Change lovescore calculation #1226
Conversation
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Normalement, tout est prêt ! |
backend/apps/account/factories.py
Outdated
| from django.db.models.signals import post_save | ||
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| import factory | ||
| from factory.django import DjangoModelFactory | ||
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| from .models import User | ||
| User = get_user_model() |
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Pourquoi avoir modifié ce fichier ? Ya une raison particulière ? (Et aussi il faut éviter d'utiliser get_user_model(), ça casse le typage)
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Oui, lorsque je créais des familles, il arrivait souvent que j'ai deux famille avec le même username / email. J'ai donc ajouté un système pour éviter cela.
J'ai remplacé par from .models import User
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Ok, par contre ça risque de ralentir énormément la génération si tu dois faire appel à la BDD à chaque création de User... Est-ce que tu peux pas ajouter une chaîne random plutôt dans le username pour avoir l'unicité sans les problèmes de perf de lire la database ?
| @@ -0,0 +1,23 @@ | |||
| # Generated by Django 4.2.13 on 2024-08-06 17:40 | |||
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Fusionne tous les fichiers de migration en 1 seul stp, yen a beaucoup trop 😅 (c'est expliqué comment faire dans la Doc mais je sais plus où, redemandes moi si tu trouves pas)
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Hola attention il fallait supprimer que les fichiers que tu as créés, il faut surtout pas supprimer ceux qui sont déjà sur master : en fait les fichiers de migrations permettent à chaque database (celle de prod, de staging, la tienne en local) de savoir quelles modifications apporter à la structure de la DB pour avoir la dernière version. Si tu supprimes les migrations déjà appliquées, ça va planter. Par contre tu peux supprimer sans soucis les migrations qui ne sont pas déjà mergées sur master (notamment pour les fusionner après avoir fini le dev)
I have modified the method for calculating the distance between points in space. Previously, the distance was calculated using the sum of the absolute differences between the coordinates of the points, each multiplied by their respective coefficients (Manhattan distance). Now, the distance is calculated using a weighted Euclidean distance, which also accounts for specific coefficients for each axis.
To be able to test on 2023 data
Changement de l'algorithme principal : Si les EI1 sont en surplus, alors la partie excédentaire sera attribuée à sa famille préférée plutôt qu'a une famille peu nombreuse
bug fix
Il est maintenant possible de mettre des coefficients customisables sur chaque question pour pouvoir personaliser d'avantage chaque réponse. Création du fichier factories.py pour générer des fakedata de famille Mise à jour du factiries.py de l'app account pour éviter d'avoir des doublons sur les usernames et les emails
Layochi
force-pushed
the
New-family-algorithm
branch
from
455fa2a to
064f897
Compare
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Description
I have modified the method for calculating the distance between points in space. Previously, the distance was calculated using the sum of the absolute differences between the coordinates of the points, each multiplied by their respective coefficients (Manhattan distance). Now, the distance is calculated using a weighted Euclidean distance, which also accounts for specific coefficients for each axis.