Flask大型教程项目

本系列是作者平时使用 Flask 微框架编写应用的经验之谈,

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草根学习python

Python 是著名的“龟叔” Guido van Rossum 在 1989 年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。牛人就是牛人,为了打发无聊时间竟然写了一个这么牛皮的编程语言。

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Tutorialspoint 后端教程集合

1. Django 教程 2. Node.js 教程 3. Wordpress教程 4. Yii2教程

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W3School 后端教程合集

介绍 1. PHP 教程 2. PHP Array 参考手册 3. Python 教程 4. Django 教程 5. Node.js 教程 6. Linux 教程 7. Ruby 教程 8. Java 教程 9. Servlet 教程 10. JSP 教程 11. C# 教程 12. ASP.NET 教程 13. C语言教程 14. C++ 教程 15. Lua 教程 16. Scala 教程 17. Go 语言教程 18. 设计模式教程 19. 正则表达式 - 教程

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The Django Book 2.0--中文版

本书所讲的是Django:一个可以使Web开发工作愉快并且高效的Web开发框架。 使用Django,使你能够以最小的代价构建和维护高质量的Web应用。从好的方面来看,Web 开发激动人心且富于创造性;从另一面来看,它却是份繁琐而令人生厌的工作。 通过减少重复的代码,Django 使你能够专注于 Web 应用上有 趣的关键性的东西。

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Django 中文文档 1.8

由于Django是在一个快节奏的新闻编辑室环境下开发出来的,因此它被设计成让普通的网站开发工作简单而快 捷。以下简单介绍了如何用 Django 编写一个数据库驱动的Web应用程序。本文档的目标是给你描述足够的技术细节能让你理解Django是如何工作的,但是它并不表示是一个新手指南或参考目录 – 其实这些我们都有! 当你准备新建一个项目.

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Django 设计模式与最佳实践

Python可能比其他流行的编程语言具有更多的web框架。开箱即用的admin接口,它是Django才有的独一无二的特点,早些时候,特别是在数据记录和测试方面它大有裨益。而Django的开发文档作为一个出色的开源项目早已是备受赞誉。

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Flask之旅

本书旨在展示使用Flask的最佳实践。开发一个普通的Flask应用需要跟形形色色的领域打交道。比如,你经常需要操作数据库,验证用户。在接下来的几页里我将尽我所能来介绍处理这些事情时的“正确之道”。我的建议并不总能有用,但我希望它们在大多数情况下都是一个好选择。

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Django教程

Django是一个可以使Web开发工作愉快并且高效的Web开发框架。 使用Django,使你能够以最小的代价构建和维护高质量的Web应用。

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简明 Python 教程

Python是一种简单易学,功能强大的编程语言,它有高效率的高层数据结构,简单而有效地实现面向对象编程。Python简洁的语法和对动态输入的支持,再加上解释性语言的本质,使得它在大多数平台上的许多领域都是一个理想的脚本语言,特别适用于快速的应用程序开发。

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Flask扩展教程

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎。Flask也被称为 “microframework” ,因为它使用简单的核心,用 extension 增加其他功能。

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Fabric 中文文档

Fabric 是一个 Python (2.5 或更高) 库和命令行工具,用于连接到 SSH 服务器并执行命令。

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Sphinx官方教程

Sphinx 是一个工具,它能够轻易地创建智慧和优雅的文档,出自Georg Brandl之手,在BSD许可证下授权。它能够把一组 reStructuredText 格式的文件转换成各种输出格式,而且自动地生成交叉引用,生成目录等。

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Pillow 中文文档

Pillow 是 PIL 的替代版本,PIL 软件包提供了基本的图像处理功能,如:改变图像大小,旋转图像,图像格式转换,色场空间转换,图像增强,直方图处理,插值和滤波等等。

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Python模板引擎Jinja官方指南

Jinja2是Python下一个被广泛应用的模版引擎,他的设计思想来源于Django的模板引擎,并扩展了其语法和一系列强大的功能。其中最显著的一个是增加了沙箱执行功能和可选的自动转义功能,这对大多应用的安全性来说是非常重要的。

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T Torchmeta:面向少样本学习和元学习的(PyTorch)扩展和数据加载器集合
 
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Y 一款针对扫描文档的离线文本识别SDK,核心代码全部采用C++开发,并提供Python接口
 
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F 反向面试 - 技术面试最后反问面试官的话
 
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X X-BERT: 使用BERT进行eXtreme多标签文本分类
 
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S 算法工程师面试题整理
 
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S Data structures & algorithms cheat sheet
 
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K Tutorial, books, videos, resources to help us learn and DIY Open Sources Robot
 
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基于MXNet的CTPN场景文字检测
 
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Y 一个命名实体识别的项目,主要实现使用了基于字向量的Bert与BiLSTM模型的网络。演示使用了CCKS2019task1数据集,并实现了django接口
 
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F flask-adminlte-scaffold是一个Python环境下的WEB后台管理系统脚手架,目标是用极少量的代码,快速构建小型WEB应用。
 
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P Python 生成 ics 格式的大学生课表,支持自定义课程周数和其他信息,支持定义教室 GPS}
 
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P Python中的Graph Statistics是一个图形统计算法包
 
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W Course material for STAT 479: Machine Learning (FS 2019) taught by Sebastian Raschka at University Wisconsin-Madison
 
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T transformer xl在中文文本生成上的尝试(效果意外的好,可写小说、古诗)(transformer xl for text generation of chinese)
 
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S Awesome-algorithm-interview - 算法工程师(人工智能CV方向)面试问题及相关资料
 
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颅骨剥离与脑组织分割
 
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《Grokking Algorithms》随书代码
 
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N NeMo:用于构建由神经网络模块驱动AI应用程序的框架无关的工具包
 
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L 利用mxnet训练 mtcnn
 
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Y 一种企业友好的方式来检测和防止密码被硬编码到代码中
 
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H htmldate使用常见的结构模式和基于文本的启发式方法查找网页的创建日期
 
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L 论自适应学习率与超越性的变迁
 
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S ServiceStreamer是一个中间件,将服务请求排队组成一个完整的batch,再送进GPU运算。牺牲最小的时延(默认最大0.1s),提升整体性能,极大提高GPU利用率。
 
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P Python软件开发工具,用来编写量子计算实验、程序和应用
 
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P PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained models
 
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C Cornac是python推荐系统库,用于简单,有效和高效的实验。 Cornac简单而方便。 它是从头开始设计的,忠实地反映了研究人员实施和评估个性化推荐模型所采取的标准步骤。
 
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Q QUANTAXIS量化工具箱,实现了股票和期货市场的全品种回测框架.通过分布式爬虫进行数据抓取,构建了响应式的数据清洗和行情推送引擎.搭建了支持多语言的开放式回测框架.并构建了交互可视化的客户端和网站.
 
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Y 一账通是一款开源的企业级单点登录解决方案,支持多种标准协议,细粒度权限控制,钉钉集成等,专为中国市场优化
 
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《机器学习》(西瓜书)公式推导解析
 
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B beets-Beets 是一个面向具有强迫症音乐极客的多媒体管理系统. beets 的目标是让你的音乐收藏变得一劳永逸. 它可以自动分类和导入媒体信息,提供了一系列编辑和访问音乐的工具
 
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T 一个用于生成sequence to sequence模型的库
 
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A aws-cli:Amazon Web Services 的通用命令行界面
 
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N NLTK 一套开源Python模块,数据集和教程,支持自然语言处理的研究和开发
 
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M Mailpile一个是免费、开源、现代,快速的电子邮件客户端,具有用户友好的加密和隐私功能
 
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K Kubeflow项目致力于让在Kubernetes上的机器学习变得轻松,便携和可扩展。
 
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Uber发布的TensorFlow分布式训练框架Horovod
 
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N ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部属和使用。无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。
 
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🔎 在多个社交网络中查找用户名
 
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Y 用 NumPy 实现所有机器学习模型
 
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A Aseprite - 动画精灵编辑器和像素艺术工具(Windows,MacOS,Linux)
 
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A AWX提供基于Web的用户界面,REST API,构建在Ansible之上的任务引擎
 
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O 开源库提供了已公开发表的多种视觉检测核心模块,通过这些模块的组合,可以迅速搭建出各种著名的检测框架,比如 Faster RCNN,Mask RCNN 和 R-FCN 等,以及各种新型框架,从而大大加快检测技术研究的效率。
 
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S SciPy函数库在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。
 
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D DECO:一个简化的Python并行计算模型,自动并行化Python程序,对已编号的串行化程序的修改减少到最低。
 
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S SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的。
 
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F Fierce是一个DNS侦查工具,用以定位非连续IP地址空间。
 
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C Certbot,前身是Let's Encrypt Client,是用来获得Let's Encrypt证书的EFF工具,可以在服务器上(可选的)自动启用HTTPS。它还可以作为任何使用ACME协议的CA的客户端。
 
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