python 安装

1.下载源代码 

http://www.python.org/ftp/python/2.7.3/Python-2.7.3.tar.bz2

2.安装

安装目录一般为/usr/local/,进入该目录

①解压安装文件

Java代码  收藏代码
  1. $ tar –jxvf Python-2.7.3.tar.bz2  
 

   ②进入解压后的目录

 

Java代码  收藏代码
  1. $ cd Python-2.7.3  
 

  ③执行安装步骤

 

Java代码  收藏代码
  1. $ ./configure  
  2. $ make  
  3. $ make install  
 

3. 测试

       在命令行下输入python,出现python解释器即表示已经正确安装。

某些系统默认已经装了python但版本是2.4.x;由于版本太低,高版本的命令并不使用,本次安装后在shell中输入

#python

会发现显示结果:

# 2.4.3

Java代码  收藏代码
  1. Python 2.4.3 (#1, May  5 201116:39:10)   
  2. [GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-50)] on linux2  
  3. Type "help""copyright""credits" or "license" for more information.  
 

版本还是2.4.x的,由于python不像java可以设置JAVA_HOME环境变量,因此需要其他方式

解决办法:

 

Java代码  收藏代码
  1. #cd /usr/bin  
  2.         #ll |grep python   //查看该目录下python  
  3.         #rm -rf python  
  4.         #ln -s /usr/local/Python-2.7.3/python ./python  //建立对应的软链接  
  5.         #python  
  6.   
  7.       # python  
  8.          Python 2.7.3 (default, Aug 20 201215:37:12)   
  9.         [GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-50)] on linux2  
  10.         Type "help""copyright""credits" or "license" for more information.  
 

安装成功。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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