本期关于图像动漫化的深度学习资料非常适用于： 制作毕业设计：基于深度学习的毕业设计；（ofter独家出品） 理解深度学习：深度学习的实际应用；（理论付诸于行动） 设计工具APP：图像处理的设计及实现。（设计APP及使用） 1、运行环境 1.1 深度学习框架：tensorflow 1.2 预训练模型：AnimeGanV2 1.3 编程语言：前端Vue，后端flask-python 2、图片数据集 2.1 AnimeGanV2模型训练图片 2.2 备用-卡通图片（cartoon） 2.3 备用-漫画图片（anime） 3、代码使用说明（前后端） 3.1 运行环境（含模型、框架、安装库） 3.2 代码说明（含项目结构、核心代码） 3.3 运行说明（含本地后端、本地部署、云服务器部署） 3.4 运行效果及改善点 4、图像动漫化论文 4.1 CartoonGan 4.2 AnimeGan

Phormatics：使用AI最大化锻炼 F1：首页（GIF乍一看可能有点断断续续，但是我保证这是值得的） 创建人：Jason Chin 林查理 黄Huang ，胡文vin 项目开发了36个小时，专注于使用AI和计算机视觉来构建虚拟的个人健身教练。 能够将2D人体姿势估计与商品网络摄像头一起使用来评论您的表格并计算重复次数。 该项目获得了颁发的“最具启动性的黑客”奖。 二维人体姿势估计： f2：在繁忙环境中的生活姿势估计； 注意：此处用户已经过度伸展了右臂（图像已镜像），在这种哑铃式肩press式压力机变型中，该形式被认为是不好的形式，因此出现了消息。 姿势估计基于的 。 由开

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蓝图演示 flask大型项目的模板，包含基础的用户登录，权限管理，数据库迁移 本示例演示在flask中大型项目中如何使用蓝本（本示例中的main，auth） 首次运行该示例，请按如下步骤操作： 1.安装Flask，mysql.connector驱动，Flask-Login（用作用户登录认证），Flask-SQLAlchemy（ORM技术）。 2.将config.py配置中SQLALCHEMY_DATABASE_URI修改为自己的数据库连接配置。 3.运行db.create_all（），根据SQLAlchemy模型创建数据库表。 4.运行Role.insert_roles（），初始化用户

资源包含文件：lunwen文档+项目源码及安装包+演示视频 完成了井字棋HTML5 APP小游戏的开发，并实现了真机调试，真机安装。本APP前端借助HTML5+CSS+JavaScript， 并采用了jQuery框架。前端实现了及其细腻的动画，赏心悦目的用户界面，以及良好的异步操作性能。游戏中与人对战的AI使用Min-Max搜索，由运行在阿里云服务器上的python程序实现。前后端通信采用了现代的 A JAX CROD（ajax跨域）通信技术，利用HTTP协议将json格式的数据在前后端POST。利用Min-Max搜索的深度，可以调节难度。实验中AI通信良好，一定难度下可以实现保证和棋或赢棋。本实验利用HBuilderX, appUploader实现了IOS上APP真机联调与开发者协议下APP的安装。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/123117386?spm=1001.2014.3001.5502

爱家租房网站未完版，其中包括的功能有：图片、短信验证码，注册，登陆，个人中心，房屋管理，列表页等，对应的博客地址：https://blog.csdn.net/geek_xiong/article/details/99721702

资源包含文件：小程序源码+服务端源码+数据库文件 实现方式（微信小程序+flask+mysql） 本项目采用前后端分离的方式开发。由于 Flask 框架具有轻巧，简洁等明显优势，我们采用其作为后端框架。微信小程序利用 POST 方式传递参数到服务器后端，后端接受小程序的表单信息，在数据库进行相应的增加，删除，查询，修改操作，并将结果通过 JSON 数据返回至微信小程序前端。 数据库采用 MySQL，首先通过 Navicat 软件进行基本的创建表，创建视图，创建触发器，设置完整性约束。服务器后端通过 pymysql 进行对数据库的操作，统计分析页面使用 Echarts 实现。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/123309455

flask-permission 一个基于flask的权限管理的后端代码

人工智能技术期末课程大作业基于flask框架的手写数字识别系统源代码。 内含实现手册和项目文档和汇报ppt。 当然，代码也不会少啦！ 1.文档的latex代码 :sunglasses: 2.flask框架的代码(三种模型打包好了，在框架中直接加载使用) :sunglasses: 3.手写数字识别的代码(sklearn的决策树和svm模型，pytorch的ANN模型):sunglasses: 软件架构 用pytorch得到ANN模型 SVM和决策树模型我们是通过sklearn得到的 然后模型打包，在flask框架中使用(页面编写也比较精彩，可以康一康！) 安装教程 也许看一下实现手册可以帮助到你！

图书馆管理系统 一个简单的烧瓶应用程序，用于与mysql服务一起管理用户 安装 要使用mysql服务，请安装flask_mysqldb $ pip install flask_mysqldb 设置环境变量 $ export FLASK_APP=server.py $ export FLASk_ENV=development 启动服务器 $ flask run 或运行此命令 $ python -m flask run