让我们来回顾一下上一篇文章的代码：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return '<h1 style="color: blue">Hello, World!</h1>'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

打算开一个新的系列，介绍一下如何使用chatgpt来学习网络编程，为什么选Flask呢，不知道，可能是基于python的，基于pyton的东西都比较容易上手，容易学。

首先问chatgpt什么是flask框架：

AI来了，但是它到底意味着什么呢？会对我们的工作带来怎样的影响？今天就带着大家看看完全使用chatgpt和midjounery可以生成怎样的龙头产品设计。

首先我们进入到Chatgpt网页，输入想要生成的内容，比如要一个美式浴室龙头，获得提示词：

4.0 下载图像识别模型测试代码

代码在此处下载：

https://github.com/CDahmsTemp/TensorFlow_Tut_3_Object_Detection_Walk-through/blob/master/0_verify_models_and_protoc_install.py

1.0 什么是树莓派

树莓派（英语：Raspberry Pi），是一款基于Linux的单片机计算机。它由英国的树莓派基金会所开发，目的是以低价硬件及自由软件促进学校的基本计算机科学教育。

迁移学习是一种在新数据集上重新训练 DNN 模型的技术，它比从头开始训练网络花费的时间更少。通过迁移学习，可以微调预训练模型的权重以对自定义数据集进行分类。在这些示例中，我们将使用 ResNet-18 和 SSD-Mobilenet 网络，尽管您也可以尝试其他网络。

前面的图像识别示例输出了代表整个输入图像的类的概率。接下来我们将专注于目标检测(Objection Dectection)，并通过提取它们的边界框来查找框架中各种目标的位置。与图像分类不同，目标检测网络能够每帧检测许多不同的对象。

有多种类型的深度学习网络可用，包括识别、检测/定位和语义分割。我们在本教程中强调的第一个深度学习能力是图像识别（Image Recognition），它使用在大型数据集上训练过的分类网络来识别场景和对象。

Jetson Nano是英伟达公司推出的一款功能强大的AI入门学习开发板，配备了128核的Maxwell GPU, 4核Arm Cotex A57 CPU，4G内存，支持摄像头，usb，HDMI接口，sd卡扩展，还提供了GPIO, I²C, I²S, SPI, UART通用的单片机接口。由于其强大的硬件配置，AI模型可以直接在本地训练和推导。