吹吹晚风_社区达人页

2024年05月

• 05.24 19:44:02
  发表了文章 2024-05-24 19:44:02

  深入Django（八）

  了解Django的管理后台，它是一个用于管理应用数据的内置Web界面。要启用它，需在`admin.py`中注册模型，创建超级用户，并访问服务器的`/admin/`路径。可自定义后台，如定义模型显示（通过`list_display`, `list_filter`, `search_fields`），定制表单界面（定义表单类和覆盖字段）以及进行高级定制，如字段选项和重写方法。管理后台支持添加、编辑和删除记录，以及批量操作。
• 05.24 19:32:02
  发表了文章 2024-05-24 19:32:02

  深入Django（七）

  Django的数据库迁移系统是管理数据库模式变化的关键组件，自动化创建、修改和删除表及字段。它提供版本控制，便于团队协作。通过`makemigrations`生成迁移文件，`migrate`应用到数据库。迁移支持依赖关系和数据迁移功能，允许填充初始数据或执行数据转换。这个系统简化了数据库管理，促进了开发中的数据一致性。
• 05.24 19:21:22
  发表了文章 2024-05-24 19:21:22

  深入Django（六）

  本文档介绍了Django的表单系统，用于处理用户输入和数据验证。首先，表单通过声明式方式定义，如在`forms.py`中基于模型创建表单类。接着，在视图中处理GET和POST请求，使用`is_valid()`和`save()`方法验证和保存数据。在模板中，使用标签渲染表单和错误信息。表单系统还包括内置及自定义验证规则，以及与模型的集成，如`ModelForm`方便数据保存。此外，还有表单集、表单继承和自定义字段等高级功能。表单系统简化了用户输入管理和数据安全。
• 05.24 19:15:06
  发表了文章 2024-05-24 19:15:06

  深入Django（五）

  Django的URL路由系统将URL映射到视图。创建URLconf涉及编写视图、定义URL模式（如`home`和`about`）并在项目主`urls.py`中包含应用URL。动态URL模式允许捕获数据，如`post/<int:post_id>/`，并在视图中使用。命名URL便于模板和视图中引用，通过`{% url %}`模板标签或`reverse`函数。正则表达式用于更复杂URL模式匹配。URL路由是Django中组织请求与响应的核心机制。
• 05.24 19:07:43
  发表了文章 2024-05-24 19:07:43

  深入Django（四）

  **Django模板系统**简介：用于结合数据与HTML，生成网页内容。模板系统让动态数据能插入静态页面，模板语言支持Python代码嵌入。创建模板涉及在应用目录下建立`templates`文件夹及编写HTML。使用时，视图通过`render`函数加载模板，URL配置指向相应视图。模板语言包含控制结构（如if、for）、过滤器（如日期格式化、字符串截取）和自定义过滤器。模板继承则促进布局一致性，允许子模板扩展基础模板。模板系统简化了Django中的动态内容渲染。
• 05.24 19:05:37
  发表了文章 2024-05-24 19:05:37

  深入Django（三）

  本文详细介绍了Django视图（Views）。视图是Django中处理用户请求并返回响应的函数或类，负责应用程序逻辑。文章通过实例展示了如何创建简单视图、使用类视图以及如何与模板配合动态生成HTML内容。此外，还提到了视图处理表单、权限认证和错误处理的功能。总之，Django视图是应用的核心组件，用于处理业务逻辑和用户交互。
• 05.24 19:03:49
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  深入Django（二）

  本文介绍了Django的模型（Models）系统，它是Django框架中处理数据库的核心部分。模型是通过Python类定义的，对应数据库中的表，属性代表表的字段。通过模型，可以方便地操作数据，如创建、查询、更新和删除记录。文中展示了如何创建`Author`和`Post`模型，以及如何使用ORM进行对象操作。此外，还提到了模型的高级特性，如字段选项、字段类型、关系以及自定义方法和属性，这些都是Django高效管理数据的关键。理解模型对于Django应用开发至关重要。
• 05.24 19:02:02
  发表了文章 2024-05-24 19:02:02

  深入Django系列

  本文是Django入门教程的第一天，简要介绍了Django，一个遵循DRY原则的开源Web框架。核心特性包括ORM、自动URL路由、模板系统、表单处理和中间件支持。随后，文章指导读者如何搭建开发环境：安装Python，创建并激活虚拟环境，使用pip安装Django，创建项目及运行开发服务器。通过这些步骤，读者可以开始他们的第一个Django项目。
• 04.19 16:27:08
  发表了文章 2024-04-19 16:27:08

  双指针（基础算法题）

  双指针
• 04.19 16:25:02
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  基础算法题

  基础算法编程题
• 04.19 16:19:49
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  Locally Adaptive Color Correction for Underwater Image Dehazing and Matching

  该文提出了一种新颖的水下图像处理方法，结合颜色转移和局部调整来校正颜色，以应对水下光照和散射造成的图像退化。传统颜色转移方法基于全局参数，不适应水下场景中颜色变化的局部性质。文章中，作者通过融合策略，利用光衰减水平估计来实现局部颜色校正。首先，通过暗通道先验恢复彩色补偿图像，然后估计光衰减图。接着，创建一个合成图像，该图像的统计特性代表高衰减区域，用于颜色转移。最后，通过加权融合初始图像和颜色转移图像，生成最终的颜色校正图像。这种方法旨在提高水下图像的对比度和颜色准确性，特别关注高衰减区域。
• 04.19 16:10:22
  发表了文章 2024-04-19 16:10:22

  Redis数据库

  这段内容介绍了NoSQL数据库的概念和分类，以及Redis的详情和历史发展。NoSQL是一种为解决高并发、高可扩展性和大数据存储问题而设计的非关系型数据库。它主要有四种类型：键值存储（如Redis）、列存储（如HBase）、文档型（如MongoDB）和图形数据库。Redis是一个高性能的键值对数据库，支持多种数据类型，常用于内容缓存。Redis由Salvatore Sanfilippo开发，因其优秀性能获得了广泛使用，后来被VMware赞助并持续发展。练习部分引导读者进行Redis的安装及字符串类型的基本操作，包括存储、修改、删除、查看、追加和获取长度，以及利用其递增特性生成订单号。
• 04.08 15:02:39
  发表了文章 2024-04-08 15:02:39

  图像直方图

  以下是内容摘要： 本文介绍了直方图在图像处理中的应用，包括图像增强和图像分割。直方图均衡化用于改善图像的亮度分布，而根据直方图可获取分割阈值以实现图像分割。此外，直方图对比有助于图像分类。直方图是表示图像亮度分布的图表，通过分析直方图的峰值可判断图像属于低调、中间调还是高调。直方图均衡化则能将图像转换为灰度分布更均匀的新图像。
• 04.08 14:41:10
  发表了文章 2024-04-08 14:41:10

  爬虫

  该文介绍了爬虫的基础知识，包括爬虫的定义（通过编程模拟浏览器抓取网络数据）、价值（实际应用和就业需求）、法律地位（合法但有违法风险，分为善意和恶意爬虫）以及可能带来的风险（影响网站运营和触犯法律）。为避免问题，建议优化程序、审查抓取内容。爬虫类型包括通用、聚焦和增量式爬虫。文中还提到了反爬与反反爬策略，以及robots.txt协议作为网站数据爬取的君子协定。此外，讨论了HTTP协议（包括User-Agent和Connection）和HTTPS协议的安全性及加密方式。
• 04.08 14:40:07
  发表了文章 2024-04-08 14:40:07

  机器学习之理解Bias-Variance Tradeoff

  这篇内容讨论了机器学习中的Bias-Variance Tradeoff概念。Bias代表模型预测期望值与真实值的差距，高Bias（欠拟合）可能源于模型过于简单。Variance则是模型预测在不同数据集上的变异性，高Variance（过拟合）可能因模型过于复杂，过度拟合噪声。理想的模型应在Bias和Variance之间找到平衡，以降低测试误差。文章通过多项式拟合正弦曲线的例子说明了如何在不同复杂度模型间进行权衡。
• 04.08 14:34:33
  发表了文章 2024-04-08 14:34:33

  数据库查询（一）

  SQL查询教程概览：介绍统计查询（如count(), avg()等，注意空值和distinct的区别）、分组查询（group by和having的应用）、子查询（非关联子查询和比较运算符的使用）及分页查询（limit用于结果限制）。还提及了union、intersect和except操作以及交叉表查询。
• 04.02 11:03:37
  发表了文章 2024-04-02 11:03:37

  数据库（五）

  `UPDATE` SQL语句用于修改表中的数据。基本语法是：`UPDATE 表名 SET 属性名1=新值1,属性名2=新值2 WHERE 条件表达式`。例如，更新员工工资：`UPDATE emp SET salary=5000 WHERE id=1`。可以使用`+=`操作符增加值，如`UPDATE emp SET salary=salary+500 WHERE dept_id=2`。统计查询中，`COUNT`, `MAX`, `MIN`, `AVG`, `SUM`等函数用于数值、字符和日期的统计分析，注意`WHERE`子句不能直接使用聚集函数。
• 04.02 11:02:12
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  数据库（四）

  `DELETE` 语句用于从表中移除数据。基本语法是 `DELETE FROM 表名 WHERE 条件表达式`，条件可选，若省略则删除所有数据。例如，`DELETE FROM emp WHERE dept_id = 10` 删除10号部门员工。`TRUNCATE` 表名更快，用于清空表，但不支持条件，且数据不可恢复。子查询可用于`CREATE TABLE AS SELECT`来复制表，或在`INSERT`, `UPDATE`语句中进行复杂操作，如更新特定区域员工的工资。
• 04.02 11:01:23
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  数据库（三）

  数据完整性是数据库管理中的关键概念，确保数据的准确和一致。主要包括： 1. 实体完整性：通过主键（唯一且非空）来标识表中的每条记录，如创建`test2`表时设置`n1`为主键。 2. 创建表`test3`时，`n1`和`n2`组合成为主键，确保多字段的唯一性。 3. 唯一约束：用于保证列值的唯一性，如在`test1`中添加对`n2`的唯一约束，或创建`test4`时`n1`和`n2`的组合值唯一。 4. 引用完整性：通过外键约束实现，如`emp`表的`dept_id`引用`dept`表的`id`，确保数据间的关联合法性。外键可以有级联操作，如`on delete cascade`和`o
• 04.02 10:45:03
  发表了文章 2024-04-02 10:45:03

  数据库（二）

  数据查询教程包括单表查询操作，如Select语句用于选取属性，可指定列名、使用别名、计算表达式，并通过Distinct去除重复元组。条件查询（Where子句）支持比较运算，如Between、In、Like（支持模糊匹配）及空值判断。连接查询用于合并多表数据，如内连接、外连接和笛卡尔积。例如，通过连接emp和dept表，可获取员工姓名及其所在部门名称。
• 04.02 10:44:04
  发表了文章 2024-04-02 10:44:04

  数据库（一）

  登录MySQL数据库的命令是`mysql -u用户名 -p密码`，其中`-u`后面接用户名，`-p`后面接密码。如果服务器不在本地，还需指定`-h`参数加上IP地址或域名，以及可选的`-P`参数指定端口号。创建数据库使用`create database 数据库名`，查看数据库用`show databases;`。数据类型包括整数类型（如int）、字符串（如char、varchar、text）、日期时间类型（如date、time、datetime）等。数据库操作还包括创建表、修改表结构、删除表以及数据的增删改查操作。数据恢复和备份涉及mysqldump工具及source命令来导入导出数据。
• 04.02 10:22:56
  发表了文章 2024-04-02 10:22:56

  直方图均衡化

  直方图均衡化是一种图像处理技术，通过改变图像灰度级分布，增强图像对比度。手动实现包括计算灰度直方图、像素总数、灰度分布频率、累积分布频率，然后归一化映射到新灰度级，最终得到增强对比度的图像。该方法适用于改善灰度集中或明暗对比不明显的图像，但全局处理可能导致背景干扰增强，丢失细节，且某些图像可能过度增强。局部直方图均衡化可作为改进方案。
• 04.02 10:19:55
  发表了文章 2024-04-02 10:19:55

  高斯函数 Gaussian Function

  **高斯函数，或称正态分布，以数学家高斯命名，具有钟形曲线特征。关键参数包括期望值μ（决定分布中心）和标准差σ（影响分布的宽度）。当μ=0且σ²=1时，分布为标准正态分布。高斯函数广泛应用于统计学、信号处理和图像处理，如高斯滤波器用于图像模糊。其概率密度函数为e^(-x²/2σ²)，积分结果为误差函数。在编程中，高斯函数常用于创建二维权重矩阵进行图像的加权平均，实现模糊效果。
• 04.02 10:12:11
  发表了文章 2024-04-02 10:12:11

  boxfilter盒子滤波

  **Boxfilter** 是图像处理中的优化技术，通过积分图实现，将O(MN)复杂度的像素和、方差运算降至O(1)。不同于均值滤波，Boxfilter不计算像素均值，而是直接累加邻域像素值。该方法适用于快速计算局部特征，但不支持多尺度。通过滑动矩形模板并更新中间变量缓冲区，高效地完成滤波操作。
• 04.02 10:10:40
  发表了文章 2024-04-02 10:10:40

  低光图像增强

  这篇摘要讨论了低光照图像增强技术，涉及HDRNet、GAN、轻量化伪影、语义分割网络和Retinex等方法。核心任务是提升图像亮度和细节。方法包括分布映射（如伽马矫正、直方图均衡化）、模型优化（Retinex理论）和深度学习（亮度增强与噪声去除）。传统方法不依赖数据，但可能产生伪影；深度学习方法需大量训练数据，无监督学习更优。不足之处在于缺乏成对数据集和精确标签。
• 04.02 10:07:26
  发表了文章 2024-04-02 10:07:26

  二叉树前中后序遍历

  这段内容是关于二叉树的前序、中序和后序遍历的Python实现。`Solution`类包含三个方法：`preorderTraversal`、`inorderTraversal`和`postorderTraversal`，分别返回二叉树节点值的前序、中序和后序遍历列表。每个方法都是递归的，遍历顺序为：前序（根-左-右）、中序（左-根-右）、后序（左-右-根）。
• 03.28 17:38:59
  发表了文章 2024-03-28 17:38:59

  白平衡相关内容，算法

  色温： 讨论白平衡，就要从色温谈起，色温顾名思义就是色彩的温度，它指的是绝对黑体从绝对零度开始持续加热所呈现出来的颜色。温度升高，颜色开始从红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫，逐渐变化。这些颜色的差异来自于不同波长光线的比例不同，色温越低，波长较长的光线比例大，红色成分就多。色温越高，波长较短的光线比例大，蓝色的成分就多。
• 03.28 17:36:09
  发表了文章 2024-03-28 17:36:09

  暗通道先验算法

  暗通道先验算法
• 03.28 17:32:34
  发表了文章 2024-03-28 17:32:34

  Gamma校正

  下面是自己所整理的一些gamma校正的东西如有侵权请联系删除。
• 03.28 17:28:44
  发表了文章 2024-03-28 17:28:44

  积分图求解Haar特征

  Haar特征原理
• 03.28 17:23:16
  发表了文章 2024-03-28 17:23:16

  数据结构与算法 经典排序方法（Python）

  数据结构与算法 经典排序方法（Python）
• 03.28 17:06:34
  发表了文章 2024-03-28 17:06:34

  【数据分析】Numpy （一)

  【数据分析】Numpy （一)
• 03.28 16:53:09
  发表了文章 2024-03-28 16:53:09

  【数据分析】numpy （二）

  numpy作为数据分析，深度学习常用的库，本篇博客我们来介绍numpy的一些进阶用法
• 03.28 16:34:34
  发表了文章 2024-03-28 16:34:34

  conda 创建虚拟环境

  conda 创建虚拟环境
• 03.28 16:28:20
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  一文讲解图像梯度

  图像梯度计算的是图像变化的幅度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值变化也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值变化也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。它在图像处理和计算机视觉中具有重要的应用，常用于边缘检测、特征提取和图像增强等任务。
• 03.28 16:17:21
  发表了文章 2024-03-28 16:17:21

  力扣刷题日常（一）

  力扣刷题日常（一）
• 03.28 16:10:52
  发表了文章 2024-03-28 16:10:52

  力扣刷题日常(二)

  力扣刷题日常(二)
• 03.28 16:06:24
  发表了文章 2024-03-28 16:06:24

  力扣Python方法解析

  力扣Python方法解析
• 03.28 16:02:20
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  数据结构-二分查找

  数据结构-二分查找
• 03.28 15:57:40
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  数据结构-滑动窗口

  数据结构-滑动窗口
• 03.28 15:51:58
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  矩阵 螺旋矩阵

  矩阵 螺旋矩阵
• 03.28 15:48:58
  发表了文章 2024-03-28 15:48:58

  三大排序：冒泡、选择、插入

  三大排序：冒泡、选择、插入
• 03.28 15:43:18
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  数据结构-链表(一)

  链表（Linked List）是一种常见的数据结构，用于存储和组织数据。与数组不同，链表的元素（节点）在内存中不必连续存储，而是通过指针链接在一起。 链表由多个节点组成，每个节点包含两部分：数据（存储实际的元素值）和指针（指向下一个节点的引用）。链表的第一个节点称为头节点，最后一个节点称为尾节点，尾节点的指针通常指向空值（null）。
• 03.28 14:26:48
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  Matlab 2022a 安装教程 附安装包

  Matlab 2022a 安装教程 附安装包

  
• 03.28 14:19:56
  发表了文章 2024-03-28 14:19:56

  数据结构-链表（二）

  数据结构-链表
• 03.28 14:15:17
  发表了文章 2024-03-28 14:15:17

  Python collections模块

  collections 模块是Python标准库中提供的一个模块，用于提供一些额外的数据容器和工具，扩展了内置的数据类型。它包含了一些有用的类和函数，用于处理各种数据结构和算法问题。下面是 collections 模块中常用的几个类的详细介绍：

2024年04月

• 04.01 21:02:58
  回答了问题 2024-04-01 21:02:58

  百问求答幻兽帕鲁专场！回答问题赢天猫精灵IN糖等好礼

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