Arduino框架的ESP8266和ESP32的SDK安装包，解压后双击安装即可完成离线安装，安装完成打开ArduinoIDE即可。 截止2023年2月7日最新稳定版（ESP8266为3.1.1，ESP32为2.0.6） 如需解压缩密码：dapenson * 需在首选项添加以下内容（地址已更新2023年2月7日） https://arduino.me/packages/esp8266.json https://www.arduino.me/package_esp32_index.json 2.0.6更新的部分内容： 提高 UART 读取性能 pwm直接用analogRead就行了，代替了ledc tone也可以用，函数完全整合

Apache Shiro（发音为“shee-roh”，日语为“castle”）是一种功能强大且易于使用的Java安全框架，可执行身份验证，授权，加密和会话管理，可用于保护任何应用程序的安全-从命令行应用程序，移动应用程序到最大的Web和企业应用程序。 Shiro提供了应用程序安全性API来执行以下方面（我喜欢将它们称为应用程序安全性的4个基石）： 身份验证-证明用户身份，通常称为用户“登录”。 授权-访问控制 密码术-保护或隐藏数据以防窥视 会话管理-每个用户的时间敏感状态 Shiro还支持一些辅助功能，例如Web应用程序安全性，单元测试和多线程支持，但它们的存在是为了加强上述四个主要方面。 Apache Shiro特点： 易于使用 易于使用是该项目的最终目标。应用程序安全性可能非常令人困惑和沮丧，并被视为“必要的邪恶”。如果您使它易于使用，以使新手程序员可以开始使用它，那么就不必再痛苦了。 全面 Apache Shiro声称没有其他具有范围广度的安全框架，因此它可能是满足安全需求的“一站式服务”。 灵活 Apache Shiro可以在任何应用程序环境中工作。虽然它可以在Web，EJB和IoC环境中运行，但不需要它们。Shiro也不要求任何规范，甚至没有很多依赖性。 具有Web功能 Apache Shiro具有出色的Web应用程序支持，允许您基于应用程序URL和Web协议（例如REST）创建灵活的安全策略，同时还提供一组JSP库来控制页面输出。 可插拔 Shiro干净的API和设计模式使它易于与许多其他框架和应用程序集成。您会看到Shiro与Spring，Grails，Wicket，Tapestry，Mule，Apache Camel，Vaadin等框架无缝集成。 受支持 Apache Shiro是Apache Software Foundation（Apache软件基金会）的一部分，事实证明该组织的运作符合其社区的最大利益。项目开发和用户群体友好的公民随时可以提供帮助。如果需要，像Katasoft这样的商业公司也可以提供专业的支持和服务。

机器学习模型房屋价格预测 使用Flask Web框架的机器学习模型进行房价预测

薪水预测-烧瓶部署 这是一个演示项目，用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型 先决条件 您必须安装Scikit Learn，Pandas（用于机器学习模型）和Flask（用于API）。 项目结构 该项目包括四个主要部分： model.py-这包含我们的机器学习模型的代码，以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。 app.py-包含Flask API，这些API通过GUI接收员工详细信息，根据我们的模型计算推定值并返回。 模板-此文件夹包含HTML模板，允许用户输入员工详细信息并显示预测的员工薪水。 运行项目 确保您在项目主目录中。 通过运行以下命令来创建机器学习模型- python model.py 这会将我们模型的序列化版本创建到文件model.pkl中 使用以下命令运行app.py以启动Flask API python app.

一、实战场景 二、知识点 python 基础语法 python 文件读写 pandas 数据处理 flask web 框架 echarts 图表 bootstrap jinja 模版 三、菜鸟实战 初始化 Flask 框架，设置路由 各行政区房屋数量柱状图分析 区域二手房房源朝向分布情况 二手房单价最高Top10 图 echarts 渲染房屋数量柱状图 运行结果 运行截图 数据示例

注：以前学习flask框架时老师期末留的大作业。想要学习flask框架的可以用来学习学习常用的知识点。本次大作业的内容如下：实现一个机器学习算法演示网站，要求网站使用flask-bootstrap模板，能够同时在手机和计算机上良好地显示页面（即响应式页面） 2.1 注册和登录功能，要求使用数据库，并且计算密码散列值 2.2 登录成功后，显示算法演示主页面 2.2.1 主页面先显示三种鸢尾花的图片（图片自己上网搜索） 2.2.2 再下一行显示带链接机器学习算法：线性回归算法、决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、KNN聚类算法 2.2.3 点击文字可以跳转到相应的演示页面 2.3 单个算法演示页面，包括但不限于如下功能 2.3.1 用flash函数显示文字：服务端正在使用某某算法进行鸢尾花分类计算，此时服务端程序即时运行相应的机器学习算法 2.3.2 然后显示算法名称和运行算法程序得到的训练得分 2.3.3 下面再显示一张图片，图片是算法的文字描述和相应的公式 2.3.4 下面一行显示带链接的文字：返回主页，点击则返回演示主页面 实现了flask框架与机器学习相结合，在页面中显示。

python实现接口自动化测试： 1、测试框架：python+unittest+requests+ddt数据驱动 2、测试用例维护在excle 3、支持post方法、get方法等 4、支持测试报告结果发送至qq邮箱

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