**正文** 在本文中，我们将深入探讨如何使用Django Rest Framework（DRF）构建一个学生信息查询的RESTful API。RESTful API是一种遵循REST（Representational State Transfer）架构风格的Web服务设计，允许客户端和服务器之间进行高效、无状态的数据交换。 我们需要了解Django Rest Framework。DRF是基于Python的Django Web框架的一个强大扩展，专门用于构建API。它提供了一系列工具和功能，如序列化、身份验证、权限控制以及视图和路由器等，简化了API开发过程。 1. **项目设置** - 安装Django Rest Framework：使用pip安装`djangorestframework`库。 - 创建新的Django项目和应用：使用`django-admin startproject`和`python manage.py startapp`命令。 - 在项目的`settings.py`中，将`rest_framework`添加到`INSTALLED_APPS`列表中。 2. **模型（Models）** - 定义学生信息模型：在应用的`models.py`文件中创建一个名为`Student`的模型，包含字段如`id`, `name`, `age`, `major`等。 3. **序列化（Serializers）** - 创建序列化器：在应用的`serializers.py`文件中，定义一个`StudentSerializer`类，继承自`serializers.ModelSerializer`，将模型的字段映射到JSON格式。 4. **视图（Views）** - 视图函数：创建视图函数，如`student_list`和`student_detail`，用于处理GET请求，获取学生列表或单个学生信息。可以使用DRF的`ListAPIView`和`RetrieveAPIView`来简化这个过程。 - 使用`@api_view`装饰器：对于POST、PUT、DELETE等其他HTTP方法，可以定义装饰器处理的视图函数。 5. **路由（URLs）** - 配置URLs：在应用的`urls.py`文件中，为视图函数定义URL模式，并在项目的`urls.py`中包含这些模式。使用DRF的`router`类可以更方便地管理多个视图。 6. **权限和认证（Authentication & Permissions）** - 默认权限：DRF提供了多种权限策略，如`IsAuthenticated`，确保只有已认证的用户才能访问API。 - 自定义权限：如果需要，可以创建自己的权限类以满足特定需求。 - 身份验证：DRF支持多种身份验证策略，如Basic Auth、Token Auth等，根据项目需求选择合适的策略。 7. **测试** - 使用DRF提供的测试工具对API进行单元测试和集成测试，确保其功能正常。 8. **文档** - 自动文档：通过`rest_framework.documentation`模块，可以轻松地为API生成交互式的Swagger或ReDoc文档，方便开发者理解和使用。 9. **前端集成** - 前后端分离：前端可以通过发送HTTP请求与后端API通信，例如使用React、Vue.js等前端框架。前端需要处理API返回的数据并展示给用户。 通过以上步骤，我们就可以使用Django Rest Framework实现一个完整的学籍查询RESTful API。在实际开发中，你可能还需要考虑性能优化、错误处理、数据过滤、分页等功能，这些都是构建高质量API的重要组成部分。记住，良好的API设计应遵循REST原则，保持简洁、一致且易于理解。

内容概要：本文详细介绍了如何使用C#实现与海德汉530数控系统的LSV2协议进行免授权TCP通讯的方法。主要内容包括构建基础指令模板、处理校验算法、实现TCP连接、发送心跳指令、解析坐标数据以及处理粘包问题等关键技术点。文中还提供了具体的代码示例，如构造基础指令、处理心跳包、解析坐标数据等，并强调了注意事项，如端口号设置、编码方式选择、异常处理等。 适合人群：具有一定编程基础，尤其是熟悉C#和TCP/IP协议的开发者，以及从事数控系统数据采集工作的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要从海德汉530数控系统中高效、稳定地采集数据的应用场景，如工业自动化生产线监控、设备状态监测等。目标是通过免授权的方式简化数据采集流程，提高开发效率并降低成本。 其他说明：文中提到的一些技巧和注意事项（如异或校验、心跳机制、编码选择）对于理解和优化LSV2协议通信非常重要。同时，作者提醒不要随意向设备写入数据，以免造成设备故障。

内容概要：本文详细介绍了锂电池建模仿真中最常用的等效电路模型（ECM），特别是RC等效模型。首先解释了一阶RC模型的基本结构和Python实现，展示了如何通过简单的电路组件（如电阻和电容）来模拟锂电池的三种主要极化现象：欧姆极化、浓差极化和电化学极化。接着深入探讨了更为复杂的二阶RC模型，讨论了模型参数的辨识方法，尤其是利用脉冲放电测试数据进行参数拟合的技术。文中还强调了温度对模型参数的影响以及如何进行温度补偿。此外，文章提到了等效电路模型在电池管理系统（BMS）中的重要应用，特别是在实时性和计算效率方面的优势。 适合人群：从事电池管理、电动汽车、储能系统等领域研究和开发的工程师和技术人员，以及对锂电池建模感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要快速构建锂电池仿真模型的研究和开发工作，尤其是在需要实时性能评估的情况下。目标是帮助读者掌握等效电路模型的基本原理和实现方法，能够应用于实际工程项目中。 其他说明：文章提供了多个Python代码示例，便于读者理解和实践。同时提醒读者在实际应用中需要注意模型参数的选择和温度补偿等问题。

**圆锥滚子轴承载荷分布曲线的验证与代码实现**,圆锥滚子轴承载荷分布曲线解析程序：验证动力学模型有效性的实用工具,本程序为圆锥滚子轴承载荷分布曲线。 用于与圆锥滚子轴承动力学模型（动力学模型包括有限元模型和自建代码动力学模型）的载荷分布进行对比，以验证动力学模型的有效性。 本人自己手写的代码，参考的滚动轴承设计原理这本书，可以对着书和代码自行推导，代码注释详细有，有的注释到多少页码。 且附上了轴承参考电子书。 以上百分百都是博主学习过程中的一部分成果，保证真实有效。 ,程序名称;圆锥滚子轴承载荷分布曲线;动力学模型对比;模型验证;手写代码;滚动轴承设计原理;代码注释详细;轴承参考电子书;学习成果。,圆锥滚子轴承载荷分布曲线程序：验证动力学模型的有效工具

在Android开发中，ViewPager是一个非常常用的组件，它用于创建可以左右滑动的页面视图，通常用于实现类似轮播图或者Tab切换的效果。在本文中，我们将探讨如何利用ViewPager实现图片左右循环滑动，以及涉及到的相关知识点。 我们需要了解ViewPager的基本用法。在XML布局文件中，`` 是定义ViewPager的主要元素。在这个例子中，我们看到一个简单的布局，包含一个ViewPager和一个用于显示底部点状指示器的LinearLayout。ViewPager的宽度设置为`fill_parent`，高度设置为`wrap_content`，意味着它会占据父容器的全部宽度，而高度仅需显示内容的高度。 引入ViewPager时，通常需要添加`android-support-v4.jar`库，因为ViewPager位于该库中。在Java代码中，我们需要继承自`PagerAdapter`来创建自定义的适配器，以便填充ViewPager的内容。在本例中，自定义的适配器可能是`PagerAdapter`的一个子类，如`FragmentPagerAdapter`或`FragmentStatePagerAdapter`，不过这里没有直接展示适配器的实现。 接下来，我们看到`TwoActivity`类实现了`OnPageChangeListener`接口，这意味着我们需要重写`onPageScrolled()`, `onPageSelected()`, 和 `onPageScrollStateChanged()` 方法来监听用户滑动页面的事件。在这个例子中，这些方法可能用来更新底部指示器的状态，以便反映当前选中的图片。 对于图片的循环滑动效果，我们可能需要在适配器的`getCount()`方法中返回一个大于实际图片数量的值，比如实际图片数量加上首尾各一张图片。然后在`instantiateItem()`方法中，根据当前位置判断是否需要返回第一个或最后一个图片。同时，在`onPageScrolled()`方法中，需要处理边界情况，使得滑动到最后一张图片再向右滑时会返回第一张，反之亦然。 底部点状指示器的创建和更新，可以通过在`onCreate()`方法中初始化ImageView数组，并在每次页面切换时更新对应的点的状态。这可以通过动态添加ImageView到LinearLayout，然后根据当前页面位置设置其可见性或颜色来实现。 我们需要填充图片资源。在`onCreate()`方法中，可以获取到图片资源数组`imgIdArray`，然后在适配器的`createView()`或`instantiateItem()`方法中将这些图片加载到ViewPager的页面上。加载图片可以使用`ImageView.setImageResource()`方法，或者使用像Glide、Picasso这样的第三方库来更高效地加载和缓存图片。 总结来说，实现ViewPager图片循环滑动效果的关键步骤包括： 1. 在XML布局文件中添加ViewPager。 2. 创建自定义的PagerAdapter并填充数据。 3. 实现OnPageChangeListener监听滑动事件。 4. 在适配器中处理边界情况，实现循环滑动。 5. 更新底部指示器的状态以反映当前页面。 6. 加载并显示图片资源。 通过以上步骤，我们可以创建出一个功能完备且具有良好用户体验的图片循环滑动组件。希望这个简短的介绍能帮助到对Android中ViewPager循环滑动感兴趣的开发者。

标题“使用ViewPager实现图片的滑动”涉及到的是Android开发中的一个常见功能，即在移动设备上创建一个可以左右滑动查看多个图片的界面。ViewPager是Android SDK中的一个强大的控件，它允许用户通过水平滑动手势来浏览多个页面。在这个场景下，ViewPager通常与PagerAdapter或者FragmentPagerAdapter一起使用，以加载和管理显示的页面内容。 我们需要理解ViewPager的基本原理。ViewPager的工作方式是根据用户的滑动动作动态加载或卸载屏幕边缘附近的页面。这样可以节省内存，因为不是所有页面都在同一时间加载到内存中。当用户向左或向右滑动时，ViewPager会调用适配器的`getItem()`方法来获取新的页面内容，并通过`instantiateItem()`和`destroyItem()`方法来创建和销毁页面。 在实现图片滑动的过程中，描述中提到的博客链接可能提供了详细的步骤和代码示例。通常，你需要做以下几步： 1. **创建适配器**：自定义一个PagerAdapter子类，比如`ImagePagerAdapter`。在这个类中，你需要重写`getCount()`方法来返回图片的数量，`instantiateItem()`方法来创建并添加每个ImageView到ViewPager，以及`destroyItem()`方法来释放不再需要的页面资源。 2. **设置数据源**：在适配器中，你需要一个存储图片数据的列表，可以是URL字符串、本地文件路径或者Bitmap对象。初始化适配器时，将图片数据传入。 3. **关联ViewPager和适配器**：在Activity或Fragment中，创建一个ViewPager实例，然后设置适配器，如`viewPager.setAdapter(imagePagerAdapter)`。 4. **处理滑动事件**：如果需要，你可以通过设置ViewPager的PageTransformer来改变页面滑动的效果，例如添加淡入淡出动画。 5. **优化性能**：对于大量图片，应考虑使用高效的图片加载库，如Glide或Picasso，它们可以处理图片的缓存、缩放和内存管理，防止内存溢出。 6. **测试与调试**：确保在各种屏幕尺寸和方向上都能正常工作，进行滑动流畅度和性能的测试。 `HuadongPic`可能是图片数据的文件名列表，可能包含多张图片，用于演示如何在ViewPager中展示这些图片。在实际应用中，这些图片可能来自网络、本地资源或者SD卡。 使用ViewPager实现图片滑动是Android应用开发中常见的需求，它涉及到对Android组件的理解、数据适配、UI交互以及性能优化等多个方面。通过实践和学习，开发者可以创建出用户体验良好的图片浏览功能。

music-server 是后端服务端项目 music-manage 是前端管理员端项目 music-client 是前端用户端项目 实现功能： 音乐播放 用户登录注册 用户信息编辑、头像修改 歌曲、歌单搜索 歌单打分 歌单、歌曲评论 歌单列表、歌手列表分页显示 歌词同步显示 音乐收藏、下载、拖动控制、音量控制 后台对用户、歌曲、歌手、歌单信息的管理 技术栈： 后端 SpringBoot + MyBatis 前端 Vue3.0 + TypeScript + Vue-Router + Vuex + Axios + ElementPlus + Echarts 在介绍 SpringBoot 之前我们首先来简单介绍一下 Spring。Spring 是诞生于2002年的 Java 开发框架，可以说已经成为 Java 开发的事实标准。所谓事实标准就是虽然 Java 官方没有说它就是开发标准，但是在当前 开发环境： JDK： jdk-8u141 mysql：mysql-5.7 node：v14.17.3 IDE：IntelliJ IDEA 2021、webstorm2021

随着4G、5G时代的来临和大数据技术的发展,各类视频软件兴起,逐渐成为人们生活学习中不可或缺的应用之一,推荐系统也在“信息过载”的背景下起到越来越重要的作用。本文旨在为某视频应用设计和实现一个有效的视频推荐系统,并对系统中使用的推荐算法进行优化,以提高用户点击率和转化率。推荐算法本质上是对用户的兴趣偏好进行建模,以此来选取用户可能感兴趣的内容推荐给用户。而当前主流的点击率预估模型,大多直接将用户的点击行为作为用户兴趣的反映,这一做法并不准确。在视频推荐场景下,用户对视频的观看时长则包含了更多的信息,因此本文考虑利用用户观看时长辅助兴趣模型的训练。为降低视频原时长对观看时长的影响,本文将观看深度引入模型,通过用户兴趣向量拟合用户的观看深度,作为附加损失参与模型优化,对用户兴趣抽取部分参数起到正则化作用。整体模型采用深度神经网络结构,并通过注意力机制挖掘用户历史行为之间和与预估目标之间的相关关系。该模型也同其他主流算法进行了对比实验,结果表明优化模型在GAUC上有一定提升。此外,本文设计并实现了一个视频推荐系统,为某视频应用提供推荐服务。系统共包括五个模块,分别是数据采集模块、数据存储模块

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内容概要：本文详细介绍了利用遗传算法（GA）优化投影寻踪模型（Project Pursuit PP）的方法，并提供了MATLAB和Python的具体实现代码。投影寻踪模型用于计算不同系统的评分值，特别是在处理高维数据时表现出色。文中不仅解释了模型的基本原理，如数据标准化、投影值计算、密度函数计算等，还讨论了遗传算法的作用，包括适应度函数的设计、交叉和变异操作的选择以及参数调优技巧。此外，作者分享了一些实践经验，如初始种群选择、避免早熟收敛、适应度函数设计中的常见错误等。 适合人群：对机器学习、数据分析感兴趣的科研人员和技术开发者，尤其是熟悉MATLAB和Python编程的人士。 使用场景及目标：适用于需要对复杂系统进行评分和评估的场景，如金融机构的风险评估、工业生产中的质量控制、城市发展的综合评价等。目标是找到能够最大程度揭示数据特征的投影方向，从而提高评分的准确性和可靠性。 其他说明：文中强调了遗传算法在寻找全局最优解方面的优势，并指出了一些常见的陷阱和解决方案。同时，作者通过具体案例展示了该方法的实际应用价值，如交通系统的评估和优化。