很简单的代码。理解flask很有帮助。

请 :star: 如果你觉得它有用，这个 repo 深栈训练器 是一个 AI 服务器，它使世界上的每个开发人员都可以在内部和云端轻松构建最先进的 AI 系统。 人工智能的前景是巨大的，但成为机器学习工程师却很难。 DeepStack 与设备和语言无关。 您可以在 Windows、Mac OS、Linux、Raspberry PI 上运行它并使用任何编程语言。 DeepStack 的源代码可通过在 GitHub 上获得 是一个由Web 应用程序，可帮助我们尽可能轻松地训练和测试 Deepstack AI。 特征 人脸注册。 测试人脸识别。 测试场景识别。 测试对象检测。 Deepstack Trainer 中使用的组件 - 用于运行网络服务器 - 用于 Web 表单 - 用于警报和消息 安装 深栈安装 为了使用 Deepstack Trainer，我们需要安装 Deepstack。 我们

用consul作为服务注册和发现的中心，使用flask作为http服务器开发的微服务demo

Sample项目源码

独立烧瓶 用于构建使用 indico 的 Flask 应用程序的模板 这是一个准系统示例，可用于从想法构建概念证明。 它适用于那些不想设置 Web 服务器并希望尽可能轻松地实现一些东西的人。 也就是说，这对任何想要快速行动的人来说都很棒。 要使用，请通过获取右侧的链接并运行来克隆此存储库 git clone https://github.com/IndicoDataSolutions/indi-flask 然后cd indi-flask就到家了。 对于那些使用 （推荐）的人，继续通过运行virtualenv venv创建一个venv文件夹，然后通过运行激活： source venv/bin/activate 然后要获取所有必要的 python 依赖项，运行 pip install -r requirements.txt 如果您以前没有见过 pip， 希望这可以帮助！ 如有任何问题

Python Python

实践作业，人力资源管理系统 简单实现 登陆、注册 数据库增删改查 使用了ACE模板

Flask-opencv网络摄像头流服务器 这是一个简单的python3脚本，可为微型Flask视频网络服务器提供服务，该服务器可通过opencv控制连接的相机/网络摄像头拍照或观看实时视频流。 要求 为了执行脚本，您需要安装opencv3-> import cv2和一些python模块。 移至项目文件夹，然后尝试： 尝试＃1： pip install -r requirements.txt 尝试＃2： pip install flask opencv-python 如果出现任何错误，可能使用opencv-python尝试手动安装它们。 跑步 要将服务cd启动到项目文件夹，然后输入pyt

1、开发一个个人注册页面。要求输入用户名、用户姓名、密码、出生日期、电话、E‐mail 等个人信息，并要求进行必要的验证。正确提交后显示输入的有关信息。 2、开发一个简单的在线考试程序，可以包括若干道单选题、多选题，单击交卷按钮后就可以根据标准答案在线评分。 3、开发一个页面，当客户第一次访问时，需在线注册姓名、性别等信息，然后将信息保存到 Cookies 中，当下次如该用户再访问，则显示“某某，您好，您是第几次光临本站”的欢迎信息。

RecommendationSystemDemo 基于Surprise实现的具有完整功能的推荐系统服务，并利用Flask框架实现了简单的接口调用。 封装了完整的更新日志数据，训练，根据id查询推荐结果等功能。 包含了常见的SVD，FM等算法。 一，文件说明： python版本：3.6 requirements.txt在yx_recommender_system下 my_data：本地用于测试的电影数据 yx_recommender_system：封装好的推荐系统核心代码，对web服务调用者透明。 demo_server.py：网络服务端代码。 server_implement.py：推荐服务功能实现。 demo_client.py：客户端代码，因不一定用python初始化所以暂未实现。 yxdemo.py：调用推荐系统的参考demo，执行结果参考如下： 分别是推荐给用户id为