我将展示如何通过 API 公开您的简单机器学习模型,以便与您的 Web 或使用开源库的任何其他应用程序集成。
在本文中,我们将使用 Flask 和 D3.js 创建一个简单的交互式数据仪表板,以了解与假设客户流失率相关的一些因素。
使用 Flask 微框架开发 RESTful Web 服务并使用 MySQL 集成它们
我们将使用 Flask(Python 框架)作为 REST API 的后端,使用 Flutter 作为移动应用程序,使用 Keras 作为图像分类的后端。 我们还将使用 MongoDB 作为我们的数据库,存储有关图像的数据并使用 Keras ResNet50 模型对图像进行分类。
实践Raspberry Pi 托管 Flask 网络服务器控制设备云托管 Flask 和 SQLite 网络服务器使用Web API 处理 ESP8266 数据Raspberry Pi 托管 Flask 网络服务器使用SQLite存储数据和Matplotlib绘制图形Flask 网络应用控制 Raspberry Pi 相机云台使用 Plotly 和 ChartJS 图形库创建 Flask 仪...
在本文中,描述了我如何使用 websockets 构建一个 RESTful 网络服务器,以及一个基于 javascript 的网站形式的界面。这样,任何基于 linux 的机器人控制器都可以使用手机或平板电脑进行控制。
根据室温,控制风扇,或者程序会为您完成,并在温度过高时发送短信。
使用 4G 通讯 Raspberry Pi 托管的 Flask 视频监控,控制漫游车传送应急物资。
使用 Raspberry Pi 3 Model B 和 Arduino 的简单项目,从传感器读取数据并将其显示在 Flask 网站上。
使用 Flask,Python 和 Raspberry Pi ,构建 Flask 网络应用,使用本地互联网控制摄像机倾斜角度。