1.哪里能够买到商用的django项目源码(2023年最新整理)
2.MaskFormer源码解析
3.detectron2安装及微软最新state of the art目标检测模型DynamicHead训练自己数据全程指南
4.Image Captioning 实战
哪里能够买到商用的django项目源码(2023年最新整理)
导读：很多朋友问到关于哪里能够买到商用的django项目源码的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！我在Fedora下初学django遇到问题。web测速源码大牛们来看看吧，帮帮我你是linux系统我也遇到过
你可以下载一个django的源码包
django/bin/django-admin.py其实你找的就是源码包里面的这个文件然后创建就可以了
至于删除不了应该是权限不够你终端下sudorm-rf文件夹就可以了用的时候小心点删除就找不回来了
Django框架是什么？
Django是基于Python的免费和开放源代码Web框架，它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。它由DjangoSoftwareFoundation(DSF)维护，这是一个由非营利组织成立的独立组织。
Django的主要目标是简化复杂的，数据库驱动的网站的创建。该框架强调组件的可重用性和“可插入性”，更少的代码，低耦合，快速开发以及不重复自己的原则。整个过程都使用Python，甚至用于设置文件和数据模型。Django还提供了一个可选的管理创建，读取，更新和删除界面，该界面通过自省动态生成并通过管理模型进行配置。
一些使用Django的知名网站包括公共广播服务，Instagram，Mozilla，华盛顿时报，Disqus，Bitbucket，和Nextdoor。
Django创建于年秋天，当时《劳伦斯日报》世界报纸的网络程序员AdrianHolovaty和SimonWillison开始使用Python来构建应用程序。西蒙·威利森(SimonWillison)的云盘源码js实习期结束前不久，雅各布·卡普兰·莫斯(JacobKaplan-Moss)在Django的发展中就被聘用了。它于年7月在BSD许可下公开发布。该框架以吉他手DjangoReinhardt的名字命名。年6月，宣布新成立的Django软件基金会(DSF)将来将维护Django。
年7月，与一些Django联合创始人和开发人员建立联系的软件咨询公司RevolutionSystems在劳伦斯举办了周年纪念活动。
Django的设计理念如下：
松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。
更少的编码——更少的代码，因此可以快速开发。
不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发，而不是一次又一次地重复。
快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。
简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计，并易于遵循最佳的Web开发实践。
Django的一些优势如下：
对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁，并支持包括MySQL，Oracle，Postgres等在内的大量数据库系统。
多语言支持——Django通过其内置的国际化系统支持多语言网站。因此，您可以开发支持多种语言的网站。
框架支持——Django内置了对Ajax，RSS，缓存和其他各种框架的支持。
GUI——Django为管理活动提供了一个很好的即用型用户界面。
开发环境——Django带有轻量级的Web服务器，以促进端到端应用程序的开发和测试。
Django是PythonWeb框架。和大多数现代框架一样，Django支持MVC模式。
关于Python的触动精灵源码加密基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。
Django源码阅读(一)项目的生成与启动诚实的说，直到目前为止，我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢，但它被需要。希望有一天，python能有更多更丰富的成熟方案，且不再被诟病性能和可维护性。（屁话结束）
取其精华去其糟粕，django的优点是方便，我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处，而是大体以功能为单位进行解读。
django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目，命令行是exe格式的。
manage.py把参数交给命令行解析。
execute_from_command_line()通过命令行参数，创建一个管理类。然后运行他的execute()。
如果设置了reload，将会在启动前先check_errors。
check_errors()是个闭包，所以上文结尾是(django.setup)()。
直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app
注意，这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是微信ocr源码一个对象，位于django\conf\__init__.py
这是个Settings类的懒加载封装类，直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上（下次会直接在自己身上找到，因为__getattr__优先级较低）
为了方便debug，我们直接写个run.py。不用命令行的方式。
项目下建个run.py，模拟runserver命令
debug抓一下setting_module
回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)
开始看apps.populate()
首先看这段
这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中
随后，分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。
App的装载部分大体如此
为了方便debug我们改写下最后一句
res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0
重点是第二句，让我们跳到run_from_argv()方法，这里对参数进行了若干处理。
用pycharm点这里的handle会进入基类的方法，无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。
这里分为两种情况，如果是reload重载时，会直接执行inner_run()，而项目启动需要先执行其他逻辑。
django项目启动时，实际上会启动两次，如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print，会发现它会打印两次。
第一次启动时，DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None，无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。
在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True，随后重启。
第二次时，菠菜源码搭建赚钱可以进入启动逻辑了。
这里创建了一个django主线程，将inner_run()传入。
随后本线程通过reloader.run(django_main_thread)，创建一个轮询守护进程。
我们接下来看django的主线程inner_run()。
当我们看到wsgi时，django负责的启动逻辑，就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了
这相当于我们之前在fastapi中说到的，将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的，两者本质同源)
那么这个wsgi是从哪来的？让我们来稍微回溯下
这个settings是一个对象，在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。
我们来寻找这个get_wsgi_application()。
它会再次调用setup()，重要的是，返回一个WSGIHandler类的实例。
这就是wsgiapp本身。
load_middleware()为构建中间件堆栈，这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py，生成中间件堆栈。
如果看过我之前那篇fastapi源码的，应该对中间件堆栈不陌生。
app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint
所以，wsgiapp就此构建完毕，服务器传入请求至app入口，即可经过中间件到达路由进行分发。
去哪里找python的开源项目GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有超过万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上，Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub，用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。
下面给大家介绍一些GitHub上个开源项目：
（1）TensorFlowModels
如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlowModels是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。
（GitHub：）
（2）Keras
Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发（GitHub：）
（3）Flask
Flask是一个微型的Python开发的Web框架，基于Werkzeug?WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，使用BSD授权。
（GitHub：）
（4）scikit-learn
scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。，并遵循BSD许可协议。
（GitHub：）
（5）Zulip
Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目，被许多世界强企业，大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过名贡献者，每月合并超过次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。
（GitHub：）
：《Python入门教程》
（6）Django
Django是Python编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的Web应用程序框架，旨在快速开发出清晰，实用的设计。使用Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。
（GitHub：）
（7）Rebound
Rebound是一个当你得到编译错误时即时获取StackOverflow结果的命令行工具。就用rebound命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。
（GitHub：）
（8）GoogleImagesDownload
这是一个命令行python程序，用于搜索GoogleImages上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。
（GitHub：）
（9）YouTube-dl
youtube-dl是基于Python的命令行媒体文件下载工具，完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理，最终得到已经命名的完整视频文件。
（GitHub：/rg3/youtube-dl）
（）SystemDesignPrimer
此repo是一个系统的资源集合，可帮助你了解如何大规模构建系统。
（GitHub：）
（）MaskR-CNN
MaskR-CNN用于对象检测和分割。这是对Python3，Keras和TensorFlow的MaskR-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特FeaturePyramidNetwork（FPN）和ResNetbackbone。
（GitHub：）
（）FaceRecognition
FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库，使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！
（GitHub：）
（）snallygaster
用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。
（GitHub：）
（）Ansible
Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，支持远程任务执行和多节点发布-包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。
（GitHub：）
（）Detectron
Detectron是FacebookAI研究院开源的的软件系统，它实现了最先进的目标检测算法，包括MaskR-CNN。它是用Python编写的，由Caffe2深度学习框架提供支持。
（）asciinema
终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。
（GitHub：）
（）HTTPie
HTTPie是一个开源的命令行的HTTP工具包，其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的/microsoft/Dy...仓库下载代码。
同时，下载并安装detectron2源码。
在Win系统中安装Detectron2时，有一些要点和避坑指南需要注意。
安装命令为：python setup.py build develop。
执行该命令可能会报错，提示找不到vc++ .0。这时，您需要在VS中安装C++组件。
接下来，需要安装依赖库，如torch、torchvision、pycocotools和fvcore等。
安装过程中，在Win上运行安装命令可能会遇到错误：nvcc.exe failed with exit status 1。
要解决此错误，需要修改detectron2\layers\csrc ms_rotated ms_rotated_cuda.cu代码前几行，将条件编译#ifdef WITH_CUDA和#ifdef WITH_HIP全部注释掉，只保留#include "box_iou_rotated/box_iou_rotated_utils.h"。
修改完成后，再次运行python setup.py build develop，并等待一段时间，就可以顺利编译并安装了。
DynamicHead训练代码原版不包含注册数据集的代码，需要修改train_net.py文件，将注册数据集的代码加入其中。修改后的完整代码如下所示。
请确保您的训练数据集符合coco格式，如果不是，需要编写代码将其转换为coco格式。
修改数据集路径的代码如下，其中coco文件夹是训练和验证集json文件所在路径，train_path和val_path是训练和验证集所在路径。
在以下代码中，需要修改数据集的类别信息和注册的训练验证集名字。
训练的脚本命令是：python train_net.py --config configs/dyhead_swint_atss_fpn_2x_ms.yaml --num-gpus 1。
命令中出现的configs文件夹中的yaml文件也需要修改，将其中的datasets修改为您代码中注册的数据集名字，并在代码中重写或覆盖选项。
运行上述训练脚本可能会遇到的问题及解决方案如下：
遇到"broken pipe"错误，即多进程数据加载错误，将加载进程数修改为1即可解决。
如果训练报错weights_decay是none，打印cfg查看哪些是none，发现weight_decay_bias是none，将weight_decay_bias设置为0而不是none即可成功训练。
Github上提供的预训练权重是在coco数据集上训练的，类别数与您的数据集不同，不能作为weights初始化。
最后，成功训练的图示。
Image Captioning 实战
实现image captioning项目的详细步骤如下：
1. 环境：使用Linux系统，配备Anaconda环境。
2. 项目参考：直接在现有的image caption项目基础上进行。
3. 第三方包安装：需安装detectron2和apex。
3.1 detectron2安装：在Linux上手动安装detectron2，下载项目代码后，通过命令行运行安装脚本。
3.2 apex安装：手动下载apex源码，参照detectron2的安装方式完成安装。
3.3 pycocoevalcap和pycocotools安装：先通过pip安装pycocoevalcap，pycocotools会自动安装。
4. 实现过程：项目分为两阶段，首先提取图像特征，然后使用image caption模型生成描述。
4.1 获取图像特征：修改配置文件和代码，确保提取的特征正确保存。
4.2 image caption：下载并准备数据集，按照官方教程完成数据准备。
5. 结果展示：对生成的image caption进行展示，结果与预期存在偏差，表明模型的物体识别能力有限。
