面； 基于年份的归档页面 —— 显示特定年内所有月份发表过的博客； 基于月份的归档页面 —— 显示特定月份内
我们假设你已经 安装了 Django 。你可以运行以下命令来验证是否已经安装了 Django 和运行着的版本号：
通过admin.site.register(Question)注册Question模型，Django会创建默认的表单在后台显示。但有时需要自定义后台的显示，可以通过继承admin.ModelAdmin实现：
本教程上接 教程 第3部分 。我们将 继续开发 Web-poll 应用并且关注在处理简单的窗体和优化我们的代码。
目录[-] 本教程继续Part1。我们将设置数据库，创建您的第一个模型，并快速介绍Django的自动生成的管理网站。 数据库设置 现在，编辑mysite/settings.py。它是一个用模块级别变量表示Django配置的普通Python模块。 Django的默认数据库是SQLite。如果你是数据库初学者，或者你只是想要试用一下Django，SQLite是最简单的选择。 SQLite包含在Python中，所以你不需要另外安装其他任何东西。当然在你开始第一个真正的项目时，你可能想使用一个更健壮的数据库比如
上篇笔记从零创建了一个django项目，一个项目肯定是由多个模块组成的，比方说一个电商项目，包括支付模块，商品展示模块，商家用户聊天模块等等，这些模块便可称之为一个应用。
后台管理改为中文 # 将 setting.py 配置选项设置为中文 LANGUAGE_CODE = 'en-us' TIME_ZONE = 'UTC' LANGUAGE_CODE = 'zh-Hans' TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai' image.png image.png 更改后台标题和名称（title/header） # admin.py 文件添加 修改网页title和站点header admin.site.site_header = 'XXX平台-管理系统' admi
基于前面的知识，我们已经可以使用Django框架来完成Web应用的开发了。接下来我们就尝试实现一个投票应用，具体的需求是用户进入应用首先查看到“学科介绍”页面，该页面显示了一个学校所开设的所有学科；通过点击某个学科，可以进入“老师介绍”页面，该页面展示了该学科所有老师的详细情况，可以在该页面上给老师点击“好评”或“差评”；如果用户没有登录，在投票时会先跳转到“登录页”要求用户登录，登录成功才能投票；对于未注册的用户，可以在“登录页”点击“新用户注册”进入“注册页”完成用户注册操作，注册成功后会跳转到“登录页”，注册失败会获得相应的提示信息。
译者按：FastAPI越来越火了，基本上和Django, Flask一起站稳了Python Web框架前3的位置。尽管Django已经很优秀了，但是新鲜事物和技术还是要关注下的。本文使用FastAPI重构了Django官网的Polls API，能让你对FastAPI的使用过程有个初步了解。
前一节是后端的内容，这一节则是前端的内容，我们将继续编写投票应用，并且专注于如何创建公用界面——也被称为“视图”。
大家好，我是小义。在这个AI技术飞速发展的时代，各种大型AI模型如同雨后春笋般涌现，人们自然会产生比较和讨论。因此也就产生了不少整合各个AI大模型的网站，借助这些网址平台，自然可以实现免费使用。
作者：高涛 编辑：王小宁 0. 引言 有监督学习是日常使用最多的建模范式，它有许多更具体的名字，比如预测模型、回归模型、分类模型或者分类器。这些名字或来源统计，或来源于机器学习。关于统计学习与机器学习的区别已经有不少讨论，不少人认为机器学习侧重于目标预测，而统计学习侧重于机制理解和建模。个人更加直观的理解是，统计学习侧重于从概率分布来描述数据生成机制，除了预测之外，还关心结果（参数假设、误差分布假设）的检验，而机器学习侧重于从函数拟合角度来描述数据生成机制，基本目的就是为了拟合和预测，缺乏严谨的参数、误差
我们更新一下在上一个教程中编写的投票详细页面的模板 ("polls/detail.html") ，让它包含一个 HTML <form> 元素(即表单)
让我们开始Django文档教程中的投票案例吧。 可以在https://docs.djangoproject.com/zh-hans/4.2/intro/tutorial01/ 查看原教程。
Django 中模型是真实数据的简单明确的描述，它包含了储存的数据所必要的字段和行为，在创建模型前需要先配置好数据库。 Django 对各种数据库提供了很好的支持，包括：PostgreSQL、MySQL、SQLite、Oracle等，Django 为这些数据库提供了统一的调用 API。 我们可以根据自己业务需求选择不同的数据库。
更新一下在上一个教程中编写的投票详细页面的模板 (“polls/detail.html”) ，增加一个 HTML 元素：
目录[-] 在本教程中，我们将引导您完成一个投票应用程序的创建，它包含下面两部分： 一个可以进行投票和查看结果的公开站点； 一个可以进行增删改查的后台admin管理界面； 我们假设你已经安装了Django。您可以通过运行以下命令来查看Django版本以及验证是否安装： python -m django --version 如果安装了Django，您应该将看到安装的版本。如果没有安装，你会得到一个错误，提示No module named django。 本教程是为Django 1.10和Pyt
按照 Django 官方文档的指引，我们已经做好了一个投票应用。我们是在本地开发的，项目最终上线是要部署到服务器上的，本篇笔记记录了我个人部署的整个过程，仅供参考。
最近邻法是最简单的预测模型之一，它没有多少数学上的假设，也不要求任何复杂的处 理，它所要求的仅仅是:
今年的最大看点似乎就是历史上首次出现在最佳影片提名中的超级英雄电影《黑豹》了，另一个打破惯例的则是由在线内容供应商 Netflix 支持的《罗马》，后者一口气获得了包括最佳电影、最佳导演等大奖在内的 10 个提名。众所周知，Netflix 通过网络提供视频节目，但这种形式对于传统产业造成了一定冲击，不少电影院一直以来都拒绝与其合作，《罗马》当初在美国上映，也是 Netflix 专门租了一些电影院，而这些电影院甚至没有提供票房数据。
经过读者朋友们三天半的踊跃投票，一共收到了 147 位读者朋友的投票，在此表示感谢。
目录[-] 本教程上接教程Part4。 前面已经建立一个网页投票应用，现在将为它创建一些自动化测试。 自动化测试简介 什么是自动化测试 测试是检查你的代码是否正常运行的行为。测试也分为不同的级别。有些测试可能是用于某个细节操作（比如特定的模型方法是否返回预期的值），而有些测试是检查软件的整体操作（比如站点上的一系列用户输入是否产生所需的结果）。这和Part2中的测试是一样的，使用shell来检查方法的行为，或者运行应用程序并输入数据来检查它的行为。 自动化测试的不同之处就在于这些测试会由系统来帮你完成。
本文主要介绍了机器学习中的三个重要锦囊妙计：Occam’s Razor, Sampling Bias, Data Snooping。这些方法可以帮助我们在机器学习模型选择中避免一些常见的错误和陷阱。同时，作者还介绍了机器学习中的三个理论保证：Hoeffding、Multi-Bin Hoeffding和VC。这些理论保证为我们提供了机器学习模型选择中的一些理论指导。最后，作者还介绍了一些机器学习中的工具，包括Feature Transform、Regularization和Validation。这些工具可以帮助我们更好地进行机器学习模型的训练和评估。整个机器学习基石课程笔记总结完毕，后续将会推出机器学习技法的学习笔记，敬请期待！
Django 投票选举系统是一个基于 Python 3.11 和 Django 框架的全功能投票应用程序。该系统提供了丰富的功能和用户友好的界面，以满足投票选举的各种需求。以下是该系统的主要功能概括：
原教程说的比较抽象，这里简单认为视图就是views.py中的函数，用于处理数据并渲染网页。我们的投票应用中，需要下列几个视图：
今天学习的机器学习算法不是一个单独的算法，我们称之为元算法或集成算法（Ensemble）。其实就是对其他算法进行组合的一种方式。俗话说的好：“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”。集成算法有多种形式：对同一数据集，使用多个算法，通过投票或者平均等方法获得最后的预测模型；同一算法在不同设置下的集成；同一算法在多个不同实例下的集成。本文着重讲解最后一种集成算法。
今天学习的机器学习算法不是一个单独的算法，我们称之为元算法或集成算法（Ensemble）。其实就是对其他算法进行组合的一种方式。俗话说的好：“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”。集成算法有多种形式：对同一数据集，使用多个算法，通过投票或者平均等方法获得最后的预测模型；同一算法在不同设置下的集成；同一算法在多个不同实例下的集成。本文着重讲解最后一种集成算法。 bagging 如果训练集有n个样本，我们随机抽取S次，每次有放回的获取m个样本，用某个单独的算法对S个数据集（每个数据集有m个样本）进行训练，这样就可以获得S个
本教程上接 教程 第2部分 。我们将继续 开发 Web-poll 应用并且专注在创建公共界面 – “视图 （views ）”。
官网：https://www.djangoproject.com/ 博客：https://www.liujiangblog.com/
Python 另一个 Web 开发框架 Django，它是一个基于 Python 定制的开源 Web 应用框架，最早源于一个在线新闻 Web 网站，后于2005年开源。Django 的功能大而全，它提供的一站式解决的思路，能让开发者不用在开发之前就在选择应用的基础设施上花费大量时间。它有很多功能强大的第三方插件，可以使我们更快速、方便的开发一个网站。
黑马博学谷 AI大模型训练营，掌握大模型垂直业务领域知识问答、文生图、情感分析、虚拟试衣等业务场景的应用与开发能力。
春节在家闲下来翻了很多AI开源项目，发现了几款比较好用的AI工具，整理出来和大家分享一下。Rawdog是一个命令行界面助手，它可通过生成和自动执行Python脚本来响应，是广大命令行使用者的一款利器。
继上篇django2.0入门教程第二节，介绍了对django2.0模型类models的操作，本篇主要讲视图views和模板template django的视图用于处理url请求，并将响应的数据传递到模板，最终浏览器将模板数据进行渲染显示，用户就得到了想要的结果 作为一个简易的投票系统, 除了index(主页), 还需要detail(详情页), results(结果页), vote(投票页) 这些视图。 增加视图：polls/views.py #_*_coding:utf8_*_ from django.sh
上篇说到项目的初始项目搭建，运行项目，看到一个“祝贺”页面，随着一只火箭发射！我们就完成开发环境的搭建！
Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的第三方库资源，这些库可以帮助开发者轻松实现各种功能，从数据分析到Web开发，从机器学习到图像处理，涵盖了各个领域。在Python的开发过程中，安装并使用常用的Python库是非常重要的一步。本文将介绍如何安装常用的Python库，以帮助您在Python开发中更加高效地进行编程。
目录[-] 开发第一个Django应用,Part7 本教程上接Part6。将继续完成这个投票应用,本节将着重讲解如果用Django自动生成后台管理网站。 自定义管理表单 通过admin.site.register(Question)注册了Question后，Django可以自动构建一个默认的表单。如果您需要自定义管理表单的外观和功能。你可以在注册时通过配置来实现。 现在先来试试重新排序表单上的字段。只需要将admin.site.register(Question)所在行替换为： # polls/admi
实话说，就目前为止，我写程序都是运行——>报错——>然后看报错信息——>print输入输出这样去测试的。但是项目毕竟是一个整体的项目，这样测试未免太不专业了。
集成学习(Ensemble learning)是这样一个过程，按照某种算法生成多个模型，如分类器或者称为专家，再将这些模型按照某种方法组合在一起来解决某个智能计算问题。集成学习主要用来提高模型（分类，预测，函数估计等）的性能，或者用来降低模型选择不当的可能性。集成算法本身是一种监督学习算法，因为它可以被训练然后进行预测，组合的多个模型作为整体代表一个假设（hypothesis）。
继上篇 django2.0入门教程第三节，介绍了django2.0的视图views和模板template, 本节介绍如何在前台进行投票。 构建一个简单的表单提交页 polls/templates/polls/detail.html {{ question.question_text }} {% if error_message %}{{ error_message }}{% endif %} <form action="{%url 'pol
{{ error_message }}
集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术。在这篇文章中，我会分享我在Kaggle比赛中的集成方法。
交叉验证(cross validation)一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(model selection)。往远了说，交叉验证可以用于评估任何过程，但本文仅讨论机器学习评估这个特定领域。
找不到完整的学习路线？小编分享2020年Python学习路线及学习目标规划拿走不谢，Python作为今年来特别受欢迎的编程语言，是AI时代头牌语言AI领域的敲门砖，Python已经入驻小学生教材，将来不学Python不仅知识会脱节与小朋友都没共同话题了，作为程序员的我们，必须给自己增加一项技能，提高职场竞争力，掌握一定的Python技能。
本高级教程上接教程 6。我们将把我们的网页投票转换成一个独立的Python包，这样你可以在其它项目中重用或者分享给其它人。
数据质量：数据应该是准确，完整，无误，且具有代表性。如果数据集有错误或缺失，将会影响模型的性能，选择分辨率越高肯定对模型是越好的，但是也要考虑到模型训练占用的内存够不够，因为分辨率越高，数据量就越大
特征抽取和特征选择是DimensionalityReduction（降维）两种方法，但是这两个有相同点，也有不同点之处：
关于机器学习中的特征我有话要说 在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程，这样的过程包括数据处理+模型训练，而数据处理又包括了特征提取，特征表示。模型训练中有训练的策略，训练的模型，算法相关等等的一套流程，一个好的预测模型与特征提取，特征表示的方法息息相关，而算法这是作用于特征数据集上的一种策略。 以上是我个人的一些观点，如有不同见解的人，也希望你们留言，大家一起探讨，一起进步。
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