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Flask一步步搭建web应用

1.flask介绍 flask是一款十分轻量级的python Web应用框架,也被认为是一种微框架,我最初喜欢使用是因为flask中提供的那一套使用的注解跟我当时在公司中使用java开发的系统,里面使用的restful的框架jersey的用法比较像,都十分方便,简洁,等到我熟悉使用flask框架之后,就挺喜欢这种微框架了,使用方便,配置简单,也可以进行克重扩展,满足各自的需求,其中在这些里面还有一个flask restplus,将swagger工具整合到python里面,在进行相应测试的时候十分方便,这个放到下一期再讲。 2.所需工具和环境 这一次运行flask需要使用的flask环境就不在物理机上安装运行了,直接使用上一篇讲述的virtualenv来安装flask,写出来的app demo都是依赖在虚拟环境运行的,以下是我们这次演示所

Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归

1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression,本文想在该文章的基础上,完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节,所以难免有什么缺漏错误之处,望指正。 线性回归的目标很简单,就是用一条线,来拟合这些点,并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果这个函数曲线是一条直线,那就被称为线性回归,如果曲线是一条二次曲线,就被称为二次回归。数据来自于GradientDescentExample中的data.csv文件,共100个数据点,如下图所示: 我们的目标是用一条直线来拟合这些点。既然是二维,那么y=b+mx这个公式相信对于中国学生都很熟悉。其中b是直线在y轴的截距(y-intercept),m是直线的斜率(slope)

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