unable to open file: name = '\weights\model.01-0.2455.h5', errno = 2, error message = 'No such file or directory', flags = 0, o_flags = 0

时间: 2024-06-06 16:10:43 浏览: 191
As an AI language model, I do not have access to your file system, but based on the error message, it seems that the file '\weights\model.01-0.2455.h5' does not exist in the specified directory or path. Please make sure that the file exists in the correct directory and that the path to the file is correct. If the file does not exist, you may need to generate it or download it from the source.
相关问题

def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Convert .pt file to .wts') parser.add_argument('-w', '--weights', required=True, help='Input weights (.pt) file path (required)') parser.add_argument('-o', '--output', help='Output (.wts) file path (optional)') args = parser.parse_args() if not os.path.isfile(args.weights): raise SystemExit('Invalid input file') if not args.output: args.output = os.path.splitext(args.weights)[0] + '.wts' elif os.path.isdir(args.output): args.output = os.path.join( args.output, os.path.splitext(os.path.basename(args.weights))[0] + '.wts') return args.weights, args.output

这段代码是一个命令行参数解析函数 `parse_args()`，它使用 `argparse` 库来解析命令行参数。它接受两个参数：`weights` 和 `output`，其中 `weights` 是必需的，`output` 是可选的。 - `-w` 或 `--weights` 参数用于指定输入的权重文件路径（必需）。 - `-o` 或 `--output` 参数用于指定输出的文件路径（可选）。 如果没有输入权重文件或者文件不存在，会抛出异常并退出程序。如果没有指定输出文件路径，则默认将输出文件路径设置为输入权重文件路径的基本名称（去掉扩展名）加上 `.wts` 扩展名。如果指定的输出路径是一个目录，则将输出文件路径设置为该目录下与输入权重文件基本名称相同的文件名加上 `.wts` 扩展名。 最后，函数返回解析后的权重文件路径和输出文件路径。

D:\Python\python.exe D:/PycharmProjects/test_old/jiaba.py Loading weights from local directory Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/test_old/jiaba.py", line 34, in <module> ltp = LTP() File "D:\Python\lib\site-packages\ltp\interface.py", line 125, in LTP return LTP_neural._from_pretrained( File "D:\Python\lib\site-packages\ltp\nerual.py", line 568, in _from_pretrained state_dict = torch.load(model_file, map_location=map_location) File "D:\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 771, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "D:\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 270, in _open_file_like return _open_file(name_or_buffer, mode) File "D:\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 251, in __init__ super(_open_file, self).__init__(open(name, mode)) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'LTP/small\\pytorch_model.bin'

这个错误表示在 LTP/small 模型的目录中找不到 pytorch_model.bin 文件。这可能是由于模型文件未正确下载或配置引起的。请确保你已经正确地下载并设置了 LTP/small 模型，并确保在指定的目录下存在 pytorch_model.bin 文件。如果问题仍然存在，你可能需要重新下载或检查模型文件的完整性。
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无法打开包括文件:“stdint.h”: No such file or directory

解决方案】 1. 去http://download.csdn.net/download/liubing8609/10046490下载“inttypes.h+stdint.h”压缩文件。 2. 解压后把inttypes.h和stdint.h放到vc的include目录就可以了。我安装的是VS2008，安装到的默认位置，因此include的路径就是：C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\include
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这个问题定位了大半天，先坐下记录。可能每个人遇到的问题情况不一样，我先说下我出现的问题解决方案：将mkdir() 改成mkdirs() ，至于为什么，后面介绍。 今天测试找我，说项目中测试录像直接crash了。我一脸懵圈，之前不都好好的吗？这个项目之前别人在负责，之前也测试过没问题。负责人离职后代码移交给我了，怎么到我手上就有问题？我很郁闷的重现了下，还真是的！！！我思考了一下，我没改这块代码啊，然后我update一份同事最后提交的版本代码，发现也有这个问题，这让我更不理解了，为啥？为啥？为啥？ 这块代码一直没动，测试手机也是一样的，不应该啊，最后我猜测可能是升级AS造成的，后面有空再去证实吧

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if name == 'main': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵，

transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) # load class_indict json with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model...

import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、还有定义的resnet34模型。在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、...

这段代码def slide2(y): l = y.shape[0] y = tf.reshape(y, [1, -1, 1]) input = keras.Input(shape=(l, 1)) output = Conv1D(filters=1, kernel_size=3, padding='causal', activation='linear', trainable=False, use_bias=False)(input) output = tf.stop_gradient(output) # 将 output 视为常数 model = keras.Model(inputs=input, outputs=output) weights_list = model.get_weights() weights = np.ones(3) / 3 weights_list[0] = weights.reshape((3, 1, 1)) model.set_weights(weights_list) result = model.predict(y) result = tf.reshape(result, [-1, 1]) return result用在了循环内部，出现了WARNING:tensorflow:6 out of the last 6 calls to <function Model.make_predict_function.<locals>.predict_function at 0x000001B6B7A85EE0> triggered tf.function retracing.警告

这个警告通常是由于在循环中定义 keras.Model.predict 函数时触发的，原因是每次调用 predict 函数时都需要重新追踪计算图，这会导致性能下降。为了避免这个问题，你可以尝试将 keras.Model.predict 函数的...

--------------------------------------------------------------------------- OSError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-76f2930386d7> in <module>() ----> 1 model.save('CNN_CIFAR10_model_h5') D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\network.py in save(self, filepath, overwrite, include_optimizer) 1088 raise NotImplementedError 1089 from ..models import save_model -> 1090 save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer) 1091 1092 def save_weights(self, filepath, overwrite=True): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in save_model(model, filepath, overwrite, include_optimizer) 377 opened_new_file = False 378 --> 379 f = h5dict(filepath, mode='w') 380 381 try: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\utils\io_utils.py in __init__(self, path, mode) 184 self._is_file = False 185 elif isinstance(path, str): --> 186 self.data = h5py.File(path, mode=mode) 187 self._is_file = True 188 elif isinstance(path, dict): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py in __init__(self, name, mode, driver, libver, userblock_size, swmr, rdcc_nslots, rdcc_nbytes, rdcc_w0, track_order, **kwds) 406 fid = make_fid(name, mode, userblock_size, 407 fapl, fcpl=make_fcpl(track_order=track_order), --> 408 swmr=swmr) 409 410 if isinstance(libver, tuple): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py in make_fid(name, mode, userblock_size, fapl, fcpl, swmr) 177 fid = h5f.create(name, h5f.ACC_EXCL, fapl=fapl, fcpl=fcpl) 178 elif mode == 'w': --> 179 fid = h5f.create(name, h5f.ACC_TRUNC, fapl=fapl, fcpl=fcpl) 180 elif mode == 'a': 181 # Open in append mode (read/write). h5py\_objects.pyx in h5py._objects.with_phil.wrapper() h5py\_objects.pyx in h5py._objects.with_phil.wrapper() h5py\h5f.pyx in h5py.h5f.create() OSError: Unable to create file (unable to truncate a file which is already open)

很抱歉，保存模型时出现了一个错误。...model.save('CNN_CIFAR10_model_h5') 之后，你可以尝试重新运行保存模型的代码。如果问题仍然存在，请检查是否有其他进程正在使用相同的文件，并关闭它们。

def build_model(max_features=1, maxlen=65): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model def data(Domain): valid_chars = pickle.load(open('dictionary.plk','rb')) Domain = [[valid_chars[y] for y in x] for x in Domain] Domain = sequence.pad_sequences(Domain, maxlen=65) return Domain def run(Domain): Domains = data(Domain) modelaaa = build_model(max_features=1, maxlen=65) modelaaa.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions if __name__ == "__main__": print(run(['baidu.com'])) # Run with 1 to make it fast报错Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has not created its variables yet. Call the Model first, then load the weights.怎么改

这样就可以避免 Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has not created its variables yet. Call the Model first, then load the weights. 的错误了。

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'weights/best.pt'

具体地，[Errno 2] No such file or directory: 'weights/best.pt'表示在指定路径下找不到名为'weights/best.pt'的文件或目录。 可能的原因包括： 1. 文件或目录路径错误：请确保路径名正确，并且文件或目录存在于...

def build_model(max_features=1, maxlen=65): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model def data(Domain): valid_chars = pickle.load(open('dictionary.plk','rb')) Domain = [[valid_chars[y] for y in x] for x in Domain] Domain = sequence.pad_sequences(Domain, maxlen=64) return Domain def run(Domain): Domains=data(Domain) model = build_model() model = model.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions if __name__ == "__main__": print(run('baidu.com')) # Run with 1 to make it fast

在 run 函数中，使用 model.load_weights 方法加载模型权重时，不需要重新定义 model，直接使用之前定义的 model 即可。修改后的代码如下： python def run(Domain): Domains=data(Domain) model = ...

def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test): print 'Defining a Simple Keras Model...' model = Sequential() # or Graph or whatever model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim, input_dim=n_symbols, mask_zero=True, weights=[embedding_weights], input_length=input_length)) # Adding Input Length model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=3 model.add(Activation('softmax')) print 'Compiling the Model...' model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) print "Train..." # batch_size=32 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1) print "Evaluate..." score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size) yaml_string = model.to_yaml() with open('../model/lstm.yml', 'w') as outfile: outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) ) model.save_weights('../model/lstm.h5') print 'Test score:', score

训练完成后，将模型的结构保存为 yaml 文件，将模型的权重保存为 h5 文件。最后，输出模型在测试集上的得分。 需要注意的是，该函数中的一些变量需要事先定义，比如输入数据的维度、Embedding 层的输出维度、LSTM ...

File "train.py", line 200, in <module> main(opt) File "train.py", line 116, in main load_weights_dict = {k: v for k, v in weights_dict.items() File "train.py", line 117, in <dictcomp> if model.state_dict()[k].numel() == v.numel()} KeyError: 'blocks.0.project_conv.conv.weight'

具体来说，错误信息中提到的键是blocks.0.project_conv.conv.weight，但是在预训练模型中并不存在这个键。 你需要检查一下预训练模型的键，以确保它们与你的代码中需要的键匹配。如果键不匹配，你可能需要修改你...

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) data = data.reshape(1, -1, 1) print(data.shape) # 定义模型 input = keras.Input(shape=(9, 1)) output = Conv1D(filters=1, kernel_size=3, padding='causal', activation='linear')(input) model = keras.Model(inputs=input, outputs=output, name="fs_feature") model.summary() # 获取模型中所有层的权重列表 weights_list = model.get_weights() print("权重列表：", weights_list) # 修改第一层的权重 weights = np.ones(3) / 3 weights_list[0] = np.transpose(np.array([weights])) # 设置所有层的权重 model.set_weights(weights_list) result = model.predict(data) print("原始数据：", data) print("滑动平均结果：", result.squeeze())出现错误

根据你提供的代码，我发现有一个错误：在修改第一层权重的代码中，应该使用np.array([weights])而不是np.transpose(np.array([weights]))。修改后的代码如下： import numpy as np from tensorflow import ...

base_model = tf.keras.Model(input1, max3, name="3dcnn") # Build the base model base_model.summary() base_model.load_weights('Modelli/CNN_weights_Hipp_finale.h5', by_name=True) #base_model.load_weights('Modelli/CNN_VOID_weights_15.h5', by_name=True) base_model.trainable = False # 固定base_model的参数不进行训练 # Set the learning Rate initial_learning_rate = 0.0001 reduce_Rl=tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=2, verbose=1)

base_model.trainable = False 表示将模型中的参数固定不进行训练。initial_learning_rate 表示学习率的初始值。reduce_Rl 是一个回调函数，用于在训练过程中动态地调整学习率。具体来说，当验证集上的损失...

progressBefore = 0 def printProgressBar(percent, prefix = ''): global progressBefore if percent - progressBefore < 0.001: return progressBefore = percent percentStr = ("{0:.1f}").format(percent*100) filledLength = int(30 * percent) bar = '█' * filledLength + '-' * (30 - filledLength) print('\r%s |%s| %s%% ' % (prefix, bar, percentStr),end='') def checkID(id): if len(id) != 18: with open('error.txt','wt') as file: file.write("{}\n".format(id)) else: tmp = [] for i in id[0:17]: if not i.isdigit(): with open('error.txt','wt') as file: file.write("{}\n".format(id)) else: i = int(i) tmp.append(i) weights = [7,9,10,5,8,4,2,1,6,3,7,9,10,5,8,4,2] lZ = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] lM = ['1','0','X','9','8','7','6','5','4','3','2'] sum = 0 for i in range(17): sum += tmp[i]*weights[i] Z = sum % 11 if lM[lZ.index(Z)] != id[17]: with open('error.txt','wt') as file: file.write("{}\n".format(id)) break f = open("ids.txt","rt") lines = f.readlines() for j in lines: jcopy = j.replace('\n','') checkID(jcopy) printProgressBar((lines.index(j)+1)/100000,prefix="Progress:")

具体来说，checkID函数会先检查身份证号码的长度是否为18位，如果不是，则将该身份证号码写入到文件"error.txt"中。如果长度为18位，则将身份证号码的前17位逐个转换为整数，并根据一定的权重进行计算。计算结果与...

inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(units=3)(inputs) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=opt, loss='mae')如何打印出训练过程中饿权重矩阵

model.load_weights('path/to/saved/weights.hdf5') for layer in model.layers: if isinstance(layer, keras.layers.LSTM): print(layer.get_weights()) 在上面的代码中，我们定义了一个回调函数 Model...

def selflabel_train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch, ema=None, output_file=None): """ Self-labeling based on confident samples """ losses = AverageMeter('Loss', ':.4e') progress = ProgressMeter(len(train_loader), [losses], prefix="Epoch: [{}]".format(epoch), output_file=output_file) model.train() for i, batch in enumerate(train_loader): images = batch['image'].cuda(non_blocking=True) images_augmented = batch['image_augmented'].cuda(non_blocking=True) with torch.no_grad(): output = model(images)[0] output_augmented = model(images_augmented)[0] loss = criterion(output, output_augmented) losses.update(loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if ema is not None: # Apply EMA to update the weights of the network ema.update_params(model) ema.apply_shadow(model) if i % 25 == 0: progress.display(i)

loader）、模型（model）、损失函数（criterion）、优化器（optimizer）、当前的训练轮数（epoch）、指数移动平均（exponential moving average，EMA）以及输出文件路径（output_file）作为参数。 在函数内部，会...

super(_open_file, self).__init__(open(name, mode)) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './weights/model_GRUNet_weights'

这个错误提示表明文件系统无法找到名为 "./weights/model_GRUNet_weights" 的文件或目录。这可能是因为文件不存在、文件路径错误或文件权限不足等原因导致的。 要解决这个问题，你需要确保该文件存在，并且文件路径...

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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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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
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