1.django是源码什么开源协议django是什么
2.Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

django是什么开源协议django是什么

       关于django是什么开源协议，django是源码什么这个很多人还不知道，今天来为大家解答以上的源码问题，现在让我们一起来看看吧！源码

       1、源码Django是源码poll源码基于Python的免费和开放源代码Web框架，它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。源码

       2、源码它由Django Software Foundation(DSF)维护，源码这是源码一个由非营利组织成立的独立组织。

       3、源码Django的源码主要目标是简化复杂的，数据库驱动的源码网站的创建。

       4、源码趋势彩色主图源码该框架强调组件的源码可重用性和“可插入性”，更少的代码，低耦合，快速开发以及不重复自己的原则。

       5、整个过程都使用Python，甚至用于设置文件和数据模型。

       6、Django还提供了一个可选的管理创建，读取，更新和删除界面，该界面通过自省动态生成并通过管理模型进行配置。

       7、水晶mir2源码一些使用Django的知名网站包括公共广播服务，Instagram， Mozilla，华盛顿时报， Disqus，Bitbucket，和Nextdoor。

       8、Django创建于年秋天，当时《劳伦斯日报》世界报纸的网络程序员Adrian Holovaty和Simon Willison开始使用Python来构建应用程序。

       9、西蒙·威利森(Simon Willison)的实习期结束前不久，雅各布·卡普兰·莫斯(Jacob Kaplan-Moss)在Django的至尊宝指标源码发展中就被聘用了。

       、它于年7月在BSD许可下公开发布。

       、该框架以吉他手Django Reinhardt的名字命名。

       、年6月，宣布新成立的Django软件基金会(DSF)将来将维护Django。

       、年7月，与一些Django联合创始人和开发人员建立联系的软件咨询公司Revolution Systems在劳伦斯举办了周年纪念活动。

       、Django的设计理念如下：松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。

       、如何判断是不是源码更少的编码——更少的代码，因此可以快速开发。

       、不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发，而不是一次又一次地重复。

       、快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。

       、简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计，并易于遵循最佳的Web开发实践。

       、Django的一些优势如下：对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁，并支持包括MySQL，Oracle，Postgres等在内的大量数据库系统。

       、多语言支持——Django通过其内置的国际化系统支持多语言网站。

       、因此，您可以开发支持多种语言的网站。

       、框架支持——Django内置了对Ajax，RSS，缓存和其他各种框架的支持。

       、GUI——Django为管理活动提供了一个很好的即用型用户界面。

       、开发环境——Django带有轻量级的Web服务器，以促进端到端应用程序的开发和测试。

       、Django是Python Web框架。

       、和大多数现代框架一样，Django支持MVC模式。

       、关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。

Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

       软件及版本

       以下为开发相关的技术和软件版本：

       服务端：Python 3.9

       Web框架：Django 4

       数据库：Sqlite / Mysql

       开发工具IDE：Pycharm

       **推荐系统算法的实现过程

       本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。

       具体来说，这是基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的是基于项目的协同过滤。

       以下是系统推荐算法的实现步骤：

       1. 数据准备：首先，从数据库中获取所有用户的评分数据，存储在Myrating模型中，包含用户ID、**ID和评分。使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。

       2. 构建评分矩阵：使用用户的评分数据构建评分矩阵，行代表用户，列代表**，矩阵中的元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度：计算**之间的相似度矩阵，通常通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。

       4. 处理新用户：对于新用户，推荐一个默认**（ID为的**），创建初始评分记录。

       5. 生成推荐列表：计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度，使用这些相似度加权其他用户的评分，预测当前用户可能对未观看**的评分。

       6. 选择推荐**：从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。

       7. 渲染推荐结果：将推荐的**列表传递给模板，并渲染成HTML页面展示给用户。

       系统功能模块

       主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录

       项目文件结构核心功能代码

       显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数

       系统源码及运行手册

       下载并解压源文件后，使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。

       在Pycharm中，按照以下步骤运行系统：

       1. 创建虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：python -m venv venv

       2. 进入虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：venv\Scripts\activate.bat

       3. 安装必须依赖包：在终端输入命令：pip install -r requirements.txt -i /simple

       4. 运行程序：直接运行程序（连接sqllite数据库）或连接MySQL。