在用 Flask 写一个项目，后台管理用的插件暂时是 flask-admin。想实现的效果：在后台管理页面中，把提交到后端的图片不保存在 static 文件夹下面，而是通过后端代码把这个文件对象上传到 AWS 的 S3中存储。
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一个 Python 无服务（Serverless）框架 Zappa。
当向服务器上传图像时，根据服务器操作的复杂性和服务器性能，需要几秒钟到几分钟的时间来完成。本文的重点是在图像上传至服务器时使用JavaScript立即显示图像。 介绍 当使用JavaScript将图像上传到服务器时，根据服务器操作的复杂性，可能需要几秒到几分钟来完成操作。在某些情况下，即使图像上传成功，也需要花费更多的时间，这取决于服务器对图像进行额外处理的能力。 本文展示了一种使用代码示例立即显示图像的方法(使用图像的Base64编码版本)，同时将其上载到服务器，而无需等待操作完成。这种方法的目的是提高w
作者：Greg Femec，Revvel资深软件开发主管(Principle Development Lead)
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：
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！
提升WordPress网站的性能发生在几个层面，可以做一些事情来优化网站，有很多非常好的图像压缩和优化工具。选择正确的永远是关键。通过安装图像压缩插件轻松解决，插件会在您上传图像时自动优化图像。这些插件不会减慢您的WordPress托管速度。
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。
自从博客从 WordPress 转到静态博客（先 Hexo 后 Jekyll）之后，文章的图片处理、图片上传就成了一个不大顺畅的事情。最先是使用了 vgy.me 提供的免费图床，支持直接从剪切板上传，操作上相对比较简单，也不需要任何本地存储。不过后来 vgy.me 进行了升级改版，原先的剪切板上传功能也不再支持了，偶尔还出现图片像素被降低、丢失的问题。同时，考虑到 WebP 格式可能会适合博客使用，而 vgy.me 还不支持该格式。于是开始切换到 “对象存储 + CDN” 的方案。本地准备好的 PNG 格式图片，先通过 cwebp 命令行转成 WebP 格式图片，再通过 uPic 工具修改文件名后上传到对象存储。由于此前采用的是腾讯云的 COS 对象存储和 CDN，经常面临着 SSL 证书更新等琐碎的事情。这样一来，整体的效率实际上并不高，只能说勉强接受。
$ pip list Package Version ---------------------- ------------- aniso8601 2.0.0 asn1crypto 0.23.0 astroid 1.6.2 attrs 17.2.0 Automat 0.6.0 awscli 1.14.14 bcrypt 3.1.4 beautifulsoup4 4.6.0 bleach 1.5.0 boto 2.48.0 boto3 1.5.8 botocore 1.8.22 bs4 0.0.1 bz2file 0.98 certifi 2017.7.27.1 cffi 1.11.0 chardet 3.0.4 click 6.7 colorama 0.3.9 constantly 15.1.0 coreapi 2.3.3 coreschema 0.0.4 cryptography 2.0.3 cssselect 1.0.1 cycler 0.10.0 cymem 1.31.2 cypari 2.2.0 Cython 0.28.2 cytoolz 0.8.2 de-core-news-sm 2.0.0 decorator 4.1.2 dill 0.2.7.1 Django 1.11.5 django-redis 4.8.0 django-rest-swagger 2.1.2 djangorestframework 3.7.3 docutils 0.14 dpath 1.4.2 en-blade-model-sm 2.0.0 en-core-web-lg 2.0.0 en-core-web-md 2.0.0 en-core-web-sm 2.0.0 entrypoints 0.2.3 es-core-news-sm 2.0.0 fabric 2.0.1 Fabric3 1.14.post1 fasttext 0.8.3 flasgger 0.8.3 Flask 1.0.2 Flask-RESTful 0.3.6 flask-swagger 0.2.13 fr-core-news-md 2.0.0 fr-core-news-sm 2.0.0 ftfy 4.4.3 future 0.16.0 FXrays 1.3.3 gensim 3.0.0 h5py 2.7.1 html5lib 0.9999999 hyperlink 17.3.1 idna 2.6 incremental 17.5.0 invoke 1.0.0 ipykernel 4.6.1 ipython 6.2.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.0.1
DALL·E-2可以通过自然语言的描述创建现实的图像。Openai发布了dall·e-2的Beta版。在本文中，我们将仔细研究DALL·E-2的原始研究论文，并了解其确切的工作方式。由于并没有开放源代码， Boris Dayma等人根据论文创建了一个迷你但是开源的模型Dall·E Mini（命名为Craiyon），并且在craiyon.com上提供了一个DEMO。
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。
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！
。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/
JuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能共享文件系统，在 Apache 2.0 开源协议下发布。提供完备的 POSIX 兼容性，可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用，亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。
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
Alluxio（/əˈlʌksio/）是大数据和机器学习生态系统中的数据访问层。最初作为研究项目「Tachyon」，它是在加州大学伯克利分校的 AMPLab 作为创建者 2013 年的博士论文创建的。Alluxio 于 2014 年开源。
根据世界健康组织的统计，全球约有 2.85 亿位视力障碍人士，仅美国就有 810 万网民患视力障碍。
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。
将MySQL数据库中的冷数据备份并上传至云平台对象存储的过程。冷数据是指数据库中的历史或不经常访问的数据。我们首先通过执行SQL查询语句从MySQL数据库中提取所需数据，然后将其保存为CSV文件格式，接着通过SDK将备份文件上传到对象存储。
2015年12月，也就是在一年前，开发了半年的云存储服务上线。这对于付出了半年努力的我们来说，是一件鼓舞人心的事件。因为这个服务在我们手上经历了从0到1的过程。这是我们自己的一小步，却是整个云存储服务的一大步。 我们开发的是一款视频监控类的软件，分为视频采集端跟观看端。采集端可以是专业摄像头，手机，无人机等各类智能设备，观看端一般是手机或者电脑。最基础的功能，就是视频观看，采集端实时采集图像，编码，传输，观看端进行点播服务。同时采集端可以监测视频画面的运动幅度，然后触发报警，并且会录制报警视频。我们的云存储
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后，为降低维护工作量，我们开发了一个 Github Webhook 项目，用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
关于腾讯轻量与深度归档配合的文章很早就想写了，早期轻量的下行是超千兆的，但是因为前段时间腾讯云调整了入网带宽的策略，顿时感觉这个用法不太合适就搁置了。昨天的时候朋友给我发说对于轻量的入网策略变化了，国内区域入网从原来的 10Mbps 上升到了 100Mbps，于是把这个翻出来还是把它写完吧~
前几天突然想到了一个想法。同学之间平常用网络分享一个文件，大部分都是用的qq。但是qq看起来把文件拖到聊天框点击发送就发给对面同学了。但是实际上是先上传到了腾讯的服务器，然后对面的同学再从服务器上下载。
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。
Netflix Drive是一个多接口、多OS的云文件系统，旨在为设计师的工作站提供典型的POSIX文件系统和操作方式。
做一个假设，您的生产环境（或者说线上环境）是处于内网的主机，且不能出外网（也就是不能上网），但又需要安装Python的第三方库，怎么办？在本篇文章中，笔者拿安装Flask库（轻量级web框架）来讲解，经分析Flask本身还依赖了其他众多的库。依赖了有多少，依赖的是哪些，这些目前都是未知的。下面笔者把认为最快速、最方便、最优雅、最没那么遭罪的安装办法进行分享，希望可以做到抛砖引玉的效果，如果您有更好的安装方法，笔者非常希望您能来稿进行分享。
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法，并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。
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
在本篇文章中，我们将学习如何设计一个架构，通过该架构我们可以将文件上传到AWS S3，并在文件成功上传后触发一个Lambda函数。
平时开发的时候，Flask 自带的 Web Server 可以满足需要，但是部署到服务器上则需要专门的符合 WSGI 协议的 Web Server。一种常见的组合是 Nginx + uWSGI。网上的教程挺多的，但大多也只是贴命令，对于关键点未做说明。本文希望能完整介绍 Flask 在 CentOS 上的部署，并且突出几个关键要点。
在我们将文件上传到 S3 后再次重新从界面中下载的时候发现上传文件的简体中文为乱码。
在我设计一个分析系统中，我们公司的目标是能够处理来自数百万个端点的大量POST请求。web 网络处理程序将收到一个JSON文档，其中可能包含许多有效载荷的集合，需要写入Amazon S3，以便我们的地图还原系统随后对这些数据进行操作。
#今天被催更了，于是我立马抽空写了第3篇。 接着往期的2篇继续，一步步动手做： 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 1 目录结构 新建一个we
语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，简称ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术已经发展了几十年，直到2009年，Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中，语音识别才取得了巨大突破。
本篇介绍一下如何把flask项目部署到腾讯云服务器，同时使用域名来访问后端服务 在之前一篇文章中写了一下如何在flask中配置https请求
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~~
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。
最近需要寻找一种更友好的方式来存储我们的模型。我们曾经在使用 ormb 时遇见了问题，由于我们的模型有的非常大（数十 GB），在使用 ormb 时将会面临：
Airflow的DAG是通过python脚本来定义的，原生的Airflow无法通过UI界面来编辑DAG文件，这里介绍一个插件，通过该插件可在UI界面上通过拖放的方式设计工作流，最后自动生成DAG定义文件。
个人博客纯净版：https://www.fangzhipeng.com/docker/2018/09/11/dokcer-trans2.html
Python正在吞噬这个世界！您会发现许多热情的Python程序员和同样多的批评者，但不可否认的是，Python在当今软件开发中是一个强大的、相关的、不断增长的力量。
全称是Web Server Gateway Interface（web服务器网关接口）
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
1.简单。flask是主要应对小型或者快速构建的项目，故没有像Django那样大而全，集成了很多的组件，不管你是否用没用得到。如果说Django是一个精装的房子，那么flask就是毛胚房。使用Django的项目，大部分的布局等都是相似的，因为已经装修完毕了，大同小异。而使用flask的话，如何装修，如何设计都是自己搞定的，所以每个flask项目的相异性较大。
作者 | Tejas Chopra 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 Netflix Drive 是一个多接口、多操作系统的云文件系统，目的是在工作室艺术家的工作站上提供典型 POSIX 文件系统的外观和体验。 它有 REST 端点，行为和微服务类似。它有许多供工作流使用的后端动作以及自动化用例（用户和应用程序不直接处理文件和文件夹）。REST 端点和 POSIX 接口可以在任何 Netflix Drive 实例中共存，并不相互排斥。 Netflix Drive 配有事件告警后端（作为框架的一部分
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-90ZtG0tw-1687771442157)(https://juicefs.com/docs/zh/assets/images/juicefs-arch-new-ab6339cb1408945cc9b70dc091c523c5.png)]
最近有几个小伙伴在问怎么给python编程的网站配置https，加上上次接了一个单子（用flask写api接口），对方也要求配置ssl加密https访问方式。
使用GD（或Imagick）重新处理图像并保存处理后的图像。 所有其他人对黑客来说只是有趣的无聊。
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