pycharm模型通过flask框架、vue、jquery、ajax与前端页面连接的过程以及流程图

1. 前端页面发送请求到后端服务器，请求路径为Flask中定义的路由路径。
2. Flask路由接收请求后，调用相应的函数处理请求。
3. 函数中调用机器学习模型进行处理，得到结果后返回给Flask路由。
4. Flask路由将结果返回给前端页面，前端页面通过Ajax技术接收并展示结果。

流程图如下：

前端页面 -> Flask路由 -> 处理函数 -> 机器学习模型 -> 处理函数 -> Flask路由 -> 前端页面

其中，Flask框架作为后端服务器，负责接收前端页面的请求，调用处理函数，并将结果返回给前端页面。Vue和jQuery是前端框架，用于构建前端页面，实现用户交互和数据展示。Ajax技术用于异步请求数据，避免页面刷新，提升用户体验。机器学习模型则是用于处理业务逻辑的核心部分，通过调用模型实现对数据的处理和分析。

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遥感影像分割与自动化处理系统具有上传图像，连接pycharm模型进行转换并展示图片处理结果、查看历史记录以及转换时间、删除查看历史记录、下载图片的功能，用到了Flask、vue、jquery、ajas、文件存储的技术，具体过程是怎么实现的，如何调用这些技术

这个系统的实现需要分为前端和后端两个部分。前端主要使用Vue.js框架、jQuery库和Ajax技术，用于构建用户界面和与后端进行交互；后端主要使用Flask框架，用于接收前端请求、调用模型进行图像分割处理，并返回处理结果。下面是大致的实现流程：

1. 前端上传图像：用户在前端界面选择要上传的图像，并通过Ajax技术将图像数据发送给后端。

2. 后端接收图像数据并进行处理：Flask框架接收到图像数据后，调用pycharm模型对图像进行分割处理，并将处理结果返回给前端。

3. 前端展示处理结果：前端通过jQuery库将处理结果展示在界面上。

4. 前端查看历史记录：前端使用Vue.js框架构建历史记录页面，并通过Ajax技术从后端获取历史记录数据。

5. 后端存储历史记录：Flask框架将每次处理的图像和处理结果存储在文件中，用于后续的历史记录查看和下载。

6. 前端删除历史记录和下载图片：用户在前端界面可以选择删除历史记录或下载处理结果图像，并通过Ajax技术将请求发送给后端，后端通过Flask框架实现相应的功能。

总体来说，这个系统的实现涉及到多种技术，包括Vue.js框架、jQuery库、Ajax技术、Flask框架等。在实现过程中，需要了解这些技术的使用方法，并将它们结合起来，以实现系统的各项功能。