flask 课件and 代码

轻松入门python轻量级Flask框架，实战性强，图文并茂，是高校老师和学生良好的参考资料。第一时间整理的flask最新版本，全程笔者亲自调试通过，可参考性极强。

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股票经理 用Flask构建的股票投资组合经理 目录 建于 本项目中使用的框架，工具和库 入门 使用https://github.com/AcrobaticPanicc/stocks-manager.git克隆。 安装要求： $ pip install -r requirements.txt 并使用flask run运行该应用。 贡献 贡献使开源社区成为了一个令人赞叹的学习，启发和创造场所。 您所做的任何贡献都将不胜感激。 分叉项目 创建您的Feature分支（ git checkout -b feature/AmazingFeature ） 提交更改（ git commit -m 'Add some AmazingFeature' ） 推送到分支（ git push origin feature/AmazingFeature ） 打开拉取请求 执照 根据MIT许可证分发。 有关

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Covid-19_Detection_Using_Chest_X-Ray_Images 项目链接-https: 通过胸部X射线图像诊断COVID疾病的深度学习项目。 这是Flask Web GUI的一些屏幕截图。 在该项目中，DenseNet121体系结构用于图像分类，并实现了99％的准确度。 这是模型分类报告和混淆矩阵

突击式 项目概况 谢谢您看Stonktastic 。 请先看一下文档 项目概述：我们使用Juputer Notebook记录了大多数项目概述 机器学习报告 安装Conda 来源： : //docs.anaconda.com/anaconda/install/ 描述：Conda提供了一个开发项目的环境，而不必担心必须管理多个版本的库和安装。 例如，在编写此项目时， Tensorflow无法处理python 3.8.1（当前版本），而只能与python 3.6一起使用。 管理项目之间的这些依赖关系的网络可能会很麻烦。 因此，使用Conda可以使每个项目及其依赖项彼此隔离，并提供一个广阔的开发环境。 安装Conda 要安装conda，需要在您的计算机上运行安装程序。 使用上面的链接查找每个操作系统的最新副本。 创建Conda环境 以下命令创建一个新的conda环境。 将[myenv]

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