


Les questions fréquemment posées sur l'utilisation de modèles Python avec Jinja et Google App Engine
Comment installer Jinja dans mon environnement Python?
Pour installer Jinja dans votre environnement Python, vous devez utiliser PIP, qui est un gestionnaire de packages pour Python. Ouvrez votre terminal ou votre invite de commande et tapez la commande suivante: PIP Installez Jinja2. Cette commande téléchargera et installera Jinja et ses dépendances. Assurez-vous que vous avez installé PIP et que votre environnement Python est correctement configuré.
Comment utiliser les modèles Jinja dans Google App Engine?
Google App Engine prend en charge les modèles Jinja hors de la boîte. Pour utiliser des modèles Jinja, vous devez importer le module Jinja2 dans votre script Python. Ensuite, vous pouvez charger des modèles en utilisant la classe d'environnement et les rendre à l'aide de la méthode de rendu. Vous pouvez transmettre des données aux modèles comme arguments de mots clés à la méthode de rendu.
Comment utiliser les variables dans les modèles Jinja?
Dans les modèles Jinja, vous pouvez utiliser des variables en les enfermant en double orthèse curly , comme {{variable_name}}. Vous pouvez transmettre des valeurs pour ces variables lorsque vous rendez le modèle. Jinja remplacera les espaces réservés variables par leurs valeurs réelles lors du rendu du modèle.
Comment utiliser les structures de contrôle dans les modèles Jinja?
Jinja prend en charge les structures de contrôle comme les boucles et les conditions. Vous pouvez utiliser les balises {% pour%} et {% si%} pour créer des boucles et des conditions respectivement. La syntaxe est similaire à la syntaxe de Python pour ces structures de contrôle.
Comment prolonger les modèles dans Jinja?
Jinja prend en charge l'héritage du modèle via les balises {% étend%} et {% block%}. Vous pouvez créer un modèle de base avec des éléments communs comme les en-têtes et les pieds de page, puis étendre ce modèle de base dans vos autres modèles. La balise {% block%} vous permet de définir des sections dans votre modèle de base qui peuvent être remplacées dans les modèles enfants.
Comment inclure d'autres modèles dans un modèle Jinja?
Vous pouvez inclure Autres modèles d'un modèle Jinja à l'aide de la balise {% inclue%}. Ceci est utile lorsque vous avez des éléments communs que vous souhaitez réutiliser sur plusieurs modèles, mais que vous ne souhaitez pas utiliser l'héritage du modèle.
Comment gérer les erreurs dans les modèles Jinja?
Jinja fournit plusieurs façons de gérer les erreurs. Vous pouvez utiliser la balise {% si%} pour vérifier les erreurs potentielles avant qu'elles ne se produisent. Si une erreur se produit lors du rendu du modèle, Jinja soulèvera un modèleorror.
Comment utiliser les filtres dans les modèles Jinja?
Les filtres en Jinja vous permettent de modifier les variables avant d'être rendus. Vous pouvez utiliser un filtre en ajoutant un tuyau (|) et le nom du filtre dans une variable, comme {{variable_name | filter_name}}.
Comment utiliser les macros dans les modèles Jinja?
Les macros en jinja sont similaires aux fonctions dans Python. Vous pouvez définir une macro à l'aide de la balise {% macro%}, puis l'appeler plus tard dans votre modèle. Les macros peuvent prendre des arguments et renvoyer une chaîne rendue.
Comment déboguer les modèles Jinja?
Les modèles Jinja de débogage peuvent être un peu délicats car les messages d'erreur peuvent être cryptiques. Cependant, Jinja fournit un filtre de débogage que vous pouvez utiliser pour imprimer des variables et leurs valeurs. Vous pouvez également utiliser la balise {% debug%} pour imprimer toutes les variables disponibles.
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La montée en puissance du pouvoir technologique des femmes chinoises dans le domaine de l'IA: l'histoire de la collaboration d'honneur avec la contribution des femmes en profondeur au domaine de la technologie devient de plus en plus significative. Les données du ministère des Sciences et de la Technologie de la Chine montrent que le nombre de travailleuses scientifiques et technologiques est énorme et montre une sensibilité à la valeur sociale unique dans le développement des algorithmes d'IA. Cet article se concentrera sur l'honneur des téléphones mobiles et explorera la force de l'équipe féminine derrière qu'elle soit la première à se connecter au grand modèle Deepseek, montrant comment ils peuvent promouvoir le progrès technologique et remodeler le système de coordonnées de valeur de développement technologique. Le 8 février 2024, Honor a officiellement lancé le Big Model de Deepseek-R1, devenant le premier fabricant du camp Android à se connecter à Deepseek, excitant la réponse enthousiaste des utilisateurs. Dant ce succès, les membres de l'équipe féminine prennent des décisions de produits, des percées techniques et des utilisateurs

Deepseek a publié un article technique sur Zhihu, présentant en détail son système d'inférence Deepseek-V3 / R1, et a révélé pour la première fois des données financières clés, ce qui a attiré l'attention de l'industrie. L'article montre que la marge de bénéfice des coûts quotidiens du système atteint 545%, ce qui établit un nouveau profit mondial dans le modèle mondial de l'IA. La stratégie à faible coût de Deepseek lui donne un avantage dans la concurrence du marché. Le coût de sa formation sur modèle n'est que de 1% à 5% des produits similaires, et le coût de la formation du modèle V3 n'est que de 5,576 millions de dollars, bien inférieur à celui de ses concurrents. Pendant ce temps, la tarification de l'API de R1 n'est que de 1/7 à 1/2 d'Openaio3-MinI. Ces données prouvent la faisabilité commerciale de la voie technologique profonde et établissent également la rentabilité efficace des modèles d'IA.

MIDEA publiera bientôt son premier climatiseur équipé d'un grand modèle Deepseek - MIDEA Fresh and Clean Air Machine T6. Ce climatiseur est équipé d'un système de conduite intelligent avancé, qui peut ajuster intelligemment les paramètres tels que la température, l'humidité et la vitesse du vent en fonction de l'environnement. Plus important encore, il intègre le grand modèle Deepseek et prend en charge plus de 400 000 commandes vocales AI. La décision de Midea a provoqué des discussions animées dans l'industrie et est particulièrement préoccupé par l'importance de la combinaison de produits blancs et de grands modèles. Contrairement aux paramètres de température simples des climatiseurs traditionnels, MIDEA Fresh Air Machine T6 peut comprendre des instructions plus complexes et vagues et ajuster intelligemment l'humidité en fonction de l'environnement familial, améliorant considérablement l'expérience utilisateur.


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