解释一下Removed 5 rows containing missing values (`geom_point()`).

时间: 2023-06-11 10:09:34 浏览: 348
RAR

Keil.STM32F4xx_DFP.2.15.0.pack(STM32F4xx系列固件库for Keil MDK 5)

star5星 · 资源好评率100%
这是一个数据处理中的警告信息，通常出现在使用R语言中的ggplot2绘图库绘制散点图时。这个警告信息表示在数据中存在缺失值，而缺失值在绘图时无法被正确地展示，因此这些缺失值所在的行被从绘图中删除了，以保证绘图的准确性和可读性。这个警告信息提醒我们需要检查数据中是否存在缺失值，并对其进行处理，以避免数据分析的误差和偏差。
阅读全文

相关推荐

rar

Keil.STM32L4xx_DFP.2.6.0.pack(L4官方固件库驱动库板级支持包for Keil MDK5)直接运行

Removed devices: STM32L451RCYx, STM32L452RCYx, STM32L485xx. Updated dbgconf files - Add missing variable DoOptionByteLoading. CMSIS Flash Algorithm: Added algorithm for STM32L4RxxG devices. Updated ...
pdf

WM_Removed_讲义.pdf

WM_Removed_讲义(2)

Removed 9 rows containing missing values (geom_line()).

这个信息通常是在使用 ggplot2 绘图时出现的。它的意思是在绘制线条时，有 9 行数据包含缺失值...ggplot(data, aes(x, y)) + geom_line(drop = FALSE) 这样就可以在图表中显示这些缺失值，而不是将它们自动删除。

Bin width defaults to 1/30 of the range of the data. Pick better value with binwidth. Warning message: Removed 2 rows containing missing values (stat_bindot()).

geom_text(aes(x=median(data$variable, na.rm = TRUE), y=30, label="Median"), color="blue") + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), axis.text.x = element_text(angle=90, vjust=0.5, size=8)) + ...

Warning messages: 1: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf 2: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf 3: In min(diff(sort(x))) : no non-missing arguments to min; returning Inf 4: Removed 1 rows containing missing values (geom_tile()).

这些警告信息通常表示你的数据中存在缺失值或者无法计算的值，导致函数无法正常工作。在贪吃蛇游戏中，这些警告信息可能是由于蛇的位置数据发生了问题，或者食物的位置数据发生了问题，导致无法正确绘制游戏界面。...

C:\Python37\lib\site-packages\paramiko\kex_ecdh_nist.py:39: CryptographyDeprecationWarning: encode_point has been deprecated on EllipticCurvePublicNumbers and will be removed in a future version. Please use EllipticCurvePublicKey.public_bytes to obtain both compressed and uncompressed point encoding. m.add_string(self.Q_C.public_numbers().encode_point()) C:\Python37\lib\site-packages\paramiko\kex_ecdh_nist.py:96: CryptographyDeprecationWarning: Support for unsafe construction of public numbers from encoded data will be removed in a future version. Please use EllipticCurvePublicKey.from_encoded_point self.curve, Q_S_bytes C:\Python37\lib\site-packages\paramiko\kex_ecdh_nist.py:111: CryptographyDeprecationWarning: encode_point has been deprecated on EllipticCurvePublicNumbers and will be removed in a future version. Please use EllipticCurvePublicKey.public_bytes to obtain both compressed and uncompressed point encoding. hm.add_string(self.Q_C.public_numbers().encode_point()) Failed to change password for 192.168.26.239

这些警告信息是由Cryptography库引起的，它在paramiko的使用过程中发出了一些即将被弃用的警告。这些警告不会影响paramiko的正常功能，但是它们可能会在将来的版本中被移除。 如果你想消除这些警告，可以尝试升级...

#warning "host_defines.h is an internal header file and must not be used directly. This file will be removed in a future CUDA release. Please use cuda_runtime_api.h or cuda_runtime.h instead." [-Wcpp]

这个警告信息是在编译 CUDA 代码时出现的，意思是 host_defines.h 是一个内部的头文件，不应该被直接使用，这个文件将在未来的 CUDA 版本中被移除，建议使用 cuda_runtime_api.h 或 cuda_runtime.h 替代。...

AR has been removed from statsmodels and replaced with statsmodels.tsa.ar_model.AutoReg.

是的，您说得对。在新版本的statsmodels中，AR已经被移除了，取而代之的是statsmodels.tsa.ar_model.AutoReg。AutoReg也是一个自回归模型对象，它的使用方法与旧版本的AR类似。如果要在新版本的...

ggplot(df_gc, aes(x = gc)) + + geom_density(fill = "blue") + + labs(x = "GC Content", y = "Density", title = "GC Content Distribution") Warning message: Removed 420 rows containing non-finite values (stat_density()). 报错解决办法

这个错误信息通常表示有非数字值（例如 NA）在数据中。您可以使用以下代码来查看哪些行包含非数字值： R # 找到包含非数字值的行 which(!is.finite(df_gc$gc)) 然后，您可以使用以下代码将这些行从数据框中...

修改报错的语句：words_count=df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg({"count":numpy.size}) print(words_count) words_count=words_count.reset_index().sort_values(by=["count"],ascending=False) words_count.head()

FutureWarning: Using a dict on a groupby is deprecated and will be removed in a future version of pandas. 这是因为 agg 函数的参数应该是一个函数或函数列表，而不是字典。为了避免这个警告和报错，您...

优化代码，加背景图import tkinter as tk import numpy as np def change_label(): button.destroy() label.config(text="请输入您的身高体重以及目标体重：") height_label.place(relx=0.5, rely=0.4, anchor="center") height_entry.place(relx=0.5, rely=0.45, anchor="center") weight_label.place(relx=0.5, rely=0.5, anchor="center") weight_entry.place(relx=0.5, rely=0.55, anchor="center") target_label.place(relx=0.5, rely=0.6, anchor="center") target_entry.place(relx=0.5, rely=0.65, anchor="center") submit_button.place(relx=0.5, rely=0.8, anchor="center") def show_buttons(): calculate_low_carb() calculate_medium_carb() calculate_high_carb() label.config(text="您的营养素分配如下：") label.place(relx=0.5, rely=0.2, anchor="center") height_label.destroy() height_entry.destroy() weight_label.destroy() weight_entry.destroy() target_label.destroy() target_entry.destroy() submit_button.destroy() submit_button_1.place(relx=0.5, rely=0.8, anchor="center") def calculate_low_carb(): global low_protein_intake, low_carb_intake, low_fat_intake height = float(height_entry.get()) weight = float(weight_entry.get()) target_weight = float(target_entry.get()) # 根据BMI计算蛋白质摄入量 bmi = weight / (height / 100)**2 if bmi >= 27: low_protein_intake = weight elif bmi >= 24 and bmi < 27: low_protein_intake = weight * 1.5 else: low_protein_intake = weight * 2 # 计算低碳日的碳水摄入量和脂肪摄入量 low_carb_intake = weight low_fat_intake = weight low_carb_label = tk.Label(root, text = "您低碳日的碳水摄入量为{:.1f}克，蛋白质摄入量为{:.1f}克，脂肪摄入量为{:.1f}克".format(low_carb_intake, low_protein_intake, low_fat_intake), font=("Arial", 18)) low_carb_label.place(relx=0.5, rely=0.4, anchor="center") def calculate_medium_carb(): global medium_protein_intake, medium_carb_intake, medium_fat_intake height = float(height_entry.get()) weight = float(weight_entry.get()) target_weight = float(target_entry.get()) # 根据BMI计算蛋白质摄入量 bmi = weight / (height / 100)**2 if bmi >= 27: medium_protein_intake = weight elif bmi >= 24 and bmi < 27: medium_protein_intake = weight * 1.5 else: medium_protein_intake = weight * 2 # 计算中碳日的碳水摄入量和脂肪摄入量 medium_carb_intake = weight * 2 medium_fat_intake = weight * 0.5 medium_carb_label = tk.Label(root, text = "您中碳日的碳水摄入量为{:.1f}克，蛋白质摄入量为{:.1f}克，脂肪摄入量为{:.1f}克".format(medium_carb_intake, medium_protein_intake, medium_fat_intake), font=("Arial", 18)) medium_carb_label.place(relx=0.5, rely=0.5, anchor="center")

Here's a possible optimization for the code: ...- Removed unnecessary widget creation and destruction. - Simplified the button commands by calling the nutrient calculation functions directly.

AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.config' has no attribute 'experimental_list_devices'

This method was experimental and has been removed in TensorFlow 2. To solve this error, you can use the method list_physical_devices() instead. Here's an example: python import tensorflow as ...

NotImplementedError: statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA have been removed in favor of statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA (note the . between arima and model) and statsmodels.tsa.SARIMAX.

这个错误提示是因为 statsmodels 库在新版（0.12.0）中更新了 ARIMA 模型的实现方式，将原来的 statsmodels.tsa.arima_model.ARMA 和 statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA 移除，改为使用 statsmodels.tsa....

Arguments other than a weight enum or None for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1. You can also use weights=ResNet18_Weights.DEFAULT to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg)解决办法解决办法示例

以下是解决这个问题的示例代码： python from torchvision.models import resnet18 from torchvision.models.resnet import ResNet, BasicBlock, Bottleneck, model_urls class ResNet18(ResNet): ...

/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/tqdm/auto/__init__.py:2: TqdmDeprecationWarning: This function will be removed in tqdm==5.0.0 Please use tqdm.std.* instead of tqdm._tqdm.* from .._tqdm import TqdmExperimentalWarning /root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/tqdm/autonotebook/__init__.py:8: TqdmDeprecationWarning: This function will be removed in tqdm==5.0.0 Please use tqdm.notebook.* instead of tqdm._tqdm_notebook.* from .._tqdm_notebook import tqdm_notebook as tqdm

这些警告信息是由tqdm库发出的，它正在提醒您在将来版本中某些函数将被移除。建议您使用新版本中的tqdm.std.*代替旧版本的tqdm._tqdm.*，以及使用tqdm.notebook.*代替tqdm._tqdm_notebook.*。...

E:\visualization\analysis\1.py:80: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show() C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 21508 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5404}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 20010 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-4E2A}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 26376 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6708}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 20221 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-4EFD}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 30340 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-7684}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 38144 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-9500}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 21806 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-552E}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 24773 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-60C5}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 20917 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-51B5}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 36135 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-8D27}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.3\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 21697 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-54C1}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) Process finished with exit code 0

这是一些Matplotlib的警告信息。其中第一条警告表示，Matplotlib 3.6版本开始不再支持没有“required_interactive_framework”属性的FigureCanvases，这个属性用于指定绘图所需的交互式框架。如果你的代码中使用了...

C:\Program Files\Python311\Lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:208: UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn( C:\Program Files\Python311\Lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or None for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1. You can also use weights=ResNet50_Weights.DEFAULT to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg)

这个警告信息是由 _utils.py 文件中的代码触发的。它指出在未来版本中，pretrained 参数会被弃用，建议改用 weights 参数。另外，除了权重枚举或 None，其他参数值也会在未来版本中被弃用。...

statsmodels.tsa.arima_model.arma and statsmodels.tsa.arima_model.arima have been removed in favor of statsmodels.tsa.arima.model.arima (note the . between arima and model) and statsmodels.tsa.sarimax.

在新版本的 statsmodels 库中，已经弃用了 statsmodels.tsa.arima_model.arma 和 statsmodels.tsa.arima_model.arima，推荐使用 statsmodels.tsa.arima.model.arima（注意 arima 和 model 之间的句点）和 ...

df_1.drop(df_1.index[1],inplace=True)

This code will drop the row at index 1 in the DataFrame df_1... The "inplace=True" parameter means that the DataFrame will be modified in place, rather than creating a new DataFrame with the row removed.

最新推荐

recommend-type

python小爬虫.zip

python小爬虫
recommend-type

最全的JAVA设计模式，包含原理图解+代码实现.zip

最全的JAVA设计模式，包含原理图解+代码实现
recommend-type

CPPC++_世界上最快的3d贴图转换工具.zip

CPPC++_世界上最快的3d贴图转换工具
recommend-type

【风电】基于TCN-BiGRU的风电功率单变量输入多步预测研究附Matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

前端协作项目：发布猜图游戏功能与待修复事项

资源摘要信息:"People-peephole-frontend是一个面向前端开发者的仓库，包含了一个由Rails和IOS团队在2015年夏季亚特兰大Iron Yard协作完成的项目。该仓库中的项目是一个具有特定功能的应用，允许用户通过iPhone或Web应用发布图像，并通过多项选择的方式让用户猜测图像是什么。该项目提供了一个互动性的平台，使用户能够通过猜测来获取分数，正确答案将提供积分，并防止用户对同一帖子重复提交答案。 当前项目存在一些待修复的错误，主要包括： 1. 答案提交功能存在问题，所有答案提交操作均返回布尔值true，表明可能存在逻辑错误或前端与后端的数据交互问题。 2. 猜测功能无法正常工作，这可能涉及到游戏逻辑、数据处理或是用户界面的交互问题。 3. 需要添加计分板功能，以展示用户的得分情况，增强游戏的激励机制。 4. 删除帖子功能存在损坏，需要修复以保证应用的正常运行。 5. 项目的样式过时，需要更新以反映跨所有平台的流程，提高用户体验。 技术栈和依赖项方面，该项目需要Node.js环境和npm包管理器进行依赖安装，因为项目中使用了大量Node软件包。此外，Bower也是一个重要的依赖项，需要通过bower install命令安装。Font-Awesome和Materialize是该项目用到的前端资源，它们提供了图标和界面组件，增强了项目的视觉效果和用户交互体验。 由于本仓库的主要内容是前端项目，因此JavaScript知识在其中扮演着重要角色。开发者需要掌握JavaScript的基础知识，以及可能涉及到的任何相关库或框架，比如用于开发Web应用的AngularJS、React.js或Vue.js。同时，对于iOS开发，可能还会涉及到Swift或Objective-C等编程语言，以及相应的开发工具Xcode。对于Rails，开发者则需要熟悉Ruby编程语言以及Rails框架的相关知识。 开发流程中可能会使用的其他工具包括： - Git：用于版本控制和代码管理。 - HTML/CSS：用于构建网页结构和样式。 - Webpack或Gulp：用于项目构建和优化流程。 - Babel：用于JavaScript代码的兼容性处理。 - Linting工具：如ESLint，用于代码质量检查和维护代码风格一致性。 总结来看，People-peephole-frontend项目不仅涉及到了跨平台协作的经验分享，还提供了前端开发的学习和实践机会，尤其在交互设计、前端工程化、依赖管理及样式设计等方面。开发者可以通过参与该项目的修复和完善工作，提高自身技能并积累宝贵的项目经验。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【高斯信道信号编码优化】：4大方法优化Chirp信号编码过程

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/d37646d14e4e4b51b01e617b59167c74.png) # 1. 高斯信道与Chirp信号编码基础 ## 简介 在现代通信领域，信息的传递无处不在，而保障信息传递的清晰与高效是通信技术的核心挑战之一。高斯信道作为通信系统中最常见和基础的模型，为我们理解和优化信号传输提供了重要的理论支持。Chirp信号，以其独特的频谱扩展特性，在无线通信、雷达和声纳系统中发挥着越来越重要的作用。本章将介绍高斯信道的特性以及Chirp信号的基础知识，为读者搭建起后续章节深入探讨优化方法的理论基础。
recommend-type

对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列，并调试算法。使用C语言

在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
recommend-type

Spring框架REST服务开发实践指南

资源摘要信息: "在本教程中，我们将详细介绍如何使用Spring框架来构建RESTful Web服务，提供对Java开发人员的基础知识和学习参考。" 一、Spring框架基础知识 Spring是一个开源的Java/Java EE全功能栈（full-stack）应用程序框架和 inversion of control（IoC）容器。它主要分为以下几个核心模块： - 核心容器：包括Core、Beans、Context和Expression Language模块。 - 数据访问/集成：涵盖JDBC、ORM、OXM、JMS和Transaction模块。 - Web模块：提供构建Web应用程序的Spring MVC框架。 - AOP和Aspects：提供面向切面编程的实现，允许定义方法拦截器和切点来清晰地分离功能。 - 消息：提供对消息传递的支持。 - 测试：支持使用JUnit或TestNG对Spring组件进行测试。 二、构建RESTful Web服务 RESTful Web服务是一种使用HTTP和REST原则来设计网络服务的方法。Spring通过Spring MVC模块提供对RESTful服务的构建支持。以下是一些关键知识点： - 控制器（Controller）：处理用户请求并返回响应的组件。 - REST控制器：特殊的控制器，用于创建RESTful服务，可以返回多种格式的数据（如JSON、XML等）。 - 资源（Resource）：代表网络中的数据对象，可以通过URI寻址。 - @RestController注解：一个方便的注解，结合@Controller注解使用，将类标记为控制器，并自动将返回的响应体绑定到HTTP响应体中。 - @RequestMapping注解：用于映射Web请求到特定处理器的方法。 - HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE等）：在RESTful服务中用于执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 三、使用Spring构建REST服务 构建REST服务需要对Spring框架有深入的理解，以及熟悉MVC设计模式和HTTP协议。以下是一些关键步骤： 1. 创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr或相关构建工具（如Maven或Gradle）初始化项目。 2. 配置Spring MVC：在Spring Boot应用中通常不需要手动配置，但可以进行自定义。 3. 创建实体类和资源控制器：实体类映射数据库中的数据，资源控制器处理与实体相关的请求。 4. 使用Spring Data JPA或MyBatis进行数据持久化：JPA是一个Java持久化API，而MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 5. 应用切面编程（AOP）：使用@Aspect注解定义切面，通过切点表达式实现方法的拦截。 6. 异常处理：使用@ControllerAdvice注解创建全局异常处理器。 7. 单元测试和集成测试：使用Spring Test模块进行控制器的测试。 四、学习参考 - 国际奥委会：可能是错误的提及，对于本教程没有相关性。 - AOP：面向切面编程，是Spring的核心功能之一。 - MVC：模型-视图-控制器设计模式，是构建Web应用的常见架构。 - 道：在这里可能指学习之道，或者是学习Spring的原则和最佳实践。 - JDBC：Java数据库连接，是Java EE的一部分，用于在Java代码中连接和操作数据库。 - Hibernate：一个对象关系映射（ORM）框架，简化了数据库访问代码。 - MyBatis：一个半自动化的ORM框架，它提供了更细致的SQL操作方式。 五、结束语 以上内容为《learnSpring:学习春天》的核心知识点，涵盖了从Spring框架的基础知识、RESTful Web服务的构建、使用Spring开发REST服务的方法，以及与学习Spring相关的技术栈介绍。对于想要深入学习Java开发，特别是RESTful服务开发的开发者来说，这是一份非常宝贵的资源。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依