Comment écrire des programmes Android en python
Nous utilisons Kivy pour développer l'application Android. Kivy est un ensemble de frameworks open source spécialement utilisés pour le développement rapide d'applications multiplateformes. Il est écrit en Python et Cython. Il prend en charge non seulement le multi-touch. permet aux développeurs de terminer le travail rapidement. Avec un prototypage interactif simple et la prise en charge de la réutilisation et du déploiement du code, il s'agit sans aucun doute d'un framework NUI incroyable.
Comme il est multiplateforme, vous n'avez besoin d'écrire le code qu'une seule fois pour générer des applications Android et iOS en même temps, ce qui est cool.
Invitez tout le monde à écrire un Hello World
Installation de Kivy
Description de l'environnement : L'auteur utilise Python2.7.10
Ici, nous présentons uniquement la plate-forme Windows installation
Référence pour toutes les plateformes : https://kivy.org/#download
Mettre à jour pip, setuptools
python -m pip install –upgrade pip wheel setuptools
Puis installez les dépendances requises
python -m pip install docutils pygmentspypiwin32 kivy.deps.sdl2 kivy.deps.glew \ kivy.deps.gstreamer –extra-index-url https://kivy.org/downloads/packages/simple/
Il convient de noter que l'Android ci-dessus doit accéder à Google, veuillez donc apporter votre propre échelle, et le package kivy.deps.gstreamer est relativement volumineux (95 Mo) et peut être installé localement séparément ,
Ensuite, il est temps d'installer kivy
python -m pip install kivy
À ce stade, l'installation est terminée. Il convient de noter que le support de virtualisation n'est pas activé sur le système 64 bits, et une erreur sera signalée lors de l'importation de Kivy. S'il est en 64 bits, configurez simplement le BIOS de la machine et activez la prise en charge de la virtualisation.
Remarque : il s'agit simplement de l'environnement d'exécution de Kivy, afin que je puisse le déboguer directement sur la machine Windows. Nous parlerons plus tard de la façon de compiler le code dans un fichier APK.
Si kivy est en python, il devrait pouvoir être importé.
Selon la pratique mondiale, disons « bonjour ».
Créez un nouveau fichier .pyhelloworld
from kivy.app import App from kivy.uix.button importButton class TestApp(App): def build(self): return Button(text=’Hello,kivy’) TestApp().run()
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
