农副产品批发类小程序，含OA及数据爬虫，可用于毕设参考，私信可提供技术支持及相关论文。 平台OA及数据爬虫地址：https://download.csdn.net/download/qq_21539283/85081328 客户端采用Vue + Flask前后分离开发；后台管理系统采用Django全栈开发。 客户端主要功能如下： 1）首页：供用户搜索商品，以及呈现各种农产品分类，供用户查看选购。轮播图部分可以做广告植入；内容板块主要为用户推荐热门好货，每日上新的农产品，附近好货，还可以在最近浏览里面找到以前浏览过的农产品。 2）分类：在该页面用户可以具体看到每个种类具体对应的农产品。更细致的分类供用户挑选购买。 3）消息：该页面显示一些促销活动以及官方的消息，还有系统通知。 4）购物车：在登录状态下该页面显示用户添加到购物车的农产品，供用户下单。 5）我的：在登录状态下用户可通过该页面查看所有订单，待付款，待发货，待收货信息，以及用户的评价和收货地址相关信息。还可以注册新用户。

Mnist，烧瓶和Tensorflow 一个烧瓶应用程序，用于处理Mnist数据集。 环境 Anaconda Python 3.6 安装库文件： conda install requirements.txt 运行烧瓶应用程序 要运行该应用程序： set FLASK_APP = app.py flask run 然后连接到： : : 用法 首先，训练模型 然后，通过图纸编号测试模型 内置 -画数字的画板

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。

流感预报员 基于实验性深度学习和基因型网络的系统，用于预测新的流感蛋白序列。 基本原理 在我任职期间，Flu Forecaster最初是作为Insight Health Data Fellow全面开发的。 预计的业务用例是预测未来的流感株，这将有助于为疫苗的先发制人提供信息。 我们不再需要选择当前正在传播的菌株。 取而代之的是，我们可以预测未来6个月内会出现什么样的菌株，先发制人（使用合成生物学方法）将其合成，并Swift扩大用于流感疫苗的菌株的生产规模。 入门 查看流感预报器 Flu Forecaster托管在，但也可以本地托管。 显示组件和从此GitHub存储库下载数据都需要Interne

在flask的官网上他的一个web的例子有错误，并且用的是sqlite，该demo是用flask,mysql搭建的一个web项目

吉雅 一个使用Flask-RESTX（以前称为Flask-RESTPlus）的REST样板。 它具有常用的API功能，可帮助您入门和入门，并且还易于扩展和扩展。 我之所以写这个样板，是因为我发现很多Flask REST样板要么做得太多，要么做不到，或者根本不符合我的需求。 产品特点 功能齐全的框架，可通过快速，轻松地记录文档化的API JSON Web令牌认证 Swagger文档（Flask-RESTX的一部分）。 单元测试。 数据库ORM 使用数据库 使用对象序列化/反序列化 棉花糖进行数据验证 Flask CLI帮助命令输出： Usage: flask [OPTIONS] CO

Frest-又一个 Flask 实现的 RESTful 接口框架

Echarts/PyQT/Flask实现的 动态实时拖拉拽大屏 ，重点的事情说三遍：自定义拖拉拽，自定义拖拉拽，自定义拖拉拽！！！ YYDatav的数据可视化大屏《精彩案例汇总》（Python&Echarts源码） https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/120705616?spm=1001.2014.3001.5502 《工厂订单出入库信息管理系统》完整案例详解（含演示网址账号）（Go&Vue源码） https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/117841646?spm=1001.2014.3001.5502 YYDatav的数据可视化大屏《精彩案例汇总》（Java SpringBoot&Echarts源码） https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/123652970?spm=1001.2014.3001.5502

随着高校采购任务的剧增, 采购业务积累了大量的电子文档资料, 原一站式采购管理平台的文档管理功能已经无法满足现有的工作需要. 综合分析现有文件和资料管理的需求, 并根据文档实际生命周期的业务流程, 确定了系统功能模块的划分. 利用模型驱动工程思想建立系统的对象模型, 使用Rational建模工具建立系统类图和时序图来描述系统整体架构和业务逻辑, 选择轻量级Flask框架模型进行研发, 采用文档型数据库MongoDB解决大并发量和数据服务器的读写压力, 为今后大数据分析提供保障提出PyPDF方法解决PDF元数据提取功能. 最终解决了电子文档流转最后归档环节缺乏信息化管理的问题.

烧瓶-yolov5 请先参考这篇文章安装conda环境 查看conda中已经有的环境（CMD中）conda env列表 创建python = 3.7环境conda create -n py37 python = 3.7 激活py37环境conda激活py37 先安装英伟达CUDA环境安装割炬（必须电脑安装有英伟达独立插件）conda install pytorch == 1.6.0 torchvision == 0.7.0 cudatoolkit = 10.1 -c pytorch 继续安装依赖在项目目录下，没有就用cd进入pip install -r requirements.txt 注意，第4，5步必须在3执行后才进行。 test.mp4视频下载链接 链接： ://pan.baidu.com/s/1RHYadtNE7lomXuEnZi1O6g提取码：29uk