lar***el5 ***接口开发,lar***el api接口开发

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于lar***el5 app接口开发的问题，于是小编就整理了3个相关介绍lar***el5 ***接口开发的解答，让我们一起看看吧。

1. Laravel如何开发api？
2. 重庆哪里可以学习PHP？
3. python如何实现人脸识别？

Lar***el如何开发API？

能高兴能回答这个问题

这么框架，语言是可以开发API的

我们知道这门框架是代表了最，前沿的开发技巧，他有一个专门为API定制的框架版本叫做lumen

使用这一个框架的话，那开发API是非常迅速的，这个框架，而且体积非常的小，对于lar***el，他本身是占用的，体积是蛮庞大的，用这个框架是很清亮的，它相当于做了很多的减法，把一些功能模块进行了进行了删除。不像你使用自带的lar***el他那样，那功能基本都帮你写好了

我们可以看他的***介绍

Taylor Otwell 发布了 Lar***el 家族的新成员 Lumen , 一个以速度为目标诞生的微型框架.

Lumen 算是一个精简版的 Lar***el，针对速度优化了框架的加载方式, 多余的功能需要自行开启。

使用 Composer 安装：实用的方法操作，跟lar***el一样

使用kumen特点就是快，很多你开发中使用不到的配置，它都进行了删减，可以提升很多速度

Lar***el是php Web开发框架(PHP Web Framework)。如何开发API ,请看下面的具体步骤：

1、开发环境lar***el5.5

lar***el5.5已经引入了独立的无状态路由文件api.php作为api的开发,我们可以将接口需要的路由定义在该文件中:

定义路由并测试:

2、引入自定义中间件:

1.自定义中间件文件

2.注册中间件文件

3.路由中使用

重庆哪里可以学习PHP？

重庆的话，可以去重庆沙坪坝区西永大道32号附1号3层（西永微电园研发楼二期1号楼三层）黑马程序员。

另外，我可以给你一点学习PHP的建议，主要是不同阶段的学习，你可以按照这个还学习，自学也好：

PHP基础视频

javascript+jQuery

html+css+bootstrap

Php轻松入门***

6天玩转MySQL

PHP核心编程***教程

python如何实现人脸识别？

谢邀，我给个简单的例子吧，互联网有很多猫的照片，我也很喜欢猫，许多人可以很容易地识别猫，但是我们可以训练计算机这样做吗？答案是显而易见的，可以。

我们在Tensorflow框架上使用了高级Keras API。Keras项目是一个高级Python神经网络API。 它设计为用户友好和模块化，支持多个后端。 默认的Keras后端是Tensorflow，一个符号数学库，广泛用于机器学习和神经网络任务。 我们将训练我们的Keras / Tensorflow设置来对CIFAR-10图像数据集进行分类，这是10％的猫图片。

要使用Tensorflow运行Keras，我们将转换一个带有Tensorflow编译安装的环境，并使用conda添加Python HDF5软件包以及Keras可用于可视化模型的几个图形软件包，以及用于保存历史记录的dill。 然后我们将用pip安装Keras。

CIFAR-10数据集是10个类中的60,000个彩色32x32像素图像的***，其中10,000个是测试批次。 Keras可以自动下载数据集，但我们可以通过将其下载到/ results来节省时间，并在需要时将该文件***到正确的位置。

我们将运行128个图像批次并设置两个训练批次运行：一个长的500个批次的运行来完成主要工作，以及一个简短的5个批次的运行作为一个例子。

加载数据并使其成为合理的shape。 还设置了一个函数来查找文件，另一个用于查看我们正在分析的图像，最后设置为进行实时输入数据扩充。

翻出我曾经写的一篇文章来介绍这个问题。

为大家带来一篇 初步使用Keras深度学习破解验证码 的文章。 当然我们这里识别的是普通验证码，是Lar***el常用的验证码库

Captcha for Lar***el 5

如下图，又5个数字字母所组成的验证码。我用PHP一共生成了5万个验证码。后面也会提供给大家

导入所需的库

这里我们还是使用Keras，底层使用Tensorflow做为底层库。

本次使用的模型是简单的卷积神经网络模型，后面也会使用更加复杂的模型

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。

这个问题换个问***更好：python做图像识别的学习方法或者入门书籍有什么？

首先切记心急是吃不了热豆腐的，想要彻底明白如何做图像识别，单靠跑一个demo，看一个***是不行的。就分为三大步走吧：

模式识别打基础

建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。这里建议直接学习python下的opencv相关知识

机器学习来寻路

在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。推荐书籍《机器学习实战》，《统计学习方法》。

深度学习全升华

这里推荐斯坦福大学吴恩达的课程。可以边学边做练习，理论实践两不误。通过上面的学习之后，就可以开始手把手实战了。

开始之前，先了解一下框架的[_a***_]目前学术界主流的框架还是caffe和tensorflow，theano和torch倒没见多少人用。caffe是贾杨清大大的开山之作，虽然是用c++写的，但是同样支持matlab和python 接口。tensorflow是谷歌在caffe发布之后发布的基于python开发的深度学习框架。

到此，以上就是小编对于lar***el5 ***接口开发的问题就介绍到这了，希望介绍关于lar***el5 ***接口开发的3点解答对大家有用。