单独的EXE 识别运行没有错误，但是打包给界面组合后出现识别错误

最新推荐文章于 2025-06-06 21:53:49 发布
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本文探讨了程序在运行过程中可能出现的崩溃问题，主要聚焦于内存分配错误及缺失必要环境变量两大因素，并提供了相应的解决思路。
 这里有很多原因可能导致： 这里仅仅记录工程中出现的 1  内存分配原因出现的崩溃 2 缺少相应的环境变量导致的 
已解决：用 Pyinstaller 模块将整个GUI项目打包成 单独exe 文件、移到没有python的环境依旧可以运行（全网完美解决的方法）
人生是一场修行
04-15 1034
这是因为无法读取ui文件导致的，但是你的路径确实明明就是对的。网上很多方法其实都不是最佳的解决方法，只是类似于拆东墙补西墙的操作。（1）项目中用到的资源文件路径修改。比如ui、ico文件的路径。，ico文件也是一样的做法。所以，以下是完美的做法！
07程序发布——使用pyinstaller打包识别程序为exe可执行文件 详解
raozhongbo的博客
09-04 934
pyinstaller是一个Python程序打包工具，它可以将Python脚本和相关的依赖文件打包成一个可执行文件，从而方便在没有安装Python的环境中运行。除了常用的pyinstaller之外，还有一款auto-py-to-exe这个第三方库也可以将python脚本进行打包，它就是pyinstaller的视窗版本，是基于pyinstaller做为底层来开发实现的。本节将重点介绍pyinstaller的基本使用。
idea写javaweb项目时，明明代码没问题，但是用Tomcat启动后却出现错误，可能是依赖没有随着项目打包，在Tomcat中
小邹的博客
12-02 844
有时候在用idea写javaweb项目时，用Tomcat发布后，明明感觉自己代码没问题，但是就是会出现错误 那么有可能是Tomcat发布时项目需要的依赖没有打包进去。虽然依赖在maven中配置了！ 解决步骤： 点击箭头 第一步：点击Artifacts， 第二步：选中相应的项目名 第三步：看WEB-INF文件夹中是否有lib目录，且目录下有项目需要的依赖，如果没有。 第四步： 新建lib目录 点击+号并选中第一个 然后选中全部！点击ok并应用。重启Tomcat，测试！ ...
基于深度学习的手势识别系统（Python代码，UI界面版）
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思绪无限的博客
04-18 6万+
摘要：本文详细介绍基于深度学习的手势识别系统，在介绍手势识别算法原理的同时，给出了Python的实现代码以及PyQt的UI界面。手势识别采用了改进的SSD算法，进行手掌检测后对手部关节坐标进行关键点定位；在系统界面中可以选择手势图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别手势；可对图像中存在的多个手势进行姿势识别，可选择任意一个手势显示结果并标注，实时检测速度快、识别精度较高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
讯飞与腾讯云：Android 语音识别服务对比选择
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讯飞与腾讯云在Android语音识别领域均表现出色，各具特色。讯飞提供全面的语音识别功能，支持多种语言和离线识别，拥有高知名度和市场占有率，适合高度定制化需求。腾讯云则基于深度学习技术，提供高准确性的语音识别，支持多种语种和方言，且作为领先的云服务提供商，拥有丰富的语音识别和语音合成产品，适合快速接入并希望利用其他云服务的开发者。两者均提供详细的开发文档和API接口，但开发者在选择时应根据自身需求、成本因素和用户评价进行综合考虑，以确保选择最具性价比的方案。
2025最新滑块验证码、图形验证码、解决滑块验证码识别的技术方法大全
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06-06 1万+
2025滑块验证码技术全解析 本文系统介绍了当前主流的滑块验证码生成与破解技术方案。在生成端，重点分析了tianai-captcha、captcha-plus等Java框架的多验证码类型支持、插件化模板和跨平台特性；在破解端，剖析了captcha-recognizer、SliderCracker等工具的机器学习识别方法。文章提供了React/Vue/Flutter等多端集成示例，并从安全性、性能、扩展性等维度对比了各方案的优缺点，最后给出技术选型建议。适用于需要部署或研究验证码技术的开发者参考。 关键词：滑
python文件打包成exe
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python文件打包成exe可执行文件： 以game2048.py脚本为例，实现打包生成可执行文件。 非计算机软件专业的我从大学开始学习计算机语言后，只知道如何写代码，运行调试，功能实现，总感觉差丢丢儿。后来因为兴趣和工作需要，每每写好一个算法或功能，我只能把源代码拿出去展示？莫名感觉没有档次，总感觉缺一丢丢。写了训练人工智能识别算法智能在cmd或IDE上面弄。换台电脑做算法就心累，环境布置，库安装要削减发量的有木有。所以，自己做不限制环境的工具非常有必要，而且发给朋友同事做数据处理超级适用。本文介绍将py
【功能超全】基于OpenCV车牌识别停车场管理系统软件开发【含python源码+PyqtUI界面+功能详解】-车牌识别python 深度学习实战项目
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基于OpenCV车牌识别停车场管理系统软件开发【含python源码+PyqtUI界面+功能详解】-车牌识别python 深度学习实战项目
基于百度AI接口的图文识别工具
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考虑到OCR识别可能需要一定的时间，为了保持界面的响应性，通常会将这个过程放在单独的线程中执行，这样用户在等待结果时仍然可以操作其他界面元素。 "pylibs"可能是一个包含各种Python库的文件夹，比如requests库...
一键式Excel分词统计工具：如何轻松打包Python脚本为EXE
定期分享我的发现和想法，感谢你的陪伴和支持
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最近，表姐遇到了一个挑战：需要从Excel文件中统计出经过分词处理的重复字段，但由于数据隐私问题，这些Excel文件不能外传。这种情况下，直接使用Excel内置功能好像是行不通的，需要借助Python脚本来实现。 为了解决这个问题，我写了一个简单的数据分析和自动化办公脚本，以方便使用。想象一下，即使电脑上没有安装Python，也能通过一个简单的EXE文件轻松完成工作，这是多么方便！ 因此，我决定不仅要写出这个脚本，还要学会如何将其打包成一个独立的EXE文件。这样，无需Python环境的电脑也能直接运行它
基于深度学习的口罩检测系统（Python+清新界面+数据集）
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口罩检测系统用于日常生活中检测行人是否规范佩戴口罩，利用深度学习算法可实现图片、视频、连接摄像头等方式的口罩检测，另外支持和结果可视化。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。口罩检测系统可用于路口、商场等公共场合检测人脸是否佩戴口罩，佩戴和未佩戴口罩的数目、位置、预测置信度等；连接摄像头设备可开启实时检测功能，另外对图片、视频等文件也可进行测试和检测；登录系统提供用户注册、登录、管理功能；训练和调优的模型可有效检测口罩佩戴情况，模型可选择切换。
单多python文件打包成exe可执行文件
2402_83979924的博客
10-26 2034
这个UI界面便是exe文件运行后的结果，所有功能都没有报错，与运行源文件的效果一摸一样，在exe的上面三个文件是主文件运行时生成，是在代码中定义生成到运行文件所在文件夹的，所以不用担心主文件后缀改变而导致运行时会生成的额外文件丢失问题，这个在Pyinstaller库中应该直接帮忙解决了，而这是本代码会生成的三个额外文件，所以实际上dist中只有name.exe文件，而且是独立的，不会暴露任何私资源的可执行文件。src是源数据文件或目录的路径，dst是在打包后的目标路径（在可执行文件或目录中的相对路径）。
Python打包exe环境支持32位系统运行
Python打包exe环境是一个非常实用的技术领域，尤其在开发需要分发给终端用户的应用程序时显得尤为重要。本文件标题为“Python打包exe环境”，描述中明确指出该环境经过测试可在Windows 10 x64以及老旧的Windows XP ...
想做一个识别图片中数字和字母的程序,后期准备打包成EXE,需要怎么实现
07-02
- 若出现`TesseractNotFound`错误，确保将`tesseract.exe`和`tessdata`目录包含在打包资源中 - 使用`--hidden-import=pytesseract`解决导入问题 #### 四、替代方案 1. **使用EasyOCR**（无需单独安装OCR引擎）： ...
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）
最新发布
12-05
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法，重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模，构建出整个微电网的集中状态空间模型，并在此基础上实施线性化处理，便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤，包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导，最终通过Matlab代码实现模型仿真验证，展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法；②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用；③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计；④通过Matlab代码复现和扩展模型，服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程，重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导，同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
jira从入门到精通.doc
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