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  2. 西葫芦 我们的入门手册： 在虚拟环境中运行虚拟环境python3 -m venv /venv Activamos El venv source venv/bin/activate InstalamosDependencias Pip pip install -r requirements.txt Copiamos instance/config.example.py como instance/config.py y编辑一个新的antojo。 Setteamos la变量export

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  2. 说明和操作步骤： git clone git checkout 8g将这个8g的版本内容复制到桌面，放入flask-8g包 cd烧瓶8克 heroku创建flasky-8g heroku git：remote -a flasky-8g heroku插件：创建heroku-postgresql：hobby-dev heroku pg：推广postgresql-objective-28623 git init git添加10.git commit -m'v1.0'11.git push

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    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：39kb
    • 提供者：weixin_42137022

  1. Learn-flask:这是我的烧瓶学习-源码

  2. 烧瓶 Flask是一个轻量级的 Web应用程序框架。它旨在使快速入门变得容易，并具有扩展到复杂应用程序的能力。它最初是围绕和的简单包装，并已成为最受欢迎的Python Web应用程序框架之一。 Flask提供了建议，但不强制执行任何依赖关系或项目布局。由开发人员选择他们想要使用的工具和库。社区提供了许多扩展，使添加新功能变得容易。 正在安装 使用安装和更新： pip install -U Flask 一个简单的例子 from flask import Flask app = Flask (

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  1. raspberrypi_temperature:使用Raspberry Pi进行温度测量和可视化的个人项目-源码

  2. raspberrypi_temperature 使用Raspberry Pi进行温度测量和可视化的个人项目 设置 启用I2C： : 全局安装python软件包： sudo pip3 install -r requirements.txt 安装一些额外的软件包： sudo apt install libatlas-base-dev libopenjp2-7 libtiff5 使用raspi-config启用I2C和1-Wire 发射 对于数据采集和图形生成过程： python3 temp_re

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42099151

  1. pfms-example:烧瓶问题战斗机棉花糖招摇示例-源码

  2. Flask源码扩展安装 安装模式，更改将无效：python setup.py install 开发模式，立即更改效果：python setup.py开发

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  2. 国会大厦标志比萨追踪器应用程序 与现代化员工协会合作。 烧瓶应用程序的概念证明。 要运行：TODO： ://dev.to/mburszley/an-introduction-to-poetry-2b6n吗？ conda create --name myenv conda activate myenv 或者 python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate pip install -r requirements.txt If database is

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  2. 欢迎USER_NAME， 这是Gitpod的代码学院学生模板。 我们已经预装了您入门所需的所有工具。 您可以安全地删除此README.md文件，或为您自己的项目进行更改。 不过，请至少阅读一次！ 它包含有关Gitpod和我们使用的扩展的一些重要信息。 Gitpod提醒 要在Gitpod中运行前端（仅HTML，CSS，Javascr ipt）应用程序，请在终端中输入： python3 -m http.server 应该会出现一个蓝色按钮，以单击： “公开” ， 应该出现另一个蓝色按钮，以单

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  1. WildSight-源码

  2. 野外视线 该代码库是为COE 374中的高级设计项目创建的。 设置 建议将此代码在Ubuntu上运行。 截至2021年2月，Ubuntu 18.04是主要的开发操作系统，但20.xx也可能适用。 要获取环境设置，请运行： python3 -m pip install -r requirements.txt 训练 PYTHONPATH=. wild_sight/train/detection/train.py \ --config wild_sight/train/configs/vo

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：64kb
    • 提供者：weixin_42099814

  1. Medical-Named-Entity-Rec-Based-on-Dilated-CNN:基于膨胀卷积神经网络（Divolution Convolutions）训练好的医疗命名实体识别工具-源码

  2. 基于扩张神经网络（Divolved Convolutions）训练好的医疗领域的命名实体识别工具，这里主要引用模型源码，以及云部署方式供大家交流学习。 环境 阿里云服务器：Ubuntu 16.04 Python版本：3.6 Tensorflow：1.5 第一步：来一个Flask实例，并跑起来： 使用的是Pycharm创建自带的Flask项目，xxx.py from flask import Flask app = Flask(__name__) app.route('/') def hel

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  2. 吉塞拉·奥尔特（Gisela Ortt） 公开博客网站Gisela Ortt的预告片网站 先决条件 Python Python3.6.+ 。 科莫罗德埃塞普罗耶托 克隆esserepositório。 git clone https://github.com/igor-taconi/giselaortt.git 使用Python创建虚拟环境3。 cd python -m venv .venv 虚拟环境。 source .venv/bin/activate 作为依赖的过时。 pip

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：21kb
    • 提供者：weixin_42116921

  1. Blog-with-Flask-源码

  2. 这是一个python flask博客。 这是一个基于的博客，其前端是使用引导程序创建的。 如果您有任何问题或建议，请随时提出问题或提出要求:) 引擎盖下： 可以做什么： 创建/预览/更新/删除文章； 创建/更新/删除用户； 搜索; 原子进料。 它包含： 所见即所得Markdown编辑器； 社交按钮； 为userpic。 要求： mongoDB> = 2.2 安装： git clone https://github.com/dmaslov/flask-blog.git

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  2. <<<<<<< HEAD QuickDraw后端 经过训练的神经网络模型应正确预测绘制的图像 现场直播项目 克隆此存储库 装置 点安装-r require.txt 结果 *** 火车模型 python train.py 用烧瓶创建api windows commands open backend1.py set FLASK_APP=backend1.py flask run 数据集的结构 data ├── Bird │ └── image │

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    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42099302

  1. test-flask-源码

  2. 欢迎使用99Ace， 这是Gitpod的代码学院学生模板。 我们已经预装了您入门所需的所有工具。 您可以安全地删除此README.md文件，或为您自己的项目进行更改。 不过，请至少阅读一次！ 它包含有关Gitpod和我们使用的扩展的一些重要信息。 Gitpod提醒 要在Gitpod中运行前端（仅HTML，CSS，Javascr ipt）应用程序，请在终端中输入： python3 -m http.server 应该会出现一个蓝色按钮，以单击： “公开” ， 应该出现另一个蓝色按钮，以单击：

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  2. VPlayer VPlayer是基于Web的视频播放器。 特征 控制视频速度（默认的Windows Video Player没有此功能）。 通过WLAN将PC视频流式传输到iPhone。 要求 的Python 3 烧瓶 Termcolor（可选） 安装与设定 git clone https://github.com/hazemessam/vplayer cd vplayer pip install -r requirements.txt python server.py 打开浏览器并转到

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：weixin_42099116

  1. warbler-flask-源码

  2. 莺 全栈Twitter克隆。 后端使用Flask，PostgreSQL，SQLAlchemy构建。 前端是用Jinja构建的。 前端也使用了jQuery和Axios。 特征 鸣鸟允许用户： 注册登录 编辑用户个人资料信息 关注/取消关注其他用户 写一条消息（类似于推文） 像其他用户的消息 通过用户名搜索用户 入门 克隆此存储库 创建虚拟环境 python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip3 install -r requirements

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  2. Flask源码扩展安装 安装模式，更改将无效：python setup.py install 开发模式，立即更改效果：python setup.py开发

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：464kb
    • 提供者：weixin_42136826

  1. Py-Flask-源码

  2. 在IBM Kubernetes Cluster中进行Flask应用程序部署。

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  1. School_Performance_Prediction：设计了一个Web应用程序，该应用程序显示了对纽约市特许学校的数学定义的学习标准的学生百分比的预测。 工具：Python，Bootstrap，Plotly和Flask-源码

  2. 学校_绩效_预测 项目动机 该项目的目标是设计一个应用程序，以预测纽约市特定特许学校中数学学生的表现比例。 该应用程序可以预测将落入每个绩效标准（达到标准，部分达到标准和不达到标准）的学生百分比。 内置： Python 3 助推器 大熊猫 脾气暴躁的 密谋 烧瓶 文件描述 申请文件 charter.py＃运行Web应用程序的Flask文件 模型 train_model.py＃为个别学校训练模型的python文件 Forecast.p＃保存的模型的文件文件 资料档案 2013-2019_Mat

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  1. Hello-AI：AI，Tensorflow，Inceptionv3，AI即服务，Flask-源码

  2. 该应用程序用于对狗或猫的图像进行分类。 它使用Tensorflow（InceptionV3）并在Flask Framework上构建。 为了训练AI，我使用了以下链接中的数据： 文件 查看链接 如果要自定义AI，则只需添加/修改训练数据集或更改训练模型。 训练您的AI bash train.sh 训练后AI，我们训练的模型文件在： 将AI即服务运行 我们正在使用Flask Framework通过Web Interface将AI作为服务公开。 python app.py 访问站点： 演示

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：294mb
    • 提供者：weixin_42166261
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