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《深度学习与图像识别》课件人工智能算法应用.ppt

上传人:bubibi 文档编号:22692392 上传时间:2024-06-27 格式:PPT 页数:21 大小:859KB
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资源描述

1、Web框架web网站发展至今,特别是服务器端,涉及到的知识、内容,非常广泛。这对程序员的要求会越来越高。如果采用成熟,稳健的框架,那么一些基础的工作,比如,安全性,数据流控制等都可以让框架来处理,那么程序开发人员可以把精力放在具体的业务逻辑上面。使用框架的优点:稳定性和可扩展性强可以降低开发难度,提高开发效率。为了更好的展示人工智能算法,因此可以采用python web框架。在 Python 中常用的 Web 框架有:Flask、Django、Tornado安装安装FlaskFlask-i https:/ pip install flaskpip install flask_migratepi

2、p install flask_script pip install pymysqlHello WorldHello Worldfrom from flask import import Flask#导入Flask模块app=Flask(_name_)#创建应用实例app.route(/)#使用route装饰器创建一个路由def def hello():#视图函数,访问此路由时执行的函数 return return Hello World Hello World#视图函数的返回值,称之为 响应if if _name_=_main_main_:#判断是否运行此文件,还是被当做模块导入 app.r

3、un(debug=TrueTrue)#开始运行flask应用程序,debug启动app的调试模式打开浏览器访问http:/localhost:5000,可以看到我们的helloworld页面已经可以正常工作了。html代码输出打开浏览器,输入http:/localhost:5000/hellofrom from flask import import Flask#导入Flask模块app=Flask(_name_)#创建应用实例app.route(/hello/hello)#添加路由:hellodef def do_hello():return return Hello,stranger!He

4、llo,stranger!if if _name_=_main_main_:#判断是否运行此文件,还是被当做模块导入 app.run(debug=TrueTrue)#开始运行flask应用程序,debug启动app的调试模式html文件渲染from from flask import import Flask#导入Flask模块app=Flask(_name_)#创建应用实例from from flask import import render_templateapp.route(/)def def index():return return Hello indexHello indexap

5、p.route(/hello/hello)#添加路由:hellodef def do_hello():return return render_template(hello.htmlhello.html)if if _name_=_main_main_:#判断是否运行此文件,还是被当做模块导入 app.run(debug=TrueTrue)#开始运行flask应用程序,debug启动app的调试模式代码路径:/3flask/hello_wordhtml变量传递from from flask import import Flask#导入Flask模块app=Flask(_name_)#创建应用实

6、例from from flask import import render_templateapp.route(/hello/hello)app.route(/hello/hello/)def def hello(name=NoneNone):return return render_template(hello_name.htmlhello_name.html,name=name)if if _name_=_main_main_:#判断是否运行此文件,还是被当做模块导入 app.run(debug=TrueTrue)#开始运行flask应用程序,debug启动app的调试模式代码路径:/3f

7、lask/html重定向重定向访问:http:/localhost:5000/redirfrom from flask import import Flask#导入Flask模块from from flask import import redirectapp=Flask(_name_)#创建应用实例app.route(/redir/redir)def def redir():return return redirect(https:/ if _name_=_main_main_:#判断是否运行此文件,还是被当做模块导入 app.run(debug=TrueTrue)#开始运行flask应用程

8、序,debug启动app的调试模式代码路径:/3flask/redirect表格 广东科学技术职业学院 姓名 年龄 data.name data.age app.route(/)def def demo():#user=User.query.first()name=hujianhuahujianhua age=9999 data=namename:name,ageage:age return return render_template(index.htmlindex.html,data=data)表格渲染代码路径:/3flask/表格与数据库/table_test.py表单 广东科学技术职业

9、学院 姓名:年纪:表单渲染app.route(/login/login,methods=GETGET,POSTPOST)def def login():if if request.method=POSTPOST:username=request.form.get(usernameusername)userage=request.form.get(userageuserage)print(username)print(userage)return return render_template(login.htmllogin.html)后端向前端传数据通过render_template(“inde

10、x.htmlindex.html”,data=data)可以向html传递数据。传单个数据return render_template(需要传参网址,xx=uxx);前端接收:xx传多个数据(见表格渲染实例)先把数据写进字典,字典整体传return render_template(需要传参网址,*字典名);前端接收:字典名.变量名app.route(/)def def demo():#user=User.query.first()name=hujianhuahujianhua age=9999 data=namename:name,ageage:age return return render

11、_template(index.htmlindex.html,data=data)表格渲染后端得到前端数据如果前端提交的方法为POST:后端接收时要写methods=GET,POSTxx=request.form.get(xx);xx=request.formxx如果是GETxx=request.args.get(xx)通过表单,网页访问,或者ajax等请求。网址传参:http:/127.0.0.1:5000/get_test?name=gditKey=nameValue=gdit前程向端传递数据后端处理数据from flask import request表单前端 Xiaotaotao 姓名

12、:年纪:表单后端app.route(/login/login,methods=GETGET,POSTPOST)def login():if request.method=POSTPOST:username=request.form.get(usernameusername)userage=request.form.get(userageuserage)print(username)print(userage)return render_template(login.htmllogin.html)pip install dlib=19.7.0pip install face_recognitio

13、npip install Pillow相关软件安装由于默认使用国外源进行下载安装,导致下载速度非常慢,因此可以使用国内源进行来加速安装,在相应安装命令行后加-ihttps:/ install numpy-i https:/ 人工智能算法应用框架 web前端html内容css样式与布局javascript微信小程序后端djangoflask前端项目实战通过下载通过下载mnist数据集来训练多层感知器模型。数据集来训练多层感知器模型。代码路径:/第5章/1/train_mnist.py通过自制手写字体数据集来训练多层感知器模型。通过自制手写字体数据集来训练多层感知器模型。代码路径:/第5章/1/s

14、plit_all_pic.py代码路径:/第5章/1/train_mnist_my.py数字手写字体识别web端应用模型训练:模型训练:代码路径:/web_mnist/train_cnn.py预测图像:预测图像:代码路径:/web_mnist/predict_one_img.py渲染页面:渲染页面:代码路径:/web_mnist/render_html接收图像:接收图像:代码路径:/web_mnist/img_receive.py代码路径:/web_mnist/img_show.pyWeb端预测图像:端预测图像:代码路/web_mnist/web_predict_img.pyWeb端图像显示:端图像显示:代码路径:/web_mnist/predict_show.pyWeb端两个图像显示:端两个图像显示:代码路径:/web_mnist/web_two_img.pyflask手写字体识别项目:手写字体识别项目:代码路径:/web综合项目/minist-flaskdjango手写字体识别项目:手写字体识别项目:代码路径:/web综合项目/minst2-django

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