盘点常用验证码标注和识别项目线上部署三种方式——VUE前端、Java后端和Python后端部署
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大家好,我是Snowball。
一、前言
今天给大家分享的实战项目是常用验证码标注&识别项目的线上部署,前面四篇文章讲解了文章的创作灵感、需求分析和实现思路、数据采集/预处理/字符图切割等知识、高效率数据标注、CNN神经网络模型训练/测试/部署/预测等知识,干货满满,可以戳文章前往:
Python项目实战篇——常用验证码标注&识别(CNN神经网络模型训练/测试/部署)
Python项目实战篇——常用验证码标注&识别(前端+后端实现高效率数据标注)
Python项目实战篇——常用验证码标注&识别(数据采集/预处理/字符图切割)
Python项目实战篇——常用验证码标注和识别(需求分析和实现思路)
这篇文章主要给大家盘点VUE前端、Java后端和Python后端部署方式。
二、标注系统VUE前端
这个方式,可参考前端项目README-zh.md文章。项目地址:
#构建包
npm run build:prod
#上传服务器
省略
#配置nginx
upstream mark_service{
server localhost:8088;
}
server {
listen 8084;
listen [::]:8084;
server_name _;
#access_log logs/host.access.log main;
location / {
root /app/mark_data_service/webui/;
index index.html index.htm;
add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*';
add_header 'Access-Control-Allow-Credentials' 'true';
add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET';
}
location /api/ {
proxy_pass http://mark_service/;
proxy_set_header Host $host;
}
error_page 500 502 503 504 /50x.html;
location = /50x.html {
root html;
}
}
前端文件服务器目录:
三、标注系统Java后端部署
#打包
maven clean install package
#拷贝jar包到服务器
省略
#jdk/mysql/redis部署
省略
#启动项目
nohup java -jar xxx.jar &
#查看启动日志
tail -f nohup.out
后端文件服务器目录:
后端启动日志:
四、Python模型部署
#拷贝python文件、cpu模型到服务器
省略
#python3/pipreqs导出依赖包/pip安装包
省略
--no-cache-dir install
#启动项目
nohup python3 net_flask.py &
#查看启动日志
tail -f nohup.out
Flask Web App启动日志:
好的,到了这里,项目部署全部大功告成。这块内容没啥技术难度,就是安装运行环境,配置文件,最后启动项目。这些项目服务在服务器单机部署,代码暂无发现bug,部分结果截图暂未提供,读者可以自行下载代码使用IDE运行工程实践,有什么问题和想法随时可以留言或者联系小编。
五、总结
大家好,我是Snowball。以上就是笔者历时2-3个月从把多年前的想法实现从可行性分析,到前置知识学习,再到功能分析、设计、开发、测试和部署,基本上是独立学习并完成的,相信看到这里的读者我想都是技术很牛逼的大佬了~~
总的来说,用到的技术层次不是特别深,主要是笔者自己利用多年企业中的项目开发经验,整合了标注前后端系统,CNN神经网络图片模型识别是现学先用的,用的模型偏简单。
在笔者实现这个项目功能的过程中,深深意识到了神经网络模型特定领域的强大之处,其关联的学科知识非常多,同时也看到了自己的工科数学、算法基础较薄弱,后面会花时间去补上这些不足之处,这样才能更容易理解、把玩现有的各种算法模型。
大家都知道,在现在这个时间节点,互联网行业已经进入下半场,很多功能需求不再是增删改查,而是大数据,超大规模算力场景,总之未来机器会取代人类很多方面的基础能力。
XDM,还能说啥呢,做为一名向上的程序猿,从现在开始,学习(卷)起来,在人工智能时代,不要让自己的能力停留在CRUD层面。
最后,读者在下载代码使用IDE运行工程实践的过程中,有什么问题和想法随时可以留言或者联系小编。
小伙伴们,快快用实践一下吧!如果在学习过程中,有遇到任何问题,欢迎加我好友,我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。
参考资料汇总
[1.常用验证码的识别方法](https://zhuanlan.zhihu.com/p/47703273)
[2.Pytorch实现验证码识别](https://www.zhihu.com/column/c_1355984533385265153)
[3.OpenCV文章专栏](https://blog.csdn.net/yukinoai/category_9283880.html)
[4.OpenCV-Python视频](https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j7)
[5.微积分](https://www.bilibili.com/video/BV1Eb411u7Fw)
[6.线性代数](https://www.bilibili.com/video/BV1aW411Q7x1)
[7.概率论](https://www.bilibili.com/video/BV1ot411y7mU)
[8.计算机数学基础](https://www.bilibili.com/video/BV1AB4y1K7kM)
[9.理解卷积意义](https://www.bilibili.com/video/BV1VV411478E)
[10.前馈神经网络](https://www.bilibili.com/video/BV1Tt411s7fK)
[11.神经网络学习理解](https://space.bilibili.com/504715181?spm_id_from=333.788.b_765f7570696e666f.1)
[12.Numpy中文教程](https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html)
[13.PyTorch中文教程](https://pytorch.panchuang.net/SecondSection/neural_networks/)
[14.PyTorch视频](https://www.bilibili.com/video/BV1t64y1t7V8)
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