农业门户开源项目最佳实践教程

农业门户开源项目最佳实践教程

agriculture-portal ML solutions and other API based features to support Agriculture and Farmers. Goto Wiki or click on below link for Project Report. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agriculture-portal

1. 项目介绍

农业门户开源项目是一个基于机器学习的项目，旨在为农民提供作物预测、肥料推荐、降雨量预测以及产量预测等服务。该系统通过不同的算法帮助农民做出更明智的决策，提高农业生产的效率和质量。此外，项目还包含直接作物销售、实时支付接口以及使用 Stripe API 的功能，还集成了聊天机器人、天气预报和农业新闻等辅助功能。

2. 项目快速启动

以下是项目快速启动的步骤：

首先，克隆项目到本地机器：

git clone https://github.com/vaishnavid0604/agriculture-portal.git

进入 Farmers 文件夹，安装所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

更改 customer/cbuy_crops.php 文件中的成功 URL 和取消 URL 路径。

设置以下 API 密钥：

• 将新闻 API 密钥添加到 fnewsfeed.php 文件。
• 将 OpenWeatherMap API 密钥添加到 fweather_forecast.php 文件。
• 将 Stripe API 密钥添加到 customer/stripePayment/config.php 文件。
• 将 OpenAI API 密钥添加到 index.php 和 fchatgpt.php 文件。

导入数据库文件到 db 文件夹。

运行 Apache web 服务器，例如使用 XAMPP。

3. 应用案例和最佳实践

作物预测

输入 State_Name、District_Name 和 Season，获取该地区的预测作物。

作物推荐

输入 N、P、K、Temperature、Humidity、pH 和 Rainfall，获取该地区的推荐作物。

肥料推荐

输入 Temperature、Humidity、Soil Moisture、Soil Type、Crop Type、Nitrogen、Phosphorous 和 Potassium，获取该作物和地区的推荐肥料。

降雨量预测

输入 Subdivision 和 Year，获取该年份的降雨量预测。

产量预测

输入 State_Name、District_Name、Crop_Year、Season、Crop、Area 和 Production，获取该作物和地区的预测产量。

4. 典型生态项目

• 电子商务：集成 Stripe API 实现实时支付和直接作物销售。
• 聊天机器人：使用 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 模型为农民提供问答服务。
• 新闻API：提供最新的农业新闻，帮助农民了解行业动态。
• 天气预报：使用 OpenWeatherMap API 提供长达四天的天气预报。
• 邮件验证：通过 SMTP 实现邮件验证功能，增强账户安全性。

以上是农业门户开源项目的最佳实践教程，希望能帮助您更好地理解和应用该项目。

agriculture-portal ML solutions and other API based features to support Agriculture and Farmers. Goto Wiki or click on below link for Project Report. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agriculture-portal