我读了一篇关于如何用Flask创建一个简单的图像分类器restful API的文章。我想知道如何在其他不使用python的web框架中实现同样的模型加载方法。在下面的代码中,模型在服务器启动之前加载到内存中,并一直运行到服务器处于活动状态:
# if this is the main thread of execution first load the model"please wait until server has fully started"
我使用flask创建了一个允许用户删除文件的dropzone应用程序。我从删除的文件中提取文本,提取的文本将转到我的Azure ML web服务进行文档分类。这个web服务将返回Prediction result和Scored probabilities,我想在一个HTML中显示给用户。用户将删除一个文件,结果将显示为表行。我不想重定向到新的页面,因为用户可能上传多个文件(例如100个文件),并且只有少数文件将被处理(例如,5个文件并行)。因此,每个请
我已经在服务器中部署了我的SSRS报告。我是否可以从本地web应用程序访问该报告。我已经在web.config中给出了服务器的凭证。但它仍然没有显示报告,并且显示了一些错误,如Cannot create a connection to data source 'DataSource1'.当我在服务器中托管相同的应用程序时,它工作得非常好。
谁能告诉我为什么不能从