虽说Flask是一个以轻量级著称的框架,但也为大型Web应用提供了诸如单元测试与数据库迁移等许多便利的功能,这里我们来看一下使用Python的Flask框架构建大型Web应用程序的结构示例:
2022-12-04 17:19:13 110KB Python Flask Web应用
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我们都知道,正常去实现一个WEB端的秒杀系统,前端的处理和后端的处理一样重要;前端一般会做CDN,后端一般会做分布式部署,限流,性能优化等等一系列的操作,并完成一些网络的优化,比如IDC多线路(电信、联通、移动)的接入,带宽的升级等等。而由于目前系统前端是基于微信小程序,所以关于前端部分的优化就尽可能都是在代码中完成,CDN这一步就可以免了
2022-12-04 16:05:06 356KB 服务器应用 分布式服务/框架
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深入浅出Windows Phone 8.1应用开发(Runtime框架)_源代码
2022-12-04 09:14:30 53.86MB Windows Phone 8.1 实例源代码
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2022-12-03 22:57:45 39KB mfc OpenGL 框架
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windows下caffe框架(gpu版)与python整合小白推荐-附件资源
2022-12-03 21:41:19 106B
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将GRU与CNN的输出整合输出
2022-12-03 16:27:17 2KB 故障诊断
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2022-12-03 15:21:17 5.41MB uview
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matlab声音信号相位差代码语音分离和增强 说明 该程序包含几种流行的方法及其变体,用于语音分离和增强。 该程序的目的是快速实现,测试和比较方法。 麦克风阵列的默认模型是6 + 1(外围+中央)圆形阵列。 测试数据是基于TIMIT数据库的ISM方法[1,2]生成的。 语音箱工具箱是必需的。 所有代码均由Ke Zhang用Matlab编写和更新。 如果您发现任何错误或错误,请与我联系。 主要方法列表: 波束成形: DSB MVDR 轻型商用车 最大信噪比/ GEVD 盲源分离(BSS): ICA 艾娃 辅助IVA 过度IVA 劳协 快速MNMF 通常,波束成形中的方法使用源的导引矢量或其他空间信息来增强目标语音,而BSS方法仅使用源的数量,除了某些情况下,用于解决置换歧义。 用户指南 主要功能是command.m,您可以在其中设置声源的数量和角度(0-45-315度),并在列表中选择要测试的算法(将对应方法后面的值设置为1正在运行,则为0)。 可以在ISM_setup.m中设置仿真环境,例如用于混响的T60(支持0、0.3s,0.6s,0.9s),麦克风阵列的配置以及用于噪声添加的No
2022-12-02 22:33:12 20.41MB 系统开源
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这是博洛尼亚大学计算机科学系(DISI)的双目视觉讲义,主要内容是双目视觉的基本框架和目前这个领域最前沿的应用
2022-12-02 15:39:12 51.04MB 双目立体视觉
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软件工程,期末大作业,需要自己调试一下
2022-12-02 00:37:11 24.91MB 软件工程 基于ssh框架 mysql数据库
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