Flutter学习笔记(二)

本文是关于Flutter开发环境的搭建步骤,包括在Windows环境下设置Flutter SDK、配置环境变量、使用cmd验证安装、安装Android Studio及插件,以及如何解决相关问题。适合初学者参考。

1.开发准备

第一步丢出来权威地址搭建环境的教程 https://book.flutterchina.club/chapter1/install_flutter.html

声明 : 我用的是windows电脑,如果是mac的请自行点上面链接去查看


其实上面链接写的很清楚了,我就是自己记录一下,加点通俗的语言

1.首先嘛,加两个环境变量,这个环境变量是为了让以后的flutter能更好的下载更新,毕竟咱这网络看的比较严,有的东西还得靠镜像,最新镜像地址请查阅https://flutter.io/community/china

2.flutter官网下最新的sdk 官网地址:https://flutter.io/sdk-archive/#windows
当然也可以去github克隆下来项目 https://github.com/flutter/flutter/releases
ps:当时好像看到一篇文章,说官网的版本有坑…我果断去了git上拉下来的,所以官网的我没试过

3.下载好了,找个看着舒服的地方,把文件解压过去

4.完事了得用cmd调调啊! 那么能调的前提是先改一下环境变量
“控制面板>用户帐户>更改我的环境变量” 找到 Path那个,把你刚刚解压的路径贴上去 ; 符号结尾保存,目录精确到xxxx\flutter\bin

5.cmd命令行 flutter doctor 检测还有啥需要安装不,基本上会出现如下的,当做左面的都打对号了就ok了

Doctor summary (to see all details, run flutter doctor -v):
[√] Flutter (Channel master, v1.3.14-pre.35, on Microsoft Windows [Version 				10.0.17134.648], locale zh-CN)
[√] Android toolchain - develop for Android devices (Android SDK version 28.0.3)
[√] Android Studio (version 3.3)
[√] Connected device (1 available)

• No issues found!

一般第一个flutter装了就好了,第二个第三个是在androidstudio上安装flutter和dart环境就好了,第四个是数据线连了手机设备

6.上面的确定了flutter sdk装上了就行,下面要下载ide, 官方推荐的是Android用androidstudio ios用xcode, 虽然说是其他的用也行,但是强烈建议这俩,因为等你出了问题度娘都教不了你的时候会很难受…
安装androidstudio的时候 sdk都顺便安装 这里推荐个地址,本人初学android的时候就靠这个活了https://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4390905.htm
当然本身就是Android开发的可以直接跳过这个

7.Androidstudio --> file --> setting --> plugins -->输入flutter ,没找到直接 searche in repositories ,安装flutter后会按提示下一步会直接帮你把dart插件也装了,ok 重启一下studio ,再回到第五步 flutter doctor 发现2,3都打对号了

8.基本就这样,下面就可以开始你的第一个futter了

----此博客仅为个人学习总结观点,如有问题欢迎评论探讨!

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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