https://echarts.apache.org/zh/tutorial.html 1.下载echarts.js到本地 2.然后在html文件中通过如下引入
Python是一种强大的编程语言,它拥有丰富的类库和模块,这些工具可帮助开发者更快地完成各种任务。本文将介绍一些Python中常用的类库,它们涵盖了从数据处理到Web开发的各个领域。无论您是初学者还是经验丰富的开发者,这些类库都将对您的工作产生积极影响。
Flask很有趣易于设置,就像在Flask 网站上所说的那样。这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API,以供第三方业务应用程序访问。
Parquet 是一种开源文件格式,用于处理扁平列式存储数据格式,可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件(如 CSV 或 TSV 文件)相比,Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。
每个不平凡的机器学习项目最终都将使用漏洞缠身且无法维护的内部工具进行缝合。这些工具(通常是Jupyter笔记本和Flask应用程序的拼凑而成)难以部署,需要对客户端-服务器体系结构进行推理,并且无法与Tensorflow GPU会话等机器学习结构很好地集成。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
在这篇教程中,我们将构建一个深度学习模型,用于个性化推荐和广告优化。我们将使用TensorFlow和Keras库来实现这一目标。通过这个教程,你将学会如何处理数据、构建和训练模型,并将模型应用于实际的推荐和广告优化任务。
在第四章周围,我们从只在一个文件夹中拥有所有内容转移到了更有结构的树形结构,并且我们认为可能会对梳理各个部分感兴趣。
安装 Python 环境是使用 Python 进行编程的第一步。Python 官网提供了 Windows、Linux 和 macOS 等主流操作系统的安装包,可以前往官网下载对应版本的 Python 并进行安装。
今天我们来分享一个 Flask 小应用,如何动手实现一个简易的在线股票 K 线图表。我们需要用到的知识包括 PyEcharts 的使用,tushare 库获取股票数据的方法以及 Flask 的基本用法。
当数据科学或者机器学习工程师使用Scikit-learn、Tensorflow、Keras 、PyTorch等框架部署机器学习模型时,最终的目的都是使其投入生产。通常,我们在做机器学习项目的过程中,将注意力集中在数据分析,特征工程,调整参数等方面。但是,我们往往会忘记主要目标,即从模型预测结果中获得实际的价值。
在前面的文章中,我们学习了如何使用 Tkinter 构建股票数据抓取以及展示K线图功能,虽然大致的功能已经具备,但是在当今这个人手一个 Web 服务的年代,GUI 程序还是没有 Web 服务来的香啊。
在这篇教程中,我们将构建一个深度学习模型,用于用户行为预测和个性化服务。我们将使用TensorFlow和Keras库来实现这一目标。通过这个教程,你将学会如何处理数据、构建和训练模型,并将模型应用于实际的用户行为预测和个性化服务任务。
GEO 官网中 GPL 的注释文件大概有三种表现形式,一是 soft 文件,二是由 soft 文件进行提取整理的 annot 文件,三是直接抽取 soft 文件形成的的 table 文件。
最近在使用flask的项目开发中需要从数据库读取数据,生成excel格式文件,然后供用户下载。如果想让用户下载一个文件,在http response里设置 Content-Disposition = attachment 然后设置filename即可。 下载文件分两种情况:
这就是整个项目大致的数据思路和核心功能,还有其他一些分析过程,可视化图表和flask网页搭建可在ipynb文档查看,这里不作细节介绍,下面展示一些可视化图表和flask网页。
我们选取0608这一天的数据,可以看到 total_cases 字段就是国家当前的累计总确诊人数
以我的经验来看,每一个不平凡的机器学习项目最终都会使用一个错漏百出的难以维护的内部工具进行缝合。而这些工具(通常是 Jupyter Notebook 或者 Flask App)往往都难以部署,通常需要对客户端和服务器架构进行整合,而且无法与 TesorFlow GPU 等机器学习框架进行很好的结合。
相信曾经纠结过这个问题:怎样才能彻底掌握flask? Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ,模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。 Flask也被称为 “microframework” ,因为它使用简单的核心,用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。 今天我们邀请到了多年从事Python开发的不动老师,让他为我们带来flask开发的一线实战。 不动:马哥教育P
Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ,模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。
hello 大家好, 前不久公司里有个需求,把时序数据库中的日志下载到本地. 大家都知道. 数据库里的数据 都是存在数据库里的(废话). 想把他下载到客户的本地. 有的同学第一反应是: 只有文件才能下载. 所以大多数同学会想到先把数据从数据库中读出来,然后写入到服务器中的某个文件夹下生成文件, 然后再下载. 其实这是非常不效率的方法, 最简单的方法是,我们从数据库中读取到文件后, 直接以流的形式让用户去下载.
安装Python 想要进行Python开发,首先需要下载和配置Python解释器。
史上最长春假结束,全国各地企业陆续复工。机场、火车站等地又将迎来人流高峰,我们对疫情防护仍然不能有所懈怠。如何实时检测人群口罩佩戴情况从而快速发现未按要求佩戴口罩的人,对于防疫工作来说,是个头大的问题。
这里不详细讲解如何手动安装 flask 及其扩展 , 我针对项目源码使用 PyCharm 开发工具教你如何正确的运行源代码。
PS:实际上这个例子,就是特定版本的docker image的产生。一个版本的发布代表我们这个软件的稳定的版本的问世,接下来就可以进行对稳定版本的部署,我们对稳定版本的部署,稳定版本的部署具体是docker swarm还是k8s,最重要的是我们已经有了一个docker image,我们可以通过手动,或者自动的升级。update docker image 实现服务的不中断。 总体言之这几次的流程是:开发代码提交到分支后,分支下进行校验pipline,没有问题,进行deploy的,在deploy测试没有问题,打包tag,形成稳定的dockerimage版本。
最近有几个小伙伴在问怎么给python编程的网站配置https,加上上次接了一个单子(用flask写api接口),对方也要求配置ssl加密https访问方式。
近期“知网”的热度一直不减,本来可以拿一些热点图片、网友评论作为开场。算了,这不是我一个技术博主该做的。
该项目是浙江大学地理空间数据库课程作业8:空间分析中,使用 flask + pyecharts 搭建的简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台,包含疫情数据获取、态势感知、预测分析、舆情监测等任务
解决的问题 在WIN10环境下,安装并正常运行Superset 建议使用Python虚拟环境,减少库依赖冲突 不需要安装VC啦! 注意 本教程安装的版本是1.5 Superset在2022年7月发布了2.0的大版本更新 如python的版本要求变为3.9+,同时增加了更多的库依赖等 以下教程未为对2.0版本进行完整更新,现阶段1.5版本的安装仍有一定的通用性,可跳跃性浏览 通常出现问题的地方在于包依赖,是安装Superset时对方的requirement没有指定依赖库版本号的坑,暂未有更好的应对策略 考虑重
任务进程为后台作业提供了一个便捷的解决方案。Worker过程独立于应用程序运行,甚至可以位于不同的系统上。应用程序和worker之间的通信是通过消息完成的。通过与物理相互作用来监视其进度。下图展示了一个典型的实现:
解决方法:在”/etc/docker/“目录下,创建”daemon.json“文件。在文件中写入
在数字化转型的浪潮下,应用程序编程接口(API)已成为企业间数据交换、业务协同的核心桥梁。然而,随着API数量与复杂性的增长,它们也成为了攻击者觊觎的目标。数据泄露与业务逻辑漏洞是API安全中的两大关键挑战。本文将深入探讨API安全最佳实践,旨在帮助开发者构建坚固防线,防止敏感数据泄露与业务逻辑被恶意利用。我们将结合实战代码示例,为读者呈现一套全面且实用的API安全防护策略。
我的想法是:给你一张配料表,我能做什么不同的食谱?也就是说,我可以用我公寓里的食物做什么食谱?
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后,为降低维护工作量,我们开发了一个 Github Webhook 项目,用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
娱乐圈明星关系图谱体验地址,建议先体验后阅读本文,或者先打开链接,等阅读完没准页面也加载好了(太卡警告!或者去B站看下录制的28s超短视频:超酷炫的娱乐圈明星关系图谱,初次录,戛然而止勿喷): https://desertsx.github.io/yulequan-relations-graph/
总体而言,Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言,适用于各种规模和类型的项目,从小型脚本到大型应用,都能够得心应手。
然而,在微信里将Excel甩来甩去依然是相当一部分企业内平时工作交流沟通的“良好”习惯。
查看httprunner的源码:./site-packages/httprunner/validator.py
在本文中,我们将从Python Web开发人员的角度看处理Web身份验证的最常用方法。
dockerfile用于构建docker镜像的,部署一个用于运行你所需的容器环境。相当一个脚本,通过dockerfile自己的指令,来构建软件依赖、文件依赖、存储、
我们知道无论是监管部门、企业还是个人,都有需求去针对一个企业、法人做一些背景调查,这些调查可以是法律诉讼、公开持股、企业任职等等多种多样的信息。这些背景信息可以辅助我们做商业上的重要决策,规避风险:比如根据公司的股权关系,了解是否存在利益冲突比如是否选择与一家公司进行商业往来。
我就不再这里赘述了,我这里建议安装 anaconda3, 因为集成了很多常用的库,我们可以直接使用,不需要再去安装,可以参考我以前学习写得一篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43283885
共有四个字段:id,sort,name,price,类型分别为:int,int,text,real. 其中id为primary key. 主键的取值必须是唯一的(unique),否则会报错。
对于机器学习爱好者而言,很多时候我们需要将建好的模型部署在线上,实现前后端的交互,今天小编就通过Flask以及Streamlit这两个框架实现机器学习模型的前后端交互。
获取国家统计局下载各省年度 GDP 数据,直接上传文件比较四个直辖市 GDP 数据
http://blog.csdn.net/liuyukuan/article/details/53560278
Streamlit是第一个专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架,它是开发自定义机器学习工具的最快的方法,你可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位,可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。
随着flask程序越来越复杂,我们需要对程序进行模块化的处理,针对一个简单的flask程序进行模块化处理
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