如果读者使用过百度等的一些图像识别的接口，比如百度的细粒度图像识别接口，应该了解这个过程，省略其他的安全方面的考虑。这个接口大体的流程是，我们把图像上传到百度的网站上，然后服务器把这些图像转换成功矢量数据，最后就是拿这些数据传给深度学习的预测接口，比如是PaddlePaddle的预测接口，获取到预测结果，返回给客户端。这个只是简单的流程，真实的复杂性远远不止这些，但是我们只需要了解这些，然后去搭建属于我们的图像识别接口。
对于数据科学项目来说，我们一直都很关注模型的训练和表现，但是在实际工作中如何启动和运行我们的模型是模型上线的最后一步也是最重要的工作。
通过 Nginx 建立自己的图床后，之前的 Picgo 无法使用，导致在文档中插入图片十分不便，本文记录自己搭建 Python 后端服务来为自己的图床适配 Picgo 的方法。 背景 已经成功搭建 Nginx 图床 PicGo 上传图像十分方便，可以将图像数据放在数据包中向指定服务器发送 此时我们有服务器，有工具，只差中间接洽的桥梁 Python 自带简易后端 flask，可以方便地获取数据包并返回我们需要的数据 实现要点 不同的使用者可能有不同的需求，我提供自己的实现思路，供
本文将帮助你了解如何快速在 Elastic 中实施图像相似度搜索。你仅需要：要创建应用程序环境，然后导入 NLP 模型，最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单！
。镜像文件也上传到docker hub了，可以一步步运行起来，不过需要先安装好docker。docker的安装可参考官方文档。https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/
【GiantPandaCV导读】这篇文章包含与PyTorch模型部署相关的两部分内容：
本文会通过一个获得了2020年AAAI人工智能创新应用奖（也是第一个基于联邦学习的人工智能工业级奖项）的案例来向大家介绍！
通常我们在使用服务的时候，数据从我们的设备传输到服务器，往往会有两种方式：一是直接传输文件，但这种情况受网络情况影响较大，文件可能传不过去，并且文件直接在网路上传播，你的数据安全就保证不了。因此需要一种加密格式，也就是我们使用的第二种方法，base64格式加密。有对base64算法加密的过程感兴趣的推荐看一下这一篇博客：
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。
联邦学习是如何应用在视觉领域的？ 本文会通过一个获得了2020年AAAI人工智能创新应用奖（也是第一个基于联邦学习的人工智能工业级奖项）的案例来向大家介绍！ 本案例是联邦学习在视觉、物联网、安防领域的实际应用，对分散在各地的摄像头数据，通过联邦学习，构建一个联邦分布式的训练网络，使摄像头数据不需要上传，就可以协同训练目标检测模型，这样一方面确保用户的隐私数据不会泄露，另一方面充分利用各参与方的训练数据，提升机器视觉模型的识别效果。 以下内容节选自《联邦学习实战（全彩）》一书！ ---- --正文-- 在
本文主要演示在AIGems中使用交互式建模服务来在平台中对Cidar项目进行演示开发流程和开发验证一个简单推理服务
生成网络得到了加州理工学院理工学院本科物理学教授理查德·费曼（Richard Feynman）和诺贝尔奖获得者的名言的支持：“我无法创造，就无法理解”。 生成网络是拥有可以理解世界并在其中存储知识的系统的最有前途的方法之一。 顾名思义，生成网络学习真实数据分布的模式，并尝试生成看起来像来自此真实数据分布的样本的新样本。
在本书的第三部分中，您将体验一下机器学习和深度学习。 我们将探索和利用 OpenCV 的机器学习模块。 此外，您还将学习如何使用与人脸检测，跟踪和识别相关的最新算法来创建人脸处理项目。 最后，将向您介绍 OpenCV 和一些深度学习 Python 库（TensorFlow 和 Keras）的深度学习领域。
个人博客纯净版：https://www.fangzhipeng.com/docker/2018/09/11/dokcer-trans2.html
先展示一下我的结果。我们测试的图片当然是当前最热的 nihongo 电视剧『轮到你了』的 CP 二阶堂和黑岛了
疫情已经持续很久，打算做一个健康码颜色识别和信息提取的应用。本文采用opencv 和PaddleOCR、Flask来完成
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。
是不是足够可以以假乱真了！这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到，在软件中输入一个说话的人脸录像，通过算法生成对应的人脸模型，套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是，这个逼真的效果看起来毫无违和感。
本文对深度学习两种模型部署方式进行总结和梳理。一种是基于web服务端的模型部署，一种是基于C++软件集成的方式进行部署。
最近飞桨PaddleHub大火，吸引无数开发者眼球，作为俗人的我也不例外，被看图写诗和艺术风格迁移两个模型吸引。假象一下，如果把AI和指物作诗的方仲永、江南四大才子之首的唐伯虎结合，会是啥样子？
Flask 针对文件的上传下载相关代码片段，多种方法，包括限制文件格式，大小等。 实现图片文件上传 # name: 简单的实现文件上传任务. import os from flask import Flask, request, url_for, send_from_directory from werkzeug import secure_filename ALLOWED_EXTENSIONS = set(['png', 'jpg', 'jpeg', 'gif']) app = Flask(__nam
为了使用CKEditor，我们首先要在模板中引入CKEditor的JavaScript等资源文件。推荐的做法是自己编写资源引用语句，你可以在CKEditor提供的Online Builder构建一个自定义的资源包，下载解压后放到项目的static目录下， 并引入资源包内的ckeditor.js文件，比如（实际路径按需调整）：
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
对于动漫，大家一定都不陌生，小编周围的不少单身码农都是动漫迷。小编也是一个资深动漫迷，动漫里面有好多漂亮的小姐姐，比如斗破苍穹的美杜莎，云韵，萧薰儿，天行九歌里面紫女，焰灵姬。当然女孩也有自己的动漫情怀，部门里面还有小姐姐喜欢cosplay呢~~
就是 Flask 中表示当前请求的 request 对象，request对象中保存了一次HTTP请求的一切信息。
前言 文件上传的基本原理实际上很简单，基本上是： 一个带有 enctype=multipart/form-data 的 <form> 标记，标记中含有 一个 <input type=file> 。 应用通过 request 对象的 files 字典来访问文件。 使用文件的 save() 方法把文件 永久地保存在文件系统中。 简单介绍 从最基本的功能开始，这个应用上传文件到一个指定目录，并把文件显示给用户。 以下是应用的部分代码: import os from flask import Flask, flas
大家好，我是Frank，一直从事数据挖掘相关的工作。今天给大家分享一个快速创建机器学习应用的Python库，使用它可以简洁快速地部署自己的机器学习模型。
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。
原文链接：https://medium.com/tech-explained/top-15-python-packages-you-must-try-c6a877ed3cd0
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
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Django框架开发中，request对象就是用来处理GET\POST请求的关键对象，而Flask框架也是一样的。
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。
在Flask_Blog\flaskblog\static新建一个文件夹pics，用来保存用户上传的头像图片以及默认头像图片default.jpg:
overlay：集群中不同主机上的docker是不能ping的，此模式使用虚拟ip，完成此功能
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
1.上传文件和访问上传的文件 upload_file_demo.py from flask import Flask,request,render_template import os from werkzeug.utils import secure_filename from flask import send_from_directory app = Flask(__name__) #新建images文件夹，UPLOAD_PATH就是images的路径 UPLOAD_PATH = os.path.
from flask import Flask, request from flask_dropzone import Dropzone
1.1.上传文件和访问上次的文件 upload_file_demo.py from flask import Flask,request,render_template import os from werkzeug.utils import secure_filename from flask import send_from_directory app = Flask(__name__) #新建images文件夹，UPLOAD_PATH就是images的路径 UPLOAD_PATH = os.pa
操作 linux 主机的话用 paramiko 会简单很多，可以看我下面的文章。 Python 技术篇-用 paramiko 库实现 winodws 本地文件上传至 linux 服务器实例演示 首先是在要进行管理的 windows 服务器下运行下面的代码启用服务。
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。
Flask是一个Python编写的Web 微框架，让我们可以使用Python语言快速实现一个网站或Web服务。本文参考自Flask官方文档，大部分代码引用自官方文档。
优雅地关闭容器在 Kubernetes（K8s）中是一个重要的操作，它确保了应用程序可以安全地保存其状态并释放资源，同时避免对服务的用户造成不必要的中断。
今天将分享基于Flask的深度学习模型服务端部署完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务的一个微型框架，对于Werkzeug本质是Socket服务端，其用于接收http请求并对请求进行预处理，然后触发Flask框架，开发人员基于Flask框架提供的功能对请求进行相应的处理，并返回给用户，如果要返回给用户复杂的内容时，需要借助jinja2模板来实现对模板的处理，即：将模板和数据进行渲染，将渲染后的字符串返回给用户浏览器。
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