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18 段代码带你玩转 18 个机器学习必备交互工具

   2023-08-06 网络整理佚名2090
核心提示:本身就是一种真正的编程语言,它可以为你的任何前端控件添加极其强大的行为。这些在线代码库利用Git,因此学习基础知识将对你很有帮助。Azure上部署Web应用程序的过程与Git紧密集成,因此有必要学一些入门知识或在线获取一些很棒的教程,例如try.本文摘编自《机器学习即服务:将机器学习创意快速转变为云端Web应用程序》,经出版方授权发布。

05

用于生成标记和 HTML 代码,并与 Flask 变量密切配合。 它由 Armin 创建,广泛用于处理 Flask 生成的数据以及直接在 HTML 模板中处理 if/then 逻辑。

在此 HTML 模板示例中,使用“value”参数将 Flask 生成的名为“value”的值注入滑块。 请注意双花括号的使用(清单 5)。

<input type="range" min="1" max="100" value="{{previous_slider_value}}" 
id="my_slider">

[提示] 有关更多信息,请参阅:

06

它本身就是一种真正的编程语言,可以为您的任何前端控件添加极其强大的行为。 给网页带来高交互性。

这是一个有趣的示例,我们捕获 HTML 滑块控件的鼠标松开事件以将表单提交到 Flask 服务器。 这个想法是,每当用户更改滑块值时,Flask 都需要进行一些服务器端处理并使用新的滑块值重新生成网页(清单 6)。

slider1.onmouseup = function () 
{
    document.getElementById("submit_params").submit(); 
}

[提示]其他信息请访问:

07

是一个自定义库,有助于处理复杂的前端和行为事件,并确保不同浏览器版本之间的兼容性。

帮助优化按钮、下拉菜单动态行为,甚至 Ajax 交互(许多项目中大量使用的关键技术)。

【提示】更多信息请查看官方文档。

08 阿贾克斯

Ajax 是一种优秀的前端脚本技术,可以向网页添加动态服务器端行为。 它允许发送和接收数据,而无需像表单提交那样重建或重新加载整个页面。 一个常见区域是地图网页,例如“地图”,它允许拖动和滑动,而无需在每次移动后重新加载整个页面。

[提示]有关Ajax的其他信息,请访问

09

是一个非常强大、近乎神奇的前端Web工具。 据 称,它占据了近 13% 的网络份额。 它包含大多数 Web 标签和控件的各种外观和行为。 通过简单地将您的网页链接到最新,CSS 将为任何无聊的 HTML 页面提供即时和专业的改造!

如果您查看 HTML 文件,首先要注意的是页面顶部的 link 和标签中包含的链接。 这是构建网页的最佳快捷方式(代码清单 7)。

<link rel="stylesheet" href="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/ 
ootstrap/4.0.0/css/bootstrap.min.css"
>

HTML 文件(更可能是您将来创建的任何网页)将使用这些链接来下载预制文件和脚本,并自动继承流行的字体、颜色、样式和行为。 通过互联网,您可以轻松快速地获得最佳的外观和行为。

[提示]更多信息请查看官方文档。

10 个网络插件

Web插件()有一个巨大的优势:将大量的硬件、数据和安全管理推给专门从事该领域的人。 没有理由重新发明轮子、浪费宝贵的时间或引入安全风险。 让其他人来处理这件事,而你专注于自己最擅长的事情。

遗憾的是,我们只能探索其中的一些,这里列出了我过去使用过的或从其他人那里听说过的好产品(还有数千个可能同样好 - 寻找那些为小型企业提供良好支持的产品,他们倾向于在关闭之前提供演示和测试帐户)。

11个会员平台

有几个可用的平台。

1.

我个人非常喜欢它,并认为对于任何想要轻松管理其网站付费功能的人来说,这是一个不错的选择。 它通过提供信用卡支付和用户管理功能与您自己的 Web 应用程序紧密集成。

2.

是一个面向艺术家和内容创作者的会员平台和插件。

3. 狂野

Wild 是一个面向小型和非营利组织的会员平台。

4.

是一个专为企业家、专家和组织设计的会员平台。

5.

是一个企业通讯、新闻通讯、协会和限制访问网站的平台。

12个支付平台

有几个可用的平台。

1.

我过去使用过该插件,它很容易安装和使用。 您所需要的只是一个信誉良好的帐户,其余的都很简单。

2.

仍然属于这里,结帐快捷方便。

3.

是一种支付选项,允许网站轻松接受信用卡在线支付。 它是其背后的支付引擎。

13 分析

构建您自己的 Web 使用跟踪器需要向每个页面添加大量自定义 Flask 代码,以及用于保存这些交互的数据库和用于理解它的分析引擎。 这是很多工作! 相反,使用 ,我们所要做的就是在每个页面的顶部添加代码片段。 基本面分析是免费使用的,这对我们来说非常有利。

14 留言板

我过去曾使用过将留言板添加到静态站点。 它直接在您的网站上创建具有专业外观的留言板,同时在其他地方管理它们。

15 邮件列表

我已经使用 .io 多年并且喜欢它! 它可以轻松添加到任何静态网页、文本框和提交按钮。 用户可以在您的页面上添加他们的电子邮件地址,提交的信息将通过电子邮件发送给您。 如果您托管静态站点或不想自己管理数据库,这是一个不错的选择。

16 git

Git 是一个很棒的版本控制工具,可以跟踪存储库中发生的任何代码创建、更改、更新和删除。 它与 紧密集成,这对于代码保护和协作至关重要。 它还与大多数云提供商集成。 如果您需要处理大型应用程序或与其他人协作,强烈建议您使用它。

大多数云提供商支持在线代码存储库,例如 . 这些在线存储库使用 Git,因此学习基础知识将对您有很大帮助。 在 Azure 上部署 Web 应用程序的过程与 Git 紧密集成,因此值得学习一些入门知识或在线获取一些很棒的教程,例如 try..io:

17 虚拟环境

使用虚拟环境有很多优点:

要启动虚拟环境,请使用“venv”命令。 如果你的电脑上没有安装,建议安装(可以使用常见的安装程序如pip、conda、brew等)。 有关为操作系统安装虚拟环境的更多信息,请参阅“venv-of”用户指南:

org/3//venv.html

打开命令窗口并在命令行上调用 3 个“venv”函数来创建沙箱环境(清单 8 和清单 9)。

$ python3 -m venv some_name

$ source some_name/bin/activate

完成后,可以使用清单 10 中的命令停用虚拟环境。

$ deactivate

18 创建.txt 文件

大多数云提供商使用 .txt 文件来列出托管 Web 应用程序所需的所有库。 在大多数情况下,它与 Web 文件打包并发送到其“无服务器计算”云进行设置。

您可以创建自己的 .txt 文件并将其放置在与主 Flask 脚本相同的文件夹中。 让我们看看如何使用虚拟环境创建完整的.txt 文件。

使用虚拟环境时,您可以创建一个不带任何库的安全沙箱。 这允许您仅安装所需的内容并运行“pip”命令来获取库的快照和当前版本号。 请注意,如果您已经知道需要哪些库、依赖项和版本号,则无需执行此操作。

[步骤 1] 创建一个虚拟环境以从一个干净的平台开始,如清单 11 所示。

$ python3 -m venv some_env_name
$ source some_env_name/bin/activate 

[步骤 2] 使用“pip3”安装运行本地 Web 应用程序所需的库,如清单 12 所示。

$ pip3 install flask
$ pip3 install pandas
$ pip3 install sklearn

[第 3 步] 冻结环境和所有已安装的库,包括 .txt 文件中的版本号,如清单 13 所示。

$ pip3 freeze > requirements.txt

[步骤 4] 禁用虚拟环境,如清单 14 所示。

$ deactivate 

通过以上步骤,就创建了一个.txt文件。 使用“vi”查看其内容(按 ESC 和 Q 键退出)。 .txt 的内容可能看起来非常不同,但这没关系(清单 15)。

进入:

$ vi requirements.txt

输出:

click==6.7
Flask==0.12.2
itsdangerous==0.24
Jinja2==2.10
MarkupSafe==1.0
numpy==1.14.2
scikit-learn
scipy
python-dateutil==2.7.2
pytz==2018.4
six==1.11.0
Werkzeug==0.14.1
Pillow>=1.0
matplotlib 
gunicorn>=19.7.1
wtforms>=2.1

在 .txt 文件中,您可以使用“==”符号来要求特定版本(清单 16)。

Flask==0.12.2

您还可以要求大于或等于或小于或等于某个版本(代码清单 17)。

Flask >= 0.12

或者只是指定安装程序可以找到的最新版本(清单 18)。

Flask

作者简介: ( ) 是数据科学副总裁( Cloud 和首选合作伙伴),拥有预测分析和国际管理硕士学位。 他在机器学习和医疗保健建模方面拥有丰富的咨询经验。

迈赫迪·洛佩 (Mehdi) 迈赫迪·洛佩 (Mehdi) 是 IEEE、AIAA 和 ISA 的高级会员。 他的研究兴趣包括人工智能驱动的控制系统、数据驱动的决策、机器学习和物联网 (IoT) 以及沉浸式分析。

本文摘自《机器学习即服务:快速将机器学习理念转化为基于云的 Web 应用程序》,经出版商许可发布。

 
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