if isinstance(user, QuerySet): user = user.first() payload = jwt_payload_handler(user) token = jwt_encode_handler(payload)

这段代码是用于生成 JSON Web Token (JWT) 的。首先，它检查 `user` 是否是一个 `QuerySet` 对象，如果是，则通过调用 `first()` 方法获取第一个匹配的用户对象。然后，使用 `jwt_payload_handler()` 函数生成包含用户信息的负载(payload)。最后，使用 `jwt_encode_handler()` 函数对负载进行编码，生成 JWT 令牌(token)。这个令牌可以用于身份验证和授权。

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class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout操作来防止过拟合。最终，返回分类得分和边界框预测值。

解释如下代码： @property def movie_rate(self): movie_rate = Rate.objects.filter(movie_id=self.id).aggregate(Avg('mark'))['mark__avg'] return movie_rate or '无' class Meta: verbose_name = "电影" verbose_name_plural = "电影" def __str__(self): return self.name def to_dict(self, fields=None, exclude=None): opts = self._meta data = {} for f in chain(opts.concrete_fields, opts.private_fields, opts.many_to_many): if exclude and f.name in exclude: continue if fields and f.name not in fields: continue value = f.value_from_object(self) if isinstance(value, date): value = value.strftime('%Y-%m-%d') elif isinstance(f, FileField): value = value.url if value else None data[f.name] = value return data

这段代码定义了一个电影模型，包括属性、元信息、字符串表示和一个将模型转化成字典的方法。

@property装饰器定义了一个movie_rate属性，该属性通过查询Rate模型中与该电影相关联的所有评分，计算出平均分，并返回该值或者字符串'无'。

Meta类定义了模型的元信息，包括模型的可读名称和复数名称。

__str__方法定义了当使用str()函数显示该电影对象时返回的字符串表示，即电影的名称。

to_dict方法将该电影对象转化成一个字典，该字典包含了该电影对象的所有属性和它们的值。该方法通过遍历模型中的所有字段，将每个字段的名称和值对应存储到一个字典中，最终返回该字典。如果fields参数被传入，则只返回fields参数中指定的字段；如果exclude参数被传入，则不返回exclude参数中指定的字段。对于日期类型的字段，该方法将其转化成字符串类型；对于文件类型的字段，该方法将其转化成该文件的URL。