本项目在 win 平台采用 pycharm 编写, 技能与环境要求: python 基础, web 基础知识, python.exe = 3.6+ 算法>第四版,操作系统推荐<现代操作系统> py2 很好的 诠释了 编码 默认编码 的力量 import sys sys.getdefaultencoding() 实际上 py2.x 中 在 encode 的时候 如果没有 decode 过程 会默认 调用 default encoding 进行解码然后 再 encode 而且 在 win 平

1.登录接口开发(数据存在数据库中)  接口开发做mock(模拟功能) tools.py import pymysql def my_db(sql): conn = pymysql.connect(host=', db=,charset='utf8',autocommit=True) cur = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) cur.execute(sql) res = cur.fetchone() #{'username':'nhy'} {}

windows下apache + mod_wsgi + python部署flask接口服务 用python3安装虚拟环境 为啥要装虚拟环境? 原因1:安装虚拟环境是为了使项目的环境和全局环境隔离开,在虚拟环境中,我们可独立的安装需要的包,不影响系统中全局python环境的配置,一台机器可根据不同项目创建多个虚拟环境,相互不会影响 原因2:根据网上的采坑经验,如果在全局python环境下配置wsgi文件,会出现找不到系统中安装的python包的情况 填坑:为啥用python3? 在下载apache

人工智能技术(以下称 AI)是人类优秀的发现和创造之一,它代表着至少几十年的未来.在传统的编程中,工程师将自己的想法和业务变成代码,计算机会根据代码设定的逻辑运行.与之不同的是,AI 使计算机有了「属于自己的思想」,它就像生物一样,能够「看」.「听」.「说」.「动」.「理解」.「分辨」和「思考」. AI 在图像识别和文本处理方面的效果尤为突出,且已经应用到人类的生活中,例如人脸识别.对话.车牌识别.城市智慧大脑项目中的目标检测和目标分类等. 接下来,我们将了解图像分类的需求.完成任务的前提条件和

使用flask进行接口开发 语言:Python3 框架:flask 在进行开发前首先得安装flask,然后才能使用.安装可以直接使用pip命令进行安装:pip install flask. 使用flask进行接口的流程: 1.定义一个服务server: server = flask.Flask(__name__) #创建一个服务,把当前的python文件当做一个服务启动,__name__代表当前的python文件. 2.定义接口函数: 接口函数的定义需要在定义函数上面加上flask提供的装饰器

3月27日下午,第51期阿里云产品发布会-智能视觉产品隆重发布,本次产品发布会首次面向全网用户深入的解读了智能视觉的前世今生. 行业背景 随着人工智能的技术不断成熟,AI逐渐在各行业内落地.在新零售领域,我们通过物体识别判断货品位置和数量:甚至在养猪场,用AI技术检测养猪的位置及数量等等.然而除了一些非常成熟的基础感知层AI能力如人脸识别.OCR等可以直接应用,实际上绝大部分场景都需要用业务标注数据来进行单独训练的,所以定制化的需求越来越多.每个定制化的模型,都是需要算法工程师通过大量的自身业务

简介: 阿里云边缘计算团队付哲解读5G下热门场景:边缘AI.作者:阿里云付哲,计算机科学与技术专业博士后,在流量检测.资源调度领域有深入研究,其论文<Astraea: Deploy AI Services at the Edge in Elegant Ways>曾入选2020年IEEE边缘计算国际会议(IEEE International Conference on Edge Computing).目前在阿里云边缘计算团队从事边缘云资源调度和创新应用方面的研究. 5G关键能力 近年来,5G已成

Android该系统提供的服务--Vibrator(振子) --转载请注明出处:coder-pig Vibrator简单介绍与相关方法: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY29kZXJfcGln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> 简单demo--设置频率不同的振动器 对于Vibra

poptest分享计划以及提供的服务 POPTEST致力于测试开发工程师的培养,能让学员经过系统培训后从事自动化测试工作,包括功能自动化.性能自动化.接口自动化以及移动端系统的自动化测试等,由于移动端的迅速崛起,移动端的自动化测试也变得炙手可热,主要是IOS和Android两大平台的测试,poptest老李在这里会分享一些心得,供大家一起讨论和学习,欢迎持续关注! 本人近期计划对开源工具以及商业工具都进行详细的技术分享,移动端的自动化测试有以下分享计划:1. 基于苹果官方的Instrument对

当下人工智能可谓是风头正劲,几乎所有的大厂都有相关的技术栈.微软在 AI 领域自然也是投入了重注,并且以 Azure 认知服务的方式投入了市场: 也就是说作为开发者我们不需要学习太多 AI 的理论知识,直接使用 Azure 提供的认知服务 API 就可以在程序中实现 AI 的功能了! 本文作为介绍 Azure AI 服务系列的第一篇,将通过 demo 介绍 Azure 认识服务中 Language 分类中的文本翻译服务(Translator Text API ). Microsoft 文本翻译

笔者在前文<Azure AI 服务之文本翻译>中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API,通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译.如果能在程序中简单的集成语音转文本的功能会不会非常赞!本文我们就介绍如何使用必应的语音识别 API(Bing Speech API) 把语音转换成文本: 使用 Bing Speech API 可以轻松地开发出下面的应用: 你点击 "开始录音" 按钮,然后对着麦克风说话,就能够识别输出你说的内容并输出成文本.上面

一.百度云AI服务 最近在调研一些云服务平台的AI(人工智能)服务,了解了一下阿里云.腾讯云和百度云.其中,百度云提供了图像识别及图像搜索,而且还细分地提供了相似图片这项服务,比较符合我的需求,且百度云提供了每日10000次入库和500次检索的免费次数,使得我可以更快地试用,且没有任何花费.更为重要的是,百度云提供了兼容.NET Core 2.0的C# SDK,这是更加让我选择试用的原因. 这里抛开BAT各个AI服务提供的算法的精准度不说,百度的AI服务的友好度还是蛮高的.废话不多说,这里我主要

微软的Power BI现在是一种正在大量结合人工智能(AI)的商业分析服务,它使用户无需编码经验或深厚的技术专长就能够创建报告,仪表板等.近日西雅图公司宣布推出几款新的AI功能,包括图像识别和文本分析,关键驱动程序分析,机器学习模型创建和Azure机器学习集成,旨在展示数据科学家的工作以及授权更多用户利用人工智能.   提供AI模型构建器 微软人工智能平台公司副总裁埃里克·博伊德在接受VentureBeat采访时说:“我认为能够接触到更广泛的受众,包括认知服务点亮和Power BI--这很酷.”

https://mp.weixin.qq.com/s/1EVczHp11OJ4GEjeE3z5cA 业内唯一以“AI计算”为核心的人工智能大会昨天发布了一份重要报告. 9月12日,<中国AI计算力发展报告>摘要版在2018 AICC人工智能计算大会上正式对外公布. 这份报告由浪潮集团联合IDC研究发布,报告中值得关注的地方是,北京的AI算力仅排第二,杭州成为第一:去年一年AI投资增长10倍:生物识别和智慧城市领域面临大爆发机会. 这份报告旨在通过对中国AI计算力发展的综合评估,包含计算力的区域

1.概述 zookeeper是一个开源的.分布式的.为分布式应用提供协调服务的Apache项目 zookeeper的工作机制 zookeeper从设计模式角度来理解:是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心的数据,然后接受观察者,一旦这些数据的状态发生变化,zookeeper就通知已经在zookeeper上注册的那些观察者做出反应 所以zookeeper可以看做是文件系统 + 通知机制.文件系统指的是zookeeper集群可以存储数据,尽管存的数据比较少,但还是像

公司内部提供的服务 一家对外提供服务的公司,例如百度,腾讯,阿里,京东,58 同城等,公司内部有多个事业群,事业部门,每个事业部门内部又有若干个子部门,子部门里面有多个不同的小组负责各自的业务.提供对外的服务. 公司内部,外部提供的服务不仅多,而且细分,还有交叉的情况.前面的例子是访问互联网上的服务,使用的是 http 请求网络资源.相对来说访问服务方式单一,处理服务的效率相对较低.公司内部服务之间可以使用多种不同的方式访问服务. 使用单一应用访问天气服务 图一: 图二: A.新建 web 项目

让 gRPC 提供 REST 服务 Intro gRPC 是一个高性能.开源和通用的 RPC 框架,面向移动和 HTTP/2 设计. gRPC 基于 HTTP/2 标准设计,带来诸如双向流.流控.头部压缩.单 TCP 连接上的多复用请求等特.这些特性使得其在移动设备上表现更好,更省电和节省空间占用. gRPC 是一个很流行的现代化 RPC 框架,它以 HTTP/2 为通信协议基础,gRPC 默认使用 protocol buffers 作为接口定义语言,来描述服务接口和有效载荷消息结构. 尽管 g

文章转自:https://blog.csdn.net/weixin_43914604/article/details/105451022 学习课程:<2019王道考研计算机网络> 学习目的:利用最省时间的方法学习考研面试中的计算机网络. 1.传输层提供的服务及功能概述 传输层的功能如下: 1)传输层提供应用进程之间的逻辑通信(即端到端的通信). 与网络层的区别是,网络层提供的是主机之间的逻辑通信. 从网络层来说,通信的双方是两台主机,IP 数据报的首部给出了这两台主机的IP地址. 但"

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 对于传统的自建数据中心,从底层的Network,Storage,Servers,Virtualization,中间层的OS,Middleware,Runtime,最上层的Application,Data,都需要企业进行管理.这就好比农村自建房. 对于公有云平台,一般分为三种类型: IaaS, PaaS和SaaS. Microsoft Azure平台属于IaaS和PaaS范畴. 1. IaaS 对于用户来说,底层的Network,

RESTful广泛运用于互联网服务,而在企业应用中,大部分场景仍然是RPC服务,这是由于企业应用的业务复杂性造成的.但是基于SOAP的RPC服务也存在很多的弊端,比如服务异步处理比较麻烦,大部分RPC服务仍然是阻塞性质的,即使在.net 4.5的今天,异步编程已经通过asyn/await极大简化的情况下.其中的原因也挺复杂的,有兴趣了解的可参考以下文章:http://blogs.msdn.com/b/pfxteam/archive/2012/03/24/10287244.aspx 简单得将以前的

章节简述: 本章节将让您理解DNS服务程序的原理,学习正向解析与反向解析实验,掌握DNS主服务器.从服务器.缓存服务器的部署方法. 够熟练配置区域信息文件与区域数据文件,以及通过使用分离解析技术让不同来源的用户得到更合适的解析结果. DNS服务作为互联网的基础设施,我们还可以配置BIND服务程序支持TSIG安全加密传输机制,从而保障解析数据不被嗅探监听. 本章目录结构 13.1 了解域名解析服务 13.2 安装Bind服务程序 13.3 DNS服务的解析实验 13.3.1 正向解析实验 13.3