作者 | Yong Cui 译者 | 平川 策划 | 邓艳琴 本文最初发布于 Better Programming。 这是下一个大事件吗?如果继续发展下去,有可能。 在 2022 年 PyCon 美国大会期间,作为主题发言人之一的 Peter Wang 公布了 PyScript——一种在 HTML 中直接编写 Python 脚本的方法。或许你不知道 Peter,但你可能听说过 Anaconda,这是最流行的 Python 和 R 分发版之一,主要应用于数据科学。Peter 是 Anaconda 的
系列参考: python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit介绍(一) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 重要组件介绍(二) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 展示组件(三) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit lay-out布局(四) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 缓存(五) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 数据探索案例(六) streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页(七)
近期公司有一个需求,将设备导出的温度数据,使用线上的方式进行分析,取代原先使用Excel的方式分析查看图表,看了python的streamlit web框架,符合此次开发需求,可以快速开发
用Python做web图形用户界面,最先想到的是Flask、Djong等框架。然而研究这些对于初学者来讲,尤其是没有web开发基础的数据分析人员是痛苦的。
Streamlit是第一个专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架,它是开发自定义机器学习工具的最快的方法,你可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位,可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。
随着机器学习(Machine Learning, ML)和自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术的快速进展,新算法具备生成文本的能力,这些文本也变得越来越接近人类写出的内容。GPT21就是其中一个算法,它被应用在很多开源项目2中。GPT2以WebText为训练集,WebText包含4500万条来自Reddit(一个对新闻进行评论的网络社区)的外链。其中占据外链内容前10的主要数据3来自Google,Archive,Blogspot,Github,NYTimes,WordPress,Washington Post,Wikia,BBC以及The Guardian。受过训练的GPT2模型能根据具体数据集再被进一步调校,比如说最终能够抓取某个数据集的风格或者能够做文档分类。
人体姿态估计是一个非常有趣的领域,如果我们能够将诸如棒球摆动或投球等运动的人体姿势量化为数据,那么我们或许能够将数据转化为有用的见解,例如伤害预防或高级训练。
这里是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列,今天要向小伙伴们介绍的是一个能够快速地把数据制作成可视化、交互页面的 Python 框架:Streamlit,分分钟让你的数据动起来!
可以转到本地URL:localhost:8501在浏览器中,查看Streamlit应用程序的运行情况。开发人员提供了一些不错的演示,请花点时间并感觉一下工具的功能。
GitHub地址:https://github.com/streamlit/streamlit/
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难?事实上,你只需要会 Python 代码就可以了,剩下的工作都可以交给一个工具。近日,Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit,这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源 app 构建框架。这款工具可以在你写 Python 代码的时候,实时更新你的应用。目前,Streamlit 的 GitHub Star 量已经超过 3400,在 medim 上的热度更是达到了 9000+。
python现在已经成为很多程序员关注的编程语言之一,很多程序员也都开始弄python编程,并且很多时候都会用自己的操作来选择,而现在不管是程序员还是少儿编程,都会有python这门课,今天就和大家分享一下。
获取国家统计局下载各省年度 GDP 数据,直接上传文件比较四个直辖市 GDP 数据
作者:拉胡尔·阿加瓦尔(Rahul Agarwal), Walmart 实验室的数据科学家
Pandas 库功能非常强大,特别有助于数据分析与处理,并为几乎所有操作提供了完整的解决方案。一种常见的Pandas函数是pandas describe。它向用户提供数据集所有特征的描述性统计摘要,尽管其比较常用,但它仍然没有提供足够详细的功能。
Streamlit的一个有用功能是颜色选择器工具。这使你可以通过让用户选择任何颜色,而不是使用默认的硬编码颜色,为你的仪表板添加灵活性。
Streamlit是一个用于创建数据应用程序的Python库。它专注于简化数据应用程序的构建过程,使开发者能够快速创建交互式和可视化的应用界面。Streamlit的设计理念是"通过Python脚本转换成应用程序",这使得创建应用程序变得非常直观和简单。
Streamlit 官方介绍:能在几分钟内把 Python 脚本变成可分享的网站。只需使用纯 Python ,无需前端经验。甚至,你只需要懂 markdown ,然后按照一定规则去做也能搞个网页出来。它还支持免费部署,感动到落泪。
很多算法工程师在完成数据分析、模型训练或者项目总结的时候,往往只能通过ppt汇报,添加数据图表、截图模型实验结果等。如果想提供一个前端演示demo,通常可以搭建flask服务,但是flask需要学习很多前端知识,如css、html等,这又是一个深之又深的坑。那有没有什么工具能够跳过这些模块,直接提供一个可用的前端页面呢?答案是肯定的,今天给大家推荐一个轻量化、简单好用、快速上手的streamlit。
每个不平凡的机器学习项目最终都将使用漏洞缠身且无法维护的内部工具进行缝合。这些工具(通常是Jupyter笔记本和Flask应用程序的拼凑而成)难以部署,需要对客户端-服务器体系结构进行推理,并且无法与Tensorflow GPU会话等机器学习结构很好地集成。
很多数据科学工作者都存在这样一个痛点,由于没有能点亮网页前端的技能树,导致在项目展示或项目合作时,无法快速开发出这样一套用户界面以供使用。而今天要介绍的Streamlit正是为了应对这一痛点而生的。
https://docs.streamlit.io/library/get-started/create-an-app
一句话,Streamlit是一个可以用python编写web app的库,可以方便的动态展示你的机器学习的项目。
仪表板对于商业场景带来各种优点,通常使用称为BI工具的软件进行创建,但即使是免费可用的BI工具也往往有功能限制。
以我的经验来看,每一个不平凡的机器学习项目最终都会使用一个错漏百出的难以维护的内部工具进行缝合。而这些工具(通常是 Jupyter Notebook 或者 Flask App)往往都难以部署,通常需要对客户端和服务器架构进行整合,而且无法与 TesorFlow GPU 等机器学习框架进行很好的结合。
✨Streamlit是一个基于tornado框架的快速搭建Web应用的Python库,封装了大量常用组件方法,支持大量数据表、图表等对象的渲染,支持网格化、响应式布局。简单来说,可以让不了解前端的人搭建网页。 相比于同类产品PyWebIO,Streamlit的功能更加全面一些。
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是目前最流行和最有需求的自然语言处理任务之一。随着NER的扩展,它也变得更加特定于领域。
在数据分析和可视化的领域,选择合适的工具可以让我们事半功倍。今天,我们要介绍的两个工具,Streamlit 和 ECharts,各自在快速应用开发和高效数据可视化方面都有出色的表现。更为令人兴奋的是,当这两者结合时,我们能轻松地创建出互动性强、美观的数据大屏。
本期将创建一个类似于Adobe Lightroom的Web应用程序,使用OpenCV和Streamlit实现图像的卡通化
机器学习(ML)是AI的一个子集,它侧重于使计算机能够从经验中学习和改进,而无需明确编程。这意味着ML算法可以分析数据、检测模式,并基于该分析进行预测或决策。机器学习的应用包括客户细分、欺诈检测、个性化推荐等等。
这篇文章介绍如何用Python快速实现一个植物识别的app,家里养了几盆多肉还叫不上名字,正好拿来识别一下。实现这样一个app只需要20行左右的代码
笔者只是抛砖引玉,把三款看到的在本篇简单的介绍。 如果有其他更好的欢迎留言推荐,后续笔者会对这三款做一一的学习。
streamlit是一个Python库,可以只用Python(无需前端)创建一个网页应用。只要几行代码就可以为我们的应用创建一个界面,很适合做一些演示,比如展示数据、演示模型等。
我们每天处理的数据最多的类型可能是时间序列数据。基本上,使用日期,时间或两者同时索引的任何内容都可以视为时间序列数据集。在我们工作中,可能经常需要使用日期和时间本身来过滤时间序列数据。根据任何其他形式的索引过滤dataframe是一件相当麻烦的任务。尤其是当日期和时间在不同的列中时。
小编最近碰上了一个数据分析利器,可以将我们需要的数据展示在网页上,并且进行相对深度的数据分析与挖掘,所以就打算借此机会和大家分享一下。
我已经用streamlit+bar_chart_race实现了,然后白嫖了heroku的服务器,大家通过下面的网址上传csv格式的表格就可以轻松制作条形竞赛图,生成的视频可以保存本地。
AutoGen作为一个最大化LLM(如GPT-4)能力的框架而脱颖而出。由微软研究院开发的AutoGen通过提供一种自动化、优化和编排工作流的方法,简化了复杂的、基于多代理llm的应用程序的创建。我们在以前的文章中也有过介绍,你可以与许多GPT交谈,并且GPT和GPT之间也可以互相交谈。每个GPT都是它自己的“代理”,并在总体业务流程中扮演特殊角色。但是AutoGen是用命令行模式进行交互的,这对我们的输入来说非常不方便,所以这次我们来对其进行改造,使用Streamlit创建一个web界面,这样可以让我们更好的与其交互。
最准确的模型text-embedding-ada-002可以非常便宜地使用,所以我认为您很少会使用其他模型。(费用为每1000个标记0.0001美元,几乎是免费的)
今天,我们将迅速着手搭建一个高效且富有创意的混元聊天应用,其核心理念可以用一个字来概括——快。在这个快节奏的时代,构建一个基础的LLM(Large Language Model,大型语言模型)聊天应用并不需要耗费太多时间。市面上充斥着各种功能强大的大型语言模型,我们可以根据项目需求灵活选择,而今天的目标并非深入探讨这些模型的技术细节,而是将重点放在如何快速上手。
Streamlit 是一款可以在 Python 上使用的 Web 应用创建工具。Python 是目前最受欢迎的编程语言之一,由于其直观的操作性和适用于广泛领域的特点,也受到初学者的喜爱。特别是在人工智能 (AI) 和数据科学等主要开发工具方面,近年来非常受欢迎。
Streamlit是一个开放源码的Python库,它可以轻松地为机器学习建模漂亮的应用程序。你可以很容易地通过pip在你的终端上安装它,然后开始用Python编写你的网络应用程序。
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