手动部署WSL环境将Python代码打包成安卓执行程序有哪些注意事项?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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PyCharm配置Windows10 WSL的Python环境 PyCharm Configuring Remote Interpreter via WSL
WSL+Pycharm搭建Python环境[项目代码]
本文详细介绍了如何在Windows系统中使用WSL(Windows Subsystem for Linux)和Pycharm搭建Python开发环境的两种方法。第一种方法是将代码和解释器都放在WSL中,第二种方法是将代码放在Windows中而解释器放在WSL中。文章还提供了具体的操作步骤,包括安装WSL、Python和Pycharm,以及设置解释器和手动激活虚拟环境等。
WSL搭建Python环境[代码]
本文详细介绍了如何在Windows子系统Linux(WSL)上搭建Python开发环境。首先需要启用WSL功能并安装Linux分发版(如Ubuntu 18.04 LTS),然后安装配置Visual Studio Code及其WSL扩展。接着创建项目目录,安装Python、pip和venv工具,并创建虚拟环境以避免版本冲突。最后通过VS Code的远程WSL功能连接Linux环境,安装Python扩展并运行简单程序。整个过程涵盖了从系统配置到开发环境搭建的完整步骤,为Windows用户提供了在Linux环境下进行Python开发的解决方案。
Python 实现 WSL 2 自动 Windows 主机IP和端口转发,可远程 SSH 登录和访问
文章目录WSL 安装 SSH 服务将 WSL 的 IP 地址写入到 Windows hosts 文件 WSL 2 安装教程:https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/wsl2-install WSL 2 和 WSL 1 一个很大的不同点,WSL 1 是和 Windows 共享 IP 地址,因此可以直接通过主机 IP 地址直接 SSH 登录。 而 WSL 2 则采用了像 VMware 虚拟机一样的 Hyper-V 虚拟网络,本想着直接用 Windows 的端口监听和转发工具netsh interface portproxy add将 Windows
一款基于python(pygame)开发的太空穿梭射击游戏,用WSL2(Ubuntu 22.04)环境打包生成apk安卓手机游戏应用
通过Python(pygame)写游戏程序,并成功用WSL2(Ubuntu 22.04)环境打包成apk安卓手机游戏应用,比上一版本优化了很细节和UI画面和机制,设计有 K20 / B2 / S35 三种游戏战机,穿梭于十重星域,随机变幻的背景。 双排子弹、三发导弹、能量护盾,甚至能捡到额外生命!0.5% 概率遇见外星飞碟,引爆全屏。手机按住飞机操控,通过与联网玩家同台竞技,分数实时上传。无网络状态下支持本地单机模式记录得分同样精彩。设计2套图标自适应大部分手机及ipad屏幕分辨率,新玩家可输入昵称,老玩家一键回归。深度适配手机及PC操作。
VSCode连接WSL运行Python[源码]
本文详细介绍了如何在VSCode中建立与WSL的连接并运行Python程序。首先确保VSCode与WSL正确连接,且Python环境配置正确。接着,通过检查mnt文件夹的挂载情况,输入完整的文件路径进入相应文件夹,并使用code .命令打开文件目录。最后,按照普通终端的运行方式启动Python程序,注意使用python3而非python命令以避免混淆。文章还提供了具体的操作步骤和注意事项,帮助用户顺利完成配置和运行。
VSCode与WSL2开发Python[项目源码]
本文详细介绍了如何在Windows系统上通过VSCode和WSL2(Windows Subsystem for Linux)在Linux环境下编写和调试Python程序,特别是使用Conda进行虚拟环境管理。内容包括WSL2和Ubuntu 20.04的环境配置、VSCode远程连接WSL2、Conda虚拟环境的创建与管理,以及Python开发调试的实战步骤。此外,还提供了常见问题的解决方案,如WSL2启动失败、Conda环境无法识别等。适用于机器学习、数据科学和Linux专属工具开发的场景。
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Python AdaBoost Digits 分类 误差曲线 AdaBoost 在 Digits 上十分类,输出混淆矩阵、弱学习器误差曲线与 report.csv。 功能: · Digits 十分类 · AdaBoost 集成分类 · estimator 兼容写法 · seaborn 混淆矩阵 · 弱学习器误差曲线 · report.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python EfficientNet-B2 MNIST 手写数字分类
Python EfficientNet-B2 MNIST 手写数字分类 EfficientNet-B2 在 MNIST 上训练分类,输出混淆矩阵、history.csv 与准确率曲线,数据自动下载。 功能: · MNIST 手写数字 · EfficientNet-B2 复合缩放网络 · 混淆矩阵 · 准确率曲线 · 自动下载数据 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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Python Kalman滤波 零售销量平滑预测 含噪零售销量序列做一维 Kalman 平滑预测,输出 kalman_retail.csv 与 forecast.png。 功能: · 合成日零售含噪观测 · 一维卡尔曼平滑 · 卡尔曼预测对比末值朴素 · kalman_retail.csv · forecast.png · metrics.csv · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
WSL2安装深度学习环境
此压缩包记载了wsl2如何配置深度学习环境配置,即如何安装cuda,cudnn,anaconda,环境换源以及pytorch如何安装等问题。教程简单清楚明白,适合各位小白入门使用。
WSL2安装与深度学习环境配置[代码]
本文详细介绍了如何在Windows 11系统下安装WSL2并配置深度学习环境。内容包括WSL2的安装步骤(命令安装和手动安装)、Linux发行版的安装(推荐手动安装)、Python环境及深度学习框架(如PyTorch)的配置、CUDA和cuDNN的安装与设置,以及如何链接主机代理和使用WSLg界面显示。此外,还提供了桌面环境配置的选项和常见问题的解决方法。文章旨在帮助用户在Windows系统中高效搭建Linux深度学习环境,充分利用GPU资源进行开发和研究。
WSL深度学习环境配置[项目代码]
本文详细记录了在WSL(Windows Subsystem for Linux)中配置深度学习环境的完整步骤。从安装CUDA Toolkit和cuDNN开始,到配置环境变量、安装Anaconda和PyTorch,再到设置PyCharm专业版开发环境。此外,还涵盖了配置pip下载源、安装MMDetection和MMDetection3D等深度学习框架的具体操作。文章提供了每一步的命令和验证方法,帮助读者顺利完成环境搭建,并解决可能遇到的问题。
chatglm2的anaconda+gpu、docker+gpu、wsl+gpu部署
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Vscode连接WSL2的jupyter[代码]
本文详细介绍了如何在Vscode中连接WSL2中的jupyter环境。首先需要在WSL中安装jupyter,并创建一个虚拟环境,安装必要的库如ipykernel和ipython。接着在Vscode中安装jupyter插件,并手动启用。最后,通过选择python解释器和内核,即可使用在WSL中创建的jupyter虚拟环境。文章还提到了删除虚拟环境的方法,并鼓励读者在评论区分享关于此环境与anaconda区别的知识。
WSL Linux环境配置教程.md
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