Install Django

本文提供了一个详细的步骤来安装Python 2.7和Django 1.9.2,包括下载、解压文件及配置环境等。同时针对在安装过程中可能出现的错误进行了分析并给出了相应的解决方案。
1. download python2.7,install to c:\python27
2. download Django-1.9.2 newest relase : https://www.djangoproject.com/download/
3. unzip to c:\Django-1.9.2
4. copy c:\Django-1.9.2\django to c:\python27\django
5. run command: python c:/Django-1.9.2/setup.py install
6. after finished, try command in python console:
import django
print (django.get_version())
7. if it is OK, then install successfully

but you may encounter error when you run : python manage.py runserver

Error1: no such file or dictory: ...\\common-passwords.txt.gz
Resolution: Found a copy here: http://pkgs.fedoraproject.org/repo/pkgs/cracklib/common-passwords.txt.gz/5e35a78582c233f8b703f1dabf264788/
Referring: http://stackoverflow.com/questions/30815858/no-such-file-or-directory-error-when-using-pythons-startapp-in-cygwin

Error2: IOError: No translation files found for the default language en-US
Resolution: change USE_I18N = False
Referring: http://stackoverflow.com/questions/31726723/no-translation-file-found-for-domain-django
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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