一个用Python编写的轻量的Web开发框架——Flask
本文将继续为大家介绍一个轻量的Web开发框架——Flask。 可能有同学会问,前面不是已经介绍了FastAPI吗?有必要学习这么多框架吗?其中缘由,听我娓娓道来。 什么是Flask Flask Flask是一个用Python编写的轻量的Web应用程序框架,基于Werkzeug WSGI工具包和Jinja2模板引擎。Flask 也被称为 “microf
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2024.03.25本文将继续为大家介绍一个轻量的Web开发框架——Flask。 可能有同学会问,前面不是已经介绍了FastAPI吗?有必要学习这么多框架吗?其中缘由,听我娓娓道来。 什么是Flask Flask Flask是一个用Python编写的轻量的Web应用程序框架,基于Werkzeug WSGI工具包和Jinja2模板引擎。Flask 也被称为 “microf
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2024.03.22如果你问我学习Web开发需要多长时间,我的回答是:五分钟(前提是有Python基础)。 本文将为大家推荐一款高性能、易于学习、高效编码且生产可用的Web开发框架——FastAPI。 什么是FastAPI FastAPI FastAPI是一个用于构建API的现代、快速(高性能)的web框架。 ❝ 前后端分离已经成为Web开发的主流,FastAPI框架则主要为构
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2024.03.08什么是Flet ❝The fastest way to build Flutter apps in Python.❞用Python快速创建Flutter应用❝Flet enables developers to easily build realtime web, mobile and desktop apps in Python. No frontend experience required.
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2023.12.07在撰写硕士学位论文时,花了很多时间研究深度学习原理和主要模型架构。在那段时间,经常思考在不同于MNIST数据集或CIFAR-10的数据(例如图像)上试验模型架构的必要性。因此,开发了一个名为xeye的小型 Python 包,它有助于创建类似于MNIST和CIFAR-10的监督图像数据集。什么时候开始使用xeye?那段时间,在对 toy 数据集进行研究和实验之后,会先到外面去寻找我所在地区可以作为案
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2023.07.21图像合并,也称为图像合成或混合,使我们能够通过无缝合并多个图像来创建视觉上引人注目的合成图像。Python 以其简单性和广泛的库生态系统而闻名,为实现图像合并技术提供了理想的平台。借助 OpenCV 的高级图像处理、混合和蒙版功能,我们可以实现令人惊叹的艺术效果。 在本教程中,我将指导你完成从设置开发环境到理解关键概念和技术的每个步骤。实际例子将作为垫脚石,增强你的理解并激发你的创造力。
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2023.06.16介绍 随着机器学习和深度学习网站应用程序的快速增长,开发人员一直在寻找新的 Web 框架,以便更轻松地构建这些网站应用程序。 数据科学应用程序的普及程度已经上升,因此新的框架也在增加。开发人员创建了许多新的框架,这些框架被证明对构建这些网站应用程序很有帮助。其中一个框架就是NiceGUI。在本文中,我们将关注这个框架以及如何使用它构建简单的应用程序。 学习目标了解 NiceGUI学习使用 N
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2023.05.29在本文中,我们将使用 Python、OpenCV 和 matplotlib 进行图像分析。 我们的任务是探索包含两个不同大小的神秘圆圈的有趣图像,并深入研究量化和可视化它们之间差异的各种方法。 所以,事不宜迟,让我们从原始图像开始我们的冒险: 此图像是从 Microsoft PowerPoint 中提供的库存图像中精心挑选的。它迷人的设计激起了我的兴趣,并激励我使用一
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2023.05.22任务 我们要解决的问题陈述非常容易理解。我们需要访问设备的摄像头。我们的工作是编写一段代码,从摄像机捕获视频,获取视频的每一帧,将其保存在我们的设备上,这样当我们打开所需的文件夹时,它就会包含所有帧。相机将保持开启状态,直到我们按下“x”键。 以下是一些可以帮助你的术语列表。 帧:视频实际上是一系列图像。当一组图像播放得非常快时,我们的眼睛无法跟上
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2023.05.19介绍 你是否曾经想在 Python 中使用 OpenCV 创建自己的游戏? 今天我们将构建一个名为 Color Catcher 的游戏,该游戏挑战玩家使用手部跟踪机制接住从屏幕顶部掉落的彩球。 设置游戏窗口 构建游戏的第一步是使用 OpenCV 设置游戏窗口。我们将定义窗口大小、创建窗口并设置其在屏幕上的位置: # Set up the game&
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2023.04.18本文将介绍使用 Python 将普通图像转换为卡通版的各种方法。我们将使用 Python 库和包,例如OpenCV、Pillow、scikit-image和matplotlib。 以下是该过程的基本概要: 导入必要的包。使用我们正在使用的三个库之一加载图像(OpenCV,Pillow 或scikit-image)。将图像转换为灰度。获取图像的边缘。将图像转换为卡通版本。使用matplotl
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2023.03.27通过使用 OpenCV,你可以识别面部和眼睛等对象,并使用 Haar 级联算法实时跟踪它们。 Haar Cascade 是一种分类器,用于检测其训练对象。我们将使用 Face cascade和 Eyes cascade。你可以使用 Google 查找你可能想要检测的各种 Haar Cascades。 安装 OpenCVpip install opencv-pyt
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2023.03.24import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt image=cv2.imread('/input/hillstation/hillstation.jpg') plt.imshow(image) #original&n
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2023.03.22基于标记的 AR:这种类型的 AR 使用预定义的标记或图像来触发 3D 模型或视频的显示。 你可以使用OpenCV 中的cv2.aruco模块来检测视频流中的标记,并将 3D 模型叠加在上面。 import cv2 # Load the camera cap = cv2.VideoCapture(0) # Set&
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2023.02.271、准备先做一些准备,把邮件SMTP服务器、收发mail、邮件标题和正文准备好。mailhost = 'smtp.server.com'mailport = 465mailuser = 'mymail@server.com'mailpass = '123456'mailfrom = 'mymail@server.com'mailto = []mailto.append('customer@serv
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2023.02.14计算机视觉是人工智能的一个领域,专注于教计算机解释和理解视觉世界。它涉及使用算法、深度学习模型和其他技术使机器能够识别图像或视频中的对象。计算机视觉可用于各种任务,如面部识别、目标检测、图像分割、运动估计和跟踪等。重要性计算机视觉的重要性在于,它能够在没有任何人为干预的情况下,根据所看到的内容做出决策。例如,如果你正在制造一辆自动驾驶汽车,那么你就需要计算机视觉技术,以便自动检测障碍物并采取适当的