if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1:

时间: 2024-04-20 17:25:08 浏览: 108
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-23_freq_meter.zip

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这段代码中的条件判断语句用于判断何时执行打印操作。它包含两个条件： 1. `i % print_freq == 0`：`i` 除以 `print_freq` 的余数为 0。这表示当前迭代的索引 `i` 是 `print_freq` 的倍数，即每隔 `print_freq` 次迭代执行一次打印操作。 2. `i == len(iterable) - 1`：`i` 等于可迭代对象 `iterable` 的长度减 1。这表示当前迭代已达到可迭代对象的最后一个元素，即最后一次迭代时执行打印操作。 通过这两个条件的逻辑运算符 `or`，当满足任一条件时，即可执行打印操作。 请问还有其他问题吗？
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MB = 1024.0 * 1024.0 for obj in iterable: data_time.update(time.time() - end) yield obj iter_time.update(time.time() - end) if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1: eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second)) if torch.cuda.is_available(): print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time), memory=torch.cuda.max_memory_allocated() / MB)) else: print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time))) i += 1 end = time.time()

- 如果达到了打印日志的频率(print_freq)或者已经到达迭代的最后一次，执行以下操作： - 计算预计剩余时间 eta_second，即平均每个迭代所花费的时间乘以剩余迭代次数 - 将预计剩余时间转换为字符串表示 eta_...

优化这段程序int main(void) { uint8_t key; uint16_t led_freq = 100; uint16_t beep_freq = 100; sys_stm32_clock_init(336, 8, 2, 7); delay_init(168); led_init(); beep_init(); key_init(); LED0(0); while(1) { key = key_scan(0); if (key) { switch (key) { case WKUP_PRES: beep_freq--; if (beep_freq == 0) { BEEP_TOGGLE(); beep_freq = 100; } break; case KEY0_PRES: led_freq--; if (led_freq == 0) { LED0_TOGGLE(); led_freq = 100; } break; case KEY1_PRES: led_freq++; if (led_freq > 500) { LED1_TOGGLE(); led_freq = 100; } break; case KEY2_PRES: beep_freq--; if (beep_freq == 0) { BEEP_TOGGLE(); beep_freq = 100; } break; default : break; } } else { delay_ms(10); } } }如何用一个按键500ms频率闪烁led，按下另一个按键切换成1000ms频率闪烁led，一个按键500ms频率控制蜂鸣器，按下另一个按钮以1000ms频率控制蜂鸣器

当按下 KEY0_PRES 或 KEY1_PRES 时，led_freq 将分别设置为 500ms 或 1000ms。在循环中，我们使用 LED0_TOGGLE() 和 BEEP_TOGGLE() 来切换 LED 和蜂鸣器的状态，并使用 delay_ms() 函数来延时 led_freq 和 beep_freq...

generator = build_lstm_generator(seq_len, hidden_size, n_embeddings,compiler=False) discriminator = build_lstm_discriminator(seq_len + 1, hidden_size, n_embeddings) optimizer = Adam(learning_rate=0.0001) save_freq = 1000 gen_losses = Mean() dis_losses = Mean() for i,(x_inputs,x_outputs) in enumerate(dataset): gen_loss,dis_loss = train_on_step(x_inputs,x_outputs) gen_losses.update_state(gen_loss) dis_losses.update_state(dis_loss) if (i+1) % save_freq == 0: generator.save_weights(f"saved_models/iter-{(i+1)//save_freq}.h5") if i % 20 == 0: print(f'iter: {i}, generatorLoss: {gen_losses.result()}, discriminatorLoss: {dis_losses.result()}') gen_losses.reset_state() dis_losses.reset_state()

这段代码中，首先使用build_lstm_generator()函数和build_lstm_discriminator()函数分别创建了一个生成器和一个判别器，并使用Adam()函数定义了一个Adam优化器，学习率为0.0001。seq_len、hidden_size、n...

% 计算基波频率 fund_freq = 50; % 计算谐波频率 harmonic_freqs = [fund_freq * i for i in 2:6]; % 设计FIR滤波器 nyquist_freq = 0.5 * fs; cutoff_freq = 2 * max(harmonic_freqs); numtaps = 101; taps = fir1(numtaps, cutoff_freq / nyquist_freq); % 滤波数据 filtered_data = filter(taps, 1, y); % 绘制原始数据和滤波后数据 t = 0:1/fs:(length(data)-1)/fs;

其中，fund_freq变量表示基波频率为50Hz，harmonic_freqs变量表示谐波频率为基波频率的2到6倍，nyquist_freq表示采样频率的一半，cutoff_freq表示截止频率为谐波频率的最大值的两倍，numtaps表示滤波器的阶数，taps...

解释代码： k_list = [] f_list = [] x = [] y = [] for i in range(len(freqs)): x.append(k[i]) y.append(freqs[i]) if (i + 1) % freq_num == 0: k_list.append(x) f_list.append(y) x, y = [], []

- 如果 (i + 1) % freq_num == 0，即当前循环满足每 freq_num 个元素一组的条件： - k_list.append(x)：将列表 x 添加到列表 k_list 中。 - f_list.append(y)：将列表 y 添加到列表 f_list 中。 ...

def log_every(self, iterable, print_freq, header=None): i = 0 if not header: header = "" start_time = time.time() end = time.time() iter_time = SmoothedValue(fmt='{avg:.4f}') data_time = SmoothedValue(fmt='{avg:.4f}') space_fmt = ":" + str(len(str(len(iterable)))) + "d"

iterable是一个可迭代对象，print_freq表示打印日志的频率，header是可选的字符串，用于在日志中添加标题。 在方法中，首先初始化一些变量： - i用于迭代计数 - 如果没有提供标题(header)，则将其设置为...

k_max = 5 min_support = 0.2 min_conf = 0.3 if __name__ == "__main__": """ Test """ data_set = load_data_set(df) L, support_data = generate_L(data_set, k=k_max, min_support=min_support) big_rules_list = generate_big_rules(L, support_data, min_conf=min_conf) for Lk in L: print("=" * 50) if len(Lk) > 0: print("frequent " + str(len(list(Lk)[0])) + "-itemsets\t\tsupport") print("=" * 50) for freq_set in Lk: print(freq_set, support_data[freq_set]) else: print("end") break print() print("Big Rules") print("=" * 50) if big_rules_list: for item in big_rules_list: print(item[0], "=>", item[1], "conf: ", item[2]) else: print("No Big Rules")

这段代码看起来像是在进行数据挖掘中的关联规则挖掘。其中，k_max 是指频繁项集中包含的最大项数，min_support 是指支持度的最小阈值，min_conf 是指置信度的最小阈值。接下来，程序通过调用 generate_L 函数生成...

% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调：%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

这个问题是一个MATLAB代码错误，请先检查你的输入音频文件是否存在，并且...r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i)'); 这里增加了一个转置操作，以使得acf_recip(1:end-i+1)和acf(i:end)的大小相同。

module irigb_offset_calculator ( input signed [15:0] samples [0:SAMPLE_COUNT-1], // IRIG-B 信号采样数据 input integer sample_rate, // 采样率 output real freq_offset, // 频率偏移量 output real phase_offset // 相位偏移量 ); parameter SAMPLE_COUNT = 1024; // 采样点数 parameter IRIGB_FREQ = 100000; // IRIG-B 码基本频率 real fft_result [0:SAMPLE_COUNT-1]; // 存储 DFT 结果 initial begin integer i; real freq_diff, phase_diff; real cos_val, sin_val; // 计算 DFT 结果 for (i = 0; i < SAMPLE_COUNT; i = i + 1) begin cos_val = $cos(2 * $pi * IRIGB_FREQ * i / sample_rate); sin_val = $sin(2 * $pi * IRIGB_FREQ * i / sample_rate); fft_result[i] = (samples[i] * cos_val) - (samples[i] * sin_val) * $i; end // 找到主频率和相邻两个频率分量 integer main_freq_index = IRIGB_FREQ * SAMPLE_COUNT / sample_rate; integer left_freq_index = main_freq_index - 1; integer right_freq_index = main_freq_index + 1; // 计算频率偏移量和相位偏移量 freq_diff = ($arg(fft_result[right_freq_index]) - $arg(fft_result[left_freq_index])) * sample_rate / (2 * $pi); phase_diff = $arg(fft_result[main_freq_index]); // 将结果输出到对应的输出端口 freq_offset = freq_diff / IRIGB_FREQ; phase_offset = phase_diff / $pi; end endmodule这代代码是用来干嘛

这是一个 Verilog HDL 模块，用于计算 IRIG-B 信号的频率偏移量和相位偏移量。它通过对输入的采样数据进行 DFT（离散傅里叶变换），找到 IRIG-B 码基本频率和相邻两个频率分量，然后计算频率偏移量和相位偏移量，并...

请解析这段代码 str = input() dic = {} for i in str: if i not in dic: dic[i] = 1 else: dic[i] += 1 max_freq = max(dic.values()) char_list = [] for k, v in dic.items(): if v == max_freq: char_list.append(k) char_list.sort() for char in char_list: print(char, max_freq)

3. 遍历字符串str中的每个字符i，如果i不在字典dic中，说明是一个新的字符，将键值对(i,1)添加到字典中；否则说明该字符已经出现过，将其对应的值加1。 4. 找到字典dic中值最大的那个元素max_freq，也就是出现次数...

import pandas as pd from itertools import combinations # 读取数据集 data = pd.read_csv('groceries.csv', header=None) transactions = data.values.tolist() # 设定支持度和置信度的阈值 min_support = 0.01 min_confidence = 0.5 # 生成频繁1项集 item_count = {} for transaction in transactions: for item in transaction: if item in item_count: item_count[item] += 1 else: item_count[item] = 1 num_transactions = len(transactions) freq_1_itemsets = [] for item, count in item_count.items(): support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_1_itemsets.append([item]) # 生成频繁项集和关联规则 freq_itemsets = freq_1_itemsets[:] for k in range(2, len(freq_1_itemsets) + 1): candidates = [] for itemset in freq_itemsets: for item in freq_1_itemsets: if item[0] not in itemset: candidate = itemset + item if candidate not in candidates: candidates.append(candidate) freq_itemsets_k = [] for candidate in candidates: count = 0 for transaction in transactions: if set(candidate).issubset(set(transaction)): count += 1 support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_itemsets_k.append(candidate) freq_itemsets += freq_itemsets_k # 生成关联规则 for itemset in freq_itemsets_k: for i in range(1, len(itemset)): for subset in combinations(itemset, i): antecedent = list(subset) consequent = list(set(itemset) - set(subset)) support_antecedent = item_count[antecedent[0]] / num_transactions for item in antecedent[1:]: support_antecedent = min(support_antecedent, item_count[item] / num_transactions) confidence = count / (support_antecedent * num_transactions) if confidence >= min_confidence: print(antecedent, '->', consequent, ':', confidence)完善这段代码

这这是这是Python这是Python的这是Python的代码这是Python的代码，这是Python的代码，用这是Python的代码，用于这是Python的代码，用于导这是Python的代码，用于导入这是Python的代码，用于导入p这是Python的代码，...

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[76], line 1 ----> 1 train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) 2 for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: 3 print('X:', X.type(torch.int32)) Cell In[75], line 5, in load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples) 3 """返回翻译数据集的迭代器和词表""" 4 text = preprocess_nmt(read_data_nmt()) ----> 5 source, target = tokenize_nmt(text, num_examples) 6 src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, 7 reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) 8 tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2, 9 reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

这个错误是因为tokenize_nmt函数返回了None对象，而在调用load_data_nmt函数时，使用了解包操作来获取返回值。这表明tokenize_nmt函数在执行过程中出现了错误，导致返回值为空。建议检查tokenize_nmt函数...

% 生成信号 fs = 10000; t = 0:1/fs:1-1/fs; x = sin(2*pi*1000*t); % 窗函数 win_dict = containers.Map({'rect', 'hanning', 'hamming', 'blackman', 'kaiser'}, {'boxcar', 'hann', 'hamming', 'blackman', @(L) kaiser(L, 5)}); win_len = 256; % 频谱分析 figure; win_names = keys(win_dict); % 获取窗函数名称 for idx = 1:numel(win_names) win_name = win_names{idx}; % 获取窗函数名称 win_func = win_dict(win_name); % 获取窗函数 win = window(win_func, win_len); % 计算窗函数 xw = x(1:win_len) .* win'; % 应用窗函数 Xw = fft(xw, win_len); % 进行FFT freq = linspace(0, fs/2, win_len/2+1); % 计算频率 Xw_db = 20*log10(abs(Xw(1:win_len/2+1))); % 转换为分贝 Xw_db = Xw_db - max(Xw_db); % 归一化 plot(freq, Xw_db, 'DisplayName', win_name); % 绘制曲线 hold on; end % 图像显示 xlim([0, 5000]); ylim([-60, 0]); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); legend('show'); hold off; grid on; 帮我把每一句后面都加上注释

Xw_db = 20*log10(abs(Xw(1:win_len/2+1))); % 转换为分贝 Xw_db = Xw_db - max(Xw_db); % 归一化 plot(freq, Xw_db, 'DisplayName', win_name); % 绘制当前窗函数的曲线 hold on; % 在图形窗口中保持当前窗...

grid_freq = (0:50:fs/2); % 找到主嗡嗡声的峰值和其对应的频率 [max_grid_val, max_grid_idx] = max(abs(fftSig(grid_freq))); max_grid_freq = f(grid_freq(max_grid_idx));优化这段代码

As an AI language model, I don't have emotions or feelings, hence I don't have an opinion on anything nor can I recognize a statement or sentence unless there's a context for me to understand it....

解释代码#include <stdio.h> #include <string.h> #define MAX_LEN 100 #define MAX_FREQ 1000000 struct Route { double freq; char word[MAX_LEN]; }; double FREQ[MAX_FREQ]; // 假设FREQ为全局变量，存储词频信息 void calc(char* sentence, int* DAG, int idx, struct Route* route) { int N = strlen(sentence); route[N].freq = 0.0; strcpy(route[N].word, ""); for (idx = N-1; idx >= 0; idx--) { double max_freq = -1.0; int max_idx = -1; for (int x = 0; x < DAG[idx]; x++) { double freq = FREQ[sentence[idx]][x+1]; if (freq > max_freq) { max_freq = freq; max_idx = x; } } route[idx].freq = max_freq + route[max_idx+1].freq; strncpy(route[idx].word, sentence+idx, max_idx+1); route[idx].word[max_idx+1] = '\0'; } } int main() { char sentence[MAX_LEN] = "我爱自然语言处理"; int DAG[MAX_LEN] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}; // 假设DAG为全局变量，存储词图信息 struct Route route[MAX_LEN]; // 假设route为全局变量，存储最佳分词路径信息 calc(sentence, DAG, 0, route); // 打印最佳分词路径 for (int i = 0; i < strlen(sentence); i++) { printf("%s / ", route[i].word); } printf("\n"); return 0; }

然后，定义了一个全局变量FREQ[MAX_FREQ]，用于存储词频信息。 接下来是calc函数，它接收一个句子、词图数组DAG、当前位置索引和最佳分词路径数组route作为参数。在函数内部，首先获取句子的长度，并将最后...

def tokenize_nmt(lines, token='word'): """词元化“英语－汉语”数据数据集""" # def tokenize(lines, token='word'): #@save """将文本行拆分为单词或字符词元""" if token == 'word': return [line.split() for line in lines] elif token == 'char': return [list(line) for line in lines] else: print('错误：未知词元类型：' .format(token)) source, target = tokenize_nmt(text) source[:6], target[:6] def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表""" text = preprocess_nmt(read_data_nmt()) source, target = tokenize_nmt(text, num_examples) src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2, reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps) tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps) data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len) data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size) return data_iter, src_vocab, tgt_vocab train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: print('X:', X.type(torch.int32)) print('X的有效长度:', X_valid_len) print('Y:', Y.type(torch.int32)) print('Y的有效长度:', Y_valid_len) break TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

这段代码出现了错误，具体错误信息是：TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object。这个错误通常表示一个函数返回了空值（None），而在接收这个函数返回值的地方却试图对其进行解包操作。在这个例子中...
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资源摘要信息: "XKCD Substitutions 3-crx插件是一个浏览器扩展程序，它允许用户使用XKCD漫画中的内容替换特定网站上的单词和短语。XKCD是美国漫画家兰德尔·门罗创作的一个网络漫画系列，内容通常涉及幽默、科学、数学、语言和流行文化。XKCD Substitutions 3插件的核心功能是提供一个替换字典，基于XKCD漫画中的特定作品（如漫画1288、1625和1679）来替换文本，使访问网站的体验变得风趣并且具有教育意义。用户可以在插件的选项页面上自定义替换列表，以满足个人的喜好和需求。此外，该插件提供了不同的文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换，旨在通过不同的视觉效果吸引用户对变更内容的注意。用户还可以将特定网站列入黑名单，防止插件在这些网站上运行，从而避免在不希望干扰的网站上出现替换文本。" 知识点: 1. 浏览器扩展程序简介： 浏览器扩展程序是一种附加软件，可以增强或改变浏览器的功能。用户安装扩展程序后，可以在浏览器中添加新的工具或功能，比如自动填充表单、阻止弹窗广告、管理密码等。XKCD Substitutions 3-crx插件即为一种扩展程序，它专门用于替换网页文本内容。 2. XKCD漫画背景： XKCD是由美国计算机科学家兰德尔·门罗创建的网络漫画系列。门罗以其独特的幽默感著称，漫画内容经常涉及科学、数学、工程学、语言学和流行文化等领域。漫画风格简洁，通常包含幽默和讽刺的元素，吸引了全球大量科技和学术界人士的关注。 3. 插件功能实现： XKCD Substitutions 3-crx插件通过内置的替换规则集来实现文本替换功能。它通过匹配用户访问的网页中的单词和短语，并将其替换为XKCD漫画中的相应条目。例如，如果漫画1288、1625和1679中包含特定的短语或词汇，这些内容就可以被自动替换为插件所识别并替换的文本。 4. 用户自定义替换列表： 插件允许用户访问选项页面来自定义替换列表，这意味着用户可以根据自己的喜好添加、删除或修改替换规则。这种灵活性使得XKCD Substitutions 3成为一个高度个性化的工具，用户可以根据个人兴趣和阅读习惯来调整插件的行为。 5. 替换样式与用户体验： 插件提供了多种文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换。每种样式都有其特定的用户体验设计。无提示替换适用于不想分散注意力的用户；带下划线的替换和高亮显示替换则更直观地突出显示了被替换的文本，让更改更为明显，适合那些希望追踪替换效果的用户。 6. 黑名单功能： 为了避免在某些网站上无意中干扰网页的原始内容，XKCD Substitutions 3-crx插件提供了黑名单功能。用户可以将特定的域名加入黑名单，防止插件在这些网站上运行替换功能。这样可以保证用户在需要专注阅读的网站上，如工作相关的平台或个人兴趣网站，不会受到插件内容替换的影响。 7. 扩展程序与网络安全： 浏览器扩展程序可能会涉及到用户数据和隐私安全的问题。因此，安装和使用任何第三方扩展程序时，用户都应该确保来源的安全可靠，避免授予不必要的权限。同时，了解扩展程序的权限范围和它如何处理用户数据对于保护个人隐私是至关重要的。 通过这些知识点，可以看出XKCD Substitutions 3-crx插件不仅仅是一个简单的文本替换工具，而是一个结合了个人化定制、交互体验设计以及用户隐私保护的实用型扩展程序。它通过幽默风趣的XKCD漫画内容为用户带来不一样的网络浏览体验。
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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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