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現在Python3.5.1 Django1.9.7を使ってWebサイトを製作しています。
そのなかで、HTMLのフォームからsubmitされたPOSTデータを次の飛び先で使用する方法がわからなくて困っています。流れとしては、フォームAで入力した文字列を、次のHTMLページにPOST送信し、そのHTMLのページでフォームAで入力してもらった文字列を解析を行い、色んなデータ(文字数など)を生成して、その複数のデータをデータベースに保存したいと考えています。

前のページのフォームデータを次のページで使用する方法について、もしご存じのお方がございましたらご教授お願いします。PythonやDjangoさらにはプログラミングについても初心者でありまして、質問内容が伝わってないかもしれませんが、どうかよろしくお願いいたします。

Django HTMLのフォームからPOST送信されたデータを次の飛び先で使用する方法

Bootstrap 4  / carouselを利用しています。
デフォルトでレスポンシブになっているのですが、ブラウザを小さくすると、画像は調整されるのですが、画像の背景部分が小さくならずそのままの縦サイズで残ってしまっています。

背景も写真と合わせてレスポンシブにしたいのですが、ご教示頂けますと助かります。
*フルwindow（これはok）
![![イメージ説明](43a4655b0006da9fd2cbcbff353bb0cd.png)]
*スマホ（写真はリサイジングされてますが、背景は元の高さが維持されており、写真とズレが生じています（背景は写真グレー部分））
![イメージ説明](074ed38954fb0a79f4d16967d63cc5d8.png)
実現したいことのイメージは三井物産さんのHPのレスポンシブです。
http://www.mitsui.com/jp/ja/

```html
   <div id="myCarousel" class="carousel slide" data-ride="carousel">
      <ol class="carousel-indicators">
        <li data-target="#myCarousel" data-slide-to="0" class="active"></li>
        <li data-target="#myCarousel" data-slide-to="1"></li>
        <li data-target="#myCarousel" data-slide-to="2"></li>
      </ol>
      <div class = "carousel">
        <div class="carousel-inner" role="listbox">
          <div class="carousel-item active">
          <img alt="misaki-first" class="first-slide" src="/assets/lesson0-a6297374b549fee0b67975d255084dbb8bdff45c0a3bf4e48ba1ef712a77393f.jpg" />
          <div class="container">
            <div class="carousel-caption text-xs-left">
              <h1>フエイスヨガで美しい笑顔レッスン</h1>
              <p>千村みさきのHP</p>
              <p><a class="btn btn-lg btn-danger" href="#" role="button">お問い合わせはこちら</a></p>
            </div>
          </div>
          </div>
          <div class="carousel-item">
          <img alt="misaki-second" class="second-slide" src="/assets/lesson0-a6297374b549fee0b67975d255084dbb8bdff45c0a3bf4e48ba1ef712a77393f.jpg" />
          <div class="container">
            <div class="carousel-caption">
              <h1>スマイルラインで話すボイスレッスン</h1>
              <p>千村みさきのHP</p>
              <p><a class="btn btn-lg btn-danger" href="#" role="button">詳しくはこちら</a></p>
            </div>
          </div>
          </div>
          <div class="carousel-item">
          <img alt="misaki-third" class="second-third" src="/assets/lesson0-a6297374b549fee0b67975d255084dbb8bdff45c0a3bf4e48ba1ef712a77393f.jpg" />
          <div class="container">
            <div class="carousel-caption text-xs-right">
              <h1>こうすれば好印象、笑顔で生き生きレッスン</h1>
              <p>千村みさきのHP</p>
              <p><a class="btn btn-lg btn-danger" href="#" role="button">お仕事以来</a></p>
            </div>
          </div>
          </div>
          <a class="left carousel-control" href="#myCarousel" role="button" data-slide="prev">
            <span class="glyphicon glyphicon-chevron-left" aria-hidden="true"></span>
            <span class="sr-only">Previous</span>
          </a>
          <a class="right carousel-control" href="#myCarousel" role="button" data-slide="next">
            <span class="glyphicon glyphicon-chevron-right" aria-hidden="true"></span>
            <span class="sr-only">Next</span>
          </a>
        </div>
      </div>
    </div>
```
```css
.carousel {
  margin-bottom: 4rem;
}
.carousel-caption {
  z-index: 10;
}
.carousel-item {
  background-color: #777;
  overflow: hidden;
  height: 30rem;/* トリミングしたい枠の高さ */
  position: relative;
}
.carousel-item img {
  position: absolute;
  top: 50%;
  left: 50%;
  -webkit-transform: translate(-50%, -50%);
  -ms-transform: translate(-50%, -50%);
  transform: translate(-50%, -50%);
  width: 100%;
  height: auto;
}
.carousel .item>img {
    position: absolute;
    top: 0;
    left: 0;
    max-width: 100%;
    height: auto;
}
.carousel-inner > .item > img {
    position: absolute;
    top: 0;
    left: 0;
    min-width: 100%;
    height: 100%;
}
.carousel-indicators {
  top: 1.5rem;
  right: 1.5rem;
  bottom: auto;
  left: auto;
  width: 1rem;
  margin-left: 0;
}
.carousel-indicators > li {
  margin-bottom: .25rem;
}
```

bootstrap4: Carouselのimgeを縦横同一比のままresponsibeにしたい

いつも皆様から素早いご返答を頂きありがとうございます。

私はDjango1.10.2とPython3.5.1でWebサービスを開発をしています｡そこで質問があるのですが､出来たアプリを設置するサーバーはどの会社様のどのサービスがいいのか?を皆様からの意見を聞けたらと思っています｡

私が想定しているサービスは地域(長野県)を限定して行おうとしているので月に10万PVくらいを目標にしております｡
開発環境はローカルでgithubを使い行っております｡

【私が希望とするサーバー】
・月の使用料が安い
・サーバー関係の知識がないのである程度簡単にメンテナンス等が行える
・コードの手直しなどを簡単に反映できるようにしたい｡
・画像データで200Gくらいのストレージは欲しいです｡
以上です｡

今自分が考えているもの
・AmazonのAWS
・herokuとファイルサーバーをAmazonのs3
です｡
何か良い会社様のサービスなど教えて頂ければ幸いです｡

回答が難しいとのご指摘がありました｡質問事項を変えさせて下さい｡
DjangoとPythonでサーバーを構築する際に､よくお使いになるサービスを聞けたら幸いです｡(^^)

Django1.10.2 Python3.5.1のサーバーのデプロイについて

###前提・実現したいこと
このサイト（http://punyo-er-met.hateblo.jp/entry/2016/03/20/212005）を参考に環境を作り、demo.pyを実行したところ、*** Check failure stack trace: ***で5秒ほど止まったあと、中止（コアダンプ）と表示されました。
これはpcのスペックが足りないため、処理の途中で落ちているのおでしょうか？それとも、CUDAを入れなおしたりしたほうがいいのでしょうか


###エラーメッセージ

```
toshi@toshi-Inspiron-5521:~/py-faster-rcnn/tools$ python demo.py
WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR
E1024 13:41:51.128655 16678 common.cpp:104] Cannot create Cublas handle. Cublas won't be available.
E1024 13:41:51.130137 16678 common.cpp:111] Cannot create Curand generator. Curand won't be available.
F1024 13:41:51.131767 16678 common.cpp:142] Check failed: error == cudaSuccess (35 vs. 0)  CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
*** Check failure stack trace: ***
中止 (コアダンプ)

```

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
cpu :intel core i3 1.9GHz
メモリ:4G
os:ubuntu14.04 LTS
CUDAバージョン: 8.0.44

Faster-RCNNのサンプルを動かしてみたところ、コアダンプが出ました。

###前提・実現したいこと
Kerasを用いて6人のアニメキャラの顔を識別しようとしています。
簡単な学習させるためのネットワークはできたのですが、#でコメントアウトしてある層を追加しようとするとエラーが出て学習が開始出来ません。入力している配列はこんな感じです。![イメージ説明](088d62ed9b0ad40aa4a5397f738e4c1a.png)

###発生している問題・エラーメッセージ
```
ValueError: Filter must not be larger than the input: (3, 3) Input: (2, 16)
```

###該当のソースコード
```
import numpy as np
np.random.seed(20160715) # シード値を固定
from keras.layers.convolutional import Convolution2D
from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D
from keras.layers.core import Activation
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Flatten
from keras.models import Sequential
from keras.callbacks import EarlyStopping
from keras.callbacks import LearningRateScheduler
from keras.optimizers import Adam
from keras.optimizers import SGD
import sklearn.cross_validation

from keras.utils.visualize_util import plot

nb_classes = 6
img_rows, img_cols = 32, 32


X_test=np.load('anime_data.npy')
Y_target=np.load('anime_target.npy')

a_train, a_test, b_train, b_test = sklearn.cross_validation.train_test_split(X_test,Y_target)

model = Sequential()

model.add(Convolution2D(32, 3, 3,
                        border_mode='same',
                        input_shape=(3, img_rows, img_cols)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), border_mode='same'))

#model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same'))
#model.add(Activation('relu'))
#model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), border_mode='same'))
#model.add(Dropout(0.5))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(256))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(nb_classes))
model.add(Activation('softmax'))

init_learning_rate = 1e-2
opt = SGD(lr=init_learning_rate, decay=0.0, momentum=0.9, nesterov=False)
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=["acc"])
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3, verbose=0, mode='auto')
lrs = LearningRateScheduler(0.01)

hist = model.fit(a_train,b_train,
                batch_size=128,
                nb_epoch=1,
                validation_split=0.1,
                verbose=1)

model_json_str = model.to_json()
open('anime_model.json', 'w').write(model_json_str)
model.save_weights('anime_model.h5')

score=model.evaluate(a_test, b_test, verbose=0)
print(score[1])
plot(model, to_file='model.png', show_shapes=True)
```

###試したこと
正常動作しているときの層を通過後のoutputとinputを画像として出力してみたところ下の画像のようになっていました。ここでプーリング層の後は画像の縦横のサイズが半分になると思ってるのですが、ここでは片側しか半分になってなく、関係ないところが3から2にかわっています。これはプログラムの書き方が悪いのかと思ったのですが自分には間違いがわかりませんでした。
![model](4e4e82ee9d2e4e130f505281a1f3d1c2.png)


###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
python 3.5.2
Keras 1.1.0
numpy 1.11.2
h5py 2.6.0
scikit-learn 0.18

ディープラーニングの層を追加したい

Djangoでアプリケーション開発をしているプログラミング初心者のものです。
シード生成をするためにfactory_boyを用いているのですが、どうもうまくいきません

-----
models.py
```Python

class A(object):
  acptr = models.ForeignKey("C", verbose_name="C")

class B(object):
  bcptr = models.ForeignKey("C", verbose_name="C")

class C(object):
  aptr = models.ForeignKey("A", verbose_name="A")
  bptr = models.ForeignKey("B", verbose_name="B")

```

factories.py
```Python
class AFactory(factory.django.DjangoModelFactory):
  class Meta:
    model = models.A

class BFactory(factory.django.DjangoModelFactory):
  class Meta:
    model = models.B

class CFactory(factory.django.DjangoModelFactory):
  class Meta:
    model = models.C

  aptr = factory.RelatedFactory(Factory, "acptr")
  bptr = factory.RelatedFactory(Factory, "bcptr")
```

のようにして、シードデータ生成を行おうとしたのですが、以下のようなエラーが出ました

```
django.db.utils.IntegrityError: NOT NULL constraint failed: app_c.aptr_id
```

どうやら、モデルAのidがNULLとなってしまっているために、NOT NULL制約に引っかかったようですが、これを解決する方法はないでしょうか？
※DBになにかシードデータが入っていないか確認しましたが、A,B,Cのどれも生成されていませんでした。

Djangoのfactory_boyのRelatedFactoryについて

ValueError: Cannot feed value of shape (420,) for Tensor u'Placeholder_1:0', which has shape (Dimension(None), Dimension(6))
というエラーが起きます。

TensorFlowのチュートリアルを少し変更して音楽データの分類をしてもらおうと思っています。下記のコードですが、チュートリアルから少し変えただけです。読み込むデータはcepsというもので１３の次元を持つ配列です（表現間違ってたらごめんなさい）、600個のデータがあります。
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import absolute_import, unicode_literals
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from utils import GENRE_LIST
from ceps import read_ceps



genre_list = GENRE_LIST
X, y = read_ceps(genre_list)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

print "****Start Tutorial****"
x = tf.placeholder("float", [None, 13])        #読み込みデータの格納
W = tf.Variable(tf.zeros([13, 6]))            #重みの定義
b = tf.Variable(tf.zeros([6]))                 #バイアスの定義
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)          #モデルの定義
y_ = tf.placeholder("float", [None, 6])        #正解データの格納
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y))  #クロスエントロピーの定義


train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)


print "****init****"
init = tf.initialize_all_variables()  #変数の初期化
sess = tf.Session()
sess.run(init)                        #実行

print "****1000回学習と結果表示****"
for i in range(1000):
    sess.run(train_step, feed_dict={x: X_train, y_: y_train})  #データをxとy_に格納した後train_stepを実行

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))    #ブール値に変換
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))     #浮動小数点にキャストして平均を取り出す
print sess.run(accuracy, feed_dict={x: X_test, y_: y_test})

#次のような実行結果が出ます。

****Start Tutorial****
****init****
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:40] Local device intra op parallelism threads: 4
I tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:58] Direct session inter op parallelism threads: 4
Traceback (most recent call last):
****1000回学習と結果表示****
  File "/Users/yamayaryo/PycharmProjects/Iris/MNIST.py", line 37, in <module>
    sess.run(train_step, feed_dict={x: X_train, y_: y_train})  #データをxとy_に格納した後train_stepを実行
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 364, in run
    tuple(subfeed_t.get_shape().dims)))
ValueError: Cannot feed value of shape (420,) for Tensor u'Placeholder_1:0', which has shape (Dimension(None), Dimension(6))




このエラーはどのようにすれば消えるでしょうか？
よろしくお願いいたします。

TensorFlowのチュートリアルについてです

Djangoを使ってPayPalのシステムを作ってます。

Django 1.6
PayPal 0.2です。

django-paypalというプラグインを使ってます。
https://github.com/spookylukey/django-paypal/

PayPalはIPNとPDTというのがあり、
私はIPNを使ってます。

https://django-paypal.readthedocs.org/en/stable/standard/ipn.html

を参考にしました。

valid_ipn_received.connect
は実際はDjangoのSignalの機能を使ってるようです。

https://github.com/shinriyo/paypal_test/blob/master/paypal_test/urls.py#L36
のようにurls.pyでSignalをconnectしましたが
一向に呼ばれません。
printは一切表示されずDBにもINSERTされませんでした。

よろしくお願いいたします。