在10分钟内使用Flask作为Web应用程序部署Keras模型一个漂亮且可自定义的Web应用程序,以轻松地部署DL模型在10分钟内入门克隆此仓库安装要求运行脚本在10分钟内使用Flask作为Web应用程序部署Flaras模型作为Web App以及可定制的Web应用程序,以轻松地部署DL模型10分钟入门克隆此仓库安装要求运行脚本转到http:// localhost:5000完成! 截图:新功能:fire:增强的,移动友好的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tf.keras将Docker基本映像升级到Python
2021-06-26 21:27:58 22KB Python Deep Learning
1
本用户手册内容覆盖绿盟 WEB 应用漏洞扫描系统( NSFOCUS W eb Vulnerabil ity Scanning System ,以下简称 WVSS )的所有功能点,并详细介绍 WVSS 主要功能模块的特点和使用方法。
2021-06-22 11:58:46 7.09MB 绿盟科技 漏洞扫描
1
应用程序模拟器 具有可配置延迟和有效载荷的 Web 应用程序模拟器 先决条件 Node.js - 下载并安装 。 您还可以按照快速轻松地安装 Node.js 和 npm 工具先决条件 NPM - 安装 node.js 时应安装 Node.js 包管理器。 快速安装 开始使用 application-simulator 的最快方法是使用 npm 安装依赖项。 安装应用程序模拟器: $ cd application-simulator && npm install 跑步 使用以下命令运行服务器 $ node app.js 服务器将在端口 3000 上提升(这可以在 /config/env/all.js 中更改)
2021-06-22 11:04:57 17KB JavaScript
1
WeUI-为WeChat Web服务量身定制 介绍 WeUI是由WeChat设计团队正式设计的,类似于WeChat的UI框架,是专为WeChat Web开发量身定制的,目的是改善和标准化WeChat用户的体验。 包括button , cell , dialog , progress , toast , article , actionsheet , icon 。 文献资料 WeUI文档 WeUI设计参考 手机演示 旧版1.x: : 旧版0.4.x: ://weui.io/0.4.x 发展 执照 MIT许可证( ) 请随时使用并为开发做出贡献。 贡献 如果您有任何改善微信WeUI的想法或建议,欢迎提交问题/拉取请求。
2021-06-21 16:00:33 619KB style wechat weui mobile-web
1
结业报告
2021-06-21 09:06:53 3KB
1
web应用刷脸登录(登录用户手机号和数据绑定),选个登录方式,移动设备刷脸
2021-06-20 11:03:39 4.8MB Springboot 刷脸登录 web应用
湖南城市学院-《WEB应用与开发》试卷及答案,试卷内容答案俱全。
2021-06-18 03:04:32 76KB WEB
1
spajs 单页应用MVC框架 依赖zepto和artTemplate,已经将zepto和artTemplate编译进项目中. 下载和使用 下载 npm install --save-dev spajs.js 使用 [removed][removed] 使用手册 ###Model-和数据相关的都放这里 model负责数据处理,所有和数据相关的业务逻辑都放在这里,model关心的几个要点: 数据怎么获取 请求参数的校验 对数据的拦截处理 数据获取后的回调 ####创建一个典型的ajax的model var mainModel = SPA.model.create({ server: "" }); 上面是创建一个典型的利用ajax获取服务器端数据的model,数据接口地址 ####model的继承 var parentModel = SPA.mod
2021-06-17 22:04:12 49KB JavaScript
1
利用该web应用程序,可方便操作文件上传、下载、修改和删除,同时可执行shell或dos命令,操作服务器资源,是一种远程维护应用程序和启动web中间件服务的好方法。
2021-06-17 15:19:17 11KB shell命令操作资源
1
足球预测器Web应用程序 链接: : 1.“什么?” 这是一个网络应用程序,可帮助可视化足球预测以及每个输入变量如何影响输出。 以下是比赛报告的示例。 每个条形图代表相应变量对输出的边际贡献。 2.“如何?” 我们使用XGBoost预测游戏的目标差异,主队目标[负数]客队目标。 XGB是一个很好的选择,因为它在回归任务中表现良好,并且与SHAP包搭配得很好,SHAP包通过将对输出的边际影响分配给每个输入变量来帮助解释每个预测。 下面我们可以看到模型在准确性和投资回报率方面的表现: 链接到分析: : 所有数据取自: : 然后,我们每天设置一个“下载->预处理->预测->保存”例程来刷新数据。 用Heroku和Gunicorn完成部署。 3.“为什么?” 该Web应用程序主要用于演示数据预处理,数据建模和Web开发。 第二个目的是使用它。
2021-06-17 14:26:10 13.07MB JupyterNotebook
1