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零生产 不建议按如下所示部署生产模型。 这只是一个快速入门的端到端示例。 本指南向您展示如何： 建立一个可预测纽约市Airbnb价格的深度神经网络（使用scikit-learn和Keras） 建立一个REST API，根据模型预测价格（使用Flask和gunicorn） 在Google App Engine上将模型部署到生产环境 快速开始 要求： Python 3.7 Google Cloud Engine帐户 克隆此存储库： git clone git@github.com:curiousily/End-to-End-Machine-Learning-with-Keras.gi

NestJS REST API网关+ gRPC微服务 这个项目是一个包含一个REST API网关和后端微服务，所有这些均使用NestJS Framework和TypeScript编写。 该项目仅用于学习/试用目的。 架构概述 REST API充当其公开的不同微服务的网关/代理。 REST API的控制器调用后端的gRPC服务器/微服务。 然后，gRPC微服务会处理请求以连接到数据库或它为服务请求所需的任何其他服务。 图表 架构图如下所示。 设计模式 该体系结构实现了以下微服务设计模式： 层数 API层 充当该体系结构的API层。 它负责侦听客户端请求并调用适当的后端微服务来实现它们。 微服务层 选择了gRPC作为执行微服务的框架。 协议缓冲区用作客户端（REST API）和服务器（gRPC微服务）之间的数据交换格式。 NestJS仍然是用于创建gRPC微服务的框架。 持久层 Postg

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django是当前最流行的web框架之一,这是用django rest+vue做的一个电商项目,有学习和参考价值

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