通过数据库向Django模型添加字段的示例
首先借用书本(book)的这个数据模型:
from django.db import models class Publisher(models.Model): name = models.CharField(max_length=30) address = models.CharField(max_length=50) city = models.CharField(max_length=60) state_province = models.CharField(max_length=30) country = models.CharField(max_length=50) website = models.URLField() def __unicode__(self): return self.name class Author(models.Model): first_name = models.CharField(max_length=30) last_name = models.CharField(max_length=40) email = models.EmailField() def __unicode__(self): return u'%s %s' % (self.first_name, self.last_name) class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=100) authors = models.ManyToManyField(Author) publisher = models.ForeignKey(Publisher) publication_date = models.DateField() def __unicode__(self): return self.title
添加字段
当要向一个产品设置表(或者说是model)添加一个字段的时候,要使用的技巧是利用Django不关心表里是否包含model里所没有的列的特性。 策略就是现在数据库里加入字段,然后同步Django的模型以包含新字段。
然而 这里有一个鸡生蛋蛋生鸡的问题 ,由于要想了解新增列的SQL语句,你需要使用Django的 manage.py sqlall命令进行查看 ,而这又需要字段已经在模型里存在了。 (注意:你并 不是非得使用与Django相同的SQL语句创建新的字段,但是这样做确实是一个好主意 ,它能让一切都保持同步。)
这个鸡-蛋的问题的解决方法是在开发者环境里而不是发布环境里实现这个变化。 (你正使用的是测试/开发环境,对吧?)下面是具体的实施步骤。
首先,进入开发环境(也就是说,不是在发布环境里):
在你的模型里添加字段。
运行 manage.py sqlall [yourapp] 来测试模型新的 CREATE TABLE 语句。 注意为新字段的列定义。
开启你的数据库的交互命令界面(比如, psql 或mysql , 或者可以使用 manage.py dbshell )。 执行 ALTER TABLE 语句来添加新列。
使用Python的manage.py shell,通过导入模型和选中表单(例如, MyModel.objects.all()[:5] )来验证新的字段是否被正确的添加 ,如果一切顺利,所有的语句都不会报错。
然后在你的产品服务器上再实施一遍这些步骤。
启动数据库的交互界面。
执行在开发环境步骤中,第三步的ALTER TABLE语句。
将新的字段加入到模型中。 如果你使用了某种版本控制工具,并且在第一步中,已经提交了你在开发环境上的修改,现在,可以在生产环境中更新你的代码了(例如,如果你使用Subversion,执行svn update。
重新启动Web server,使修改生效。
让我们实践下,比如添加一个num_pages字段到第五章中Book模型。首先,我们会把开发环境中的模型改成如下形式:
class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=100) authors = models.ManyToManyField(Author) publisher = models.ForeignKey(Publisher) publication_date = models.DateField() **num_pages = models.IntegerField(blank=True, null=True)** def __unicode__(self): return self.title
然后,我们运行命令manage.py sqlall books 来查看CREATE TABLE语句。 语句的具体内容取决与你所使用的数据库, 大概是这个样子:
CREATE TABLE "books_book" ( "id" serial NOT NULL PRIMARY KEY, "title" varchar(100) NOT NULL, "publisher_id" integer NOT NULL REFERENCES "books_publisher" ("id"), "publication_date" date NOT NULL, "num_pages" integer NULL );
新加的字段被这样表示:
"num_pages" integer NULL
接下来,我们要在开发环境上运行数据库客户端,如果是PostgreSQL,运行 psql,,然后,我执行如下语句。
ALTER TABLE books_book ADD COLUMN num_pages integer;
添加 非NULL 字段
这里有个微妙之处值得一提。 在我们添加字段num_pages的时候,我们使用了 blank=True 和 null=True 选项。 这是因为在我们第一次创建它的时候,这个数据库字段会含有空值。
然而,想要添加不能含有空值的字段也是可以的。 要想实现这样的效果,你必须先创建 NULL 型的字段,然后将该字段的值填充为某个默认值,然后再将该字段改为 NOT NULL 型。 例如:
BEGIN; ALTER TABLE books_book ADD COLUMN num_pages integer; UPDATE books_book SET num_pages=0; ALTER TABLE books_book ALTER COLUMN num_pages SET NOT NULL; COMMIT;
如果你这样做,记得你不要在模型中添加 blank=True 和 null=True 选项。
执行ALTER TABLE之后,我们要验证一下修改结果是否正确。启动python并执行下面的代码:
>>> from mysite.books.models import Book >>> Book.objects.all()[:5]
如果没有异常发生,我们将切换到生产服务器,然后在生产环境的数据库中执行命令ALTER TABLE 然后我们更新生产环境中的模型,最后重启web服务器。

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Imaginez un modèle d'intelligence artificielle qui non seulement a la capacité de surpasser l'informatique traditionnelle, mais qui permet également d'obtenir des performances plus efficaces à moindre coût. Ce n'est pas de la science-fiction, DeepSeek-V2[1], le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici. DeepSeek-V2 est un puissant mélange de modèle de langage d'experts (MoE) présentant les caractéristiques d'une formation économique et d'une inférence efficace. Il est constitué de 236B paramètres, dont 21B servent à activer chaque marqueur. Par rapport à DeepSeek67B, DeepSeek-V2 offre des performances plus élevées, tout en économisant 42,5 % des coûts de formation, en réduisant le cache KV de 93,3 % et en augmentant le débit de génération maximal à 5,76 fois. DeepSeek est une entreprise explorant l'intelligence artificielle générale

L’IA change effectivement les mathématiques. Récemment, Tao Zhexuan, qui a prêté une attention particulière à cette question, a transmis le dernier numéro du « Bulletin de l'American Mathematical Society » (Bulletin de l'American Mathematical Society). En se concentrant sur le thème « Les machines changeront-elles les mathématiques ? », de nombreux mathématiciens ont exprimé leurs opinions. L'ensemble du processus a été plein d'étincelles, intense et passionnant. L'auteur dispose d'une équipe solide, comprenant Akshay Venkatesh, lauréat de la médaille Fields, le mathématicien chinois Zheng Lejun, l'informaticien de l'Université de New York Ernest Davis et de nombreux autres universitaires bien connus du secteur. Le monde de l’IA a radicalement changé. Vous savez, bon nombre de ces articles ont été soumis il y a un an.

Plus tôt ce mois-ci, des chercheurs du MIT et d'autres institutions ont proposé une alternative très prometteuse au MLP – KAN. KAN surpasse MLP en termes de précision et d’interprétabilité. Et il peut surpasser le MLP fonctionnant avec un plus grand nombre de paramètres avec un très petit nombre de paramètres. Par exemple, les auteurs ont déclaré avoir utilisé KAN pour reproduire les résultats de DeepMind avec un réseau plus petit et un degré d'automatisation plus élevé. Plus précisément, le MLP de DeepMind compte environ 300 000 paramètres, tandis que le KAN n'en compte qu'environ 200. KAN a une base mathématique solide comme MLP est basé sur le théorème d'approximation universelle, tandis que KAN est basé sur le théorème de représentation de Kolmogorov-Arnold. Comme le montre la figure ci-dessous, KAN a

Boston Dynamics Atlas entre officiellement dans l’ère des robots électriques ! Hier, l'Atlas hydraulique s'est retiré "en larmes" de la scène de l'histoire. Aujourd'hui, Boston Dynamics a annoncé que l'Atlas électrique était au travail. Il semble que dans le domaine des robots humanoïdes commerciaux, Boston Dynamics soit déterminé à concurrencer Tesla. Après la sortie de la nouvelle vidéo, elle a déjà été visionnée par plus d’un million de personnes en seulement dix heures. Les personnes âgées partent et de nouveaux rôles apparaissent. C'est une nécessité historique. Il ne fait aucun doute que cette année est l’année explosive des robots humanoïdes. Les internautes ont commenté : Les progrès des robots ont fait ressembler la cérémonie d'ouverture de cette année à des êtres humains, et le degré de liberté est bien plus grand que celui des humains. Mais n'est-ce vraiment pas un film d'horreur ? Au début de la vidéo, Atlas est allongé calmement sur le sol, apparemment sur le dos. Ce qui suit est à couper le souffle

Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de

La dernière vidéo du robot Optimus de Tesla est sortie, et il peut déjà fonctionner en usine. À vitesse normale, il trie les batteries (les batteries 4680 de Tesla) comme ceci : Le responsable a également publié à quoi cela ressemble à une vitesse 20 fois supérieure - sur un petit "poste de travail", en sélectionnant et en sélectionnant et en sélectionnant : Cette fois, il est publié L'un des points forts de la vidéo est qu'Optimus réalise ce travail en usine, de manière totalement autonome, sans intervention humaine tout au long du processus. Et du point de vue d'Optimus, il peut également récupérer et placer la batterie tordue, en se concentrant sur la correction automatique des erreurs : concernant la main d'Optimus, le scientifique de NVIDIA Jim Fan a donné une évaluation élevée : la main d'Optimus est l'un des robots à cinq doigts du monde. le plus adroit. Ses mains ne sont pas seulement tactiles

La détection de cibles est un problème relativement mature dans les systèmes de conduite autonome, parmi lesquels la détection des piétons est l'un des premiers algorithmes à être déployés. Des recherches très complètes ont été menées dans la plupart des articles. Cependant, la perception de la distance à l’aide de caméras fisheye pour une vue panoramique est relativement moins étudiée. En raison de la distorsion radiale importante, la représentation standard du cadre de délimitation est difficile à mettre en œuvre dans les caméras fisheye. Pour alléger la description ci-dessus, nous explorons les conceptions étendues de boîtes englobantes, d'ellipses et de polygones généraux dans des représentations polaires/angulaires et définissons une métrique de segmentation d'instance mIOU pour analyser ces représentations. Le modèle fisheyeDetNet proposé avec une forme polygonale surpasse les autres modèles et atteint simultanément 49,5 % de mAP sur l'ensemble de données de la caméra fisheye Valeo pour la conduite autonome.

Cet article explore le problème de la détection précise d'objets sous différents angles de vue (tels que la perspective et la vue à vol d'oiseau) dans la conduite autonome, en particulier comment transformer efficacement les caractéristiques de l'espace en perspective (PV) en vue à vol d'oiseau (BEV). implémenté via le module Visual Transformation (VT). Les méthodes existantes sont globalement divisées en deux stratégies : la conversion 2D en 3D et la conversion 3D en 2D. Les méthodes 2D vers 3D améliorent les caractéristiques 2D denses en prédisant les probabilités de profondeur, mais l'incertitude inhérente aux prévisions de profondeur, en particulier dans les régions éloignées, peut introduire des inexactitudes. Alors que les méthodes 3D vers 2D utilisent généralement des requêtes 3D pour échantillonner des fonctionnalités 2D et apprendre les poids d'attention de la correspondance entre les fonctionnalités 3D et 2D via un transformateur, ce qui augmente le temps de calcul et de déploiement.
