1. Django自带模板1.1 配置在工程中创建模板目录templates。在项目settings.py配置文件中修改TEMPLATES配置项的DIRS值：# 基本配置
TEMPLATES = [
{
'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
'DIRS': [os.path
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2023-06-16 12:22:42
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用Python创造一门标记语言并渲染（3）——渲染逻辑引言渲染顺序顺序逻辑标签集标签行文本框外的功能结语 引言经过前面两篇文章的准备，我们已经完成了对这个标记语言的构思和解析策略，那么接下来，就轮到渲染逻辑了。大部分Markdown和其它用于富文本的标记语言的应用，都是讲原本的标记语言转为html格式，然后再由浏览器组件渲染。但是Tin不是，Tin（主体）完全依靠tkinter自身实现，因此在使
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2023-10-23 23:41:19
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一、模版介绍Django模板语言是Django内置的功能之一，它包含了模板上下文（模板变量）、标签和过滤器，各个功能说明如下：1、模板上下文是以变量的形式写入模板文件里面，变量值由视图函数或视图类传递所得。2、标签是对模板上下文进行控制输出，比如模板上下文的判断和循环控制等。3、模板继承隶属于标签，它是将每个模板文件重复的代码抽取出来并写在一个共用的模板文件中，其他模板文件通过继承共用模板文件来实
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2023-11-10 20:19:15
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在这篇博文中，我将介绍如何使用Python渲染STL模型。在这个过程中，我将详细说明从环境配置到部署方案的各个步骤，以帮助您完整理解这一过程。
### 环境配置
首先，安装所需的库。我们需要的主要库包括 `numpy`、`matplotlib` 和 `stl`。下面是我准备的Shell配置代码：
```bash
pip install numpy matplotlib numpy-stl
`
首先一个最最常用的当然是matplotlib啦！1.matplotlib是一个最基础的Python可视化库，作图风格接近MATLAB，所以称为matplotlib。一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。2.Seaborn是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，seaborn可以用短小的代码去绘
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2023-11-01 17:29:04
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本文的实现是参照网上的一些零碎的信息做出来的，费了不少精力。使用opengles首先要知道它的基本使用流程，opengles的基本使用参看文章 [OpenGL ES 01]OpenGL ES之初体验、 [OpenGL ES 02]OpenGL ES渲染管线与着色器 ，仔细学习这2篇文章就能对opengles的使用会有清楚的认识。至于利用opengles来渲染yu
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2023-11-03 23:54:32
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# 使用OpenGL与Python渲染3D模型
随着计算机图形学的快速发展，OpenGL已成为3D图形渲染领域的一个标准库。结合Python的灵活性与易用性，开发者们可以快速且高效地创建3D图形应用程序。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的PyOpenGL库绘制一个简单的3D模型。
## 安装必要的库
在开始编写代码之前，首先需要安装必要的Python库。可以通过pip命令进行安装：
# Python做全球地形精细渲染
在地理信息系统（GIS）和计算机图形学中，地形渲染是一项重要的任务。通过渲染全球地形数据，可以创建逼真的三维地形模型，广泛应用于虚拟现实、游戏开发和地理研究等领域。本文将介绍如何使用Python进行全球地形的精细渲染，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
首先，我们需要安装一些关键的Python库。这些库包括：
- **NumPy**：用于高效的
原创
2024-09-03 05:28:07
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一、实例1.1、生成并渲染图片方法from django.shortcuts import render, HttpResponse
from PIL import Image
from io import StringIO, BytesIO
import random
# 使用 from PIL import Image, 新建一个图片
# 生成一张图片，第一个是模式：RGB， 第二个参数是图
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2023-10-16 18:18:44
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本文主要介绍 Python 字节码、Python 虚拟机内幕以及 dis 模块的简单应用。阅读本文预计 10 min. 初探Python字节码和dis模块1. 前言2. Python 字节码2.1 汇编与反汇编2.2 什么是 Python 字节码呢？2.3 为什么需要 Python 字节码？3. Python 虚拟机内幕4. dis 模块4.1 访问和理解 Python 字节码4.2 dis()
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2024-05-13 12:48:35
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Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶API。为了实现猫狗大战，对keras进行学习，今天用keras实现一个简单的线性回归模型。首先导入库import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential #导入keras中的Sequential API。
f
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2023-08-17 07:07:05
110阅读
背景众所周知python在机器学习实践中的应用广泛深入，而在我们业务中的应用集中在提供线上实时风控输出服务，比如国内业务的模型在线服务架构和海外业务的后台决策引擎架构。这两种应用的结合就要求我们考虑如何高效安全便捷地来实现模型的在线部署，为上游提供服务。在我们的考虑中，无论是代码复杂程度和业务场景，还是语言本身的特点，模型部署都有趋于向微服务架构转型的趋势和需要。一方面，需要进行代码分离来明确责任
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2023-08-22 23:34:17
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一、什么是模块？Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。（模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。）简单的说：模块就是包含函数（对象）的文件。二、为什么要创建模块？首先，直接回答这个问题，为什么要创建和使用模块？———为了更好的共享代码，即为了代码的重用。当然我们可以在代码基中需要的地方通过复
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2023-08-09 15:46:08
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背景众所周知python在机器学习实践中的应用广泛深入，而在我们业务中的应用集中在提供线上实时风控输出服务，比如国内业务的模型在线服务架构和海外业务的后台决策引擎架构。这两种应用的结合就要求我们考虑如何高效安全便捷地来实现模型的在线部署，为上游提供服务。在我们的考虑中，无论是代码复杂程度和业务场景，还是语言本身的特点，模型部署都有趋于向微服务架构转型的趋势和需要。一方面，需要进行代码分离来明确责任
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2023-08-22 23:33:52
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python中的全部特殊方法本部分内容可以参考官方网址
python中一共有83个特殊方法，其中47个用于算术运算、位运算和比较操作。我根据《流畅的python》中的整理，摘录如下两个表格表1:跟运算符无关的特殊方法类 别方法名字符串/字节序列表示形式__repr__、__str__、__format__、__bytes__数值转换__abs__、__bool__、__comple
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2024-06-07 22:05:22
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用Python创造一门标记语言并渲染（6）——容器引言渲染流程分离辨别渲染错误返回结语 引言在Tin中，“容器”这个概念早在第一篇定义文章中就出现了。由于本篇文章主要讲述如何实现容器机制，并且在前面的文章中已经说明了如何实现容器的解析，因此本篇侧重通过Python代码实现容器的渲染。渲染流程以下代码均已解析和渲染<-pass->标签为例。分离通过前面的几篇文章可知，Tin采用列表式的
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2023-09-03 21:05:24
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3D 模型渲染模型（Model）Primitives 简单的模型复杂的模型模型的组成几何纹理图片材质模型及描述模型文件格式什么叫渲染渲染管线顶点着色（顶点处理）片段着色（片段处理）UE4 模型渲染UE4程序化模型渲染UProceduralMeshComponentUStaticMeshComponentUPrimitiveComponent&UMeshComponent参考 模型（Mod
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2024-04-29 19:24:53
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# 使用Python渲染3D模型入门指南
3D建模和渲染在游戏开发、动画制作、科学可视化等领域都有广泛应用。在这篇文章中，我们将使用Python结合一些库来渲染3D模型。我们将通过分步流程来引导你实现这一目标。
## 流程步骤
以下是实现“使用Python渲染3D模型”的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 主要工具/库 |
|------|------|--------------|
|
假设现在有一些点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，依次进行分类。Logistic回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方法收集数据（2）准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳（3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析（4）
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2023-06-27 10:33:52
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生成一个 PT（Perceptual Tokenizer）模型的步骤如下：准备数据集：首先，你需要准备一个用于训练 PT 模型的数据集。这可以是一个包含大量文本数据的语料库。数据预处理：对数据进行预处理以准备训练。这可能包括文本清洗、分词、去除停用词等操作。构建词汇表：根据预处理后的数据，构建一个词汇表。词汇表应该包含所有在训练数据中出现的单词，并为每个单词分配一个唯一的标识符。构建输入输出对：将
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2024-06-18 20:25:16
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