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本文介绍了一个基于Flask框架开发的学生信息管理系统。该系统采用B/S架构，整合了学生信息、班级、课程和成绩管理功能，实现了数据的集中化处理和可视化分析。系统主要特点包括：1. 采用Flask轻量级框架，结合SQLite数据库和Bootstrap前端；2. 实现学生信息增删改查、成绩统计分析等核心功能；3. 使用ECharts进行数据可视化展示；4. 具备完善的用户认证和数据安全机制。系统部署简
工具一句话核心价值OpenSpec项目的"法律条文"让 AI 守规矩、改代码有据可查可复用的"技能包"把经验沉淀下来，一次编写到处使用GitNexus代码的"关系地图"让 AI 看清全局，改代码不炸一片三个工具加在一起，本质上是把 AI 编程从"碰运气"变成了**“工程化”**——有规范、有流程、有上下文。现在的 AI 已经很能写代码了，缺的不是能力，而是约束和上下文。这三个工具正好补上了这块拼图
开源社区的健康运转，不仅依赖核心代码的贡献，还需要降低贡献门槛、提供清晰的指南和自动化工具。skills仓库是CANN开源社区的"贡献技能包"，提供了一系列辅助脚本、代码模板、CI检查和文档生成工具，帮助新手快速上手，同时确保贡献质量符合社区规范。
本文档介绍了一个基于Flask框架的电商超市数据可视化分析系统。该系统提供六大分析模块（销售趋势、产品分析、客户画像、时间序列、地理分布和数据挖掘），包含45个分析方法和47种图表类型。核心功能包括用户权限管理、数据总览仪表盘、多维度数据分析和管理后台。技术栈采用Flask+SQLite后端，配合pandas进行数据处理，前端使用Bootstrap+ECharts实现可视化。系统架构清晰，包含数据
本文详细介绍了Flask应用中数据库操作的核心知识点，包括： 数据库基础：对比关系型与非关系型数据库，解释ORM技术优势 环境配置：Flask-SQLAlchemy安装步骤及验证方法 连接配置： 数据库URI格式详解 MySQL和SQLite两种数据库的完整连接案例 关键配置参数说明（连接池、字符集等） 模型定义：简要说明模型概念及常用字段类型 所有代码示例均包含详细注释，涵盖从安装到测试连接的全
面向禁烟场景，构建基于Flask+SocketIO与HTML/CSS/JS的实时吸烟检测Web平台，支持图像/视频/摄像头；提供双画面对比、进度/暂停控制、CSV与带框结果下载、SQLite入库及可跳过的登录。内置YOLOv5–YOLOv12八模型对比（mAP/F1/PR/训练曲线），支持在线模型选择与权重上传、阈值与类别筛选、结果溯源与最近记录定位，适配园区/校园等部署。工程可复现、可扩展，前后
单个算子的性能再高，如果无法和其他算子高效协作，最终端到端的模型推理或训练性能也不会好。一个典型的深度学习模型包含几十到几百个算子，它们之间的数据流、内存分配、执行顺序都需要精心编排。opbase作为所有算子仓库的公共基础，在算子间的协作中扮演着不可替代的纽带角色。
BiliRSS：将B站视频转为播客的开源方案 BiliRSS是一个基于Flask的开源项目，可将B站视频转换为播客格式。其核心流程包括： 通过yt-dlp提取音频并转码（支持MP3/FLAC等格式） 利用B站Polymer API获取UP主视频列表 生成标准RSS订阅源供播客客户端使用 技术亮点： 采用yt-dlp+ffmpeg处理音视频 零数据库设计，使用JSON文件存储数据 支持Cookie登
第一次在昇腾 910 上跑千卡训练的时候，通信开销直接把算力优势全吃掉了。8 张卡训练 ResNet-50，epoch 时间比单机还慢——这不是卡的问题，是通信没跑通。
本文介绍了一个基于Python Flask和React的AI聊天系统实现方案。该系统采用SSE流式输出技术，对接通义千问大模型，支持多会话管理和对话历史持久化。后端使用Flask框架实现API接口，包括对话管理、消息存储和流式聊天功能；前端采用React构建交互界面，使用Zustand进行状态管理。系统通过MySQL存储对话历史，实现了会话创建、重命名、置顶、删除等功能。文章详细讲解了数据库设计、
昇腾NPU运行时（runtime）是连接算子编译与硬件执行的关键中间层，负责内存管理、任务调度和流控制。它通过Context管理设备资源，利用Stream实现并行计算，借助Event进行流间同步，并采用高效的内存分配策略。runtime采用命令队列模式下发任务，支持同步/异步执行，通过多Stream并行提升NPU利用率。开发者可通过内存池复用、多流并行等技术优化性能，并使用msprof工具监控硬件
HTTPS ECDHE 握手通过非对称加密协商对称密钥，结合椭圆曲线的高效性与临时密钥的前向安全性，为在线学习平台提供了坚实的安全基础。对于集成 AI 技术的 Flask 应用而言，正确配置 ECDHE 不仅符合安全合规要求，更能优化系统性能，保障用户学习数据与隐私的机密性与完整性。
本文档介绍了体育用品销售数据可视化分析系统的完整技术方案。该系统采用Python Flask后端+原生前端技术栈，基于Excel文件存储1000条销售数据，提供经营总览、深度分析、销售预测等7大功能模块。系统特色包括：零外部图表库依赖（全部图表通过原生SVG实现）、单文件后端架构、Excel作为唯一数据源、全局筛选联动等。文档详细说明了技术栈组成（Flask+pandas+openpyxl）、项目
本文介绍了基于Flask框架的烹饪小程序后端开发，重点讲解了MySQL数据库设计、图片上传与访问、菜谱列表接口等核心功能实现。通过SQLAlchemy ORM定义Food表结构，采用JSON存储AI解析的结构化数据；配置Flask-CORS解决跨域问题；实现图片上传接口并确保文件安全访问；开发菜谱列表接口按时间倒序返回数据。整个系统采用模块化设计，为微信小程序前端提供完整的数据支持，实现了菜谱信息
本文详细介绍了从阿里云申请免费SSL证书到Flask博客部署HTTPS的全流程。主要内容包括：1）阿里云免费DV证书申请步骤（自动DNS验证）；2）服务器证书部署与权限设置；3）Flask应用实现HTTPS服务与HTTP自动跳转的代码实现；4）防火墙配置与后台运行管理。文章提供了可直接使用的生产级代码，支持双端口监听和301重定向，并分享了常见问题解决方案。该方案适合个人博客使用，免费证书有效期为
摘要： 在昇腾NPU上运行LLaMA时发现RMSNorm（替代LayerNorm）占8%推理时间，因其标准实现未优化。RMSNorm相比LayerNorm计算量少30%（省去均值计算和β参数），但标准实现存在两次HBM读写和FP16数值不稳定问题。ops-transformer通过融合Kernel（单次HBM访问）、FP32累加和多核并行，将延迟降低67%（从1.8ms至0.6ms），占比从8.2
2026年AI中转服务市场深度分析 当前AI Token中转市场呈现两极分化：超低价服务（¥135/亿Token）与合规服务（¥3,000-5,000）价差达37倍，中转站毛利率普遍35-60%。但伴随显著风险：32%服务商存在跑路风险，28%涉及数据窃取，78%缺乏合规资质。市场趋势显示头部效应加剧（Top5占68%份额），技术向动态定价、质量分级演进。 核心建议：初创企业可选用资质齐全的中转服
flask-reverse-Proxy 是专为 Flask 框架设计的反向代理适配工具，核心作用是解决 Flask 应用部署在 Nginx、Apache、Docker 等反向代理服务器后，URL 生成、路由重定向、静态资源加载异常的问题。
本文介绍了模块化烹饪小程序后端服务的开发过程，重点实现了Flask项目初始化、MySQL自动化配置、跨域处理、日志系统和核心业务接口开发。采用Python Flask框架搭建轻量化后端架构，通过Flask-CORS解决跨域问题，使用SQLAlchemy实现ORM映射和数据库自动创建。开发了菜谱CRUD接口、图片静态资源服务和AI解析功能，并构建了可视化业务日志系统，有效解决了跨域请求、数据库手动创
GPT-5.6的曝光，标志着AI大模型迭代进入"月度更新"时代。150万token上下文、UltraFast推理、幻觉率降低——这三个升级叠加在一起，会让AI在企业级应用的落地速度明显加快。对于国内企业，通过Azure OpenAI服务合规接入这些能力，是目前最务实的选择。建议关注时间节点：GPT-5.6预计下个月发布，Azure OpenAI服务通常会在1-2周内跟进。建议提前做好技术评估和PO
摘要：luongnv89/claude-howto仓库提供结构化教程帮助快速掌握ClaudeCode AI编程工具。该指南包含10个渐进式学习模块，从基础安装到高级代理协作，建议按模块顺序学习（总耗时约4小时）。特色包括可直接使用的代码模板、实战项目演练（如Express服务器搭建）、自测测验和离线电子书功能。通过日常开发场景（代码审查、脚本编写、文档更新）实践，用户能快速将ClaudeCode转
2026年4月7日，GitHub Copilot CLI发布更新，正式支持BYOK（自带密钥）及本地模型运行。目标模型需满足以下技术要求：支持Tool Calling（工具调用）；API Key是否有效；explore、task、code-review等子代理会自动继承用户配置的提供商，无需额外设置。确保vLLM服务启动时开启了--enable-auto-tool-choice参数。开启后，Cop
本文介绍了一个基于YOLO+Flask+FastAdmin的通用目标检测系统，具备高度适配性和完整后台管理功能。系统采用Flask提供API接口调用YOLO模型进行推理，FastAdmin搭建管理界面，支持图片、视频和摄像头实时检测。其核心优势在于通用性——只需更换模型权重和修改系统名称即可适配不同检测场景。系统还包含用户权限管理、检测记录存储、数据分析仪表盘等功能模块，支持检测结果可视化展示和类
多模态模型做题时，最容易骗过人的，不是答错，而是**答案对了，理由却是编的**。比如医学影像问答里，模型最后选对了“肺部不健康”，但中间推理却说“肺野清晰、没有异常”。如果只看最终选项，样本会被当成好数据；如果把推理链读完，就会发现它根本没有认真看图，只是靠语言经验撞上了答案。
本文是Flask系列教程的下篇，重点讲解如何将Flask应用从开发环境部署到生产环境。主要内容包括：使用Flask-SQLAlchemy实现ORM数据库操作，通过Flask-Login实现用户认证系统，设计RESTful API接口，以及使用Gunicorn+Nginx+Docker进行生产环境部署。文章详细介绍了数据库模型定义、用户密码安全处理、API设计规范，以及如何配置高性能的生产环境服务器
本文介绍了一个基于Flask+Vue2+MySQL的空气质量数据分析与预测系统。系统包含后台管理端（维护各类数据）和前台展示端（面向公众展示信息），具备空气质量预测分析和数据导入功能。文档展示了系统界面截图，并说明已完成清理历史导出文件、缓存目录等冗余内容，同时保留了必要的构建目录。系统数据库统一命名为design_361_air，采用前后端分离架构实现。
服务商通过AWS、GCP、官方企业授信渠道，正规采购官方API额度，完全遵循官方协议，无破解、无风控绕过，是目前唯一合规、可商用、可长期稳定运行的中转方案。我给你整理一份简洁、专业、可直接商用/发客户的对比文档，涵盖关K、网页反代、官方号池三种中转模式，包含优缺点、风险、适配场景、核心优势，结构清晰完整。无其他任何优势，不适合任何商业用途。计费机制 暗改倍率、偷扣费、无法对账 计费混乱、误差大 计
Claude 的宕机潮是 AI 基础设施走向成熟前的必经压力测试。开发者应从架构层面做好多模型容灾，不要将业务连续性押注在单一供应商上。领驭科技| 微软云（Azure）授权服务商，提供 Azure OpenAI 企业级接入、容灾架构设计与合规部署支持，欢迎技术交流。
AnthropicClient 的接入同样非常简单，我们只需要在创建 AnthropicClient 实例时，指定 BaseUrl 为 DeepSeek 的 Anthropic API 地址即可。，并且 V4 支持 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 模型。
2026 年初我开始一个个人项目——做一个面向电商运营的数据分析工具站。一年下来上线了 50+ 个在线工具，4849 个 SEO 落地页，全部一个人 + AI 协作完成。站点地址 yitongweb.cn，技术栈 Flask + SQLite + 原生 JS（没用前端框架）。代码 + 内容 + 设计一个人搞，AI 让产能扩大约 5-8 倍。WAL 模式 + busy_timeout + 异步统计.
是金融机构实现 AI 办公合规化的关键工具。它解决了 AI 落地“最后一公里”的权限与网络拓扑问题，让 Claude 真正成为了企业私有资产的一部分。在执行部署前，请确保你拥有 Azure 全局管理员权限。建议先在测试租户（Sandbox）中完成 Manifest 验证，再推送到生产环境！
访问宝塔面板后台，在“网站”选项卡中点击“添加站点”。在弹出的窗口中，填入您已解析到服务器的域名（例如），并确保勾选“创建数据库”选项。系统会自动生成数据库名、用户名和密码，请务必记录这些信息，后续数据库连接配置将用到它们。在“PHP版本”下拉菜单中，选择。这是小月网课平台源码稳定运行所需的推荐版本。站点创建成功后，进入“文件”管理器，定位到新站点对应的根目录（通常为，然后将您下载的小月网课平台源
截至目前，我们已经介绍了 Agent Framework 中三种核心编排模式：Sequential：执行路径固定 Concurrent：并行执行固定 Handoffs：执行路径动态决定也就是说Handoffs 是“运行时决策型编排”。
langgraph实战项目，LLM二次分析，RCR识别，规则归一化
OpenClaw框架中的摘要压缩技术通过智能提炼长对话历史，在保留核心语义的同时大幅降低Token消耗。该技术采用结构化处理流程，将旧对话内容压缩为精炼摘要，同时保留近期完整对话，实现高达60%的压缩率。关键实现包括对话分割、摘要生成和上下文重组三个步骤，特别适用于客户服务、项目协作等持续性多轮对话场景。该技术深度集成于OpenClaw的上下文管理体系，通过分层摘要和元数据附着等最佳实践，在控制成
提供先进的推理，复杂的指令，更多的创造力。都添加，确保兼容性。
通过OpenClaw整合。
在上一节中我们介绍了Agent Framework Workflow的基本概念和一些常用类和组件。接下来，我们将使用 Workflow 对 Agent 进行基础编排。首先，创建一个简单的 AI Agent。
Hadoop：Hadoop 是一个分布式计算平台，用于处理大规模数据。在酒店评论情感分析中，它负责存储和处理海量评论数据，支持并行计算，提升数据处理效率，为深度学习模型训练提供强大的数据支持。决策树算法：决策树是一种经典的机器学习算法，用于情感分类。在酒店评论情感分析中，它通过构建树状模型，根据特征划分情感类别，简单易懂且可解释性强，适用于初步情感分类任务。协同过滤：协同过滤是一种推荐系统技术，通
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