anchors, shape = self.anchors[i], p[i].shape AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

时间: 2024-06-01 07:05:48 浏览: 15
在深度学习中，anchors通常用于目标检测中的候选框。它是一种预定义的边界框，通常是以固定宽高比和大小来定义的。在物体检测任务中，通过将这些边界框与图像中的各个位置进行匹配，可以确定图像中可能存在的物体位置。 而对于错误信息"AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'"，通常意味着你尝试获取一个list对象的属性"shape"，但list类型本身并没有shape属性。一种可能的情况是，你尝试获取一个包含多个元素的list对象中的某个元素的shape属性，但该元素类型不支持shape属性。 你可以通过检查p[i]的类型来确认它是否具有shape属性。如果p[i]是一个numpy数组，则可以通过p[i].shape获取其形状。如果p[i]是一个普通的Python列表，它不支持shape属性。
相关问题

AttributeError: 'DetectX' object has no attribute 'anchors'

AttributeError: 'DetectX' object has no attribute 'anchors'是一个错误消息，它表明在名为'DetectX'的对象中找不到名为'anchors'的属性。这个错误通常是由代码中的逻辑错误或拼写错误引起的。 要解决这个问题，可以考虑以下几个步骤： 1. 检查代码中的拼写错误：确保在代码中正确地命名了对象和属性。检查是否有拼写错误或大小写错误。 2. 确认对象类型：确保使用了正确的对象类型。在这种情况下，检查是否正确地创建了'DetectX'对象，并且该对象应该具有'anchors'属性。 3. 检查代码逻辑：检查代码中是否存在逻辑错误，可能导致'anchors'属性缺失。可以逐行检查代码，查看是否有任何可能引起这个错误的地方。 4. 参考文档或示例代码：查阅相关文档或示例代码，了解如何正确使用'DetectX'对象和其属性。这可以帮助你找到错误的根源并解决问题。 综上所述，要解决AttributeError: 'DetectX' object has no attribute 'anchors'错误，需要仔细检查代码中的拼写错误、确认对象类型、检查代码逻辑，并参考相关文档或示例代码。

AttributeError: 'int' object has no attribute 'anchors'

出现"AttributeError: 'int' object has no attribute 'anchors'"错误，是因为你正在尝试访问一个整数对象的anchors属性，但整数对象没有这个属性。这个错误通常发生在你以某种方式错误地将整数对象视为具有特定属性的对象时。为了解决这个问题，你需要检查你的代码，并确保你正在访问正确的对象。你可能需要检查你的变量和数据类型，确保它们与你的预期相匹配。此外，你还可以使用try-except语句来捕获并处理异常，以避免程序崩溃。<span class="em">1</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [python报错: list object has no attribute shape的解决](https://download.csdn.net/download/weixin_38748721/13708867)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

相关推荐

pdf

FreeAnchor:Learning to match anchors for visual object detecti翻译.pdf

FreeAnchor:Learning to match anchors for visual object detecti翻译.pdf
txt

调整小目标Anchors.txt

调整小目标Anchors.txt
doc

FreeAnchor:Learning to match anchors for visual object detection论文翻译.doc

FreeAnchor:Learning to match anchors for visual object detection论文翻译

AttributeError: 'OcclusionGenerator' object has no attribute 'num_anchors'

这个错误通常出现在使用目标检测模型时，可能是在模型训练的过程中，没有定义或者错误定义了num_anchors这个属性。num_anchors是指每个空间位置上的anchor box的数量，通常在生成anchor boxes时使用。建议检查一下...

mmdetection AttributeError: 'SSDHead' object has no attribute 'loss_cls'

anchor_list, valid_flag_list = self.get_anchors(featmap_sizes, img_metas, device=device) cls_reg_targets = self.anchor_target(anchor_list, valid_flag_list, gt_bboxes, img_metas, gt_labels) if cls_...

AttributeError: 'Decoupled_Detect' object has no attribute 'anchros'

- *1* [AttributeError: 'module' object has no attribute 'detect'](https://blog.csdn.net/ChuJiangKeDeJiuShu/article/details/73224783)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630",...

m = self.model[-1] # Detect() if isinstance(m, Detect): s = 128 # 2x min stride m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1) check_anchor_order(m) self.stride = m.stride self._initialize_biases()

首先，通过self.model[-1]获取模型的最后一层，判断这层是否为Detect类型。如果是，则将stride属性设置为一个长度为3的张量，其值为2倍的最小步长（s=128）除以输入张量的高度和宽度。然后，将m.anchors...

s = 256 # 2x min stride m.inplace = self.inplace forward = lambda x: self.forward(x)[0] if isinstance(m, Segment) else self.forward(x) m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward check_anchor_order(m) m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1) self.stride = m.stride self._initialize_biases() # only run once

- 然后通过计算 s / x.shape[-2] 得到 stride，其中 x.shape[-2] 是特征图的高度或宽度，取其中较小值是为了保证特征图不会超出输入图像的大小。 - check_anchor_order 函数是为了检查锚框的大小是否符合规范。 - ...

anchors = self._anchors.view(1, A, 4) + shifts.view(K, 1, 4)什么意思

具体来说，self._anchors.view(1, A, 4) 将锚点的形状从 (A, 4) 转换为 (1, A, 4)，shifts.view(K, 1, 4) 将窗口的形状从 (K, 4) 转换为 (K, 1, 4)，然后两者相加，得到形状为 (K, A, 4) 的候选框坐标。

anchors = self._anchors.view(1, A, 4) + shifts.view(K, 1, 4)具体什么意思

在这段代码中，self._anchors.view(1, A, 4) 将锚点的形状从 (A, 4) 转换为 (1, A, 4)，其中 A 是锚点的数量，4 表示每个锚点的坐标信息。shifts.view(K, 1, 4) 将窗口的形状从 (K, 4) 转换为 (K, 1, 4)，其中 K 是...

def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray: """ Determines if the detections are within the polygon zone. Parameters: detections (Detections): The detections to be checked against the polygon zone Returns: np.ndarray: A boolean numpy array indicating if each detection is within the polygon zone """ clipped_xyxy = clip_boxes( boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh ) clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy) clipped_anchors = np.ceil( clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position) ).astype(int) is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]] self.current_count = np.sum(is_in_zone) return is_in_zone.astype(bool)

然后，通过使用 self.mask 和 clipped_anchors，获取每个锚点坐标是否位于多边形区域内的布尔值，并将结果保存在 is_in_zone 中。 最后，通过使用 np.sum 统计位于多边形区域内的锚点的数量，并将其保存在 ...

class Model(nn.Module): def init(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes super().init() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name with open(cfg) as f: self.yaml = yaml.safe_load(f) # model dict # Define model ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels if nc and nc != self.yaml['nc']: LOGGER.info(f"Overriding model.yaml nc={self.yaml['nc']} with nc={nc}") self.yaml['nc'] = nc # override yaml value if anchors: LOGGER.info(f'Overriding model.yaml anchors with anchors={anchors}') self.yaml['anchors'] = round(anchors) # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names self.inplace = self.yaml.get('inplace', True)

其中，init 函数接受四个参数，分别是配置文件路径 cfg、输入图像通道数 ch、目标类别数 nc 和锚框信息 anchors。如果配置文件是一个字典，直接使用该字典初始化模型；否则，从配置文件中加载模型参数并...

def __call__(self, p, targets): # predictions, targets, model device = targets.device lcls, lbox, lobj = torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device) tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets) # targets

根据你提供的代码，问题出现在 __call__ 方法中的 self.build_targets(p, targets) 行。 要解决这个问题，你需要检查 build_targets 方法的实现，并确保它返回一个可迭代对象，而不是 None。 下面是一个可能...

self.anchors = anchors 什么意思

这段代码是在Python类的构造函数中设置一个成员变量self.anchors。其中，anchors是传递给构造函数的一个参数，它可以是任何类型的对象，比如list、tuple、dict等等。 所以，self.anchors = anchors 的意思是将传递...

class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build onnx_dynamic = False # ONNX export parameter def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer super().__init__() self.nc = nc # number of classes self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor self.nl = len(anchors) # number of detection layers self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment) def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): x[i] = self.m[i](x[i]) # conv bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training: # inference if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic: self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device) y = x[i].sigmoid() if self.inplace: y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953 xy = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i].view(1, self.na, 1, 1, 2) # wh y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1) z.append(y.view(bs, -1, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x) @staticmethod def _make_grid(nx=20, ny=20): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)]) return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()

将输出张量的形状转换为 (batch_size, num_anchors, num_outputs, H, W) 的形式； c. 对于每个锚框，计算其对应的边界框的位置和置信度等信息； d. 将不同 detection 层的检测结果拼接起来，得到最终的检测结果...

class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build onnx_dynamic = False # ONNX export parameter def init(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer super().init() self.nc = nc # number of classes self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor self.nl = len(anchors) # number of detection layers self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment) def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): x[i] = self.mi # conv bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training: # inference if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic: self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device) y = x[i].sigmoid() if self.inplace: y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953 xy = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i].view(1, self.na, 1, 1, 2) # wh y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1) z.append(y.view(bs, -1, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x) @staticmethod def _make_grid(nx=20, ny=20): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)]) return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float() 基于YOLOv5详细介绍这个程序

同时，还初始化了一些变量，如anchor框的数量(na)、输出的维度数(no)等。在该函数中，还注册了一些buffer，如anchors、anchor_grid等，用于存储一些不需要训练的参数。 2. 前向传播函数 (forward) 在前向传播函数...

class ComputeLoss: sort_obj_iou = False # Compute losses def __init__(self, model, autobalance=False): device = next(model.parameters()).device # get model device h = model.hyp # hyperparameters # Define criteria BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, negative BCE targets # Focal loss g = h['fl_gamma'] # focal loss gamma if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) m = de_parallel(model).model[-1] # Detect() module self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02]) # P3-P7 self.ssi = list(m.stride).index(16) if autobalance else 0 # stride 16 index self.BCEcls, self.BCEobj, self.gr, self.hyp, self.autobalance = BCEcls, BCEobj, 1.0, h, autobalance self.na = m.na # number of anchors self.nc = m.nc # number of classes self.nl = m.nl # number of layers self.anchors = m.anchors self.device = device这个代码什么意思

这段代码是定义了一个 ComputeLoss 类，用于计算 YOLOv5 模型的损失值。在初始化时，会根据模型的超参数定义不同的损失函数，包括分类损失 BCEcls、目标检测损失 BCEobj 和 Focal Loss。同时还对正负样本进行了平滑...

最新推荐

recommend-type

ChatGPT原理1-3

ChatGPT原理1-3
recommend-type

aiohttp-3.4.0b2.tar.gz

Python库是一组预先编写的代码模块，旨在帮助开发者实现特定的编程任务，无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能，如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库，如NumPy、Pandas和Requests，极大地丰富了Python的应用领域，从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径，而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具，以高效率、高质量地完成复杂任务。例如，Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎，它们提供了广泛的工具和技术，可以创建高度定制化的图表和图形，帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

新皇冠假日酒店互动系统的的软件测试论文.docx

该文档是一篇关于新皇冠假日酒店互动系统的软件测试的学术论文。作者深入探讨了在开发和实施一个交互系统的过程中，如何确保其质量与稳定性。论文首先从软件测试的基础理论出发，介绍了技术背景，特别是对软件测试的基本概念和常用方法进行了详细的阐述。 1. 软件测试基础知识： - 技术分析部分，着重讲解了软件测试的全面理解，包括软件测试的定义，即检查软件产品以发现错误和缺陷的过程，确保其功能、性能和安全性符合预期。此外，还提到了几种常见的软件测试方法，如黑盒测试（关注用户接口）、白盒测试（基于代码内部结构）、灰盒测试（结合了两者）等，这些都是测试策略选择的重要依据。 2. 测试需求及测试计划： - 在这个阶段，作者详细分析了新皇冠假日酒店互动系统的需求，包括功能需求、性能需求、安全需求等，这是测试设计的基石。根据这些需求，作者制定了一份详尽的测试计划，明确了测试的目标、范围、时间表和预期结果。 3. 测试实践： - 采用的手动测试方法表明，作者重视对系统功能的直接操作验证，这可能涉及到用户界面的易用性、响应时间、数据一致性等多个方面。使用的工具和技术包括Sunniwell-android配置工具，用于Android应用的配置管理；MySQL，作为数据库管理系统，用于存储和处理交互系统的数据；JDK（Java Development Kit），是开发Java应用程序的基础；Tomcat服务器，一个轻量级的Web应用服务器，对于处理Web交互至关重要；TestDirector，这是一个功能强大的测试管理工具，帮助管理和监控整个测试过程，确保测试流程的规范性和效率。 4. 关键词： 论文的关键词“酒店互动系统”突出了研究的应用场景，而“Tomcat”和“TestDirector”则代表了论文的核心技术手段和测试工具，反映了作者对现代酒店业信息化和自动化测试趋势的理解和应用。 5. 目录： 前言部分可能概述了研究的目的、意义和论文结构，接下来的内容可能会依次深入到软件测试的理论、需求分析、测试策略和方法、测试结果与分析、以及结论和未来工作方向等章节。 这篇论文详细探讨了新皇冠假日酒店互动系统的软件测试过程，从理论到实践，展示了如何通过科学的测试方法和工具确保系统的质量，为酒店行业的软件开发和维护提供了有价值的参考。
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

Python Shell命令执行：管道与重定向，实现数据流控制，提升脚本灵活性

![Python Shell命令执行：管道与重定向，实现数据流控制，提升脚本灵活性](https://static.vue-js.com/1a57caf0-0634-11ec-8e64-91fdec0f05a1.png) # 1. Python Shell命令执行基础** Python Shell 提供了一种交互式环境，允许用户直接在命令行中执行 Python 代码。它提供了一系列命令，用于执行各种任务，包括： * **交互式代码执行：**在 Shell 中输入 Python 代码并立即获得结果。 * **脚本执行：**使用 `python` 命令执行外部 Python 脚本。 * **模
recommend-type

jlink解锁S32K

J-Link是一款通用的仿真器，可用于解锁NXP S32K系列微控制器。J-Link支持各种调试接口，包括JTAG、SWD和cJTAG。以下是使用J-Link解锁S32K的步骤： 1. 准备好J-Link仿真器和S32K微控制器。 2. 将J-Link仿真器与计算机连接，并将其与S32K微控制器连接。 3. 打开S32K的调试工具，如S32 Design Studio或者IAR Embedded Workbench。 4. 在调试工具中配置J-Link仿真器，并连接到S32K微控制器。 5. 如果需要解锁S32K的保护，需要在调试工具中设置访问级别为unrestricted。 6. 点击下载
recommend-type

上海空中营业厅系统的软件测试论文.doc

"上海空中营业厅系统的软件测试论文主要探讨了对上海空中营业厅系统进行全面功能测试的过程和技术。本文深入分析了该系统的核心功能，包括系统用户管理、代理商管理、资源管理、日志管理和OTA（Over-The-Air）管理系统。通过制定测试需求、设计测试用例和构建测试环境，论文详述了测试执行的步骤，并记录了测试结果。测试方法以手工测试为主，辅以CPTT工具实现部分自动化测试，同时运用ClearQuest软件进行测试缺陷的全程管理。测试策略采用了黑盒测试方法，重点关注系统的外部行为和功能表现。 在功能测试阶段，首先对每个功能模块进行了详尽的需求分析，明确了测试目标。系统用户管理涉及用户注册、登录、权限分配等方面，测试目的是确保用户操作的安全性和便捷性。代理商管理则关注代理的增删改查、权限设置及业务处理流程。资源管理部分测试了资源的上传、下载、更新等操作，确保资源的有效性和一致性。日志管理侧重于记录系统活动，便于故障排查和审计。OTA管理系统则关注软件的远程升级和更新，确保更新过程的稳定性和兼容性。 测试用例的设计覆盖了所有功能模块，旨在发现潜在的软件缺陷。每个用例都包含了预期输入、预期输出和执行步骤，以保证测试的全面性。测试环境的搭建模拟了实际运行环境，包括硬件配置、操作系统、数据库版本等，以确保测试结果的准确性。 在测试执行过程中，手动测试部分主要由测试人员根据用例进行操作，观察系统反应并记录结果。而自动化测试部分，CPTT工具的应用减轻了重复劳动，提高了测试效率。ClearQuest软件用于跟踪和管理测试过程中发现的缺陷，包括缺陷报告、分类、优先级设定、状态更新和关闭，确保了缺陷处理的流程化和规范化。 最后，测试总结分析了测试结果，评估了系统的功能完善程度和稳定性，提出了改进意见和未来测试工作的方向。通过黑盒测试方法，重点考察了用户在实际操作中可能遇到的问题，确保了上海空中营业厅系统能够提供稳定、可靠的服务。 关键词：上海空中营业厅系统；功能测试；缺陷管理；测试用例；自动化测试；黑盒测试；CPTT；ClearQuest"
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
recommend-type

Python Shell命令执行：标准输入、输出和错误处理，全面掌握数据交互

![Python Shell命令执行：标准输入、输出和错误处理，全面掌握数据交互](https://img-blog.csdnimg.cn/20190130144438802.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NTgyOTYw,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Python Shell命令执行概述 Python Shell命令执行允许您在Python程序中执行系统命令。它是一种强
recommend-type

学生信息管理系统c实现

学生信息管理系统（Student Information Management System, SIS）是一个用于存储、管理和操作学生相关数据的软件应用。在C语言中实现这样的系统，通常涉及到数据库操作、文件操作以及基本的数据结构。以下是一些关键步骤和组成部分： 1. 数据结构：首先，需要设计适当的数据结构来存储学生信息，如结构体（struct）来表示学生，包含字段如姓名、学号、班级、成绩等。 ```c typedef struct { char name[50]; int student_id; char class_name[50]; float grad