首先，我会使用Vue CLI搭建一个新的Vue应用程序，然后通过Python和Flask支持的后端RESTful API执行基本的CRUD操作。
在本教程中，将学习如何将OpenVINO工具包与OpenCV一起使用，以便在Raspberry Pi上进行更快速的深度学习推理。
当谈到Web开发时，Python是一个非常受欢迎的编程语言。它有许多强大的库和框架，可以帮助我们轻松构建功能强大的Web应用程序。然而，在开发过程中，可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中进行Web开发时的常见问题与解决方案，并提供实际操作价值。
在之前的一篇文章中:为美多商城(Django2.0.4)添加基于websocket的实时通信，主动推送，聊天室及客服系统,详细介绍了websocket协议以及结合Django如何实现各种功能，本次我们尝试采用Socket.io这个库和Flask来配合使用，完成一个简易的在线客服聊天系统，看看二者有什么区别。
学习前端网络请求部分的时候，用Flask实现一个简单的后端服务器，但是遇到了跨域问题。
最近在开发QA平台的时候，有这样一个需求，就是将后端的数据实现分页，同时前端使用分页参数实现分页数据的获取和渲染。
当调用服务端的域名与服务端不一致(前后端分离)的时候会出现跨域问题，可使用Flask-Cors解决以上问题 安装Flask-Cors pip3 install Flask-Cors 使用 from flask_cors import CORS from flask import Flask
常用的我们可以配置 origins、methods、allow_headers、supports_credentials
https://github.com/leigh-johnson/rpi-deep-pantilt
在Flask开发RESTful后端时，前端请求会遇到跨域的问题。下面是解决方法： 使用 flask-cors库可以很容易的解决 pip install flask-cors 两种方法，一个是全局/批量的，一个是单一独立的： 安全起见，一般来说使用独立的方式会常用一些。 1.独立方式 通过给路由添加@cross_origin标识即可 from flask import Flask, jsonify from flask_cors import cross_origin @app.route('/uplo
我写东西喜欢写系列，系列输出可以让掌握的知识更加牢固和系统化。系统化、结构化的知识，可以让我们的大脑记忆的更好。这个系列主要使用Vue和Flask来完成一个前后端分离的图书管理应用。
探索 Jetson Nano 为 myCobot 280 提供的强大功能，机器人技术的一个有前途的组合
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。
如果您是Raspberry Pi的初学者，并且正在寻找一个简单的硬件项目，那么不就对了。本教程将向您展示开发一种基于python的机器人，避免障碍物和自由导航。 障碍避免机器人是相当普遍和容易。在这里，您可以使用该项目将对象避免功能添加到您的机器人。或者只是使用它来开始混淆Python和Raspberry Pi上的硬件外设。该系统使用IR模块来检测物体，但是稍后我们将进入技术方面。所以，如果你有一个raspberry pi，并希望建立一个基于硬件使用它的东西，只需向下滚动，玩得开心:)。查看底部的视频，看看
OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 通过使用 Python 3 作为编程语言编写 OpenCV 程序，我们可以轻松地学习计算机视觉。 Raspberry Pi 单板计算机家族使用 Python 作为其首选开发语言。 使用 Raspberry Pi 开发板和 Python 3 学习 OpenCV 编程是我们可以遵循的最佳方法之一，可以开始我们的奇妙旅程，进入计算机视觉编程的惊人领域。 在本章中，您将熟悉开始使用 Raspberry Pi 和计算机视觉所需的所有重要概念。 在本章结束时，您将能够在各种 Raspberry Pi 主板型号上设置 Raspbian 操作系统（OS）。 您还将学习如何将这些板连接到互联网。
跨域是指：浏览器A从服务器B获取的静态资源，包括Html、Css、Js，然后在Js中通过Ajax访问C服务器的静态资源或请求。即：浏览器A从B服务器拿的资源，资源中想访问服务器C的资源。
如果这里出现这个，是电压不够，因为我上面是USB转TTL上面的5V直接PI，后面就报错了。
除了使用 RequestParser 和 marshal_with() 装饰器来解析请求参数和序列化响应数据之外，Flask-RESTful 还提供了一些其他的请求和响应处理功能，例如请求钩子、异常处理和跨域资源共享（CORS）支持等。
IoT-AWS-Slack-and-a-Raspberry-Pi-1-1068x656-1.jpg
您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文！上一篇文章我们介绍了快速上手SQLAlchemy框架，两分钟了解Python之SQLAlchemy框架的使用今天就让我们学习下如何将Flask框架与SQLAlchemy框架进行整合。在Python的Web项目中我们都是使用Flask框架的，快速上手Flask请参考一分钟学会Flask框架的安装与快速使用。
https://flask-cors.corydolphin.com/en/latest/api.html
在前九章中，我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章，“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样，Google 还提供了 TensorFlow Lite（可替代 TensorFlow Mobile 的版本）在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中，但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此，值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
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。
众所周知，Python 是一门重要的编程语言，广泛的应用于数据科学、web开发、软件工程、游戏开发、自动化等领域。那么学习 Python 最好的方法是什么呢？其实这是很多初学者的困惑点，都是 Python 好学也好用，但是到底该怎么学呢，下面我就分享一下我个人的一点心得！
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架，也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮，不过光跑例子怎能脱颖而出？本文是数据科学公司（Silicon Valley Data Science）的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章，介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程，非常具有启发性。 SVDS（Silicon Valley Data Science）曾使用过实时、公开的数据来优化
云台HAT的选择是非常重要的。因为我们必须找到一种控制Pan-Tilt HAT的方法。我们使用的是Waveshare的Pan-Tilt HAT，小伙伴们可能需要花费一些时间来了解如何通过键盘或者通过HAT手动控制伺服电机。USB-C输出的电池对于Raspberry上的项目（其中Raspberry必须是可移动的）非常有用。
上两篇文章我们介绍了swagger&yapi接口文档转换jmeter使用的方式，第三篇文章实现了yapi接口登录，已经可以覆盖大多数公司的接口文档转换，可以帮助我们的测试攻城狮解放双手，节省很多时间！
Raspberry Pi(中文名为“树莓派”,简写为 RPi，或者 RasPi/RPi)是为学生计算机编程教育而设计，只有信用卡大小的卡片式电脑，其系统基于 Linux.
我必须承认，这篇文章只是与Grafana和InfluxDB一起玩的借口。InfluxDB是一个很酷的数据库，专门用于处理时间序列数据。Grafana是一个用于时间序列分析的开源工具。我想构建一个简单的原型。这个想法是：
首先得明确一点，和Django一样，在2020年Flask 1.1.1以后的版本都不需要所谓的三方库支持，即Flask-Celery或者Flask-Celery-Help这些库，直接使用Celery原生库即可。
树莓派也有蓝牙和 Wifi 啦！ 日韩三巨头联手，推出 AI 语音助手 Clova 微软发布 Azure Stack 第三技术预览版本 每日推荐阅读 14 步教会你用 Python 掌握机器学习 █
这篇文章详细记录了下怎么在树莓派上安装安卓系统，使用了LineageOS版本的Android。
需求如标题，需要将Flask项目部署至远程服务器中的Docker容器内，并实现远程访问。本文将从零开始进行操作。
优麒麟(英文名为Ubuntu Kylin)是基于 Ubuntu 的一款官方衍生版。 它是一款专门为中国市场打造的免费操作系统，而且它已经被录入中国政府采购条例名单中。它包括 Ubuntu 用户期待的各种功能，并配有必备的中文软件及程序。
本文翻译自 Moving from Flask to FastAPI， 作者：Amal Shaji
Raspberry Pi(中文名为“树莓派”,简写为RPi，(或者RasPi / RPI)是为学习计算机编程教育而设计)，只有信用卡大小的微型电脑，其系统基于Linux。随着Windows 10 IoT的发布，我们也将可以用上运行Windows的树莓派。
19年初的时候在实验室终于搞定了自己的一套树莓派的嵌入式管理平台，实现了对履带式坦克机器人的控制以及之智能家传感器的管理，由于之前开发的平台还是基于18年的raspbian（搭建过程如下：SmartRobotControlPlateform——智能机器人控制平台），最近家里的4B一直空着，必须让它发光发热，决定重新在4b 上搭建一套嵌入式平台，搭建过程中发现有些库换了，因此，记录下基于2021-05-07-raspios-buster-armhf的4B搭建过程。
在本教程中，我将向大家展示如何使用前端的 Vue.js 单页面应用和后端的 Flask 进行交互。
微雪官方教程：http://www.waveshare.net/wiki/SIM7600CE_4G_HAT
（文／Lukas Biewald）物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体，但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗，但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统，它能非
人脸识别技术已经被广泛应用在众多场景中。今天我们将利用Docker容器在树莓派上快速打造一个人脸识别应用。
系统镜像从官网上直接下载很慢，可以选择下载种子，再通过百度网盘或其他平台进行下载，我这里准备了百度网盘的下载链接。
公司的项目是前后端分离，前端Vue+后端JavaSpringBoot为主，部分功能是PythonTornado，那么需要支持一个是跨域以及Options请求。
前几天公司接受到了一份来自阿里飞天园区，IOT部门的小礼物。由于上司比较忙，无暇去顾及。
本文[1]演示如何使用 Python 的 json.load() 和 json.loads() 方法从文件和字符串中读取 JSON 数据。使用 json.load() 和 json.loads() 方法，您可以将 JSON 格式的数据转换为 Python 类型，这个过程称为 JSON 解析。Python 内置模块 json 提供了以下两种解析 JSON 数据的方法。
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
今天，来自石家庄铁道大学的杨萌同学给大家介绍如何在Jetson TX2上安装Intel神经棒——想像一下如果NV和Intel在AI领域强强联合,会出现什么效果？ It is very Interest
使用的口罩检测 项目是AIZOO团队实现的 使用的是目标检测常用的SSD算法。 该团队也提供了数据集，大家也可以自己去训练一下。 （由于疫情在家 连不上实验室的服务器我还无法训练） 项目GitHub链接
Raspberry Pi 内核Linux代码存储在 GitHub 中，可以在github.com/raspberrypi/linux上查看。
选自AWS 机器之心编译 参与：思源 在过去的五年中，深度神经网络已经解决了许多计算困难的问题，特别是计算机视觉。因为深度神经网络需要大量的计算力来训练模型，所以我们经常使用多块 GPU 或云端服务器进行分布式地训练。实际上，在深度神经网络模型经过训练后，它只需要相对较少的计算资源就能执行预测。这就意味着我们能将模型部署到低功耗的边缘设备中，并且在没有网络连接的情况下运行。 亚马逊的开源深度学习引擎 Apache MXNet 除了支持多 GPU 训练和部署复杂模型外，还可以生成非常轻量级的神经网络模型。我们
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