1.如何实现djangootp
2.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
3.vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码下载)
4.从开发一款基于Vue技术栈的环境环境全栈热重载生产环境脚手架，我学到了什么？
5.搭建源码调试环境—RocketMQ源码分析（一）
6.LabWindows/CVILabWindows/CVI 简介

如何实现djangootp

       å¯¼è¯»ï¼šä»Šå¤©é¦–席CTO笔记来给各位分享关于如何实现djangootp的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

python——Django项目开发：配置项目/static/路径，调用css、img、js等静态文件

       åœ¨Django项目开发中，不能像正常web开发一样通过'imgs/bg.jpg'访问本地静态文件，需要做一些配置，才能实现静态文件的访问。

       ä¸€ã€é¦–先在项目根路径下新建一个static文件夹，然后在static文件夹下可以新建相应的css、imgs、js等文件夹，用于存放css、img、js等静态文件。

       äºŒã€é¡¹ç›®é…ç½®

       1、打开settings.py,在底部添加：

       2、打开urls.py，在urlpatterns中添加：(注意，如果你在blog目录下也建立了urls.py，那么就得在blog/urls.py中做修改。别忘了importsettings)：

       ï¼ˆä¸è¿‡æˆ‘经过实测，不加这一个，也可以完成静态文件的访问）

       3、在html模板最上面添加：

       ç„¶åŽåœ¨éœ€è¦çš„地方按照这个格式进行调用，如：

       æœ€åŽé‡æ–°è¿è¡Œé¡¹ç›®ï¼Œimg等本地静态文件就可以被django找到了，这时模板对应的页面就可以显示使用img等文件了。

django实现实时消息推送有什么好的方案

       django实现实时消息推送，数据库数据一有变化就实时反应在页面上用作系统实时监控。在一个HTTP访问周期里，如果要执行一个长时间任务，为了避免浏览器等待，后台必须使用异步动作。

       ä¸Žæ­¤åŒæ—¶ä¹Ÿè¦æ»¡è¶³å®žæ—¶éœ€æ±‚，用户提交了任务后可以随时去访问任务详情页面，在这里用户能够实时地看到任务的执行进度。针对异步任务处理，使用了Celery把任务放到后台执行。

       Celery是一个基于python开发的分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理，关于它的使用方法《网易乐得RDS设计》也有提到。Celery在处理一个任务的时候，会把这个任务的进度记录在数据库中。

       æ¶ˆæ¯æŽ¨é€ç›´æŽ¥æ‰¾ä¸“业的平台，例如极光。深圳市和讯华谷信息技术有限公司（极光AuroraMobile，纳斯达克股票代码：JG）成立于年，是中国领先的开发者服务提供商，专注于为开发者提供稳定高效的消息推送、一键认证以及流量变现等服务，助力开发者的运营、增长与变现。

       django的异步请求非阻塞是怎么实现的

       ä½ åº”该是使用了Django自己的开发服务器跑的例子，在Django关于manage.py的文档中写道：

       --nothreading

       Thedevelopmentserverismultithreadedbydefault.Usethe--nothreadingoptiontodisabletheuseofthreadinginthedevelopmentserver.

       ä¹Ÿå°±æ˜¯è¯´ï¼Œé»˜è®¤æƒ…况下你使用./manage.pyrunserver会开启多个线程对HTTP请求进行伺服，所以第二个请求进来时虽然第一个请求仍在sleep，但已经新开了一个线程进行响应处理，看起来像是“非阻塞”的工作模式，其实质是多线程而非单线程，想禁用这一行为也已经给出了答案，加上--nothreading参数：./manage.pyrunserver--nothreading即可。

如何用django开发一个简易个人Blog-Python

       è®¾è®¡å¹¶å®žçŽ°ä¸€ä¸ªåŸºäºŽPython的个人博客系统,需要完成如下功能

       å®Œæˆä¸ªäººåšå®¢ç³»ç»Ÿçš„设计和开发

       ç”¨æˆ·å¯ä»¥é€šè¿‡ä¸ªäººåšå®¢ç³»ç»Ÿï¼Œå‘布最新的日志

       è¿ç”¨æ‰€å­¦ä¸“业理论及实践，分析解决遇到的问题以提高自己的动手、思考及解决问题的能力

       ä¸»è¦æ¨¡å—如下

       æ–‡ç« ç®¡ç†æ¨¡å—：主要功能是管理员系统管理员登入后，浏览查看文章，删除不好的文章等功能

       æ ‡ç­¾ç®¡ç†æ¨¡å—：主要功能是管理员系统管理员登入后，浏览查看相册，删除相册等功能

       æ–‡ç« ã€æ ‡ç­¾æµè§ˆæ¨¡å—：主要功能是游客进入系统后。可以浏览文章列表，可以按标签查看文章

       è¯„论系统模块,游客可以发表查看别人的评论

       å®‰è£…与使用

       é¡¹ç›®é‡‡ç”¨Django框架进行开发,Django是一个用于快速web开发的优异方案(几乎没有之一),获取源码后可以按照如下方式来运行代码

       æ–°å»ºmysql数据库,将数据库sql文件导入

       ä¿®æ”¹æºç åŒ…中的csworkblog/settings.py文件,将DATABASES这个变量里的内容改一下,这个就是你本地的数据库url和用户名密码,其中NAME为你的database名称

       è¿›å…¥æºç åŒ…,打开cmd,运行命令pythonmanager.pyrunserver就能启动服务,端口为

       ä¸ºåŽå°ç®¡ç†ç•Œé¢,管理员用户名密码为admin,可以进行文章管理标签管理评论管理

       ç•Œé¢è¿˜æ˜¯æ¯”较好看的,项目截图源码下载地址?cs-work.com/p/?

[django]在windows下搭建Django的虚拟环境

       æˆ‘们在windows的环境下去开发一个网站的时候，Python中的Django是一个比较强大的框架。然后我们既想让他拥有独立的开发环境，又不影响全局的Python环境，还想防止系统中出现包管理混乱版本冲突。这个时候就要通过创建一个虚拟环境来实现。

       é¦–先你的电脑中必须有Python的解释器，在终端行可以安装一个虚拟环境所依赖的库。

       å®‰è£…好之后我们就可以去创建一个新的虚拟环境了：

       æ–°å»ºå¥½ä¹‹åŽã€‚我么会在终端中看到直接进入到虚拟环境中了：

       åœ¨å›¾ç‰‡ä¸­æˆ‘们可以看到已经进入到testvir2的虚拟环境中。

       æ­¤æ—¶æˆ‘们的项目存储的位置在C:\Users\gongyan\Envs\下就可看到

       é€€å‡ºæˆ‘们的虚拟环境的命令为：

       ä½¿ç”¨workon来查看我们当前有几个虚拟环境。

       æƒ³è¦è¿›å…¥é‚£ä¸ªè™šæ‹ŸçŽ¯å¢ƒçš„话就可以通过workon的命令来实现。

       ä»¥ä¸Šå°±æ˜¯æ‰€æœ‰çš„虚拟环境的玩法。

django的架构设计

       Django是一个基于MVC构造的框架。但是在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以Django里更关注的是模型（Model）、模板(Template)和视图（Views），称为MTV模式。它们各自的职责如下：层次职责模型（Model），即数据存取层处理与数据相关的所有事务：如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。模板(Template)，即表现层处理与表现相关的决定：如何在页面或其他类型文档中进行显示。视图（View），即业务逻辑层存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。模型与模板之间的桥梁。从以上表述可以看出Django视图不处理用户输入，而仅仅决定要展现哪些数据给用户，而Django模板仅仅决定如何展现Django视图指定的数据。或者说,Django将MVC中的视图进一步分解为Django视图和Django模板两个部分，分别决定“展现哪些数据”和“如何展现”，使得Django的模板可以根据需要随时替换，而不仅仅限制于内置的模板。

       è‡³äºŽMVC控制器部分，由Django框架的URLconf来实现。URLconf机制是使用正则表达式匹配URL，然后调用合适的Python函数。URLconf对于URL的规则没有任何限制，你完全可以设计成任意的URL风格，不管是传统的，RESTful的，或者是另类的。框架把控制层给封装了，无非与数据交互这层都是数据库表的读,写,删除,更新的操作.在写程序的时候，只要调用相应的方法就行了，感觉很方便。程序员把控制层东西交给Django自动完成了。只需要编写非常少的代码完成很多的事情。所以，它比MVC框架考虑的问题要深一步，因为我们程序员大都在写控制层的程序。现在这个工作交给了框架，仅需写很少的调用代码，大大提高了工作效率。

       ç»“语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于如何实现djangootp的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于如何实现djangootp的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建

       在深入探讨阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule的实战操作和源码搭建之前，我们先来了解一下tbschedule的源码源码基本结构和功能。tbschedule主要由三个部分构成：Doc目录、环境环境tbschedule-core核心jar工程以及tbschedule-console web工程。监控监控其中，源码源码模拟宇宙大爆炸源码tbschedule-core是环境环境分布式调度引擎的核心，负责执行复杂的监控监控调度逻辑；tbschedule-console则是一个Web管理界面，用于监控调度数据、源码源码配置策略和任务。环境环境

       接下来，监控监控让我们一起步入源码环境搭建的源码源码实践。首先，环境环境访问github的监控监控tbschedule仓库，下载源码。源码源码同时，下载并运行test-tbschedule项目作为实战demo，该工程的代码已共享在qq讨论群中，以供深入学习和探讨。

       源码环境搭建主要分为两个步骤：源码工程的搭建与zk数据中心的安装。第一步，准备所需的源码，包括tbschedule工程、test-tbschedule工程以及数据库脚本文件。第二步，将三个源码导入至Eclipse开发环境，并进行相应的配置，如设置maven、导入本地maven工程、配置测试以及安装zookeeper数据中 心等。

       在源码导入Eclipse后，进行一系列配置工作以确保环境的正确运行。例如，对test-tbschedule项目的spring-mybatis.xml文件进行数据库配置修改，设置main类中的zkurl为自己的路径，并在scheduleConsole项目中添加tomcat插件。所有配置完成后，深海蛟龙公式源码通过运行tomcat7:run命令启动scheduleConsole项目，访问指定地址验证环境搭建是否成功。

       至此，tbschedule的源码环境搭建工作便已基本完成。对于深入理解tbschedule的工作原理以及实际应用，可以通过官方提供的文档和源码解析教程进行学习，例如访问java.com/kcdetail.htm获取更多详细信息。通过实践操作和理论学习的结合，相信您能够更好地掌握tbschedule的使用技巧。

vue+leaflet示例:视频监控播放(附源码下载)

       运行环境及配置说明：本示例代码依赖Node.js环境，推荐使用Node版本..1。您可以使用vscode或其他开发工具进行开发。配置步骤如下：首先下载示例源码，并在vscode中打开。接着，依次执行以下命令：安装依赖包（npm i），启动开发环境（npm run dev），以及打包发布版本（npm run build:release）。

       示例效果展示：由于视频流在线地址无法访问，视频流效果未能呈现。源码仅供参考，具体实现方式可参考以下内容。

       实现思路：首先在萤石官网添加视频设备，并开启直播以获取RTMP或HLS格式的视频流。然后，利用js插件video.js及videojs-flash等，结合leaflet地图在网页上展示视频监控播放效果。萤石官网提供了丰富的示例和开发文档，您可以参考以下链接获取更多信息：萤石官网（），萤石开发文档（open.ys7.com/doc/zh/）。

       源码下载：感兴趣的朋友，可通过私聊我获取核心源码，仅需8.8元。

从开发一款基于Vue技术栈的全栈热重载生产环境脚手架，我学到了什么？

       这一期，分享三点看源码的战神rsi指标源码小技巧，来自其他大神的经验总结。

       今天，聚焦一个新项目：基于Vue技术栈的全栈热重载生产环境脚手架。全栈意指支持前后端，热重载为页面自动刷新，生产环境指线上、用户使用环境。

       缘起于开发简单网页时发现VueCLI、Vite热重载功能无法在生产环境中使用，导致频繁手动刷新，极大影响开发效率。

       为提升效率，开发一款具备热重载功能的全栈生产环境脚手架，添加模拟数据接口服务，实现前后端无缝对接。

       实战一：初始化项目，创建名为gulp-vue-cli的根文件夹，利用命令快速生成package.json。

       二：构建前端与后端项目，前端在src文件夹下创建，后端在server文件夹内，涉及Vue.js渲染文本、接口调用，Node.js的Express框架创建API。

       三：开发热重载功能，使用gulp自动化构建工具优化开发流程，browser-sync插件实现浏览器自动刷新，提升效率。

       前置需求：确保Node.js环境已安装，使用browser-sync时需全局或本地安装。

       gulpfile.js文件中定义任务，通过nodemon监控代码变化并自动重启服务器，browser-sync实时刷新页面。

       完成依赖安装，解读代码逻辑，实现热重载功能，金牛启动密码源码提升开发效率。

       浏览前，调整package.json文件，定义启动命令，方便项目启动。

       浏览器中打开项目，进行代码修改测试，验证热重载功能。

       结语：分享至此，希望提供开发灵感，欢迎分享、关注公众号“前端历劫之路”，加入学习交流群，共同成长。

       源码地址：待提供

搭建源码调试环境—RocketMQ源码分析（一）

       搭建源码调试环境，深入分析 RocketMQ 的内部运行机制。理解 RocketMQ 的目录结构是搭建调试环境的第一步，有助于我们快速定位代码功能和问题。

       目录结构主要包括：

       acl：权限控制模块，用于指定话题权限，确保只有拥有权限的消费者可以进行消费。

       broker：RocketMQ 的核心组件，负责接收客户端发送的消息、存储消息并传递给消费端。

       client：包含 Producer、Consumer 的代码，用于消息的生产和消费。

       common：公共模块，提供基础功能和服务。

       distribution：部署 RocketMQ 的工具，包含 bin、conf 等目录。

       example：提供 RocketMQ 的示例代码。

       filter：消息过滤器。

       namesvr：NameServer，所有 Broker 的长趋势指标源码注册中心。

       remoting：远程网络通信模块。

       srvutil：工具类。

       store：消息的存储机制。

       style：代码检查工具。

       tools：命令行监控工具。

       获取 RocketMQ 源码：从 Github 下载最新版本或选择其他版本。遇到下载困难时，可留言或私信寻求帮助。

       导入源码到 IDE 中，确保 Maven 目录正确，刷新并等待依赖下载完成。

       启动 RocketMQ 的 NameServer 和 Broker，配置相关参数，如环境变量、配置文件等。确保正确启动后，通过查看启动日志检查运行状态。

       进行消息生产与消费测试，使用源码自带的示例代码进行操作。设置 NameServer 地址后，启动 Producer 和 Consumer，验证消息成功发送与消费。

       使用 RocketMQ Dashboard 监控 RocketMQ 运行情况，持续优化和调试。

LabWindows/CVILabWindows/CVI 简介

       LabWindows/CVI是美国国家仪器公司（NI公司）推出的交互式C语言开发平台。它将功能强大、使用灵活的C语言平台与数据采集分析和显示的专业工具有机地结合起来，增强了C语言的功能，为熟悉C语言的开发设计人员编写检测系统、自动测试环境、数据采集系统、过程监控系统等应用软件提供了理想的软件开发环境。

       NI公司的LabWindows/CVI是一个久经验证的用于测试和测量的ANSI C开发环境，显著提高了工程师和科学家们的生产效率。用户可以使用它来开发高性能、可靠的程序，适用于制造测试、军事/航天、通讯、设计验证和汽车工业等领域。LabWindows/CVI的硬件配置助手、综合调试工具以及交互式执行功能使得开发过程更加流水化，内置的测量库允许快速开发复杂的程序，如多线程编程和ActiveX服务器/客户端程序。通过在相似环境中重复使用代码，用户可以维护其代码投资，并实现Windows、Linux或其他实时平台上的分布式测试系统的无缝集成。

       LabWindows/CVI为C语言程序员提供了软件开发系统。在交互式开发环境中编写的程序需遵循标准C规范。使用LabWindows/CVI可以完成多项任务，包括交互式编程、功能强大的函数库创建数据采集和仪器控制应用、利用完备的软件工具进行数据采集、分析和显示、开发IVI仪器驱动程序和创建ActiveX服务器、开发C目标模块、动态链接库（DLL）、C语言库。在开发环境中，用户可以利用提供的库函数进行程序设计、编辑、编译、链接和标准C语言程序调试。此外，LabWindows/CVI丰富的函数库允许用户编写程序，并在函数面板中执行函数，生成调用代码，获取有关函数、参数、函数类和函数库的帮助。LabWindows/CVI的交互式环境要求程序遵循标准C语言规范。

       LabWindows/CVI的强大功能在于丰富的函数库，除了常规的程序设计外，还可以实现复杂的数据采集和仪器控制系统开发。仪器库是LabWindows/CVI的特殊资源，包含GPIB、VXI和RS-仪器的驱动程序，如示波器、多用表和函数发生器。每个驱动程序都提供可编辑的源代码，用户可以使用LabWindows/CVI的工具创建自己的仪器驱动程序，包括单个仪器、多个仪器或虚拟仪器的驱动程序。在创建过程中，用户可以利用LabWindows/CVI的其他库函数。LabWindows/CVI还提供用户界面编辑器用于创建和编辑图形用户界面（GUI），以及用户界面库函数用于在程序中创建和控制GUI。此外，LabWindows/CVI为GUI面板设计准备了专业控件，如曲线图控件、带状图控件、表头、旋钮和指示灯等，以适应测控系统软件开发的需求。这些控件可用于设计专业的测控程序界面。

YOLO 系列基于YOLO V8的高精度烟头检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码

       基于YOLO V8的烟头检测识别系统详解

       该高精度烟头检测系统利用YOLO V8的强大能力，实现了对、视频和摄像头中烟头目标的实时识别与定位。系统采用YOLO V8训练数据集，结合Pyqt5构建用户界面，支持ONNX和PT等多种模型。主要功能包括模型导入与初始化，置信度与IOU阈值调整，烟头检测、结果可视化、导出以及检测结束。此系统对新入门者非常友好，提供完整的Python代码和教程，点击文末下载链接获取资源。

       系统亮点在于：

       实时监测：有效预警潜在火灾风险，提升安全性和应急响应能力。

       人力资源优化：自动检测减少人力巡查，降低安全风险，节省资源。

       环保卫生：及时清理烟头，改善环境质量，提升公共卫生标准。

       数据分析：通过烟头检测数据，为城市管理和环保决策提供依据。

       系统在不同场景的应用广泛，如城市管理、火灾预警、旅游景区、交通枢纽等，均能有效监控和维护环境整洁。

       系统核心功能包括：

       界面设置：直观操作，支持、视频和摄像头检测。

       结果保存：导出检测结果至excel，便于后续分析。

       环境搭建：详细步骤指导，确保环境兼容和库安装。

       算法原理：YOLO V8的创新与优势，以及网络结构介绍。

       数据集与训练：提供烟头数据集，进行模型训练和评估。

       通过本文提供的资源，您将掌握一套完整的烟头检测系统，助力环境监测与管理。点击获取链接，立即开始体验。

Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

       在探索深度学习领域，使用Python语言进行编程无疑是一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中，Python以其丰富的库资源和简单易用的特性，成为了许多专业人士的首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的过程。在提供具体步骤的同时，也期待读者的反馈，以持续改进内容。

       为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的TensorFlow_gpu环境，首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本。访问相关网站，以获取适合自身硬件配置的版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例，进行环境搭建。

       在Anaconda环境下，通过命令行操作来创建并激活特定环境，如`tensorflow-gpu`环境，选择Python3.版本。接着，安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利，亲测有效。随后，使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后，使用Python环境验证安装成功，通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。

       为了在Jupyter Notebook中利用该环境，需要安装ipykernel，并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook，通过命令确保内核安装成功。

       对于ConvLSTM核心源码的解读，重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例，构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如，输入数据维度为（None，，，1），输出数据维度为（None，None，，，）。通过返回序列设置，可以控制模型输出的形态，是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。

       在模型改造中，将彩色图像预测作为目标，需要调整模型的最后层参数，如将`return_sequence`参数更改为`False`，同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外，选择合适的损失函数（如MAE）、优化器（如Adam）以及设置Metrics（如MAE）以便在训练过程中监控模型性能。

       通过上述步骤，不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境，还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导，并期待在后续过程中持续改进和完善。