Ikhtisar
Dalam era digital, e-mel spam adalah gangguan yang berterusan, peti masuk yang berselerak dan menimbulkan risiko keselamatan. Untuk memerangi ini, kami boleh memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mencipta aplikasi pengesanan spam. Dalam catatan blog ini, kami akan membimbing anda melalui proses menggunakan aplikasi pengesanan spam AI yang dibina dengan Python dan Flask pada tika AWS EC2. Aplikasi ini menggunakan pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan e-mel sebagai spam atau bukan spam, memberikan penyelesaian praktikal kepada masalah biasa.
Apa yang Anda Akan Pelajari
- Cara untuk menyediakan tika AWS EC2
- Cara memasang perisian dan kebergantungan yang diperlukan
- Cara untuk menggunakan aplikasi Flask menggunakan Gunicorn
- Cara mengkonfigurasi tetapan keselamatan untuk aplikasi anda
Prasyarat
Sebelum kita menyelami proses penempatan, pastikan anda mempunyai perkara berikut:
- Akaun AWS: Jika anda tidak mempunyai akaun, anda boleh membuat akaun peringkat percuma. Buat akaun AWS di sini
- Pengetahuan Asas Perintah Terminal: Kebiasaan dengan antara muka baris perintah akan membantu.
Langkah 1: Lancarkan Instance Ubuntu EC2
1) Log masuk ke Konsol Pengurusan AWS anda.
2) Navigasi ke Papan Pemuka EC2.
3) Klik Instance Pelancaran.
4) Pilih AMI Pelayan Ubuntu (cth., Ubuntu 20.04 LTS).
5) Pilih Jenis Contoh (cth., t2.micro untuk peringkat percuma).
6) Buat pasangan kunci (.pem)
7) Konfigurasikan kumpulan keselamatan:
- Benarkan SSH (port 22).
- Tambahkan peraturan untuk HTTP (port 80).
8) Lancarkan contoh dan sambungkan melalui EC2 Instance Connect
Langkah 2: Kemas kini Instance
Setelah disambungkan ke tika EC2 anda, adalah amalan yang baik untuk mengemas kini senarai pakej dan menaik taraf pakej yang dipasang:
sudo apt update sudo apt upgrade -y
Langkah 3: Pasang Python dan Pip
1) Seterusnya, kami perlu memasang Python dan Pip, yang penting untuk menjalankan aplikasi Flask kami:
sudo apt install python3-pip -y
2) Sahkan pemasangan:
sudo apt update sudo apt upgrade -y
Langkah 4: Sediakan Apl Kelalang
1) Klon Repositori Aplikasi Flask: Gunakan Git untuk mengklon repositori yang mengandungi aplikasi pengesanan spam. Gantikan dengan URL sebenar repositori GitHub anda.
sudo apt install python3-pip -y
2) Navigasi ke folder projek (ganti dengan nama folder sebenar anda):
python3 --version pip --version
3) Semak Fail requirements.txt: Buka fail requirements.txt untuk memastikan ia menyenaraikan semua kebergantungan yang diperlukan.
git clone <repository-url> </repository-url>
4) Tukar Pengakhiran Baris: Jika anda menghadapi masalah dengan fail requirements.txt (mis., ia kelihatan disulitkan), tukarkannya kepada pengakhiran baris gaya Unix:
cd <folder-name> </folder-name>
5) Pasang kebergantungan:
nano requirements.txt
Langkah 5: Jalankan Apl Kelalang (Mod Pembangunan)
Untuk menguji aplikasi, anda boleh menjalankannya dalam mod pembangunan:
file requirements.txt sudo apt install dos2unix -y dos2unix requirements.txt
Secara lalai, Flask berjalan pada port 5000. Anda boleh mengesahkan bahawa apl berjalan dengan menavigasi ke http://
Langkah 6: Buka Port 5000 dalam Kumpulan Keselamatan
Untuk membenarkan akses kepada apl anda, anda perlu membuka port 5000 dalam kumpulan keselamatan:
1) Pergi ke Papan Pemuka EC2 dalam AWS.
2) Pilih contoh anda dan navigasi ke tab Keselamatan.
3) Klik pada pautan Kumpulan Keselamatan.
4) Edit Peraturan Masuk untuk membenarkan trafik TCP pada port 5000.
Langkah 7: Sediakan Pelayan Sedia Pengeluaran dengan Gunicorn (pilihan)
Untuk menjalankan apl anda pada pelayan sedia pengeluaran, anda boleh menggunakan Gunicorn:
1) Pasang Gunicorn:
pip install -r requirements.txt
2) Jalankan apl dengan Gunicorn:
python3 app.py
Ganti app:app dengan modul sebenar anda dan nama apl jika berbeza.
Kesimpulan
Kami telah berjaya menggunakan aplikasi pengesanan spam AI anda pada AWS EC2! Anda kini boleh mengaksesnya melalui IP awam EC2 anda. Untuk peningkatan selanjutnya, pertimbangkan untuk melaksanakan HTTPS dan menggunakan proksi terbalik seperti Nginx untuk prestasi dan keselamatan yang lebih baik.
Sila lihat tangkapan skrin rupa apl di sini
Jangan ragu untuk bertanya soalan atau meninggalkan komen anda?
Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan Apl Pengesanan Spam AI pada AWS EC2. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma