self.epoch_edit = QLineEdit() self.epoch_edit.setText("13") 如何写一个信号触发器,13被修改后触发一个槽函数

时间: 2024-09-06 16:05:48 浏览: 30
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在Qt框架中,为了实现文本编辑框(`QLineEdit`)中的内容发生变化后触发一个槽函数,你需要使用`QLineEdit`的`textChanged`信号。这个信号会在编辑框中的文本每次被修改后发射。你可以将这个信号连接到一个槽函数上,每当文本改变时,槽函数就会被调用。 以下是一个如何实现这个功能的示例: 首先,你需要定义一个槽函数,该函数将在文本改变时被调用。例如: ```python def on_epoch_edit_text_changed(self, text): # 这里可以处理文本变化后的逻辑 # 例如,你可以在这里打印文本,或者进行一些计算等操作 print(text) ``` 然后,在你的类的初始化方法中,你将`QLineEdit`的`textChanged`信号连接到你的槽函数: ```python from PyQt5.QtWidgets import QLineEdit class YourClass: def __init__(self): self.epoch_edit = QLineEdit() self.epoch_edit.setText("13") # 连接textChanged信号到槽函数 self.epoch_edit.textChanged.connect(self.on_epoch_edit_text_changed) ``` 确保在信号和槽函数中都有`self`参数,因为槽函数是作为类的成员函数实现的。如果槽函数需要处理特定的逻辑,你可以在这个函数内部添加相应的代码。
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检查代码是否有错误或异常:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, base_lr=0.00001, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): # 初始化函数,接受一些参数 self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch # 热身迭代次数 self.eta_min = eta_min # 最小学习率 self.iters = -1 # 当前迭代次数 self.iters_batch = -1 # 当前批次迭代次数 self.base_lr = base_lr # 初始学习率 self.step_scale = step_scale # 步长缩放因子 steps.sort() # 步长列表排序 self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] # 步长列表 self.gap = 0 # 步长间隔 self.last_epoch = 0 # 上一个 epoch self.lf = lf # 学习率函数 self.epoch_scale = epoch_scale # epoch 缩放因子 def step(self, external_iter=None): # 学习率调整函数 self.iters = 1 # 当前迭代次数 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters - self.warmup_iters # 当前迭代次数减去热身迭代次数 last_epoch = self.last_epoch # 上一个 epoch scale = 1.0 # 缩放因子 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] # 步长间隔 iters = iters - self.steps[i] # 当前迭代次数减去当前步长 last_epoch = self.steps[i] # 上一个 epoch if i != len(self.steps)-2: self.gap *= self.epoch_scale # 如果不是最后一个步长,乘以 epoch 缩放因子 break scale *= self.step_scale # 缩放因子乘以步长缩放因子 if self.lf is None: self.base_lr= scale * self.base_lr * ((((1 - math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) # 计算学习率 else: self.base_lr = scale * self.base_lr * self.lf(iters, self.gap) # 使用学习率函数计算学习率 self.last_epoch = last_epoch # 更新上一个 epoch return self.base_lr # 返回学习率 def step_batch(self): # 批次学习率调整函数 self.iters_batch = 1 # 当前批次迭代次数 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters # 计算学习率缩放因子 self.base_lr= self.base_lr * rate # 缩放学习率 return self.base_lr # 返回学习率 else: return None # 如果已经完成热身,返回 None

查代码是否有错误或异常:#这是一个名为 CosineAnnealingWarmbootingLR 的类,用于实现余弦退火学习率调整。以下是每行代码的注释: import math class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, base_lr=0.00001, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): # 初始化函数,接受一些参数 self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch # 热身迭代次数 self.eta_min = eta_min # 最小学习率 self.iters = -1 # 当前迭代次数 self.iters_batch = -1 # 当前批次迭代次数 self.base_lr = base_lr # 初始学习率 self.step_scale = step_scale # 步长缩放因子 steps.sort() # 步长列表排序 self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] # 步长列表 self.gap = 0 # 步长间隔 self.last_epoch = 0 # 上一个 epoch self.lf = lf # 学习率函数 self.epoch_scale = epoch_scale # epoch 缩放因子 def step(self, external_iter=None): # 学习率调整函数 self.iters = 1 # 当前迭代次数 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters - self.warmup_iters # 当前迭代次数减去热身迭代次数 last_epoch = self.last_epoch # 上一个 epoch scale = 1.0 # 缩放因子 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] # 步长间隔 iters = iters - self.steps[i] # 当前迭代次数减去当前步长 last_epoch = self.steps[i] # 上一个 epoch if i != len(self.steps)-2: self.gap *= self.epoch_scale # 如果不是最后一个步长,乘以 epoch 缩放因子 break scale *= self.step_scale # 缩放因子乘以步长缩放因子 if self.lf is None: self.base_lr= scale * self.base_lr * ((((1 - math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) # 计算学习率 else: self.base_lr = scale * self.base_lr * self.lf(iters, self.gap) # 使用学习率函数计算学习率 self.last_epoch = last_epoch # 更新上一个 epoch return self.base_lr # 返回学习率 def step_batch(self): # 批次学习率调整函数 self.iters_batch = 1 # 当前批次迭代次数 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters # 计算学习率缩放因子 self.base_lr= self.base_lr * rate # 缩放学习率 return self.base_lr # 返回学习率 else: return None # 如果已经完成热身,返回 None

给代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

检查代码是否存在不符合paddle框架规范的地方并修改:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

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springboot052基于Springboot+Vue旅游管理系统毕业源码案例设计 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。

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好的,以下是打印菱形的代码实现: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int n, i, j; printf("请输入一个正整数n:"); scanf("%d", &n); if(n % 2 == 0) { // 如果输入的n是偶数,将其加1变成奇数 n++; } for(i = 0; i < n / 2 + 1; i++) { for(j = 0; j < n / 2 - i; j++) { printf(
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mui框架实现带侧边栏的响应式布局

资源摘要信息:"mui实现简单布局.zip" mui是一个基于HTML5的前端框架,它采用了类似Bootstrap的语义化标签,但是专门为移动设备优化。该框架允许开发者使用Web技术快速构建高性能、可定制、跨平台的移动应用。此zip文件可能包含了一个用mui框架实现的简单布局示例,该布局具有侧边栏,能够实现首页内容的切换。 知识点一:mui框架基础 mui框架是一个轻量级的前端库,它提供了一套响应式布局的组件和丰富的API,便于开发者快速上手开发移动应用。mui遵循Web标准,使用HTML、CSS和JavaScript构建应用,它提供了一个类似于jQuery的轻量级库,方便DOM操作和事件处理。mui的核心在于其强大的样式表,通过CSS可以实现各种界面效果。 知识点二:mui的响应式布局 mui框架支持响应式布局,开发者可以通过其提供的标签和类来实现不同屏幕尺寸下的自适应效果。mui框架中的标签通常以“mui-”作为前缀,如mui-container用于创建一个宽度自适应的容器。mui中的布局类,比如mui-row和mui-col,用于创建灵活的栅格系统,方便开发者构建列布局。 知识点三:侧边栏实现 在mui框架中实现侧边栏可以通过多种方式,比如使用mui sidebar组件或者通过布局类来控制侧边栏的位置和宽度。通常,侧边栏会使用mui的绝对定位或者float浮动布局,与主内容区分开来,并通过JavaScript来控制其显示和隐藏。 知识点四:首页内容切换功能 实现首页可切换的功能,通常需要结合mui的JavaScript库来控制DOM元素的显示和隐藏。这可以通过mui提供的事件监听和动画效果来完成。开发者可能会使用mui的开关按钮或者tab标签等组件来实现这一功能。 知识点五:mui的文件结构 该压缩包文件包含的目录结构说明了mui项目的基本结构。其中,"index.html"文件是项目的入口文件,它将展示整个应用的界面。"manifest.json"文件是应用的清单文件,它在Web应用中起到了至关重要的作用,定义了应用的名称、版本、图标和其它配置信息。"css"文件夹包含所有样式表文件,"unpackage"文件夹可能包含了构建应用后的文件,"fonts"文件夹存放字体文件,"js"文件夹则是包含JavaScript代码的地方。 知识点六:mui的打包和分发 mui框架支持项目的打包和分发,开发者可以使用其提供的命令行工具来打包项目,生成可以部署到服务器的静态资源。这一步通常涉及到资源的压缩、合并和优化。打包后,开发者可以将项目作为一个Web应用分发,也可以将其打包为原生应用,比如通过Cordova、PhoneGap等工具打包成可在iOS或Android设备上安装的应用。 知识点七:mui的兼容性和性能优化 mui框架对老旧设备也做了兼容性考虑,保证应用在低端设备上也有较好的性能表现。性能优化方面,mui提供了多种工具和最佳实践,例如使用懒加载、避免全局变量污染、减少DOM操作等策略来提高应用的运行速度和用户体验。 以上内容是根据标题、描述以及文件名称列表推测出的关于mui实现简单布局的知识点。开发者可以通过分析和实践上述知识点来更好地理解和运用mui框架,从而构建出高效且用户友好的移动应用界面。
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"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