python中创建virtualenv虚拟环境

本文详细介绍了如何使用pip安装虚拟环境,通过python命令创建虚拟环境,并在真实环境下配置虚拟环境的切换。包括激活和退出虚拟环境的方法,以及使用virtualenvwrapper-win在Windows系统下进行环境切换的步骤。

先安装虚拟环境(真实环境下)

pip install virtualenv

 

安装环境之后我们需要创建一个存放虚拟环境的文件夹,我这里创建的是“env”文件夹,然后创建环境。

python -m venv flask1.0(文件名)

 

cd到Scripts中进入虚拟环境:activate

已经进入到(flask1.0)这个虚拟环境中,退出虚拟环境命令是

deactivate.bat

 

在真实环境下安装 

pip install virtualenvwrapper--win

安装完成后,需要配置环境变量,变量名一定是:WORKON_HOME,变量值 :为虚拟环境的目录

输入 workon+ 虚拟环境名进行切换

 

 

 切换成功

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chen1997/p/11338368.html

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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