多美商城实战-07-设置导包路径

【代码】多美商城实战-06-创建用户模块子应用。

4, 给用户模型类添加email_active属性,并迁移(users/models.py)3, 解密token方法(meiduo_mall/utils/my_encrypt.py)1, 定义生成链接方法(meiduo_mall/utils/my_encrypt.py)2, 类视图中调用发送方法(users/views.py)2, 集成方法到类视图(users/views.py)2, 类视图(users/views.py)2, 类视图(users/views.py)目的: 可以编写类视图, 发送邮件。

1, 自定义类,重写authenticate方法(meiduo_mall/utils/my_authenticate.py)目的: 可以使用authentication方法实现用户, 认证登录。目的: 可以通过系统方法login, 实现状态保持。目的: 可以重写系统类的方法, 实现多账号登录。2, 类视图(users/views.py)1, 类视图(users/views.py)1, 子路由(users/urls.py)2, 设置自定义认证类(dev.py)

2. 设置子路由 3. 注册页面视图 #注册页面代码：

设置自定义的认证模型类。

Redis（ Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括 string (字符串) (字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。

1, 封装加密解密方法(meiduo_mall/utils/my_encrypt.py)1, 申请appid和appkey, QQ_REDIRECT_URI,需要注册应用。0, 配置qq的appid,appsecret_key,回调地址(dev.py)3, 类视图(oauth/views.py)2, 类视图(oauth/views.py)1, 类视图(oauth/views.py)1, 类视图(oauth/views.py)1, 类视图(oauth/views.py)

本文对比了三种回归任务常用损失函数的曲线特征：均方误差(MSE)对大误差更敏感，二次增长；平均绝对误差(MAE)对所有误差线性增长；而Huber损失结合二者优点，在小误差时类似MSE，大误差时转为线性增长。通过可视化分析，直观展示了这些损失函数在不同误差区间的表现差异，为回归任务选择合适的损失函数提供了参考依据。

简单的方式是使用命令配置。在pip安装命令后添加。

时效率极高，但需权衡空间开销。适用于大规模数据、外部排序及特定场景（如浮点数排序）。实际应用中需结合数据特点调整分桶策略，以平衡时间与空间效率。O(n + k)，k为桶数量（若每个桶内用O(n²)排序，则为O(n + n²/k)），通过将数据分配到多个“桶”中，每个桶单独排序后再合并。O(n)（数据均匀分布，每个桶元素数量均衡）O(n + k)（需要额外存储桶和桶内数据）O(n²)（所有数据集中在一个桶内）- 数据范围未知或动态变化。- 外部排序（如大数据）是（若桶内排序稳定）高（合并需额外数组）

Ansible提供了三种安装方式：源码安装（仅安装核心模块）、发行版安装和Python安装。安装时需注意区分ansible-core（基础包）和ansible（含社区模块的完整包）。在Rocky8系统上，安装过程需要额外配置sshpass支持密码验证，并通过pip安装自动补全工具argcomplete。配置环节包括设置inventory文件、ansible.cfg参数调整（禁用SSH密钥检查、配置sudo权限等），以及测试节点连通性。最终通过ansible all -k -m ping命令验证控制节点与被控

Ansible配置文件解析与优先级 Ansible通过ansible.cfg文件进行配置，配置文件按以下优先级查找： ANSIBLE_CONFIG环境变量 当前目录下的ansible.cfg 用户家目录下的.ansible.cfg 系统默认的/etc/ansible/ansible.cfg 配置文件主要包含[defaults]、[privilege_escalation]等核心配置段，分别用于设置基础参数、提权控制等。常用配置选项包括inventory路径、远程用户、连接超时、并发数等。其中[privile

本文介绍了FramePack图生视频项目新增的尾帧控制功能。作者指出官方代码原本仅支持首帧，但通过用户提交的PR（#167）现已实现对尾帧的控制。虽然该修改尚未被官方合并，但用户只需手动替换demo_gradio.py文件即可使用新功能。测试显示界面仅增加了尾帧选项，功能运行正常。文末附有实际应用示例的B站演示视频链接，展示了首尾帧控制的具体效果。该功能为6GB显存笔记本本地运行图生视频项目提供了更多创作可能性。

Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架，它基于 Python 编写，特别适合构建简单的 Web 应用和 RESTful API。Flask 的设计理念是提供尽可能少的约定和配置，从而让开发者能够灵活地构建自己的 Web 应用。

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本文记录了作者在本地和云服务器上尝试运行Qwen2.5-VL视频识别模型的过程。从安装依赖包（qwen-vl-utils、modelscope、transformers、torchvision）开始，经历了多次环境配置错误和版本兼容问题。在本地遇到显存溢出问题后，转向云服务器尝试，但依然未能成功运行。过程中发现官方文档存在参数问题，尝试了多种解决方案（包括修改代码、使用量化模型、调整环境变量等）。虽然最终未实现视频识别功能，但成功完成了图片识别测试，积累了宝贵的环境配置经验。