星云_破折号 使用Python，Flask，Folium，SQL和HTML5 / CSS3构建的仪表板应用程序。 仪表盘具有在世界地图上完成的地震数据可视化的功能。 用户需要创建一个帐户来查看视觉效果，下载数据集并撰写文章。 指示： 在本地运行项目之前，请确保已安装以下内容： Python 3.6（首选Anaconda框架） MySQL和Apache或WAMP或XAMPP Python软件包：flask，pymysql，wtforms，pass_lib，folium，ipywidgets 要运行该应用程序，请执行以下步骤： 确保使用以下命令安装所有软件包。 >> python -r requirements.txt 在MySql中创建一个数据库并使用它： >> CREATE DATABASE ; >> USE ; 创建两个表，如下所示

Python Flask Web 开发，高清文字版，带书签。适合进阶的人阅读。详细的讲解了Flask使用的方方面面。

烧瓶基本API 该存储库是一系列存储库的一部分，这些存储库旨在创建一个起点，以使用Python和Flask作为主要技术来开发REST API。 特征： Docker的开发环境，支持测试驱动开发（TDD）。 登台，测试，生产环境。 由Python，Flask Web框架，postgres DB，rabbitmq和其他技术支持的RESTful API。 涵盖每个REST API服务的单元测试。 代码覆盖率。 通过Swagger的RESTful API文档。 通过Swagger UI轻松可视化和使用RESTful API。 RabbitMQ消息代理和RabbitMQ管理插件集成。

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欢迎使用我的图像分类应用程序 构建此Web应用程序有两个主要组件： 图像分类模型： 我使用TensorFlow的Keras API与MobileNets一起使用-MobileNets是一类轻型深度卷积神经网络，与许多其他流行模型相比，其体积小得多且性能更快。 用户界面的Web应用程序： 我使用Flask（使用Python编写的Web框架）构建了此Web应用。

KMV的MATLAB的代码信用风险模型 使用Flask-Restplus的信用风险即服务API的简单示例 KMV模型 这里给出的样本模型是KMV模型。 KMV模型计算公司的公司预期违约频率（EDF）。 EDF还是违约概率的代理。 记入（HK UST）进行实际演示- def kmv(enterprise_value, short_term_debt, long_term_debt, mu, sigma, period=1): """ KMV Model - https://www.math.ust.hk/~maykwok/Web_ppt/KMV/KMV.pdf :param enterprise_value: Enterprise Value of the Firm (can market capitalisation) :param short_term_debt: Firm's short term debt :param long_term_debt: Firm's long term debt :param mu: Expected Return after 1 year :pa

主要介绍了Python Web框架Flask中使用百度云存储BCS实例,本文调用了百度云存储Python SDK中的相关类,需要的朋友可以参考下

一个基于flask的web应用诞生第五篇，这篇文章主要介绍了用户注册功能开发，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

flask_mysql_chain_dropdowns 一种从MySQL数据库动态链接下拉列表的实现，作为一个整体解决方案，它使用flask提供网页服务并处理系统端查询。 前端是HTML和JS，分别使用JQuery和Ajax进行动态元素和数据处理。