一、简介官方地址：https://www.djangoproject.comDjango是一个由Python编写的具有完整架站能力的开源Web框架。使用Django，只要很少的代码，开发人员就可以轻松地完成一个正式网站所需要的大部分内容，并进一步开发出全功能的Web服务。Django本身基于MVC架构，即Model（模型）+View（视图）+Controller（控制器）设计模式，因此天然具有MVC的出色基因：开发快捷、部署方便、可重用性高、维护成本低等优点。Django诞生于2003年，2006年加入了BSD许可证，成为开源的Web框架。Django这一词语是根据比利时的爵士音乐家Djang
1.django特点：大而全，自带的功能特别特别多，类似于航空母舰不足之处：有时候过于笨重django中web框架的三个部分：socket部分：用的wsgiref模块路由与视图函数的对应关系：自己写的模板语法：自己写的2.flask特点：小而精，自带的功能特别少，类似于轻骑兵但是它的第三方模块特别特别的多，如果把第三方模块加起来完全可以盖过django不足之处：比较依赖第三方模块！flask中web框架的三个部分：socket部分：用的werkzeug（内部还是wegiref）路由与视图函数的对应关系：自己写的模板语法：用的jinja23.tornado特点：异步非阻塞，支持高并发！！！可以用
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本专栏将从基础开始，循序渐进，以实战为线索，逐步深入SpringBoot相关知识相关知识，打造完整的SpringBoot学习步骤，提升工程化编码能力和思维能力，写出高质量代码。希望大家都能够从中有所收获，也请大家多多支持。专栏地址:SpringBoot专栏本文涉及的代码都已放在gitee上：gitee地址如果文章知识点有错误的地方，请指正！大家一起学习，一起进步。专栏汇总：专栏汇总文章目录SpringBoot整合ES安装基本操作整合SpringBoot整合ESRedis可以使用内存加载数据并实现数据快速访问，MongoDB可以在内存中存储类似对象的数据并实现数据的快速访问，在企业级开发中对于速
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目录一、项目简介（一）、项目名称（二）、项目介绍（三）、项目架构（四）、业务流程总结二、信用贷款平台的类别（一）、银行系（二）、国资系（三）、民营系三、业务流程（一）、投资人（二）、借款人（三）、资金池风险（四）、资金托管平台四、开发环境（一）、前置知识（二）、技术栈（三）、开发环境检查（四）、笔记一、项目简介（一）、项目名称尚融宝 （二）、项目介绍尚融宝是一个网络借贷信息中介服务平台，致力为高成长人群提供专业的线上信贷及出借撮合服务。行业案例：人人贷 登录/注册-人人贷官网拍拍贷 拍拍贷官网_纽交所上市企业，网络借贷平台，解决个人小额借款、短期借款问题。资金银行存管，安全保障。 （三）、项目
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高清信号发展趋势随着普通显像管电视利润的继续下滑和以平板电视为主的高清数字电视需求量的迅猛增长，整个电视产业都将重心逐渐移到了高清数字电视上。无论是以液晶电视生产为主的夏普还是以等离子电视见长的松下都呈现出供不应求的局面，数字电视的销售额已经超过传统CRT电视。但是，数字高清电视并非像手机那样是一个人人都能分一杯羹的市场，面对愿意出上万元购买电视的消费者，产品必须经受苛刻的挑剔，而画质将是决定高清数字电视产品这个高端市场成败的重要因素。比起传统电视，家电厂商对高清数字电视画质的重视程度要高出很多，但是最后却发现，数字电视画质的提升比传统显像管电视代价要大得多。一方面显示面积的增大导致很多忽略的
高清信号发展趋势随着普通显像管电视利润的继续下滑和以平板电视为主的高清数字电视需求量的迅猛增长，整个电视产业都将重心逐渐移到了高清数字电视上。无论是以液晶电视生产为主的夏普还是以等离子电视见长的松下都呈现出供不应求的局面，数字电视的销售额已经超过传统CRT电视。但是，数字高清电视并非像手机那样是一个人人都能分一杯羹的市场，面对愿意出上万元购买电视的消费者，产品必须经受苛刻的挑剔，而画质将是决定高清数字电视产品这个高端市场成败的重要因素。比起传统电视，家电厂商对高清数字电视画质的重视程度要高出很多，但是最后却发现，数字电视画质的提升比传统显像管电视代价要大得多。一方面显示面积的增大导致很多忽略的
目录一、开发背景二、网络结构三、模型特点四、代码实现1.model.py2.train.py3.predict.py4.spilit_data.py五、参考内容一、开发背景残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的，斩获2015年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了“直连边/短连接（Shortcutconnection）”，极大的消除了深度过大的神经网络训练困难问题。神经网络的“深度”首次突破了100层、最大的神经网络甚至超过了1000层。二、网络
