python 的django环境搭建

本文详细介绍在Ubuntu环境中搭建开发环境的过程,包括安装常用工具如wget、net-tools、vim等,配置Python环境并安装pip、setuptools等依赖,以及安装数据库、编译工具和必要的库文件。最后,通过requirements.txt文件批量安装项目依赖。

apt-get install wget net-tools vim lrzsz unzip mysql-server -y
mkdir packages
cd packages

wget https://files.pythonhosted.org/packages/45/ae/8a0ad77defb7cc903f09e551d88b443304a9bd6e6f124e75c0fbbf6de8f7/pip-18.1.tar.gz

wget https://files.pythonhosted.org/packages/37/1b/b25507861991beeade31473868463dad0e58b1978c209de27384ae541b0b/setuptools-40.6.3.zip

tar xf pip-18.1.tar.gz 
unzip setuptools-40.6.3.zip 
cd setuptools-40.6.3/
python setup.py build
python setup.py install 
cd ../pip-18.1/
python setup.py build
python setup.py install

apt-get install build-essential  libssl-dev libffi-dev libxml2 libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev python-dev libsasl2-dev  libldap2-dev libmysqlclient-dev -y

 
echo "ldap==1.0.2
python-ldap==2.5.2
Django==1.10.8
django-auth-ldap==1.3.0
hamlpy==0.82.2
django-hamlpy==1.1.1  
djangorestframework==3.7.7
gunicorn==19.7.1
MySQL-python==1.2.5
django-mysqlpool
requests==2.18.4
xlrd==1.1.0
xlwt==1.2.0
ua-parser " >> requirement.txt

pip install -r requirement.txt

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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