使用Flask Dockerize并将机器学习模型作为REST API部署 一个可以服务于预测机器学习模型的简单Flask应用程序。 启动Flask应用程序后，将一个腌制的sklearn模型读入内存，并通过/ predict端点返回预测。 您还可以使用/ train端点来训练/重新训练模型。 部署ML模型的步骤 安装Flask和Docker 序列化您的scikit学习模型（可以使用Pickle或JobLib完成） [可选]将列名称列表添加到scikit对象，例如：rf.columns = ['Age'，'Sex'，'Embarked'，'Survived'] 创建一个单独的flask_api.py文件，该文件将使用Flask构建Web服务 运行python flask_api.py 转到http地址检查其是否正常工作 创建一个执行以下项目的dockerfile 安装ubuntu，python和git 从git克隆代码回购或将本地python代码移动到容器中的/ app 将WORKDIR设置为/ app 在requirements.xt中安装软件包 露出端口以进行烧瓶定位

JAVAEE 中英文对照版API，良心制作

主要介绍了微信小程序map组件结合高德地图API实现wx.chooseLocation功能,结合实例形式分析了map组件调用高德地图API接口获取地理位置提示列表并返回location相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

libplctag-用于PLC通信的C库 操作系统 版 64位 32位 的Ubuntu 18.04 支持的 支持的 视窗 10（服务器19） 支持的 支持的 苹果系统 10.15 支持的 不支持 这个适用于Linux，Windows和macOS的开源C库使用EtherNet / IP或Modbus TCP在PLC中读写标签。 该库自2012年初开始投入生产，已被多个组织用于许多任务，包括控制射电望远镜，大型和精密制造，控制健身器材，食品处理等等。 当前稳定版本：2.1 旧稳定版：2.0 警告-免责声明 注意： PLC控制多种设备，如果编程或访问出错，可能会导致财产，生产乃至生命损失。 在访问或编程PLC时请务必小心！ 我们不对本代码适用于任何目的作出任何声明或保证。 当心！ 产品特点 高级功能 EtherNet / IP和Modbus TCP支持。 MPL 2.0或LGPL 2+下的开源许可。 纯C库，可跨Linux，Windows和macOS以及32位和64位进行移植。 支持x86，ARM和MIPS以及其他支持。 自2012年以来，API十分稳定，除了添加功

ASP .NET Core API实例SwaggerUiApi_demo,下载vs2019后可以直接运行

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