面部AI 此存储库是根据 这是一个非常简单的Flask应用，可让用户上传图片并检测图片中有多少张脸（如果有的话）及其各自的情绪。 Haarcascade用于检测图像中的面部，可以使用我的TensorFlow模型预测人的情绪。我在库中对其进行了培训。 使用Travis-CI的CI / CD 最近，我了解了Travis-CI，并希望为该存储库配置它。现在，每当我提交它时，就可以使用test.py测试我的代码，并在我推送带标记的提交时将其部署到Google App Service和Azure

Python Flask博客测试 商店Flask REST API的实践项目。 安装 virtualenv -p python3 venv && source venv/bin/activate pip3 install -r requirements.txt python3 app.py 执行 使用Gunicorn通过CI / CD在Heroku上进行部署。

flask-heroku-test

免费产品-Flask Dashboard入门项目-功能： UI套件： 提供的Argon仪表板（免费版） -由提供 SQLite，PostgreSQL，SQLAlchemy ORM Alembic（数据库架构迁移） 带有蓝图的模块化设计 基于会话的身份验证（通过flask_login ） 表格验证 部署脚本：Docker，Gunicorn / Nginx，Heroku 目录 演示版 要进行身份验证，请使用默认凭据test / pass或在上创建新用户。 Argon仪表盘烧瓶 快速开始

React烧瓶heroku 简单的自举代码，让您开始使用准备好部署到Heroku的React前端和Flask后端。 依存关系 python3，npm，Heroku CLI 设置 pip3 install -r requirements.txt npm install 本地运行 npm run build heroku local 该应用程序将在。 部署中 首先，在Heroku上创建您的应用程序。 然后： heroku git:remote -a {YOUR_APP_NAME} her