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python - Django admin.site.register 不添加我的应用程序管理员

作为一个django新手(我对其他pythonwebframework有一些经验,比如turbogears和bottle但正在探索django)我正在尝试为我的应用程序模型自动创建管理在主URLS.py中我有:编辑:fromdjango.contribimportadminadmin.autodiscover()之后:urlpatterns=patterns('',url(r'^appname/',include('appname.urls')),url(r'^admin/',include(admin.site.urls))注意这是在主urls.py中而不是在应用程序urls.py中

python - 如何为环境禁用 `site.ENABLE_USER_SITE`?

来自thedocs:site.ENABLE_USER_SITEFlagshowingthestatusoftheusersite-packagesdirectory.Truemeansthatitisenabledandwasaddedtosys.path.Falsemeansthatitwasdisabledbyuserrequest(with-sorPYTHONNOUSERSITE).Nonemeansitwasdisabledforsecurityreasons(mismatchbetweenuserorgroupidandeffectiveid)orbyanadministra

python - virtualenv --system-site-packages 不使用系统站点包

我的印象是在virtualenv中使用--system-site-packages标志将允许虚拟环境使用已经安装的系统包。但是我发现情况并非如此。我正在使用python的自定义编译版本。您可以在以下步骤中看到问题。[user@machinedjango]$whichpython/app/python/bin/python[user@machinedjango]$whichpip/app/python/bin/pip[user@machinedjango]$whichvirtualenv/app/python/bin/virtualenv[user@machinedjango]$pyth

python - 使用 sklearn cross_val_score 和 kfolds 来拟合和帮助预测模型

我试图了解如何使用sklearnpython模块中的kfolds交叉验证。我了解基本流程:实例化一个模型,例如model=LogisticRegression()拟合模型,例如model.fit(xtrain,ytrain)预测,例如模型.预测(ytest)使用例如crossval分数来测试拟合模型的准确性。我感到困惑的是使用sklearnkfolds和crossval分数。据我了解,cross_val_score函数将拟合模型并预测kfolds,为您提供每次折叠的准确度分数。例如使用这样的代码:kf=KFold(n=data.shape[0],n_folds=5,shuffle=Tr

python - 你如何在 Django 中扩展 Site 模型?

在Django中扩展Site模型的最佳方法是什么?创建一个新模型和ForeignKeytheSite还是有另一种方法可以让我对Site模型进行子类化?我更喜欢子类化,因为在关系上我更舒服,但我担心它会对内置Admin产生影响。 最佳答案 我只是使用了我自己的Site子类并为其创建了一个自定义管理员。基本上,当您在django中对模型进行子类化时,它会创建指向父模型的FK,并允许透明地访问父模型的字段——就像您在pyhon中访问父类属性一样。内置管理不会受到任何影响,但您必须取消注册SitesModelAdmin并注册您自己的Mode

python - Mac - Python - 导入错误 : "No module named site"

今晚我正在尝试安装名为“requests”的包,并且已经开始在终端上摸索,并且在涉及到这类事情时并没有太多的直觉。电脑是macmini,osx版本10.9.4在/Library/Python中我有4个文件夹:2.32.52.6和2.7。在/Applications中我有“Python2.7”和“Python3.4”我可以打开IDLE并输入8+8,我得到16就好了。这是我在终端中遇到的错误:host-210-117:~Mario$pythonImportError:Nomodulenamedsitehost-210-117:~Mario$pipImportError:Nomodulena

python - sklearn cross_val_score 的准确性低于手动交叉验证

我正在研究一个文本分类问题,我是这样设置的(为了简洁起见,我省略了数据处理步骤,但它们会生成一个名为data的数据框包含X和y列):importsklearn.model_selectionasmsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiersim=Pipeline([('vec',TfidfVectorizer((analyzer="word",ngram_range=(1,2))),("rdf",RandomForest

python - 我在哪里可以找到 'admin.site.urls' 的源文件?

在我的urls.py中,我有一行代码('include(admin.site.urls)。但是我在python的安装目录中找不到源文件,如..\site-packages\django\contrib\admin他们在哪里? 最佳答案 在python中,模块可以从包的__init__.py中加载;它不需要是同一目录中的文件。如果你查看django/contrib/admin/__init__.py你会看到:fromdjango.contrib.admin.sitesimportAdminSite,site那么如果你查看django/

Python Keras cross_val_score 错误

我正在尝试在keras上做这个关于回归的小教程:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/不幸的是,我遇到了无法修复的错误。如果我只是复制并粘贴代码,则在运行此代码段时会出现以下错误:importnumpyimportpandasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressorfro

python - sklearn : User defined cross validation for time series data

我正在尝试解决机器学习问题。我有一个包含时间序列元素的特定数据集。对于这个问题,我使用了著名的python库-sklearn。这个库中有很多交叉验证迭代器。还有几个迭代器用于自己定义交叉验证。问题是我真的不知道如何为时间序列定义简单的交叉验证。这是我想要获得的一个很好的例子:假设我们有几个时期(年),我们想将我们的数据集分成几个block,如下所示:data=[1,2,3,4,5,6,7]train:[1]test:[2](ortest:[2,3,4,5,6,7])train:[1,2]test:[3](ortest:[3,4,5,6,7])train:[1,2,3]test:[4](