基于Flask框架，搭建一套简单的表格管理平台；本人已编写输出了”基于Flask和JQuery，实现表格管理平台“的相关博客，也可直接通过博客来了解。 https://mp.csdn.net/postedit/101231870

灌溉 问题定义 需要提高生产率，以便农民在不破坏土壤的情况下从同一片土地上获得更多的报酬。 印度农民无法根据其土壤需求来选择合适的农作物，具体取决于氮，磷，钾，温度，湿度，降雨量，pH值等因素。 农民通常不了解根据土壤要求使用的有机肥料或标准肥料。 由于施肥不足和不平衡，土壤发生了退化，这导致了养分的开采以及养分管理中第二代问题的发展。 根据印度工商联合会的一项研究，害虫每年造成的农作物损失达卢比。 500亿。 客观的 实施精确农业（一种现代农业技术，该技术使用土壤特征，土壤类型，作物产量数据的研究数据，并根据其特定地点的参数向农民建议正确的作物，以减少对作物的错误选择并提高生产率） 。 为了解决该问题，通过采用具有多数投票技术的集成模型为现场特定参数提出了一种推荐系统，具有较高的准确性和效率。 根据氮，磷，钾值和作物推荐肥料。 根据ISO标准识别有害生物并推荐印度可使用的特

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SERVER_NAME项在Flask的路由配置中至关重要,特别是在配置绝对url和子域名的操作中,这里我们就来看一下Python的Flask框架中SERVER_NAME项的配置教程:

@ nCov项目总结文档 前言 通过Flask搭建web/Echarts可视化大屏，并定时获取数据。 参考视频： 参考效果： 项目介绍 基于Python+Flask+Echarts的Epidemic监控系统，主要技术路线如下： Python爬虫 Python操作MySql数据库 使用Flask构建web项目 基于Echarts的数据可视化展示 在Linux上部署web项目以及定时获取数据 nCov数据可视化大屏流程： 项目结构安排： ├── app.py #Flask启动文件 ├── chromedriver_win32 #chrome浏览器驱动 │ └── chromedriver.exe ├── db.py #数据库连接配置 ├── log #存放爬虫日志 │ └── log_his ├── __pycache__ │ ├── app.cpy

芹菜监控 Flask-SocketIO芹菜websocket 使用flask-socketio和芹菜监视免费任务 安装要求 pip3 install -r requirements.txt 用法 开始芹菜过程 celery worker -A app.celery -P eventlet -l info 启动烧瓶 python app.py

Python爬虫+Flask+Echarts构建全疫情实时可视化大屏。 主要涉及的知识点为前端三剑客（html,css,js），python爬虫，Flask,echarts等。 适合学习了python爬虫，以及flask知识，以及前端（这个不需要懂太多），有半年以上编程学习基础。

Internet_file flask练手项目---文件上传下载的管理系统

后端：flask+polar+pytorch 后端采用flask，把自己的电脑作为服务器，开放5000端口 使用polar内网穿透： 具体代码和文件：（一个app.py，一个imagenet_class_index.json,使用cors解决跨域问题）

flask官方文档html版，离线版本，个人编译制作，好用拿去