灾害响应管道项目 目录 安装 运行主应用程序的所有依赖项都在requirements.txt文件中进行整理。我建议使用该文件创建虚拟环境。使用Python版本3. *时，代码应该没有问题地运行。 预处理文件夹中的jupyter笔记本是使用Python的标准Anaconda发行版创建的。 依赖项是： 点击== 7.1.2 joblib == 1.0.1 langdetect == 1.0.8 nltk == 3.5 numpy == 1.20.1 熊猫== 1.2.3 python-dateutil == 2.8.1 pytz == 2021.1 regex == 2020.11.13 scikit学习== 0.24.1 scipy == 1.6.1 六个== 1.15.0 SQLAlchemy == 1.3.23 threadpoolctl == 2.1.0 tqd

微信息机器人 微信表情机器人 原理 使用了wxpy，一个Python的微信机器人库 表情利用了doutula的搜索接口 web界面使用了Flask，一个Python的HTTP库 浏览器端使用了Socket.IO来跟服务端通讯 使用方法 前往 ，打开手机微信用摄像头扫描二维码登录。 登录后可以开启[后缀发表情]和[被@回复表情]两个功能。 后缀发表情 效果图： 被@回复表情 效果图： 加入斗图测试群 挂机 网页版微信每次离线后，都要扫二维码才能重新登录，因此可以用服务器挂着账号来维持会话。 在bot.libivan.com成功登录后打开chrome控制台可以看到如图所示的日志： 复制黄框内容，前往红线链接，在新打开的窗口控制台中粘贴进去执行，同时同时使用网页版微信和机器人。 当网页版微信离线后只需要刷新页面或重新执行代码替换替换手机使用网页版微信。 部署 简易方式 docker run -p 80:80 qwivan/micromsg-bot 使用docker卷 docker volume create mmbot docker run -d --restart=always -p

医疗图像分类，深度学习图像分类算法，带前后端，一个完整的癌症识别项目，keras框架+flask vue

人工智能技术基于flask框架的手写数字识别系统源码+实现手册+项目文档+汇报ppt。 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！) 安装教程 也许看一下实现手册可以帮助到你！

角2-烧瓶 Backend Frontend 带有python烧瓶后端的简单angular2应用程序（用于学习angular2） Dockerized版本： 当前版本正在使用nginx提供静态文件。 在项目根目录中执行docker-compose up 导航到http://localhost:3000并使用admin:admin登录 信息 backend目录包含带有简单身份验证方法的烧瓶后端 front目录包含基于的angular2前端 用法 克隆仓库 git clone --depth 1 https://github.com/ansrivas/angular2-flask.git

更多Python&Echarts版的数据可视化大屏源码： https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/120705616 更多Java SpringBoot&Echarts版的数据可视化大屏源码： https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/123652970 更多《工厂订单出入库信息管理系统》案例源码： https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/117841646 更多【工厂扫码打印&扫码装箱&错误追溯系统】完整案例 https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/123096879

项目Steam游戏推荐系统 1概述 关键字：推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS 1.1引言 推荐系统在最近几年变得越来越流行，并且广泛用于电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和产品等各个领域。 推荐系统或推荐系统是信息过滤系统的子类，其试图预测用户将给予商品的“等级”或“偏好”。 在这个项目中，我通过Spark的ALS（交替最小二乘）API（pyspark.mllib.recommendation.ALS）在Spark上使用协作过滤算法，实现了游戏推荐系统。 协作过滤方法是基于收集和分析有关用户的行为，活动或偏好的大量信息，并基于与其他用户的相似性来预测用户的喜好。 1.2架构 整个项目分为三个阶段： 通过Web爬网程序收集数据 Spark上的游戏推荐引擎 Web UI实施 该项目的体系结构如下所示：

基于flask的订水小程序源码.zip

使用Flask构建咖啡厅订单服务器和容器分发 使用烧瓶的咖啡订单，使用kafka的数据同步和更新，通过docker分发 order_ms容器执行 docker run -d -p 15000:5000 --network my-coffee-network --name order_ms 1yangsh/order-ms MySQL运行 docker run -d -p 13306:3306 --network my-coffee-network -e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=true --name mydb mysql:5.7 kafka_consumer_ms执行 docker run -d --network my-coffee-network --name kafka_consumer 1yangsh/kafka_consumer

疫情数据可视化分析系统，使用python编写的，用爬虫去爬取数据，然后使用pymysql存入MySQL数据库，然后使用flask搭建web框架，最后使用pyecharts进行可视化。