股票市场预测Web应用程序使用机器学习 基于机器学习和推特情感分析（代码中包含的API密钥）的股市预测Web应用程序。 Web App的前端基于Flask和Wordpress 。 该应用程序根据用户的输入预测纳斯达克或NSE下任何给定股票的未来7天的股价。 使用三种算法进行预测： ARIMA，LSTM，线性回归。 该网络应用程序将未来7天的预测价格与推文的情绪分析相结合，以给出建议价格是上涨还是下跌 注意 由于超出了Github LFS的配额，Wordpress文件已从存储库中移出。 现在从下载 屏幕截图 在屏幕截图文件夹中查找更多屏幕截图，或 文件和目录结构 screenshots -

每个班级服务器 这是项目的Web服务器部分。 通讯 如果您发现代码有任何问题，请打开一个问题并提供尽可能多的细节。 如果您想讨论该项目，可以加入我们的（中文）。 技术栈 Flask：Python Web框架 PostgreSQL：数据库 uWSGI：WSGI网关 Redis：缓存/ HyperLogLog 使用来源 使用pipenv sync构建具有已安装依赖项的virtualenv 复制everyclass/api_server/config/default.py并将其命名为development.py 。 更改设置以适应您的本地开发环境 将环境变量MODE设置为DEVELOPMENT

目前的最新版手册，含pdf,html,epud三种格式

Python爬取豆瓣电影top250 使用flask框架可视化数据 ##项目技术栈：Flask框架、Echarts、WordCloud、SQLite ##环境：Python3 目录结构说明 │ app.py ----- flask框架 文件 │ movie.db ----- 数据库 │ README.md │ requirements.txt ----- 依赖包环境版本 │ spider.py ----- 爬取数据 文件 │ testCloud.py ----- 词云生成 文件 ├─static ----- 静态页面 ├─templates ----- HTML页面 └─venv ----- 虚拟环境 项目展示： 项目笔记： 页面展示 学习资料：

在10分钟内用Flask作为Web App部署Keras模型 一个漂亮且可自定义的Web应用程序，可轻松部署DL模型 10分钟入门 克隆此仓库 安装要求 运行脚本 转到 做完了！ :party_popper: :backhand_index_pointing_down: 屏幕截图： 新的功能 :fire: 增强的，适合移动设备的UI 支持图像拖放 使用原始JavaScript，HTML和CSS。 删除jQuery和Bootstrap 默认情况下切换到TensorFlow 2.0和 将Docker基本映像升级到Python 3（2020年） 如果您需要使用Python 2.x或TensorFlow 1.x，请签出快照 与Docker一起运行 使用 ，您可以在数分钟内快速

后端采用flask框架，前端采用Jinja模板、jquery、Bootstrap。除了常见的二手商城的功能之外，还提供了，基于用户搜索来向用户推荐商品的功能，降价通知的功能

本篇文章主要介绍了CentOS 部署 flask项目的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

代码如下 _init_.py from flask import Flask, request, url_for, redirect, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/cool_form', methods=['GET', 'POST']) def cool_form(): if request.method == 'POST': # do stuff when the for

主要介绍了Python flask框架实现浏览器点击自定义跳转页面,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

简单的 Flask 音乐流媒体应用 用于流媒体音乐的简单 Flask 应用程序 入门 这些说明将为您提供一份项目副本，并在您的本地机器上运行，用于开发和测试目的。 先决条件 您需要什么东西来安装软件以及如何安装它们 Python 3 Flask Tornado Web Server 安装 安装依赖 pip install -r requirements.txt 下载并安装所有软件包后，运行。 python app.py 运行测试 打开浏览器并访问 http://localhost:5000