def read_in_C_function_weights(model = 'Einasto'): import ctypes _weights = ctypes.CDLL('integrands.so') if model == 'Einasto': return _weights.get_weights_einasto else: raise ValueError('unknown model')这段代码的作用是什么

时间: 2023-05-14 20:05:17 浏览: 83
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keras读取h5文件load_weights、load代码操作

这段代码的作用是读取 C 语言编写的动态链接库 "integrands.so" 中的函数权重，并根据传入的模型参数选择相应的函数权重返回。如果模型参数为 "Einasto"，则返回 "get_weights_einasto" 函数的权重。
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这段代码实现什么功能# 指数加权平均 class ExponentialMovingAverage(Callback): def __init__(self, decay=0.9): super().__init__() self.decay = decay self.weights = None def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None): self.weights = None def on_batch_end(self, batch, logs=None): # 计算指数加权平均 if self.weights is None: self.weights = [np.ones_like(p) for p in self.model.get_weights()] for i, p in enumerate(self.model.get_weights()): self.weights[i] = self.decay * self.weights[i] + (1 - self.decay) * p smoothed_p = self.weights[i] / (1 - self.decay ** (batch + 1)) K.set_value(p, smoothed_p)

这段代码实现的是指数加权平均的功能，其中ExponentialMovingAverage类是一个回调函数，用于在训练神经网络时进行参数平滑处理。...在每个epoch开始时，将self.weights设置为None，以确保每个epoch的平滑处理是独立的。

class Client(object): def __init__(self, conf, public_key, weights, data_x, data_y): self.conf = conf self.public_key = public_key self.local_model = models.LR_Model(public_key=self.public_key, w=weights, encrypted=True) #print(type(self.local_model.encrypt_weights)) self.data_x = data_x self.data_y = data_y #print(self.data_x.shape, self.data_y.shape) def local_train(self, weights): original_w = weights self.local_model.set_encrypt_weights(weights) neg_one = self.public_key.encrypt(-1) for e in range(self.conf["local_epochs"]): print("start epoch ", e) #if e > 0 and e%2 == 0: # print("re encrypt") # self.local_model.encrypt_weights = Server.re_encrypt(self.local_model.encrypt_weights) idx = np.arange(self.data_x.shape[0]) batch_idx = np.random.choice(idx, self.conf['batch_size'], replace=False) #print(batch_idx) x = self.data_x[batch_idx] x = np.concatenate((x, np.ones((x.shape[0], 1))), axis=1) y = self.data_y[batch_idx].reshape((-1, 1)) #print((0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one).shape) #print(x.transpose().shape) #assert(False) batch_encrypted_grad = x.transpose() * (0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one) encrypted_grad = batch_encrypted_grad.sum(axis=1) / y.shape[0] for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): self.local_model.encrypt_weights[j] -= self.conf["lr"] * encrypted_grad[j] weight_accumulators = [] #print(models.decrypt_vector(Server.private_key, weights)) for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): weight_accumulators.append(self.local_model.encrypt_weights[j] - original_w[j]) return weight_accumulators

在初始化函数中，使用公钥public_key和权重weights创建一个加密的逻辑回归模型local_model，并将数据x和y保存在类实例中。 本地训练函数local_train接受一个权重参数weights，并将其设置为local_model的加密权重。...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from einops import rearrange class ViTGradCAM: def __init__(self, model): self.model = model self.feature_maps = None self.gradient = None def save_feature_maps(self, module, input, output): self.feature_maps = output.detach() def save_gradient(self, grad): self.gradient = grad[0].detach() def register_hooks(self): target_layer = self.model.blocks[-1] # 修改为您希望可视化的目标层 target_layer.register_forward_hook(self.save_feature_maps) target_layer.register_backward_hook(self.save_gradient) def generate_heatmap(self, input_image, target_class=None): self.model.zero_grad() output = self.model(input_image) if target_class is None: target_class = torch.argmax(output) output[0, target_class].backward() weights = F.adaptive_avg_pool2d(self.gradient, 1) heatmap = torch.mul(self.feature_maps, weights).sum(dim=1, keepdim=True) heatmap = F.relu(heatmap) heatmap /= torch.max(heatmap) ＊＊＊可以帮我解释一下这段代码吗

- weights = F.adaptive_avg_pool2d(self.gradient, 1)将梯度进行自适应平均池化，并保存在weights中。 - heatmap = torch.mul(self.feature_maps, weights).sum(dim=1, keepdim=True)将特征图与权重相乘，...

def local_train(self, weights): original_w = weights self.local_model.set_encrypt_weights(weights) neg_one = self.public_key.encrypt(-1) for e in range(self.conf["local_epochs"]): print("start epoch ", e) #if e > 0 and e%2 == 0: # print("re encrypt") # self.local_model.encrypt_weights = Server.re_encrypt(self.local_model.encrypt_weights) idx = np.arange(self.data_x.shape[0]) batch_idx = np.random.choice(idx, self.conf['batch_size'], replace=False) #print(batch_idx) x = self.data_x[batch_idx] x = np.concatenate((x, np.ones((x.shape[0], 1))), axis=1) y = self.data_y[batch_idx].reshape((-1, 1)) #print((0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one).shape) #print(x.transpose().shape) #assert(False) batch_encrypted_grad = x.transpose() * (0.25 * x.dot(self.local_model.encrypt_weights) + 0.5 * y.transpose() * neg_one) encrypted_grad = batch_encrypted_grad.sum(axis=1) / y.shape[0] for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): self.local_model.encrypt_weights[j] -= self.conf["lr"] * encrypted_grad[j] weight_accumulators = [] #print(models.decrypt_vector(Server.private_key, weights)) for j in range(len(self.local_model.encrypt_weights)): weight_accumulators.append(self.local_model.encrypt_weights[j] - original_w[j]) return weight_accumulators

需要注意的是，该代码使用了加密技术对模型参数进行保护，其中local_model.encrypt_weights是加密后的模型参数，Server.private_key是服务器的私钥。代码中的neg_one是对-1进行加密的结果，用于计算梯度。

class NeuralNetwork: def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数

self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 self.bias1 -= learning_rate * grad_bias1 在这里，mse_...

def train(self, X, y): num_samples, num_features = X.shape # 初始化权重和偏置 self.weights = np.zeros(num_features) self.bias = 0 for _ in range(self.num_iterations): linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias y_pred = self.sigmoid(linear_model) # 计算梯度 dw = (1 / num_samples) * np.dot(X.T, (y_pred - y)) db = (1 / num_samples) * np.sum(y_pred - y) # 添加正则化项 if self.regularization == 'l1': dw += (self.reg_strength / num_samples) * np.sign(self.weights) elif self.regularization == 'l2': dw += (self.reg_strength / num_samples) * self.weights # 更新权重和偏置 self.weights -= self.learning_rate * dw self.bias -= self.learning_rate * db def predict(self, X): linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias y_pred = self.sigmoid(linear_model) y_pred_cls = np.where(y_pred >= 0.5, 1, 0) return y_pred_cls def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 的含义

这段代码是一个二分类的逻辑回归模型的训练和预测过程。其中train函数用于训练模型，输入的X是一个n*m的矩阵，其中n是样本数，m是特征数；y是一个长度为n的向量，表示每个样本的标签；num_iterations表示迭代次数；...

class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数和优化

self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 self.bias1 -= learning_rate * grad_bias1 def mse_loss(self...

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.activated_hidden_layer = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.activated_hidden_layer, self.weights2) + self.bias2 self.activated_output_layer = self.sigmoid(self.output_layer) return self.activated_output_layer def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoid_derivative(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o, learning_rate): self.error = y - o self.delta_output = self.error * self.sigmoid_derivative(o) self.error_hidden = self.delta_output.dot(self.weights2.T) self.delta_hidden = self.error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.activated_hidden_layer) self.weights1 += X.T.dot(self.delta_hidden) * learning_rate self.bias1 += np.sum(self.delta_hidden, axis=0, keepdims=True) * learning_rate self.weights2 += self.activated_hidden_layer.T.dot(self.delta_output) * learning_rate self.bias2 += np.sum(self.delta_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output, learning_rate) def predict(self, X): return self.forward(X) X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = BPNeuralNetwork(3, 4, 1) nn.train(X, y, 0.1, 10000) new_data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]) print(nn.predict(new_data))

这是一个使用反向传播算法实现的简单的三层神经网络，输入层有3个节点，隐藏层有4个节点，输出层有1个节点。它的训练数据X是一个4x3的矩阵，y是一个4x1的矩阵。训练过程中，使用随机初始化的权重和偏置，对训练数据...

def weights(self): if not self._warmed_up(): return np.ones([self.diffusion.num_timesteps], dtype=np.float64) weights = np.sqrt(np.mean(self._loss_history ** 2, axis=-1)) weights /= np.sum(weights) weights *= 1 - self.uniform_prob weights += self.uniform_prob / len(weights) return weights具体解释

这段代码是一个函数，名为weights()，可能是在某个类中定义的。下面是代码的解释： 1. if not self._warmed_up(): 这行代码判断是否已经完成了模型的热身，如果没有，则返回一个所有权重都为1的数组。 2. ...

解释def run(FLAGS, cfg): # build Tracker tracker = Tracker(cfg, mode='test') # load weights if cfg.architecture in ['DeepSORT']: if cfg.det_weights != 'None': tracker.load_weights_sde(cfg.det_weights, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_sde(None, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_jde(cfg.weights)

3. 判断 cfg.det_weights 是否为 'None'，即检测模型权重是否存在，如果存在则加载检测模型权重 cfg.det_weights 和重识别模型权重 cfg.reid_weights，否则只加载重识别模型权重 cfg.reid_weights。 4. 如果成功加载...

if args.weights != "": assert os.path.exists(args.weights), "weights file: '{}' not exist.".format(args.weights) weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 删除有关分类类别的权重 for k in list(weights_dict.keys()): if "head" in k: del weights_dict[k] print(model.load_state_dict(weights_dict, strict=False))

如果 args.weights 参数不为空，则会检查指定的权重文件是否存在。接着，使用 torch.load() 函数加载权重文件，map_location=device 参数表示将模型加载到指定的设备上（例如 CPU 或 GPU）。然后，删除与分类...

def sigmoid(z): return 1.0/(1.0+math.exp(-z)) # random number def random_clamped(): return random.random()*2-1 # "神经元" class Neuron(): def __init__(self): self.biase = 0 self.weights = [] def init_weights(self, n): self.weights = [] for i in range(n): self.weights.append(random_clamped()) def __repr__(self): return 'Neuron weight size:{} biase value:{}'.format(len(self.weights), self.biase) # 层 class Layer(): def __init__(self, index): self.index = index self.neurons = [] def init_neurons(self, n_neuron, n_input): self.neurons = [] for i in range(n_neuron): neuron = Neuron() neuron.init_weights(n_input) self.neurons.append(neuron) def __repr__(self): return 'Layer ID:{} Layer neuron size:{}'.format(self.index, len(self.neurons)) 翻译

Neuron 类代表神经网络中的一个神经元，其包含一个偏置值（biase）和多个权重值（weights）。该类的 init_weights() 方法用于初始化权重值，其中 n 参数表示权重值的数量。 Layer 类代表神经网络中的一层神经元，其...

if train: model_spot_recog.save_weights(path) # Save Weights else: model_spot_recog.load_weights(path) # Load Pretrained Weights results = model_spot_recog.predict( X_test, verbose=1 报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'save_weights'

根据你提供的代码，错误是由于 model_spot_recog 是一个空对象，即 NoneType，而不是一个有效的模型对象。因此，它没有 save_weights 方法。 你需要检查 model_spot_recog 对象的初始化和赋值过程，确保它被...

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split iris_dataset = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0 ) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # SciPy1.10 及以上版本不允许 scipy.stats.mode(a, axis=0, nan_policy='propagate', keepdims=None) 中的 keepdims 为 None # 而 KNeighborClassifier 中默认的 weights 为 uniform , uniform 中用到了 stats.mode knn_neighbors_1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1, weights='distance') knn_neighbors_2 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=11, weights='distance') knn_neighbors_3 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=37) knn_neighbors_1.fit(X_train, y_train) knn_neighbors_2.fit(X_train, y_train) knn_neighbors_3.fit(X_train, y_train) print("Test set score for neighbors=1 and weights='distance': {:.2f}".format(knn_neighbors_1.score(X_test, y_test))) print("Test set score for neighbors=37 and metric='manhattan': {:.2f}".format(knn_neighbors_2.score(X_test, y_test))) print("Test set score for neighbors=37: {:.2f}".format(knn_neighbors_3.score(X_test, y_test)))

以上代码是使用Python语言中的Scikit-learn库对鸢尾花数据集进行操作的代码。其中，Numpy和Scikit-learn中的Iris数据集被导入，然后使用train_test_split功能对数据集进行分类和拆分，最后用K最近邻分类器对数据集...

from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten,Conv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,Dropout import tensorflow as tf import pandas as pd x_train = pd.read_csv("train_x.csv") x_test = pd.read_csv("test_x.csv") y_train = pd.read_csv("train_y.csv") y_test = pd.read_csv("test_y.csv") x_train = x_train.values x_test = x_test.values y_train = y_train.values y_test = y_test.values class surpred(Model): def __init__(self): super(surpred, self).__init__() self.flatten = Flatten() self.d1 = Dense(16821) self.d2 = Dense(128) self.d3 = Dense(128) self.d5 = Dense(2,activation='softmax') def call(self,x): x1 = self.flatten(x) x2 = self.d1(x1) x3 = self.d2(x2) x4 = self.d3(x3) y = self.d5(x4) return y model=surpred() ##配置训练参数 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),##依概率为输出的结果零logits=TURE metrics=['accuracy'] ) model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=5,validation_data=(x_test,y_test),validation_freq=1) model.summary() model.evaluate(x_test,y_test)。这是我的模型代码，我想把我训练得到的模型第一层网络权重放到一个数组w[]中要怎么做

你可以使用 model.layers[1].get_weights() 获取第一层的权重，其中 model.layers[1] 表示获取模型的第一层（因为 Flatten 层没有权重），然后使用 get_weights() 获取该层的权重。这个函数会返回一个包含两个...

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...
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资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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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