py2exe越来越爽了

新版本已经可以打包为一个文件了,以前都是一堆dll, pyd的。具体的变化其实只有一个地方。就是options里增加bundle_files项,值为1表示pyd和dll文件会被打包到exe文件中,且不能从文件系统中加载python模块;值为2表示pyd和dll文件会被打包到exe文件中,但是可以从文件系统中加载python模块。另外setup中使用zipfile=None可以不生成library.zip。

例如原来的:

from distutils.core import setup
import py2exe
includes = ["encodings", "encodings.*"]
options = {"py2exe":
{ "compressed": 1,
"optimize": 2,
"includes": includes,
}
}
setup(
version = "0.1.0",
description = "search panda",
name = "search panda",
options = options,
windows=[{"script": "search.py", "icon_resources": [(1, "search.ico")] }],
)
只需要改为:
from distutils.core import setup
import py2exe
includes = ["encodings", "encodings.*"]
options = {"py2exe":
{ "compressed": 1,
"optimize": 2,
"includes": includes,
"bundle_files": 1
}
}
setup(
version = "0.1.0",
description = "search panda",
name = "search panda",
options = options,
zipfile=None,
windows=[{"script": "search.py", "icon_resources": [(1, "search.ico")] }],

)
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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