随笔分类 - Python
摘要：
Django 模型 Django 对各种数据库提供了统一调用的API，这里以MySQL为例作为介绍。 首先需要安装pymysql以在Python中支持MySQL pip install pymysql 数据库统一调用原理 —— Django ORM Django模型使用对象关系映射（Object R
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Django 模型 Django 对各种数据库提供了统一调用的API，这里以MySQL为例作为介绍。 首先需要安装pymysql以在Python中支持MySQL pip install pymysql 数据库统一调用原理 —— Django ORM Django模型使用对象关系映射（Object R
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摘要：
Django 模版 Django的模板系统是用于将业务逻辑（Python）与展示层（Html）分离的核心组件，它允许开发者通过简单的标签和变量动态生成HTML页面 在之前的学习中使用django.http.HttpResponse()来输出HelloWorld!，该方式将数据与视图混合在一起，不符合
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Django 模版 Django的模板系统是用于将业务逻辑（Python）与展示层（Html）分离的核心组件，它允许开发者通过简单的标签和变量动态生成HTML页面 在之前的学习中使用django.http.HttpResponse()来输出HelloWorld!，该方式将数据与视图混合在一起，不符合
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摘要：
Pycharm 创建 Django 第一个网页入门项目 环境准备 (前提是Anconda已经安装) 这里使用Anconda配置虚拟环境进行Django学习 首先创建用于Django的虚拟环境 环境名字就叫 django conda create -n django python=3.10 环境创建完
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Pycharm 创建 Django 第一个网页入门项目 环境准备 (前提是Anconda已经安装) 这里使用Anconda配置虚拟环境进行Django学习 首先创建用于Django的虚拟环境 环境名字就叫 django conda create -n django python=3.10 环境创建完
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摘要：
Jupyter Notebook 基本操作 常用快捷键 编辑模式（点击输入框进入编辑模式或命令模式下Enter进入） Ctrl + Enter：运行当前单元 Shift + Enter：运行当前单元并跳到下一个 Alt + Enter：运行当前单元并在下方插入新单元 Tab：代码补全 Ctrl +
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Jupyter Notebook 基本操作 常用快捷键 编辑模式（点击输入框进入编辑模式或命令模式下Enter进入） Ctrl + Enter：运行当前单元 Shift + Enter：运行当前单元并跳到下一个 Alt + Enter：运行当前单元并在下方插入新单元 Tab：代码补全 Ctrl +
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摘要：
Jupyter NoteBook 修改默认路径 这里建议使用Anconda安装的Jupyter，安装Anconda会自动安装Jupyter。 通常在第一次使用Jupyter时，默认目录是在C盘用户目录下，可以通过修改配置文件修改其默认目录 打开命令行，这里使用Anconda安装的需要先激活conda
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Jupyter NoteBook 修改默认路径 这里建议使用Anconda安装的Jupyter，安装Anconda会自动安装Jupyter。 通常在第一次使用Jupyter时，默认目录是在C盘用户目录下，可以通过修改配置文件修改其默认目录 打开命令行，这里使用Anconda安装的需要先激活conda
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摘要：
YOLO11模型训练 前面完成了yolov5模型的训练，并且结合OpenCV进行测试，效果还不错。在yolov5源码的README.md文件中了解到yolo已经更新到Yolo11版本，于是开始尝试进行yolo11模型训练看看效果。 Yolo11源码使用了不同于Yolov5源码的新框架ultralyt
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YOLO11模型训练 前面完成了yolov5模型的训练，并且结合OpenCV进行测试，效果还不错。在yolov5源码的README.md文件中了解到yolo已经更新到Yolo11版本，于是开始尝试进行yolo11模型训练看看效果。 Yolo11源码使用了不同于Yolov5源码的新框架ultralyt
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基于cuda12.6训练yolov5模型 前面完成了使用CPU调用yolov5s模型进行识别车辆，现在想训练自己的模型进行目标识别，使用CPU效率太低，尝试使用GPU加速的Pytorch，再重新整理了一下完整的流程 注： 显卡：RTX 2050 cuda：NVIDIA CUDA 12.7.33 最后
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基于cuda12.6训练yolov5模型 前面完成了使用CPU调用yolov5s模型进行识别车辆，现在想训练自己的模型进行目标识别，使用CPU效率太低，尝试使用GPU加速的Pytorch，再重新整理了一下完整的流程 注： 显卡：RTX 2050 cuda：NVIDIA CUDA 12.7.33 最后
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Python 面向对象基础语法 类定义 类是创建对象的蓝图，使用class关键字定义： class MyClass: """这是一个简单的类""" pass # 这里暂时没有属性和方法，用pass保持语法正确 构造函数 __init__方法是类的构造函数，在创建对象时自动调用（注意是左右两边都是两个
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Python 面向对象基础语法 类定义 类是创建对象的蓝图，使用class关键字定义： class MyClass: """这是一个简单的类""" pass # 这里暂时没有属性和方法，用pass保持语法正确 构造函数 __init__方法是类的构造函数，在创建对象时自动调用（注意是左右两边都是两个
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摘要：
基于Yolov5的入门车辆识别 环境部署 ANACONDA环境 Anaconda官网下载：https://www.anaconda.com/download/ 进入会显示需要注册，直接跳过即可 选择对应的系统版本下载 安装 注意选择安装位置（建议不要安装在C盘） 没什么其他特别选项，直接安装即可 安
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基于Yolov5的入门车辆识别 环境部署 ANACONDA环境 Anaconda官网下载：https://www.anaconda.com/download/ 进入会显示需要注册，直接跳过即可 选择对应的系统版本下载 安装 注意选择安装位置（建议不要安装在C盘） 没什么其他特别选项，直接安装即可 安
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摘要：1、导入pymysql库 命令行输入pip3 install PyMySQL 2、连接数据库 import pymysql db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='1234', database='student_3
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摘要：函数定义： 示例： # 求 1 - n 的和 def sum(date): sum = 0 for i in range(1,date + 1): sum += i return sum # 函数调用 n = 100 print(f" 1 加到 {n} 的和为 {sum(n)}")
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摘要：while循环语句 语法： 嵌套使用： for循环语句：（for循环外部不允许访问临时变量） 语法： 使用： 待处理的数据集： range语句： 嵌套for循环： continue： break： 随机数：
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摘要：一、定义 如果定义的内容中需要有引号： 字符串的格式化： 特点： 不做精度控制，原样输出
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摘要：字面量 注释： 变量： 数据类型查看：（注意：Python中 变量是没有类型的，是变量存储的数据有类型） type()语句： 查看某数据的数据类型 type(要查看类型的数据) 数据类型转换： 运算符： 运算符：
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摘要：PyCharm一些基本设置 1、主题色彩 2、添加设置：Ctrl+鼠标滚轮上下调节字体大小 3、 中文语言包 4、翻译插件 5、快捷键
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摘要：一、Python下载 Python 3.10.7 下载地址： https://www.python.org/ftp/python/3.10.7/python-3.10.7-amd64.exe 其他版本：Download Python | Python.org 二、 Python安装 安装验证： 第一
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浙公网安备 33010602011771号