Flask_App 这是用Flask制作的Blogging应用-Python webframework ..

一、源码描述 国内可用GPT小程序源码基础2.0版本，0基础可以上手，chatgpt前端小程序项目，后端使用阿里云函数，python+flask。 二、功能介绍 通过阿里云的函数计算部署，调用ChatGPT接口实现问答对话。阿里云函数计算目前可免费开通，运行部署该套代码简单方便。 三、注意事项 1、注册微信开发者身份。 2、获取OpenAI的key....。 3、具体参看readme.docx文档。

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本项目主要以Flask框架为主，需要前端三剑客（html,css,js）基础。网站有登录、注册、发布文章、搜索文章、查看文章、发布评论等主要基础功能。其他功能可根据自己需要进行扩展开发。适合学习Flask的初学者在学完知识点之后的实践项目。

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PyFladesk 通过使用Flask和QtWebEngine创建桌面应用程序。 理念 与其在用户浏览器中打开Flask应用，不如创建一个QWebview然后在其上运行Flask应用。 默认情况下，每个内部链接都是在应用程序内部打开的，每个外部链接都是在默认浏览器中打开的。 依存关系 Python3 烧瓶 PyQt 注意：某些版本要求Conda正确创建虚拟环境。 版本号 有3个可用版本： 注意：PyQt4和PyQt5.6均仅出于兼容性原因而可用，除非有要求，否则无意使它们保持更新。 用pip安装 如果您想通过pip安装PyFladesk，则只需运行即可。 pip install p

前后端分离的人体（车辆）属性检测系统。其中后端主要是用python（flask）来实现主要算法以及数据存储等），前端用vue实现，对上传的视频和图片进行分析展示

使用Flask Dockerize并将机器学习模型作为REST API部署 一个可以服务于预测机器学习模型的简单Flask应用程序。 启动Flask应用程序后，将一个腌制的sklearn模型读入内存，并通过/ predict端点返回预测。 您还可以使用/ train端点来训练/重新训练模型。 部署ML模型的步骤 安装Flask和Docker 序列化您的scikit学习模型（可以使用Pickle或JobLib完成） [可选]将列名称列表添加到scikit对象，例如：rf.columns = ['Age'，'Sex'，'Embarked'，'Survived'] 创建一个单独的flask_api.py文件，该文件将使用Flask构建Web服务 运行python flask_api.py 转到http地址检查其是否正常工作 创建一个执行以下项目的dockerfile 安装ubuntu，python和git 从git克隆代码回购或将本地python代码移动到容器中的/ app 将WORKDIR设置为/ app 在requirements.xt中安装软件包 露出端口以进行烧瓶定位

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基于 Flask 的后台管理系统源码（含数据库文件），基于 Flask 生态，权限，快速开发平台 用户管理：用户是系统操作者，该功能主要完成系统用户配置。 权限管理：配置系统菜单，操作权限，按钮权限标识等。 角色管理：角色菜单权限分配。 操作日志：系统正常操作日志记录和查询；系统异常信息日志记录和查询。 登录日志：系统登录日志记录查询包含登录异常。 服务监控：监视当前系统CPU、内存、磁盘、python版本,运行时长等相关信息。 文件上传: 图片上传示例