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Flask

背景Python 是一种令人难以置信的多功能语言。它被认为是现代发展的主要内容。它用于从最简单的脚本到复杂的机器学习和神经网络训练算法。但也许 Python 鲜为人知的用法是将其用作 Web 服务器。被 Node/Express 和 Ruby on Rails 等更流行的框架所掩盖,Python 经常被大多数开发人员忽视作为 Web 服务器的选择。使用 Python 编写的后端非常有用,原因...

背景通常需要抽象出您的机器学习模型细节,然后将其与易于使用的 API 端点部署或集成。 例如,我们可以提供一个 URL 端点,任何人都可以使用它来发出 POST 请求,他们将获得模型推断的 JSON 响应,而不必担心其技术问题。在本教程中,我们将创建一个 TensorFlow Serving 服务器,部署我们在 Keras 中构建的 InceptionV3 图像分类卷积神经网络 (CNN)。...

背景我们每天都会遇到几个聊天应用程序,维护和开发这些应用程序需要付出很多努力,因为它们涉及用户之间的双向通信以及记录服务器提供的每个请求。本文,将学习使用 Flask(一种 Python Web 框架)在数分钟内开发聊天应用程序。为此,先决条件是一些与 Flask、SocketIO 和 jquery 相关的概念。这三者构成了构建此类聊天应用程序的基石。Flask选用理由它是强大的框架之一,以...

背景对于 JavaScript 框架,MEAN 堆栈以其方式非常有名。 我经常遇到项目要求,人们希望使用 Python 构建服务器代码,主要是因为它与物联网、图像处理、数学应用程序或语言选择有关。 Django 是 Python 爱好者构建服务器端渲染网站的不二之选。本文,我们将使用 Angular+Flask+Python 技术。AngularAngular 是用于构建单页应用程序的 Ja...

背景Scikit-learn 是一个直观且功能强大的 Python 机器学习库,它使许多模型的训练和验证变得相当容易。 Scikit-learn 模型可以被持久化(腌制)以避免每次使用时都重新训练模型。 您可以使用 Flask 创建一个 API,该 API 可以使用 pickled 模型根据一组输入变量提供预测。在我们进入 Flask 之前,重要的是要指出 scikit-learn 不处理分...

背景如果数据可以被结构化,那么当今可用的大量非结构化文本数据提供了丰富的信息来源。 命名实体识别 (NER)(也称为命名实体提取)是从半结构化和非结构化文本源构建知识的第一步。只有在 NER 之后,我们才能至少揭示信息包含的内容和内容。 因此,数据科学团队将能够在语料库中看到所有人员、公司、地点等名称的结构化表示,可作为进一步分析和调查的出发点。在 自然语言工具包(NLTK)和 SpaCy ...

背景Dash 有一个小秘密:它是在 Flask 的帮助下实现的。 事实上,Dash 实际上扩展了 Flask:每次我们制作 Dash 应用程序时,我们实际上都是在创建一个带有额外花里胡哨的 Flask 应用程序。 这听起来很合理,甚至可能令人兴奋:将 Plotly 的力量与 Flask 结合起来。内容Plotly和Flask结合制作最小的 Plotly Dash 应用程序 (代码)创建功能齐...

背景前端是用 React 开发的,将包含一个带有表单的页面来提交输入值,后端是在 Flask 中开发的,它公开了预测端点,使用经过训练的分类器进行预测并将结果发送回前端以便于使用内容顺序设计模板ReactFlask 和 Flask-RESTPlus使用 Flask,RESTPlus 和Swagger UI 构建 API安装导入定义App定义 API运行 AppSwagger UI测试 API...

Retrofit 能够从 Python API 发送和获取响应。在此,想法是将 Retrofit Java API 与 Flask-restplus 一起使用。 Flask Restplus API 基本上是一个部署在 Heruko 平台上的机器学习 API。 Java 和 Python API 之间的集成是这里的关键点,我们接下来在本文实现。Retrofit & Flask-Restplu...

使用 ReactJS 创建一个网站,将我的 mongoDB 托管到本地服务器,以便我可以通过 REST API 进行交互。 为了解决这个问题,我创建了一个连接到 mongoDB 并托管在本地主机上的 Flask 应用程序。 然后我会从 ReactJS 发送我的 REST API ,访问这个服务器并获取我的数据。此外,为了与 mongoDB 通信,我将使用基于 pymongo 构建的 Mong...