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Veket 官方论坛 lanwairen123 打包的 pet 直接双击安装即可，非原创，纯属分享。 在veket 上安装 php mysql 环境，随身的 php 服务器，php 5.2 + mysql 5.1。 veket 5.27 + veket 5.30测试通过，其他自测 直接双击 pet 包安装 安装后 shell 执行 "/etc/init.d/mysql start" 启动数据库 "/etc/init.d/lighttpd start" 启动lighttpd 直接访问 127.0.0.1 访问WEB 同时会在使用工具生成两个菜单，一个查看 phpinfo, 一个查看 lighttpd状态, 网站根目录在/var/www/ 下，php.ini 在 /etc/目录下, lighttpd.conf 在 /etc/lighttpd/ 下，mysql 没有设置密码

这是web平台安装程序的32位和64位版本。之前被平台4.0坑过的朋友们可以用这个

OpenSchool项目 这是一个面向学校的开放式网络平台。 特征 组织班级和学生 管理研究 管理沟通 用法 该应用程序使用Docker： : 首先，您需要构建一个Docker映像：docker build -t znurgl / openschool。 运行应用程序：docker run -i -t -p 8080：9000 -v {full-path-of-source}：/ src znurgl / openschool 问题 所有与项目相关的任务和错误均在此github页面的“问题”下。 贡献 欢迎任何贡献。 这是标准的分叉请求方法。 该项目基于带有Scala和MongoDB的Play 2.4框架。

SimPET（sim-pet.org）是一个开放，高效且用户友好的在线平台，用于生成人工合成的大脑PET数据集。 该平台提供了从患者的PET / CT和MRI图像生成逼真的活动和衰减图的功能。 然后可以模拟这些地图，并可以下载正弦图和模拟图像。 可以使用SimPET脚本获得更多高级功能：https://github.com/txusser/brainviset_simset https://github.com/txusser/simpet（新版Alpha版）您还可以上传自己的幻像进行仿真。 目前，该平台已整合了适用于GE Advance，GE Discovery ST和Siemens mCT的MC模型。 更多型号正在生产中。 您还可以从开发团队访问所有先前模拟的数据集，以测试量化管道（此页面的“文件”部分）。 该项目是IDIS（www.idisantiago.es），Qubiotech（www.qubiotech.es）和FGUMA（www.fguma.es）之间的开放合作。

本仓库包括一个基于python和flask框架开发的股票分析平台，该平台利用tushare库获取股市的实时行情、历史行情以及个股相关财务数据，结合scrapy爬取雪球的个股年报财务数据，通过pandas库对数据进行统计分析，得到个股的以下信息： 基本面信息，如市盈率、市净率、净资产收益率和现金收益率排名； 技术面信息，筛选历史新高、新低，均线多头、突破20日均线以及年线之上的个股； 板块分类，通过scikit learn的聚类算法对上证50、中证500和沪深300进行聚类分析； 行业分析，通过以上相同的聚类算法对行业个股进行基本面和技术面的聚类分析； 另外还包含个股查询，如查看个股的基本面数据和K线数据。 访问网站:

CakePHP应用程序框架 使用 3.x创建应用程序的框架。 框架源代码可以在这里找到： 。 安装 下载或更新composer self-update 。 运行php composer.phar create-project --prefer-dist cakephp/app [app_name] 。 如果Composer已全局安装，请运行 composer create-project --prefer-dist cakephp/app 如果您想使用自定义应用程序目录名称（例如/myapp/ ）： composer create-project --prefer-dist cakephp/app myapp 现在，您可以使用计算机的Web服务器查看默认主页，也可以使用以下命令启动内置Web服务器： bin/cake server -p 8765 然后访问http://

基于移动Web平台多媒体数据采集研究.pdf

压缩包为代码资源，通过django搭建的人脸检测web平台，以单独的api接口形式对外提供调用，自测可用。

让想要将自己开发的机器学习模型，应用Flask（web轻量级框架）在网页进行简单部署。但是存在问题：每次预测都要加载一次模型，对于简单的模型还好，但是当模型很大时，预测会很耗时。而且预测后的结果不能存入数据库，进而对模型进行优化。 （下面代码我修改了部分，使css可以显示样式。运行代码即可执行，但是需要确认电脑有装Python、Pycharm等，会用Pycharm添加模块、包）