Django框架基础教程(⼀):简单介绍PythonDjango框架 Django框架基础(⼀):简单介绍Python Django框架,从零开始学Django框架。 1、 、Django简介 简介 Python下有多款不同的 Web 框架,Django是最有代表性的⼀种。许多成功的⽹站和APP都基于Django。 Django是⼀个开源的Web应⽤框架,例如数据监测平台由Python写成。 Django采⽤了MVC的软件设计模式,即模型M,视图V和控制器C。 2、 、Django的特点 的特点 1) 强⼤的数据库功能:⽤python的类继承,⼏⾏代码就可以拥有⼀个动态的数据库操作API,如果需要也能执⾏SQL语句。 2) ⾃带的强⼤的后台功能:⼏⾏代码就让⽹站拥有⼀个强⼤的后台,轻松管理内容。 3) 优雅的⽹址:⽤正则匹配⽹址,传递到对应函数。 4) 模板系统:强⼤,易扩展的模板系统,设计简易,代码和样式分开设计,更易管理。 5) 缓存系统:与memcached或其它缓存系统联⽤,表现更出⾊,加载速度更快。 6) 国际化:完全⽀持多语⾔应⽤,允许你定义翻译的字符,轻松翻译成不同国家的
2023-10-27 14:09:00 190KB django 文档资料
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内容概要: 本资源是一份再生龙备份Linux系统的教程,详细介绍了如何使用再生龙工具进行Linux系统备份和恢复操作。同时,该资源还包含所需的文件和工具,方便读者进行实际操作。 适用人群: 本资源适用于Linux系统管理员、IT运维人员和对系统备份和恢复感兴趣的用户。需要具备一定的Linux系统管理和命令行操作经验。 使用场景及目标: 1. 系统备份:通过再生龙工具,帮助用户快速、可靠地备份Linux系统镜像,保护系统和数据免受意外损坏。 2. 系统恢复:在系统崩溃或故障时,通过再生龙工具提供的备份文件进行系统恢复,快速回复到正常工作状态。 3. 系统迁移:将现有Linux系统迁移至新的硬件设备或虚拟环境,提供更好的性能和扩展性。 其他说明: 1. 本教程以简洁明了的方式呈现备份和恢复操作步骤,并提供详细的说明和示例。 2. 提供的文件和工具已经经过验证,在实际操作中可靠可用。 3. 备份文件应保存在安全的位置,以防止数据丢失或泄漏。 4. 在使用再生龙工具进行备份和恢复操作前,确保之前的重要数据已经备份并验证无误。
2023-10-26 10:24:18 601.62MB linux 课程资源 Linux系统备份
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phpcmsv9视频模块教程,分步骤介绍视频模块的设置,获取视频外部接口,设置属于自己的视频网站。
2023-10-26 09:02:34 857KB phpcmsv9 视频模块教程
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Web Scraper 是谷歌 Chrome 浏览器插件,可自动化提取网页数据,实现不敲代码,指哪爬哪的目标,属于居家出行杀人越货之必备神器。
2023-10-25 18:19:18 896KB 爬虫
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ENVI是一个完整的遥感图像处理平台,其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、与GIS的整合、DEM及三维信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析,提供了专业可靠的波谱分析工具和高光谱分析工具。ENVI软件可支持所有的UNIX、Mac OS X、Linux 系统,以及PC机的Microsoft Windows2000 Professional(需Pack 2)、Windows XP Professional、Windows Vista、Windows7 操作系统。ENVI可以快速、便捷、准确地从遥感图像中获得您所需的信息;它提供先进的、人性化的使用工具来方便用户读取、探测、准备、分析和共享图像中的信息;还可以利用IDL为ENVI编写扩展功能。
2023-10-25 15:23:07 73.61MB ENVI 遥感图像处理 操作教程 初学者
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. 简单的PHP网站安装模拟实例,便于新手学习,注释很详细。使用前请阅读使用说明。该类原本设计的时候是准备从sql文件读取sql语句的但是为了大家能扩展学习,所以没有做,有兴趣的朋友可以去修改玩玩。.
2023-10-25 09:05:51 5KB php网站安装
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VC++2010入门教程 VC++2010入门教程 VC++2010入门教程
2023-10-25 08:04:35 14.03MB VC++2010入门教程
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python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计(包含文档+源码+部署教程)Django框架 为了解决垃圾邮件导致邮件通信质量被污染、占用邮箱存储空间、伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗以及邮件分类问题。应用Python、Sklearn、Echarts技术和Flask、Lay-UI框架,使用MySQL作为系统数据库,设计并实现了基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统,并以Web形式部署在本地计算机。运用Sklearn库对KNN算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法进行建模和训练,将训练结果进行分析和对比得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下比其他分类算法更适合邮件分类,因此选择朴素贝叶斯算法作为系统核心算法。系统功能包括邮件检测与数据管理两大核心模块,邮件检测模块,采用基于朴素贝叶斯算法,使用TF-IDF算法对邮件进行特征提取并将邮件内容以及检测结果存储于MySQL数据库,存储到MySQL中的数据将用于数据管理模块;数据管理模块包括数据存储、数据分析、数据可视化。系统采用黑盒测试方法对两个模块进行功能性测试,测试结果符合预期。系统满足设计基本需求,能安全、稳定和可靠地运行。
2023-10-25 05:35:47 16.96MB python 毕业设计 垃圾邮件 邮件分类
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