在C54x中，解释如下代码 ：. data COEF : word 2 . text start : STM #0400hAR3: STM #0500hAR1: MACD *AR3-, COEF , A : STLA .* ARI : . end

时间: 2024-05-17 13:12:46 浏览: 137
这段代码是一个 MACD（multiply and accumulate with rounding）指令的使用示例，用于实现固定点数字信号处理中的滤波器计算。下面对代码进行逐行解释： 1. .data 这是一个伪指令，用于声明数据段的开始。在这个代码示例中，下一行声明了一个名为 COEF 的数组，其中包含两个 word 类型的元素。 2. COEF: word 2 这是一个数组声明语句，用于声明一个名为 COEF 的数组，其中包含两个 word 类型的元素。在这个例子中，数组的值为 2 和 0。 3. .text 这是一个伪指令，用于声明代码段的开始。 4. start: STM #0400h AR3 这是一个 STM（store multiple）指令，将 AR3 寄存器的值存储到地址为 0400h 的内存单元中。在这个示例中，AR3 的值用于存储输入数据的地址。 5. STM #0500h AR1 这是另一个 STM 指令，将 AR1 寄存器的值存储到地址为 0500h 的内存单元中。在这个示例中，AR1 的值用于存储输出数据的地址。 6. MACD *AR3-, COEF, A 这是一个 MACD 指令，用于实现乘加运算。它将从地址为 AR3 指向的数据中读取一个 word 类型的值，与数组 COEF 中的值进行乘法运算，然后将结果与寄存器 A 中的值进行加法运算。最后将结果存储回寄存器 A 中。 7. STLA .*ARI 这是一个 STLA（store accumulator）指令，将寄存器 A 中的值存储到地址为 AR1 指向的数据中。 8. .end 这是一个伪指令，用于声明代码段的结束。 综上所述，这段代码实现了一个固定点数字信号处理中的滤波器计算，其中输入数据存储在地址为 0400h 的内存单元中，输出数据存储在地址为 0500h 的内存单元中，滤波器系数存储在 COEF 数组中。在每次循环中，MACD 指令将从输入数据中读取一个样本，与滤波器系数进行乘法运算，然后将结果累加到输出数据中。最后，输出数据被存储回到内存中。
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title = "The predicted values of test samples in LinearRegression\n" title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}, {:.2f}, {:.2f}, {:.2f}, estimator.intercept_ = {:.2f}".format( rmse, estimator.coef_[0],estimator.coef_[1],estimator.coef_[2],estimator.coef_[3], estimator.intercept_[0])

这段代码的作用是将线性回归模型的预测结果和评估指标输出到一个字符串变量title中，以便后续打印或保存。具体地，{:.2f}表示保留两位小数的浮点数格式化；estimator.coef_表示线性回归模型的系数；estimator...

title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%,{:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_) IndexError: invalid index to scalar variable.

title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_[0], estimator.intercept_[1...

title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_[0]) IndexError: invalid index to scalar variable.

title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_[0], estimator.intercept_[0...

优化代码： plt.title(f"The predicted values of test samples in LinearRegression\nRMSE = {rmse:.2f}, " f"estimator.coef = {estimator.coef:.2f}%" f"estimator.intercept = {estimator.intercept:.2f}%")

可以将代码进行分行，使代码更易读，同时在格式化字符串中使用大括号{}作为占位符，将变量传入format()函数中。 改进后的代码如下： title = "The predicted values of test samples in LinearRegression\n" ...

1r_11 = LogisticRegression (C=C, solver=' liblinear' penalty="11", max_iter=5000). fit (x_ train, y_train) print ("Training accuracy of 11 logree with C=(:. 3r]: (:.2f]". format ( C, 1r_11. score (X_train, y_train))) print ("Test accuracy of 11 logreg with C=(:.3f]: (:. 2f)". format ( C, Ir_11. score (X_test, y_test))) plt. plot (lr_11. coef_. T, marker, label="C=(: 3f]". format (C)) plt. sticks (range (cancer. data. shape[1]), cancer. feature_names, rotation=90) xlims = plt. xlim( pit. hlines (0, xlims[0], xlims[1]) plt. xlim (xlims) plt. label ("Feature") plt. ylabel ("Coefficient magnitude") pit. ylim(-5, 5) plt. legend (10c=3)修改代码

以下是修改后的代码： lr_11 = LogisticRegression(C=C, solver='liblinear', penalty="l1", max_iter=5000).fit(X_train, y_train) print("Training accuracy of l1 logreg with C={:.3f}: {:.2f}".format(C, ...

新数据前面多了一列无用的，每列用逗号隔开，改代码data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-0-ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-5-ratio.txt') y2 = data2.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X2 = data2.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor2 = LinearRegression() regressor2.fit(X2, y2) y2_pred = regressor2.predict(X2) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y2_pred, color='orange') plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2']) #3 data3 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-10-ratio.txt') y3 = data3.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X3 = data3.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor3 = LinearRegression() regressor3.fit(X3, y3) y3_pred = regressor3.predict(X3) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor3.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X3, y3, color='purple') plt.plot(X3, y3_pred, color='yellow') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show()

修改后的代码如下： data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-0-ratio.txt', usecols=[1, 2]) y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values....

# 导入所需库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 准备已知标准样品的波长和光强值数据 data = pd.read_excel('output_file.xlsx', sheet_name='Sheet2') wavelengths = data.iloc[:, 0].values # 波长范围：400-900nm，每2nm一个通道 intensities = data.iloc[:, 1:].values # 10通道光强值 # 创建输入特征和输出标签 X = wavelengths.reshape(-1, 1) # 输入特征：波长数据 y = intensities # 输出标签：光强数据 # 使用多项式特征扩展 degree = 2 # 多项式的次数 poly = PolynomialFeatures(degree=degree) X_poly = poly.fit_transform(X) # 建立多项式回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_poly, y) # 输出定标曲线的参数 print("Intercept:", model.intercept_) # 截距 print("Coefficients:", model.coef_) # 系数 # 创建一个新的DataFrame # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.ravel(), 'Coefficients': model.coef_.ravel()}) # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(-1, 1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}) output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(1, -1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}, index=[0]).reset_index(drop=True) # 将DataFrame保存到Excel文件中 output_data.to_excel('output_data_yx.xlsx', index=False)

3. 创建输入特征和输出标签：将波长数据转换为输入特征X，将光强数据存储在输出标签y中。 4. 使用多项式特征扩展：通过指定多项式的次数，使用PolynomialFeatures对输入特征进行多项式扩展，将一维的波长数据...

新数据前面多了一列无用的，每列用逗号隔开，改代码data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-5-ratio.txt') y2 = data2.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X2 = data2.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor2 = LinearRegression() regressor2.fit(X2, y2) y2_pred = regressor2.predict(X2) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y2_pred, color='orange') plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2']) #3 data3 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-10-ratio.txt') y3 = data3.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X3 = data3.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor3 = LinearRegression() regressor3.fit(X3, y3) y3_pred = regressor3.predict(X3) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor3.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X3, y3, color='purple') plt.plot(X3, y3_pred, color='yellow') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show()

如果新数据前面多了一列无用的，每列用逗号隔开，可以通过修改pandas的read_csv函数的参数来实现。...在read_csv函数中，通过usecols参数指定只需要读取第2列和第3列（下标从0开始）。这样就可以忽略第一列无用的数据。

data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/2.txt') y2 = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X2 = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor2 = LinearRegression() regressor2.fit(X2, y2) y2_pred = regressor2.predict(X2) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y2_pred, color='orange') plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2']) #3 data3 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/3.txt') y3 = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X3 = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor3 = LinearRegression() regressor3.fit(X, y) y3_pred = regressor3.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor3.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X3, y3, color='purple') plt.plot(X3, y3_pred, color='yellow') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show()哪里不对

其次，在第二段代码中，变量名使用了 'y2' 和 'X2'，但是在第四行中却使用了 'y' 和 'X'，这也需要保持一致性才能正确执行代码。 修改后的代码如下所示： python import pandas as pd from sklearn.linear_...

#模型预测 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) error = 1 - accuracy print("错误率为：", f'{error*100:.2f}%') #在测试集上进行预测 y_pred = ir.predict(X_test)#predict()函数是Python中预测函数，常用于预测测试集数据，返回预测数据 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) error = 1 - accuracy print("错误率为：", f'{error*100:.2f}%') y_pred = reg.predict(X_test) reg.coef_ scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("一般线性回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores))) #岭回归(L1) ridge = linear_model.Ridge(alpha=0.5) ridge.fit(X_train, y_train) # 训练模型 ridge.fit(X_train, y_train) #预测测试数据集 y_pred_ridge = ridge.predict(X_test) reg.coef_ reg.intercept_ scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("岭回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores))) #Lasso回归(L2) lasso = linear_model.Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X_train, y_train) # 训练模型 lasso.fit(X_train, y_train) # 预测测试数据集 y_pred_lasso = lasso.predict(X_test) scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("Lasso回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores)))

这段代码是用于模型预测的一些操作。首先，它使用模型对测试集进行预测，并计算准确率和错误率。然后，它使用不同的回归模型（一般线性回归、岭回归和Lasso回归）对测试集进行预测，并计算R2平均值和标准差作为评估...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/fatigue_detecting-master/TXT-data/5.14/2/Eye aspect ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line', 'Observations']) # 画第二个图 data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/fatigue_detecting-master/TXT-data/5.14/2/Another file.txt') y2 = data2.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X2 = data2.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor2 = LinearRegression() regressor2.fit(X2, y2) y_pred2 = regressor2.predict(X2) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y_pred2, color='orange') plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2']) plt.show()再加一个文件

print("Regression Function 2: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) # 画第二个图 plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y_pred2, color='orange') ...

向量自回归出错代码：Eigen::VectorXd coef = ((X * X.transpose()).inverse()) * X * Y;

这段代码看起来像是使用最小二乘法来求解向量自回归问题的系数向量，其中 X 是自回归矩阵，Y 是响应向量。 关于出错原因，您需要提供更多的信息，例如出错提示、上下文等。不过，我可以提供一些可能的错误原因供您...

X_trainSet, X_testSet, y_trainSet, y_testSet = train_test_split(X_data, y_data, random_state=1, test_size=0.25) logreg = LogisticRegression(C=100, penalty="l1", solver='liblinear').fit(X_trainSet, y_trainSet) # logreg = LogisticRegression(C=10).fit(X_trainSet, y_trainSet) print("Training set score: {:.3f}".format(logreg.score(X_trainSet, y_trainSet))) print("Test set score: {:.3f}".format(logreg.score(X_testSet, y_testSet))) print("lgreg.coef_:{}".format(logreg.coef_))

首先，使用train_test_split函数将X_data和y_data分为训练集(X_trainSet和y_trainSet)和测试集(X_testSet和y_testSet)，其中训练集占总样本的75%，测试集占25%。 然后，使用LogisticRegression模型对训练集进行拟合...

linear_model = LinearRegression() linear_model.fit(X_train, y_train) coef = linear_model.coef_#回归系数 line_pre = linear_model.predict(X_test) print('SCORE:{:.4f}'.format(linear_model.score(X_test, y_test))) print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, line_pre))))

linear_model = LinearRegression() 表示创建一个线性回归模型。...linear_model.fit(X_train, y_train) 表示用训练数据 X_train 和 y_train 训练模型。 coef = linear_model.coef_ 表示获取模型的系数。

解释一下下面的代码class equation: def __init__(self): self.coef=0 self.exp=0 self.next=None

这个代码定义了一个名为"equation"的类，该类有以下属性和方法： - 属性coef：系数，默认值为0。 - 属性exp：指数，默认值为0。 - 属性next：指向下一个节点的指针，默认值为None。 - 方法__init__：初始化函数，...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取数据 data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-10-ratio.txt', sep=',', header=None) # 提取 x 和 y 数据 x = data[2].values.reshape(-1, 1) y = data[1].values.reshape(-1, 1) # 绘制散点图 plt.scatter(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('线性回归图') # 训练线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(x, y) # 绘制回归直线 plt.plot(x, model.predict(x), color='red') # 输出回归方程 print('回归方程：y = {:.2f}x + {:.2f}'.format(model.coef_[0][0], model.intercept_[0])) # 显示图形 plt.show()提高输出回归方程的精度

例如，可以使用{:.4f}格式化方法将输出的浮点数保留四位小数，代码如下： print('回归方程：y = {:.4f}x + {:.4f}'.format(model.coef_[0][0], model.intercept_[0])) 你也可以根据需要自定义保留的小数...

import pandas as pd data..…..d.ne.ad..exc.el(.发电场数据.xls.X!.2x = data.iloc[ : ,.0:4] y = data.iloc[ : ,4] fnom sklearn.linear_model import LinearRegression as LRlr = LR() lr.fit(x， y)slr=lr.score(x,y)c_x三lr.coef_ c_b=lr.intercept_ p.nint.(.a2.t .i.(.AT) 6.土 6.f.(NM)2土. .r.f.(AP.）)2. ..f.(RH.）.2t. .6.…..….(c.mX.09.1.c.. I1].c.m.X.I.2J.n.0..xI3J..c.n..)impont numpy as np x1=np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54])x1=x1.reshape(1,4) R1=lr.predict(x1) #采用自带函数预测 r1=x1*c_X R2=r1.sum()+c_b #计算其预测值系数和常数项是哪个

接下来，我们使用coef_和intercept_属性分别获取线性回归模型的回归系数和截距，并将结果保存到c_X和c_b中。 然后，我们创建了一个新的样本点x1，使用predict()方法对其进行预测，并将预测结果保存到R1中。 最后，...

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资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。
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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
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【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文