在实现点击左侧导航栏，右侧不刷新页面显示网页内容的方法有很多，可以通过ifram实现、可以使用div绑定a或者li的点击事件阻止a的默认行为，用jQuery的load（）可以来加载这个div，即将网页放入div中，当然也可以用下面的方式实现，采用ajax技术实现局部刷新，
2025/4/23 20:21:22
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摇摇欲坠适用于Flask的Swagger2.0规格提取器现在，您可以为yml文件指定基本路径：app=Flask(__name__)@app.route("/spec")defspec():base_path=os.path.join(app.root_path,'docs')returnjsonify(swagger(app),from_file_keyword="swagger_from_file",base_path=base_path)并使用相对路径：@app.route('/test',methods=['POST'])deflogin():"""swagger_from_file:test.yml"
2025/3/19 6:47:06
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本产品运用[高德开发平台](https://lbs.amap.com/)中的[路径规划服务](https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/direction)进行优化通过python搭建在[pythonanywhere](https://www.pythonanywhere.com/)上的网站为广大在异乡大学生提供最好的出行导航服务
2025/2/8 11:50:07
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以长图片的形式诠释flask0.1源代码的主要结构，同时标注其之间的联系。
希望对看源码的童鞋有所帮助。
希望对看源码的童鞋有所帮助。
2025/1/12 21:56:21
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里程碑项目3-站点名称查看实时项目SITENAME是可免费使用的专注于意大利美食的在线食谱应用程序，可为用户提供已在网站上共享的食谱。
用户可以创建一个免费帐户，这样做后，他们便可以将自己的食谱添加到站点，编辑这些食谱以及根据需要删除这些食谱。
他们还可以将配方中的成分列表添加到自己的个人资料中托管的购物列表中。
目录：站点名称徽标它做什么，需要完成什么？这是我的第三个里程碑项目，我在该项目中设计，创建和构建了一个完整的移动响应CRUDWeb应用程序，供用户存储和共享配方。
该项目使用HTML，CSS，JavaScript，jQuery，Python，Flask和MongoDB构建。
在这些编程语言旁边使用了MaterializeFramework，以帮助给站点一个清晰的结构，并确保该站点在包括台式机，平板电脑和移动设备在内的各种屏幕尺寸上使用时具有尽可能高的响应速度。
用户可以创建一个免费帐户，这样做后，他们便可以将自己的食谱添加到站点，编辑这些食谱以及根据需要删除这些食谱。
他们还可以将配方中的成分列表添加到自己的个人资料中托管的购物列表中。
目录：站点名称徽标它做什么，需要完成什么？这是我的第三个里程碑项目，我在该项目中设计，创建和构建了一个完整的移动响应CRUDWeb应用程序，供用户存储和共享配方。
该项目使用HTML，CSS，JavaScript，jQuery，Python，Flask和MongoDB构建。
在这些编程语言旁边使用了MaterializeFramework，以帮助给站点一个清晰的结构，并确保该站点在包括台式机，平板电脑和移动设备在内的各种屏幕尺寸上使用时具有尽可能高的响应速度。
2024/12/22 4:23:57
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Sciblog支持信息和代码此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码：。
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
2024/11/9 20:51:10
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这是Flask项目。
supermonkey导航小屋是通过对**高德api**步行规划路径、天气查询函数以及静态地图函数的调用，为在路上走迷路有需要的小伙伴们提供地图与指引帮助，同时给即将出门的小伙伴提供天气情况查询，让大家都能度过美好的一天。
supermonkey导航小屋是通过对**高德api**步行规划路径、天气查询函数以及静态地图函数的调用，为在路上走迷路有需要的小伙伴们提供地图与指引帮助，同时给即将出门的小伙伴提供天气情况查询，让大家都能度过美好的一天。
2024/11/1 2:58:32
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心跑步：安装pipenv安装python库：在该项目的目录中：pipenvinstall运行烧瓶应用程序pipenvrunflaskrun发展上面安装之后，用于开发：FLASK_ENV=developmentpipenvrunflaskrun在另一个终端：在〜/$WORKSPACE/app/static/npmrunwatch当您在开发过程中更改源代码时，这两个命令都将确保实时重新加载后端/前端代码。
请注意，尽管如此，您仍然必须刷新页面才能看到javascript的更改。
测验pyenv运行pytest应用程序/测试/待办事项清单在代码库中搜索所有“待办事项”以获取更多想法。
使用websocket实时执行操作验证动作（例如必须效仿）添加游戏的“交换卡”部分。
保持得分在游戏中添加多个回合的概
请注意，尽管如此，您仍然必须刷新页面才能看到javascript的更改。
测验pyenv运行pytest应用程序/测试/待办事项清单在代码库中搜索所有“待办事项”以获取更多想法。
使用websocket实时执行操作验证动作（例如必须效仿）添加游戏的“交换卡”部分。
保持得分在游戏中添加多个回合的概
2024/10/20 16:23:50
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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