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Django笔记二十三之case、when操作条件表达式搜索、更新等操作
本文首发于公众号：Hunter后端 原文链接：Django笔记二十三之条件表达式搜索、更新等操作 这一篇笔记将介绍条件表达式，就是如何在 model 的使用中根据不同的条件筛选数据返回。 这个操作类似于数据库中 if elif else 的逻辑。 以下是本篇笔记的目录： model 和数据准备 Wh ......
烘焙笔记
贝壳边  标准 头大尾小 大小均匀，纹路清晰 收口要圆不留缝 ......
虚幻引擎 4 学习笔记 [1] ：蓝图编程 Demo
虚幻引擎 4 学习笔记 [1] ：蓝图编程 Demo 最近学习虚幻引擎，主要看的是 Siki 学院的课，课程链接：Unreal蓝图案例 - 基础入门 - SiKi学院|SiKi学堂 - unity|u3d|虚幻|ue4/5|java|python|人工智能|视频教程|在线课程 (sikiedu. ......
ROS学习笔记（二）- 提供服务和调用服务
书接上回 - https://www.cnblogs.com/lihan829/p/17315435.html 前面展示了ROS节点发布和订阅消息，这次展示如何提供服务和调用服务。 提供服务和调用服务很好理解，概念和行为上并不深奥，就是远程过程调用，可类比为http接口的远程调用，grpc接口的远程 ......
基于mpc的日前日内微网共享储能优化调度 日前优化部分——该程序首先根据《电力系统云储能研究框架与基础模型》上面类似方法
基于mpc的日前日内微网共享储能优化调度 日前优化部分——该程序首先根据《电力系统云储能研究框架与基础模型》上面类似方法，首先根据每个居民的实际需要得到响应储能充放电功率，然后优化得到整体的储能充放电功率情况。 日内滚动mpc跟踪部分——采用《基于MPC的微电网并网优化调度》P31-36页相关内容， ......
Serre算术教程Chapter 4笔记
考虑在交换环上的模$V$ Definition of module 相当于向量空间的扩展形式，不要求在域上面定义. module包含一个交换群$(M,+)$向量 以及$\cdot:R\times M\rightarrow M$标量乘法. 满足：结合律，分配律和$1_R\cdot x=x$ 定义一个函 ......
GAMES101笔记-01
前言：这篇以及未来的一系列随笔是根据b站上的GAMES101现代计算机图形学入门课程所写的笔记，但笔记的篇章并非和课程一一对应。比如这篇对应的是第二课~第三课的内容。并且整理时不一定会将推导过程全部列出，做成只有总结概括的内容也不是没有可能。 1.向量叉乘的矩阵表示： 这是向量叉乘后得到的结果 用矩 ......
Angular 复习与进阶系列 – Component 组件 の Dependency Injection & Query Elements
前言 在 Angular 复习与进阶系列 – Dependency Injection 依赖注入 的结尾, 我们提到了如何在项目中, 组件中使用 DI. 但那些只是一小部分而已. Angular DI 在组件内的用途非常广, 而且挺复杂的. 这篇我们将详细的去理解它. ......
算法笔记-1
种一颗树的最好时间是十年前，或者现在 刷算法小一个月，觉得有必要写点东西来记录有意义的算法题 力扣 312 戳气球 非常有含金量的题目 难点是：1.dp数组的定义；2.遍历顺序的思考 根据题目的表述：便边界点按1算，其实表明这也是个子问题。可以用动归方法解决。 能使用动归的前提条件是子问题相互独立， ......
ROS学习笔记-发布和订阅
学习一下ROS系统。 记录一下实现发布和订阅的详细步骤。 前提是ROS已经在ubuntu 18.04上安装好了。 cd ~ mkdir -p ros-learning/src cd ros-learning catkin_make cd src catkin_create_pkg lesson001 ......
分布式鲁棒优化matlab 提出含风–光–水–火多种能源的分布鲁棒动态最优潮流模型
分布式鲁棒优化matlab 编程语言：matlab+cplex gurobi 针对大规模清洁能源接入电网引起的系统鲁棒性和经济性协调问题，提出含风–光–水–火多种能源的分布鲁棒动态最优潮流模型。 采用分布鲁棒优化方法将风光不确定性描述为包含概率分布信息的模糊不确定集。 将模糊不确定集构造为一个以风光 ......
Python程序笔记20230306
判断闰年 初始版本 year = input('请输入一个年份：') while not year.isdigit(): year = input("抱歉，您的输入有误，请输入一个整数：") year = int(year) if year % 400 == 0: print(year, "是闰年！ ......
老冯笔记MyBatisPlus&lombok
1.MyBatis-Plus介绍 参考资料 官方指南：https://baomidou.com/pages/24112f/#%E7%89%B9%E6%80%A7 官方配置：https://baomidou.com/pages/56bac0/ GitHub：https://github.com/bao ......
2023手机做笔记的软件哪个好
在2023年还有谁在使用纸质的笔记本做笔记呀？现在越来越多的网友都更加习惯于直接使用手机来做笔记了。而用手机做电子笔记的有点确实很多：支持随时随地记录文字、图片、视频等多种格式内容；对笔记内容进行分类整理；通过关键词快速搜索需要的笔记内容；能够手机、电脑多端实时云同步笔记内容；方便修改、删除、分享笔 ......
狂神Vue笔记
1. 前端核心分析 1.1 Vue 概述 Vue (读音/vju/, 类似于view)是一套用于构建用户界面的渐进式框架，发布于2014年2月。与其它大型框架不同的是，Vue被设计为可以自底向上逐层应用。Vue的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库(如: vue-router: 跳转， ......
图片压缩&视频截取
背景 在我们开发网站的过程中，避免不了要对视频和图片进行一些处理。 场景一：用户上传的视频，我们需要将视频的某一帧截取出来作为视频的封面，便于在视频列表页显示为视频的预览，当然也可以截取某几帧生成一个gif动图。 场景二：用户上传的照片体积很大，我们在展示照片列表的时候，如果想要加载快，除了懒加载的 ......
学习笔记——图的联通性问题
割点与割边 定义 连通分量：在一张无向图中的极大连通子图即为该图的连通分量。 割点：去掉这个点后，这张无向图的连通分量数量增加，则这个点称为这个图的割点。 割边：去掉这条边后，这张无向图的连通分量数量增加，则这条边称为这个图的割边。 求割点 主要思路 以下提到的有关树的内容，全部指的是对连通分量做 ......
Vuex笔记
Vuex有state，mutation，actions，getter四种 用法如下： 1、state（存储数据）： state{ count: 0 //全局数据 } 获取state数据两种方式： this.$store.state.全局数据名称 利用辅助函数mapstate Import {mapS ......
Cadence应用笔记：调整栅格
说明 栅格是在设计中非常常用的工具，修改栅格大小和显示可以通过如下操作： 空白处右键选择设置Grid 设置层叠各层的栅格大小或者全局大小 通过该按键可以隐藏或者显示栅格 ......
Cadence应用笔记：器件对齐
说明 一般设计时需要讲元件进行对齐摆放，操作如下： 将应用模式设置为布局 随后选中要对齐器件，右键选择对齐 根据需求进行对齐和等间距布置 需要注意的是对齐的中心时元器件封装的中心，如果要焊盘对齐，那可以用过滤器只选中焊盘。或者是通过栅格方式来对齐（推荐） ......
CS231N assignment 2#3 _ dropout 学习笔记 & 解析
dropout 定义 & 作用 & 基本实现 如课程所说,dropout最大的意义在于防止过拟合. 我们还记得, dropout在网络架构上介于激活函数之后, 下一层输入之前. 想法很简单, 就是将隐含层的某些数据屏蔽掉, 直接从以输入到下一层, 概率为p. 需要注意的是, dropout是仅针对训 ......
Python程序笔记20230305
n 以内能被 m 整除的数的和、积 最初版本 计算指定数字内所有偶数的和 n = int(input("请输入指定的n：")) i = 0 mysum = 0 while i <= n: if i % 2 == 0: mysum = mysum + i i = i + 1 print(f"{n}以内 ......
老冯笔记Servlet
1.Tomcat服务器 1.1 介绍 软件分为B/S架构与C/S架构，而我们学习的是B/S架构 C/S（客户端/服务端）架构如：QQ、微信、抖音等 特点： 1、使用前必须安装。 2、更新的时候，服务器和客户端必须同时更新。 3、不能跨平台使用 4、客户端和服务器通信采用的是自有协议，相对来说比较安全 ......
关于免费笔记软件和免费同步，长文，保存观看
前言 这段可以略过 最早使用的笔记软件（应该说是网页摘录软件）是网文快捕 CyberArticle ，但不停换电脑后当年保存的资料基本都遗失了，那可是我翻阅众多涩涩网站的精华文章。 后来网文快捕推出了在线笔记软件“为知笔记”，经历了为知笔记收费、被收购、大升级，分享需审核等一系列改变，虽然VIP我已 ......
CS231N assignment 2 _ normalization 学习笔记 & 解析
预警: 本次内容不算多, 但数学推导较复杂 Normalization 归一化的意义 之前内部的权重没有做过标准化. 实际上如果能标准化, 可以提升训练效果, 甚至可以提升精度(虽然不大). 设立专门的batch/layer normalization层的意义在于: 梯度更加规范 对于学习率(可以更 ......
学习笔记399—彻底明白ip地址，区分localhost、127.0.0.1和0.0.0.0
彻底明白ip地址，区分localhost、127.0.0.1和0.0.0.0 通俗的了解IP地址是什么 对于IP地址，大家并不陌生，特别是在网络访问中我们会经常使用到（平时对域名如百度的www.baidu.com的访问，本质就是对域名所绑定的IP地址的访问），那么IP地址是什么呢？ 首先，我们要知道 ......
学习笔记398—CentOS 7版本的Linux网络设置
CentOS 7版本的Linux网络设置 一、ifconfig命令查看网络接口信息1、当ifconfig命令不带人和选项和参数时，将显示当前主机中以启用的网络接口信息。如图我们执行“ifconfig”命令可以看到ens33、lo以及vibro三个网络接口的信息 上图中ens33对应为第1块物理网卡； ......
Latex遇到的问题：Latex Misplaced alignment tab character &.
在LaTeX中&符号有特殊含义，不能直接写，需使用转义字符的形式，即\& 或者改为 and ......
使用深度学习预测低压网络的电压分布 低电压(LV)电路的能量分布将发生变化，而以前的被动“适应和-“忘记”的网络管理方法将是低效的
使用深度学习预测低压网络的电压分布 低电压(LV)电路的能量分布将发生变化，而以前的被动“适应和-“忘记”的网络管理方法将是低效的，以确保其有效运行。 需要一种自适应的方法，包括对电路风险的预测。 文献中描述的大多数方法都要求网络具有完全的可观察性。 考虑到智能电表(SM)覆盖所有低压网络的可能性很 ......