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【Web应用开发笔记】Django笔记3-2：部署我的简陋网页将我本地的学习项目推送到 github 仓库在左侧Consoles里面可以打开终端，从而可以输入 cmd 命令。在右侧点击 Web apps 可以创建新的 web app。

DeepSeek助力云原生AI降本：容器化部署资源优化与算力利用率提升技巧在AI模型工业化部署过程中，资源利用率低下是普遍存在的核心问题。根据行业调研数据显示：此类问题直接导致企业算力成本飙升。以典型AI推理服务为例，其成本构成中： $$ \text{总成本} = C_{\text{硬件}} + C_{\text{能耗}} + C_{\text{运维}} $$ 其中硬件成本占比常超过60%，而资源浪费主要来自：

Django 应用 OOM（Out of Memory）故障的定位思路和排查方法运行：危险代码示例：K8s 配置：

先做个垃圾出来………

Django vs Flask 异步视图性能对比：数据驱动的深度分析在I/O密集型场景下，异步视图的收益远超框架差异：关键洞察：Flask原生异步支持(Flask 2.0+)性能有限，每个异步请求仍占用一个worker线程,无法真正提升并发能力。Quart才是Flask生态的异步升级路径。

【Web应用开发笔记】Django笔记3：模版的用法-实现一个简单的网页如上一篇博客《【Web应用开发笔记】Django笔记2：一个 Hello World 网页》中介绍了创建项目相关的操作，这里不再赘述。总结如下：

基于yolov11+django+deepseek的血液细胞红白细胞血小板检测系统带登录界面python源码+onnx模型+精美web界面登录界面主界面基于 YOLO11 的目标检测系统，支持图片、视频和实时摄像头检测，集成 DeepSeek AI 分析功能。

基于yolov11+django+deepseek的脑肿瘤检测系统带登录界面python源码+onnx模型+精美web界面登录界面主界面基于 YOLO11 的目标检测系统，支持图片、视频和实时摄像头检测，集成 DeepSeek AI 分析功能。

【Web应用开发笔记】Django笔记2：一个 Hello World 网页Django 旨在用于动态网站，大多数网站都需要相同的基本工具：MVC = Model-View-Controller = 模型-视图-控制器

Jenkins 全面精通指南：从入门到脚本大师在深入使用 Jenkins 之前，需要理解它的两个核心概念：自由风格项目和Pipeline项目。自由风格项目通过 Web 界面进行配置，适合简单的构建任务；而 Pipeline 项目使用代码（通常是 Jenkinsfile）来定义整个构建、测试和部署流程，更适合复杂的工作流。

springboot大学校园论坛管理系统--附源码42669随着信息技术的快速发展，高校校园中的信息交流需求日益增加。传统的管理模式已经难以满足师生对于实时信息共享、互动讨论和校园活动组织的需求，尤其是在学术讨论、校园资讯和社交互动等方面，信息流通不畅和操作复杂成为有待解决的问题。现有的一些校园论坛系统在功能和管理上存在一定的局限性，缺乏灵活性和高效性，难以应对高并发访问、复杂的用户管理和信息内容审核等挑战。因此，设计一个高效、便捷且功能丰富的校园论坛管理系统成为提升校园信息流通与管理效率的迫切需求。

使用Django构建视频解析网站从Naver视频下载器看Web开发全流程在Web开发领域，构建一个实用的在线工具往往能综合锻炼开发者的多项技能：前端交互设计、后端API开发、第三方服务集成、并发处理以及安全性考量。视频解析下载类网站正是这样一个理想的练手项目。

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Django查询集优化：惰性加载、N+1查询问题及解决方案在开发Django应用时，数据库查询的性能优化是至关重要的。在处理大量数据时，如果不小心，可能会引发一个叫做"N+1查询"问题，导致应用性能大幅下降。幸运的是，Django提供了几种方法来优化这些查询，尤其是select_related和prefetch_related。本文将深入探讨Django查询集的惰性加载机制，分析N+1查询问题，并详细介绍如何使用select_related和prefetch_related来避免该问题，从而提升应用性能。

基于Python爬虫原理的Pinterest视频资源获取技术解析与工具实践作为一名长期关注多媒体资源获取技术的开发者，最近在研究Pinterest平台的视频分发机制时发现了一些有趣的技术细节。与主流视频平台不同，Pinterest采用了较为特殊的媒体资源管理方式，这给数据抓取带来了独特的挑战。

打造AI+准SaaS：中文法律检索分析平台LawCounsel 是一个以 Django + PostgreSQL/pgvector + Redis + Celery + Vue 为基础的中文法律检索分析（RAG）平台，目标是用最少的成本实现企业级感觉的 AI+准 SaaS。

Django Admin模块的都有哪些表以及之间的关系Django Admin模块对应的所有数据库表，以及这些表之间的直接关联关系，我能帮你理清Admin后台权限、日志等核心功能的底层数据结构。

为什么Django这么慢，却还是Python后端第一梯队呢？学习Web框架的Python玩家大多应该都听过：Django 性能不行”、“高并发场景根本用不了 Django”。但有趣的是，在TIOBE、PyPI下载量、企业技术栈选型中，Django始终稳居Python后端框架第一梯队，甚至是很多公司的首选。

Elasticsearch 搜索方案与技术栈深度解析搜索方案 | 无服务部署模式 | 技术栈想要输出高匹配度的搜索结果，你需要针对自身的数据特性与业务场景，选择适配的搜索方案。

【玩转全栈】----Django基本配置和介绍目录Django基本介绍：Django基本配置：安装Django创建项目创建app注册appDjango配置路由URL

基于python的医疗知识图谱问答系统（源码+文档）医疗知识图谱问答系统实现了以下功能：确定数据来源：医疗知识图谱系统需要大量的数据支持，因此需要确定数据来源，包括医院数据库、公共数据库、医疗设备等。确定系统功能：根据用户需求和数据来源，确定系统需要实现的功能。例如，自动化问答、病例推荐、患者管理等。确定数据结构：医疗知识图谱系统需要处理和存储各种类型的数据，需要确定数据结构和数据格式。确定技术要求：医疗知识图谱系统需要具备一定的技术能力，需要确定技术要求，包括系统架构、安全性、性能等。确定用户界面：用户界面应该简单易用、符合用户习惯和需求，可以根