python flask实时播放算法处理后的实时视频流。详情：https://blog.csdn.net/qq_34717531/article/details/125079685?spm=1001.2014.3001.5502。 本代码实现python，flask部署web端，可输入图片，视频，RTSP数据流。 可实时得到检测结果，并在web端实时演示。 对于某些应用程序，请求可能需要返回来自实时源的数据。实时视频或音频提要就是一个很好的例子。许多安全摄像机使用此技术将视频流传输到 Web 浏览器。 构建一个完整的应用程序，将实时视频流传输到 Web 浏览器。 实现的一个基于人体姿态识别的AI健身系统,可统计训练次数。 注： 1.中间数字为角度。采用的是12，14，16，可自由更改。 2.左上角为fps，左下角为次数统计。

简介 网络上有很多实时显示树莓派测量的温湿度的例子，但作者没有找到采集数据并能够展示历史数据的现有轮子，于是就自己摸索弄了一个，现在发布出来供大家参考使用。 frp内网穿透后的项目地址： 概览 程序环境 树莓派（我的是 2B ） DHT22 温湿度传感器（其它传感器比如DHT11需要修改一部分代码。推荐使用 DHT22 ，比 DHT11 精度高） python 3.5+ 、 mysql 导入相关库，例如： Adafruit_DHT 、 pymysql 、 flask 、 json 等。 运行指南 上述环境准备工作完成后，将本项目代码下载解压到树莓派中。 数据采集 新建数据库。使用 sql 目录下的 ht.sql 建立“温湿度采集表” 有需要的话可以使用 test 文件下的 TestConnect.py 、 TestSelect.py 测试数据表是否创建成功。 python3 TestCon

flask_bookstore 图书商城系统-网上书店 网站介绍 游客可以浏览，搜索，查看图书，查看评论等登录用户可以浏览搜索，查看图书，查看发布回复评论，添加到购物车，收藏，添加收货信息，购买使用支付宝支付，订单操作等管理员可以管理图书，订单，滚屏图片等。 首页 图书分类页面 游客查看图书界面 登录界面 登录后首页 查看图书界面 个人中心 购物车界面 订单界面 管理员首页 点开家居订单 图书管理界面 订单管理界面 查看所有评论 滚屏图片管理

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：