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

用Python和Flask进行语音识别 于2021年2月22日对语音识别应用进行编码以进行机器学习。 此应用程序是Web低音机器学习系统，可将wav格式的口语单词转换为文本格式

一个基于Flask+vue 设计出来的环境管理系统，前端通过nginx进行部署。

什么是Flask？ Flask是一个用Python编写的Web应用程序框架，Flask是python的web框架，最大的特征是轻便，让开发者自由灵活的兼容要开发的feature。 它由 Armin Ronacher 开发，他领导一个名为Pocco的国际Python爱好者团队。 Flask基于Werkzeug WSGI工具包和Jinja2模板引擎。两者都是Pocco项目。 效果图： 点击图片、刷新页面、输入错误点击登录时都刷新验证码 实现步骤： 第一步：先定义获取验证码的接口 verificationCode.py #验证码 @api.route('/imgCode') def imgCo

Flask-RestAPI-jwt 具有用户身份验证的Flask Rest API，考虑了Flask-JWT-Extended版本4.1的更新 介绍： 具有Flask的RESTAPI，使用基于令牌的身份验证。 技术： 烧瓶 烧瓶RESTFUL-0.3.8 Flask-JWT_Extended-4.1.0 Flask-SQLAlchemy-2.4.4 基本信息： JWT代表JSON WEB TOKEN，是在两方或实体之间传输随机令牌的一种安全方法。 API（应用程序编程接口）允许两个应用程序之间的通信来检索或提交数据。 REST API属于请求-响应类别。 Flask是python开发人员用来构建其余API的微框架。 先决条件： requirements.txt Flask Flask-RESTFUL-0.3.8 Flask-JWT_Extended-4.1.0

ML_Deployment 使用Flask部署机器学习模型

Python+mysql（对pymysql进行封装的）+Flask+vue2+axios+Element-ui+pyecharts，简单的前后端分离版的学生管理系统。只是实现对学生信息进行简单的增删查改操作。

资源包含文件：设计报告word+项目源码及数据库 登录：管理员可以通过输入预置的账号密码进行登录。 查看设备列表：管理员在登录成功后，应立即展示所有设备信息，设备 信息应包括设备 ID 号，设备名，实验室名，购置时间，购置人。 增加设备：增加设备时应输入设备名，实验室名，购置人等信息，设备 增加成功后自动返回系统分配的设备 ID 号，购置时间应为系统自动生成(默认为增加设备的时间)。 [附加] 删除设备：管理员本人购置的设备具有顶级重要性，故不能被删除 [附加] 搜索设备：输入关键词，显示名称中包含关键词的设备列表 另外保证： 对输入数据进行合法性验证，并进行友好提示。 对数据库中的密码字段加密处理。 提示 设备 ID 号应保证唯一性。 设备名可重复。 开发环境 Mac OS PyCharm IDE Python3 Flask（Web框架） SQLite（数据库） 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124897975

PyFladesk - 使用Flask和QtWebKit创建桌面应用程序