一直想开发一个完整的机器学习应用程序，将有一个UI来输入一些输入和机器学习模型来预测这些值。上周做到了这一点。在这个过程中，在React和Flask中创建了一个易于使用的模板，任何人都可以在几分钟内修改创建自己的应用程序。
构建既可扩展又引人入胜的现代 Web 应用程序需要使用相关技术。ReactJS和Flask是两个流行的框架，分别用于前端和后端开发。
当涉及到社交媒体的健康运行时，图像分类是一个关键点。根据特定标签对内容进行分类可以代替各种法律法规。它变得很重要，以便对特定的受众群体隐藏内容。
现代无状态应用程序的构建和设计可在Docker等软件容器中运行，并由Kubernetes等容器集群管理。它们使用Cloud Native和Twelve Factor原则和模式开发，以最大限度地减少人工干预并最大限度地提高可移植性和冗余性。将基于虚拟机或基于裸机的应用程序迁移到容器（称为“容器化”）并在集群内部署这些应用程序通常会导致这些应用程序的构建，打包和交付方式发生重大变化。
针对于特定问题（例如自然语言处理，即 NLP，或图像识别）的深度学习模型开发、训练和调参，需要耗费时间与资源。这通常还包括使用功能强大的处理器来训练大型数据集上的模型。然而，一旦模型成功运作，彼时使用它来对新数据生成预测就会更简单，计算成本也会更低。当下唯一的困难是将模型从其开发环境转移到应用程序产品中。
在本指南中，我们将使用CentOS 7上的Flask微框架设置一个简单的Python应用程序。本文的大部分内容将是关于如何设置uWSGI应用程序服务器以启动应用程序和Nginx作为前端结束反向代理。
Flask和Django是Python最流行的两个Web框架（尽管还有更多 ）。 在这篇文章中，我将讨论在Flask和Django之间进行选择时应该考虑的一些要点。 我们还将在每个应用程序中使用“Hello，World”应用程序，以便更好地了解它们的工作方式。
Python正在蓬勃发展，它的Github页面也是如此。今年对于Python来说是非常好的一年，我们看到了一些非常强大的Python开源项目。今天，我们列出了一些顶尖的python开源项目;试着至少为其中之一做些贡献，这将有助于提高您的Python技能。下面是30个Python开源项目的细节，让我们开始吧
为什么Python被大家当作是作为入门的第一语言？不仅是因为它简单易学，还有一个原因就是：市面上有着大量开箱即用的第三方库，正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
欢迎来到我的“Vue + Flask”系列的第十部分。这也是本系列最后一部分。在次内容中，我们将把我们的项目部署在一个生产服务器上。在部署应用之前，需要在服务器上安装好nginx。关于nginx的安装本文不做介绍。我们先从前端的部署开始。
最近汇总了平时常用到的9个很好的Python工具，它们能极大的提高我们的工作效率，安装它们，然后逐步熟练使用它们。若有用，可以收藏这篇文章。
作者 | Brian Schmidt 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 此博客文章中的代码可以在此github仓库中找到。 https://github.com/schmidtbri/
最近汇总了平时常用到的9个很好的Python包，它们能极大的提高我们的工作效率，安装它们，然后逐步熟练使用它们。 若有用，可以收藏这篇文章。 1 Faker生成假数据 你若还在为生成名字、地址、IP地址而发愁，试试Faker库吧。 它是专业生成假数据的神器，但生成的数据看起来又如此“不假”。 基本用法如下所示： from faker import Faker fake = Faker(locale="zh_CN") fake.name() # '谭柳' fake.address() #
Jinja2模板语言支持多种过滤器，用于处理模板中的变量。过滤器可以对变量进行格式化、截取、转换等操作。下面是一些常用的Jinja2模板过滤器：
我喜欢Python。在过去的五年里，它一直是我的首选语言。Python非常友好并且易于学习，同时还保持着超级的效率。
在过去的几章中，我们已经构建了许多对我们的项目至关重要的系统。我们开始加载数据，构建和改进结节候选的分类器，训练分割模型以找到这些候选，处理训练和评估这些模型所需的支持基础设施，并开始将我们的训练结果保存到磁盘。现在是时候将我们拥有的组件统一起来，以便实现我们项目的完整目标：是时候自动检测癌症了。
当我刚开始学习JavaScript的时候，我就听说了React，但我承认看了它一眼，它吓到我了。我看到了看起来一堆HTML和CSS的混合思想，这不是我们一直努力避免的事情吗？React有什么了不起的？
本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例，将其作为一个用 Flask 实现的 REST API，并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。本文给出的并不是一个鲁棒性很好的能够用于生产的示例，它只是为那些听说过 Kubernetes 但没有动手尝试过的人编写的快速上手指南。
除了发现隐藏在大量数据中的有洞察力的趋势和模式之外，还有什么比这更有趣？能够轻松地与同事和其他业务团队共享并向他们解释！新的Cloudera 的机器学习（ CML ） 1.2 ，我们非常高兴地宣布托管持久的基于Web的应用程序和使用Flash、仪表板和Shiny到共享分析结果及洞察力与企业利益相关者框架仪表盘的支持。跟随本文中的演示，立即开始使用CML的新分析应用程序功能获得更多乐趣。（注意：CDSW 1.7中也提供此功能）。
英文全称 Application Programming Interface。在这个时代，大多数应用程序都需要使用 API（应用程序编程接口）来与其他应用程序或服务进行通信。
在这个教程中，我将向你展示如何将 Vue 的单页面应用和 Flask 后端连接起来。
当想到项目创意时，很多人都在挣扎。这里列出了50个您可以在2021年完成的很棒的项目构想。我将以下列的技术栈为例，以便您弄清楚自己也可以做到这一点。这些应用程序可以在Web，移动和桌面上。您可以使用无数种工具，技术和编程语言来构建它们，我仅在此处显示一些用例。每个项目的编程级别均为初学者，中级或高级。这些应用程序可以创建为前端，后端或全栈。
将数据存储在数据库中是任何软件应用程序不可或缺的一部分。无论如何控制该数据库都有一个该数据的主控。区块链技术将数据存储到区块链网络内的区块中。因此，只要某个节点与网络同步，它们就会获得区块中数据的副本。因此，该技术中没有特定的数据主控。
在本指南中，您将使用Ubuntu 18.04上的Flask微框架构建Python应用程序。本文的大部分内容将涉及如何设置uWSGI应用程序服务器以及如何启动应用程序以及如何配置Nginx以充当前端反向代理。
React 组件也一样， 它的输入是 props，输出是关于 UI 的描述。我们可以在多个 UI 中重用单个组件，组件也可以包含其他组件。React 组件的本质上就是一个普通的 JavaScript 函数。
hello 大家好，我是 superZidan，这篇文章想跟大家聊聊 `基于 React Flow 与 Web Audio API
原文链接：How To Master Advanced React Design Patterns: Context API
在本指南中，我们将使用CentOS 7上的Flask微框架设置一个简单的Python应用程序。本文的大部分内容将是关于如何设置Gunicorn应用程序服务器以启动应用程序和Nginx作为前端结束反向代理。
对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言；另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是 23 万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
持续集成（CI）是指开发人员尽可能经常集成代码并在每个提交在通过自动构建合并到共享存储库之前和之后进行测试的实践。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
选自pyimagesearch 作者：Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 本文介绍了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境。文中的大多数工具可以互换，比如 Keras 可替换成 TensorFlow 或 PyTorch，Django 可代替 Flask，Nginx 可代替 Apache。作者唯一不推荐替换的工具是 Redis。同时本文还对深度学习 REST API 进行了压力测试，这种方法可以轻松扩展到添加的
很多小伙伴都不会在家里或者办公室安装网络摄像头或监视摄像头。但是有时，大家又希望能够随时随地观看视频直播。
原文链接：How To Master Advanced React Design Patterns: Context API (https://itnext.io/using-advanced-design-patterns-to-create-flexible-and-reusable-react-components-part-2-react-3c5662b997ab) 使用高级设计模式创建灵活可重用的React组件 - 第1部分：复合组件 在本系列的上一部分中，我们探讨了如何使用复合组件和静态类方法来
迄今为止，在我遵循的传统服务器端模型中，有一个客户端（由用户驱动的Web浏览器）向应用服务器发出HTTP请求。请求可以简单地请求HTML页面，例如当你单击“个人主页”链接时，或者它可以触发一个操作，例如在编辑你的个人信息之后单击提交按钮。在这两种类型的请求中，服务器通过直接发送新的网页或通过发送重定向来完成请求。然后客户端用新的页面替换当前页面。只要用户停留在应用的网站上，该周期就会重复。在这种模式下，服务器完成所有工作，而客户端只显示网页并接受用户输入
Slack是团队的沟通平台。Slack有许多附加组件，可以让团队扩展Slack，并将其与其他程序集成。slash命令是在消息输入框中执行操作的快捷方式。例如，键入/who列出当前频道中的所有用户。
cookie 是后端可以存储在用户浏览器中的小块数据。 Cookie 最常见用例包括用户跟踪，个性化以及身份验证。
随着Web应用程序的发展和使用的增加，用例也变得多样化。我们现在正在建设和使用网站来执行比以往任何时候都更复杂的任务。其中一些任务可以进行处理，并将反馈立即转发给用户，而其他任务则需要稍后进行进一步处理和结果转发。越来越多地采用Internet访问和支持Internet的设备导致最终用户流量增加。
React Query 是什么？React Query 是由@TannerLinsley 创建的 npm 库。它是一个针对 React 应用的状态管理器，可以简化许多任务，例如处理 HTTP 请求状态、在客户端保存数据以防止多次请求、使用 hooks 共享数据等等。
对于机器学习和人工智能研究人员而言，好多人都只是构建好模型后就没有进一步处理了，停留在一个比较粗糙的模型上面，没有将其变成一个产品，其实好多创业型人工智能公司都是设计好模型后，将其转化成产品，之后再推向市场。每一个深度学习研究者心中或多或少都想成为一名创业者，但不知道超哪个方向发展。那么，本文将从最简单的网页应用开始，一步一步带领你使用TensorFlow创建一个卷积神经网络（CNN）模型后，使用Flash RESTful API将模型变成一个网页应用产品。 本文使用TensorFlow NN模块构建CNN模型，并在CIFAR-10数据集上进行训练和测试。为了使模型可以远程访问，使用Python创建Flask web应用来接收上传的图像，并使用HTTP返回其分类标签。
Serverless 平台的主要优点是，它们使您可以专注于编写代码，而不必关心管理基础结构，自动扩容或为所用资源支付更多费用。
在这篇文章里我想介绍下怎样利用AWS(hjlouyoujuqi360com)部署一个无服务架构的个人网站。这个个人网站将具备以下特点：
为什么我喜欢Python？对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言，另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
在本文中，我们将从Python Web开发人员的角度看处理Web身份验证的最常用方法。
PrivacyBot是一项简单的自动化服务，用于与databrokers一起发起CCPA删除请求。
对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言；另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是 23 万个由用户提供的软件包使得 Python 真正强大和流行
原文链接：https://medium.com/tech-explained/top-15-python-packages-you-must-try-c6a877ed3cd0
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