目录一、meta标签的含义二、meta使用说明1. charset2. http-equiv(1). content-security-policy(2). content-type(3). default-style(4). x-ua-compatible(5). refresh3. name(1). application-name(2). author、creator、publisher(
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2023-11-27 20:04:18
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对于一些模型级别的配置。我们可以通过在模型中定义一个类，叫做Meta。然后在这个类中添加一些属性来控制模型的作用。注意：添加的这个类一定要是Meta,否者的话Django就会不能够识别。from django.models import models
class Book(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
autho
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2023-08-13 21:02:23
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文章目录一、装饰器1. 装饰器基础一切皆对象在函数中定义函数在函数中返回函数将函数作为参数传给另一个函数2. 类的装饰器3. 类的装饰器的应用二、元类metaclass1. 什么是元类？2. 一个简单的例子3. 练习题 一、装饰器装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分。简单地说：它们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短，也更Pythonic（Pytho
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2024-06-10 14:56:49
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笔记-python-元类metaclass 1. 元类1.1. 类也是对象
class Person(object):
pass
上面的代码会在内存中创建一个类，它也是对象，
1. 可以将它赋值给一个变量；
2. 可以拷贝它；
3. 可以为它增加属性；
4. 可以将它作为函数参数进行传递；
1.2.
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2024-05-10 11:19:53
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1 引子class Foo:
pass
f1=Foo() #f1是通过Foo类实例化的对象python中一切皆是对象，类本身也是一个对象，当使用关键字class的时候，python解释器在加载class的时候就会创建一个对象(这里的对象指的是类而非类的实例)上例可以看出f1是由Foo这个类产生的对象，而Foo本身也是对象，那它又是由哪个类产生的呢？#type函数可以查看类型，也可以用来查
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2023-08-13 10:52:33
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python中的元类 metaclass在python中，类(class)本身也是一个实例对象, 它的类型则是元类, 如果没有指明, 则自定义类的类型是type. 换言之, 我们所定义的普通类都是type的实例对象, 如果一个类继承了type, 那么这个类就是元类.1. 什么是元类一个类继承了type，那么这个类就是元类class A(type):
passA就是一个元类，元类能用来做什么呢，应该
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2024-05-28 13:23:00
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数据的趋势一.数据的集中趋势 集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值.数据的集中趋势就是一组数据向数据的中心值靠拢的程度。 集中趋势是统计学中的重要统计分析指标，常用的有平均数，中位数和众数等。1.1平均数 平均数为集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。用平均数表示一组数据的情况，有直观、简明的特点，所以在日常生活中经常用到，如平均的速度、平均的身
模型原理 Xgboost（Extreme Gradient Boost）模型，是一种特殊的梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree），只不过是力求将速度和效率发挥到了极致，故叫X（Extreme）gradientboost。Xgboost其本质上还是基于树结构并结合集成学习的一种方法，其基础树结构为分类回归树（CART，Classification
第一步，从分析Summary的事务执行情况入手。Summary主要是判定事务的响应时间与执行情况是否合理。如果发现问题，则需要作进一步分析。通常情况下，如果事务执行情况失败或者响应时间过长等，都需要做深入分析。下面是查看分析概要时的一些原则：1用户是否全部运行，最大运行并发用户数是否与场景设计的最大运行并发数一致。如果没有，则需要打开与虚拟用户相关的分析图，进一步分析虚拟用户不能正常运行的详细原因
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2023-07-08 14:07:24
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本文介绍了数据分析师进行行业分析的方法与电商行业案例。行业分析目标分为转型和用户需求验证，核心在于发现）的产品特点；5）未来预测。重点强调数据分析要深入细节，通过独立思考发现关键点，如拼多多的快速增长源于简化购物流程和精准定位低收入用户群体。
上两篇我们讲了数据分析方法中最基础的对比思维和细分思维，不少同学都私信问我：为什么自己在做对比分析的时候，只能做现有问题的原因分析和对比差异，得到的数据结果很难为下一步的工作决策做辅助，不知道是哪里出了问题？我们在进行对比分析的时候，往往会忽略一个重要的分析方法——趋势分析。这时候还会有同学说，自己也经常做数据趋势图，并没有忽略。其实，单纯的数据趋势图是根本没有任何价值的，趋势分
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2024-07-04 15:55:53
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关于时间序列分析的一些基本概念
时间序列分析--基本概念目录时间序列的定义时间序列分析随机时间序列观察值序列体会一下时间序列分析的方法描述性时序分析统计时序分析频域分析方法时域分析方法时间序列的定义时间序列分析 按照时间序列把一个随机事件变化发展的过程记录下来就构成一个时间序列。对时间序列进行观察、研究，找寻其变化发展规律，预测其将来走势就是时间序列分
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2024-02-20 08:32:15
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设计问题GIS分析通常是从明确你需要哪些信息开始的。比如：上个月什么地方出现的入室抢劫案最多？ 在每个分水岭上有多少森林？ 哪些地块离这个溶剂仓库500英尺？ 这些问题越细越好，它们可以帮助你决定如何进行分析，用何种手段去分析，以及如何显示结果。选择数据 你应用的数据和特征的类型决定着用何种方法进行分析。也就是说：如果您知道你需要用特殊的手段回答问题，那么你就需要找到所需的额外的数据。数据可以有多
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2024-04-24 15:55:00
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ndc到底是什么含义？为了便于大家理解，我用下图表述ndc的含义，表示某测量系统可以把过程变差有效区分成5个组，即ndc=5。也就是过程变差包含测量系统的测量误差正态分布（GRR）的个数。在这儿，我强调一下此处的GRR的分布宽度不是六倍的GRR标准方差（σm），而是4.24倍的σm，具体推导过程我不在这儿展开，如果谁有兴趣，可以私信给我。
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2024-03-12 20:31:35
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一、什么是 STRIDE 威胁建模？STRIDE 威胁模型由Microsoft安全研究人员于 1999 年创建，是一种以开发人员为中心的威胁建模方法，通过此方法可识别可能影响应用程序的威胁、攻击、漏洞，进而设计对应的缓解对策，以降低安全风险并满足公司的安全目标。STRIDE为每一种威胁英文的首写字母，Spoofing欺骗、Tampering篡改、Repudiation否认、Information
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2024-01-27 17:20:45
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前言：Apriori算法是关联规则挖掘经典算法，但不适合在大型数据库中挖掘关联规则，时间太慢，许多学者提出了改进的算法。比如DHP算法。DHP1. 减少候选集数量背景：这个操作是基于Ck来做的，我们知道原来的话，Ck的得到是通过L(k-1)*L(1)笛卡尔积连接，去掉k-1项集得到。同时，我们也知道其实Ck还是有很多都不是频繁项集。现在的目标就是：扫描一遍数据库，将Ck候选集的数量留下1/2（当然
事物分析： 1）要素分析； 2）结构（组织、关系）分析； 符合软件中的数据库观点和UML观点； 符合数据结构的观点。 符合由点到面的观点。 将关系和元素提到了同等重要的地位。 符合哲学中普遍联系的观点。
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2017-05-29 00:23:00
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数据分析类型、现状分析与原因分析是IT领域中不可或缺的一部分，能够帮助企业更好地了解数据，识别潜在问题并作出有效决策。在处理数据的过程中，有效的方法论和技术手段是必不可少的。
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flowchart TD
A[数据采集] --> B[数据清洗]
B --> C[数据分析]
C --> D[结果展示]
D --> E[决策支持]
E -->
数据分析中的事件分析、漏斗分析、同期群分析、分布分析和用户路径分析
