Mac环境变量配置

1. 添加环境变量

(1)打开 应用程序 -> 实用工具 -> 终端; 
(2)在终端中定位到自己用户的主目录,输入: cd ~ ; (推荐从App Store中下载Go2Shell,可直接进入Finder当前目录)
(3)创建一个空文件,输入:touch .bash_profile ; 
(4)编辑这个文件,输入:open .bash_profile ; 
(5)在这个文件中输入:export PATH=${PATH}:<文件目录> ;(将"<文件目录>"替换成自己想要的目录)export PATH=${PATH}:/Users/abc/android-sdk/tools; 
(6)source .bash_profile重启终端,测试。

2.添加多个环境变量

格式:

export PATH=$PATH:/Applications/ant-1.9.2/bin
export PATH=$PATH:/Applications/ant-1.9.2
export PATH=$PATH:/Applications/ant-1.9.2/lib

3.删除环境变量

(1)打开 应用程序 -> 实用工具 -> 终端; 
(2)在终端中定位到自己用户的主目录,输入: cd ~ ; (推荐从App Store中下载Go2Shell,可直接进入Finder当前目录)
(3)删除文件 rm -rf .bash_profile
(4)查看是否删除成功 ls -la
(5)注销后, 查看当前环境变量

4.查看当前环境变量

终端输入   echo $PATH

/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/usr/local/bin

冒号为分隔符

 5.另一种方式

直接输入命令:

PATH=~/bin:$PATH  (红色部分改为要添加的路径)

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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