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用Vue高仿ChatGPT前端，后端采用Python Flask和OpenAI开发

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简介：
本项目使用Vue.js构建了一个类似ChatGPT的前端界面，并通过Python Flask框架与OpenAI API集成实现智能对话功能。 使用Vue高仿了ChatGPT的前端界面，并且后端采用Python Flask与OpenAI结合的方式实现。开放了最新的gpt-3.5-turbo模型，在toGpt3.5分支中更新，加入了响应功能。新的模型更为强大和智能。

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  • 用Vue高仿ChatGPT前端，后端采用Python Flask和OpenAI开发
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    本项目使用Vue.js构建了一个类似ChatGPT的前端界面，并通过Python Flask框架与OpenAI API集成实现智能对话功能。 使用Vue高仿了ChatGPT的前端界面，并且后端采用Python Flask与OpenAI结合的方式实现。开放了最新的gpt-3.5-turbo模型，在toGpt3.5分支中更新，加入了响应功能。新的模型更为强大和智能。
     
  • 基于Python开发的服务器管理工具，采用前后端分离架构，后端用Python和Flask，前端选用Layui与jQuery，支持运维自动化
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    这是一款基于Python开发的服务器管理工具，采用前后端分离架构，后端使用Python及Flask框架，前端则结合了Layui和jQuery，旨在实现高效的运维自动化。 基于Python构建的服务器管理系统工具采用前后端分离的设计方式：后端使用Python与Flask框架，前端则采用了Layui及jQuery技术栈。该系统主要功能包括文件管理器、进程监控、计划任务设定、Web SSH访问以及多主机管理和本地桌面显示等。 在文件管理方面，兼容Windows和Linux的文件管理系统提供了一系列实用工具，如批量压缩下载、重命名操作，并支持在线编辑文本内容等功能。当用户选择下载时，如果是单个文件则直接进行传输；若为目录，则会先将其打包成ZIP格式后才开始传送。对于.zip, .gz及.tar等类型的压缩包，系统还提供了在线解压功能。 此外，该工具允许用户分享特定的文件或目录，并提供类似简易网盘的功能以方便协作与共享。同时界面中设有批量操作按钮来简化跨多个文件夹之间的任务执行过程。 进程监控模块则能够显示CPU、内存及磁盘使用情况以及实时网络速度信息。它不仅列出当前所有正在运行中的程序，还特别标记了那些涉及网络连接的活动，并允许用户通过点击任一项目查看更详细的相关数据记录。 计划任务功能支持以秒为单位设定周期性执行的任务安排，同时也能够针对特定日期（例如每周三中午12点50分30秒或每月23日15时整）进行作业调度配置。 最后，该系统还具备远程批量执行Shell命令的能力，并且可以使用root权限来确保有足够的操作权限完成所需任务。
     
  • 文学之窗-小陈书城：前端使用Vue3和Vant UI，后端用Python 3.9与Flask开发...
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    文学之窗-小陈书城是一个结合现代技术与文学魅力的在线书店平台。前端采用Vue3框架及Vant UI组件库构建高效用户界面；后端则利用Python 3.9和Flask实现快速、稳定的服务器响应，致力于为读者提供流畅便捷的服务体验。 电子书网站模板采用前后端分离架构开发。前端使用vue3+vant-ui框架进行构建，后端则基于python3.9+flask技术栈实现。 1. 创建虚拟环境 首先安装虚拟环境所需的库： ``` pip3 install virtualenv pip3 install virtualenvwrapper ``` 在用户主目录下创建`.bashrc`文件，并添加以下内容以配置虚拟环境路径和Python解释器位置： ``` export WORKON_HOME=~/.environments export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/local/bin/python3 source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh ``` 请重新加载 `.bashrc` 文件使更改生效： ```shell source ~/.bashrc ``` 接下来创建并激活虚拟环境： ```shell mkvirtualenv -p python3 literature workon literature pip install -r requirements.txt # 安装依赖包，注意文件路径可能需要根据实际情况调整。 ``` 以上步骤将帮助你设置好开发所需的Python虚拟环境。
     
  • Python前端后端分离开发
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    Python前端后端分离开发介绍如何利用Python在Web应用开发中实现前后端分离架构，提高开发效率和代码可维护性。 在进行Python前后端分离开发的实战项目时，可以采用Vue作为前端框架，并结合Django REST framework来构建后端服务。这种组合能够充分发挥各自技术栈的优势。 首先，在设计架构方面，建议明确划分前后端职责边界，确保数据交互格式规范统一（如使用JSON）。这有助于提高代码可维护性和团队协作效率。 接着，在具体实现过程中： 1. **前端开发**：利用Vue的组件化思想搭建页面框架；通过axios库发起HTTP请求与后端服务通信； 2. **后端开发**：借助Django REST framework快速创建RESTful API接口，提供数据资源访问能力； 3. **数据库操作**：使用ORM（Object-Relational Mapping）进行高效的数据管理和查询操作。 此外，在项目实践中还需要注意安全性问题，例如实现用户认证、权限控制等功能以保障系统安全。同时也要关注性能优化方面的工作，比如缓存机制的引入等措施来提升响应速度和用户体验。 总之，通过合理规划与实践探索相结合的方式推进Vue+Django REST framework项目的开发工作能够达到预期效果，并积累宝贵经验。
     
  • 基于Flask和VUE的Yolov5目标检测应用：在Web端实现YOLOv5与Flask后端及VUE前端集成
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    本项目构建了一个结合了YOLOv5模型、Flask框架以及Vue.js前端技术的目标检测系统，实现了高性能图像识别功能，并通过Web界面直观展示。 1. 效果：视频展示最终效果。源代码已上传至 GitHub。 2. YOLOv5模型训练：若需使用自己的数据集进行训练，请参考相关文档或教程。此处演示采用官方提供的 yolov5m.pt 模型。 3. YOLOv5模型预测： ```python import torch import numpy as np from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, letterbox from utils.torch_utils import select_device import cv2 class Detector(object): def __init__(self): ``` 这段文本已按照要求进行了重写，去除了链接和其他联系方式。
     
  • 采用Springboot和Vue3开发的前后端分离博客
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    这是一款使用Spring Boot和Vue 3技术栈构建的现代化前后端分离博客系统，提供流畅的用户界面与稳定的后台服务。 本项目是一个基于SpringBoot + Vue3 + TypeScript + Vite的个人博客系统，使用MySQL数据库进行数据存储，并通过Redis实现缓存优化；同时集成了ElasticSearch来提供全文搜索功能。此外，该系统还支持QQ、Gitee和Github等第三方登录方式，具备留言、友链、评论、说说以及相册等功能模块。
     
  • 基于Vue和Flask的前后端分离博客系统：vue-flask-blog
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    vue-flask-blog是一款采用Vue.js构建前端界面，并利用Python Flask框架搭建后端服务的现代化博客平台。它实现了前后端彻底分离，提供了流畅的用户体验及灵活的内容管理功能。 vue-flask-blog是一个基于Vue-Flask实现的前后端分离博客系统。
     
  • 基于ChatGPT的前端React和后端Nest开发框架的选择
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    本文探讨了在构建基于ChatGPT的应用程序时，选择React作为前端框架与Nest.js作为后端框架的优势，并分析其集成方法。 好的，请提供您需要我重写的文字内容。
     
  • 一个基于Flask和Vue的前后端分离方案（推荐给Web开发的Python开发者）
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    本项目提供了一个集成Flask后端与Vue前端框架的解决方案，旨在帮助Python Web开发者快速搭建高效、易于维护的单页应用。 2019年4月3日：增加了事务处理功能，并引入了验证装饰器，在UsersController示例中进行了演示。 2019年5月30日：添加了全局异常日志记录及接口异常回溯描述返回机制，同时支持多种语言的验证描述。 2019年7月8日：实现了模型一键生成功能，并通过继承模型来封装增删改查通用方法，简化操作ORM的过程。 2019年11月28日：引入了启动分类加载策略以减少不必要的资源消耗，默认启用文本日志记录机制，避免因未使用test.sql而导致的插入错误问题。 2019年12月3日：增加了数据库插入等事件处理功能。 2019年12月12日：新增加了计划任务功能。
     
  • Flask-React 教程项目：使用 Flask 作为后端和 React 作为前端
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    本教程项目演示如何结合使用 Flask 构建后端服务与 React 创建动态前端界面，适合初学者掌握全栈开发的基础技巧。 在学习完本教程之后，我创建了一个基本的AJAXy过滤器组件，该组件可以实时搜索并更改DOM/视图。后端是使用模板呈现数据的基本Flask应用程序。然而，在这里我们主要用React来服务大部分页面内容。这带来了一些有趣的含义和挑战。我计划在未来的项目中应用这一方法。 要运行此仓库，请按照以下步骤操作： 1. 创建虚拟环境并激活（对于OSX，可以使用 `source env/bin/activate`）。 2. 安装所需的Python包：运行 `[sudo] pip install -r requirements.txt` 或者 `pip install flask`。 3. 运行前端依赖项安装命令：执行 `npm install` 和 `bower install`。 4. 启动应用程序，可以通过运行 `python project/app.py` 或者使用脚本段落件（如 sh run.sh）来启动程序。 完成这些步骤后，请访问 `localhost:5000` 查看应用程序。