digraph Tree { node [shape=box, style="filled, rounded", color="black", fontname="helvetica"] ; edge [fontname="helvetica"] ; 0 [label="petal length (cm) <= 2.45\nfriedman_mse = 0.222\nsamples = 120\nvalue = 0.0", fillcolor="#f6d5bd"] ; 1 [label="friedman_mse = -0.0\nsamples = 40\nvalue = 2.0", fillcolor="#e58139"] ; 0 -> 1 [labeldistance=2.5, labelangle=45, headlabel="True"] ; 2 [label="friedman_mse = -0.0\nsamples = 80\nvalue = -1.0", fillcolor="#ffffff"] ; 0 -> 2 [labeldistance=2.5, labelangle=-45, headlabel="False"] ; }这个怎么分析

时间: 2023-11-11 16:54:51 浏览: 290
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digraph:非常简单的C ++定向图库

这是一个以DOT语言描述的决策树模型，可以使用Graphviz等工具将它可视化。具体来说： - `digraph Tree` 表示这是一个有向图，即决策树。 - `node [shape=box, style="filled, rounded", color="black", fontname="helvetica"]` 表示每个节点的形状为矩形，填充颜色和边框为圆角，字体为Helvetica。 - `edge [fontname="helvetica"]` 表示边的字体为Helvetica。 - `0 [label="petal length (cm) <= 2.45\nfriedman_mse = 0.222\nsamples = 120\nvalue = 0.0", fillcolor="#f6d5bd"]` 表示根节点的编号为0，它表示如果花瓣长度小于等于2.45厘米，则进入左子树，否则进入右子树。其中`friedman_mse`是一个衡量节点纯度的指标，`samples`表示该节点包含的样本数，`value`表示该节点的预测值。节点的填充颜色根据`value`的大小而变化。 - `1 [label="friedman_mse = -0.0\nsamples = 40\nvalue = 2.0", fillcolor="#e58139"]` 表示左子树的叶子节点，它的`value`为2，表示预测结果为类别2。 - `0 -> 1 [labeldistance=2.5, labelangle=45, headlabel="True"]` 表示从根节点指向左子树的边，`labeldistance`表示标签与节点的距离，`labelangle`表示标签的角度，`headlabel`表示边上的标签。 - `2 [label="friedman_mse = -0.0\nsamples = 80\nvalue = -1.0", fillcolor="#ffffff"]` 表示右子树的叶子节点，它的`value`为-1，表示预测结果为类别-1。 - `0 -> 2 [labeldistance=2.5, labelangle=-45, headlabel="False"]` 表示从根节点指向右子树的边，其余参数的含义与上面相同。 综上所述，这棵决策树将样本分为了两个类别，其中花瓣长度小于等于2.45厘米的样本被预测为类别2，其余的样本被预测为类别-1。
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连通子图个数leetcode-ithaka-digraph:有向图和杉山布局

接口Digraph是一个泛型类型，其中V表示顶点类型， E表示边类型。 顶点添加 boolean add(V vertex); // add a vertex 放置边时，节点会延迟添加。 E put(V source, V target, E edge); // put edge from source to ...

digraph G { rankdir=LR; node [shape=rect, style=filled]; init -> d1 [label="reset"]; subgraph cluster_d1 { label = "阈值判断"; color=lightgrey; fontcolor=black } d1 -> d2 [label="dt >= t3"]; subgraph cluster_d2 { label = "{ t2 <= dt < t3 }"; color=lightgrey; fontcolor=black } d2 -> d4 [label="dt1 >= t1 && dt2 >= t1", ltail=cluster_d2, lhead=cluster_out]; subgraph cluster_d3 { label = "{ dt < t2 && ( dt1 >= t1 || dt2 >= t1 ) }"; color=lightgrey, fontcolor=black } d3 -> d5 [label="dt1 < t1 || dt2 < t1"]; d3 -> d6 [label="dt1 >= t1 && dt2 >= t1"]; subgraph cluster_d4 { label = "输出控制信号"; color=gold, fontcolor=black, style=dotted } d4 -> out [label="exist" color="#000000:invis:black"]; subgraph cluster_d5 { label = "输出控制信号"; color=gold, fontcolor=black, style=dotted } d5 -> out [label="exist" color="#000000:invis:black"]; subgraph cluster_d6 { label = "输出控制信号"; color=gold, fontcolor=black, style=dotted } d6 -> out [label="exist" color="#000000:invis:black"]; subgraph cluster_reset { label = "重置"; color=red, fontcolor=white } { rank=same; init; reset } } syntax error in line 9 near ','

这段代码中，第九行 color=lightgrey, fontcolor=black 的逗号是多余的，应该改为 color=lightgrey fontcolor=black。修改后的代码如下所示： digraph G { rankdir=LR; node [shape=rect, style=filled];...

帮我修改一下这段代码的错误import networkx as nx G = nx.DiGraph() start = [1, 3, 5, 7] to = [2, 4, 6, 8] for j in range(len(start)): G.add_edge(start[j], to[j]) nx.draw(G, with_lables=True)

G = nx.DiGraph() start = [1, 3, 5, 7] to = [2, 4, 6, 8] for j in range(len(start)): G.add_edge(start[j], to[j]) nx.draw(G, with_labels=True) # 你在原来的代码中写成了 with_lables，正确的参数...

分析一下下面的代码from scipy.sparse import csgraph import subprocess from scipy import sparse if __name__ == '__main__': print("====================================") row = [2, 3, 3, 2] col = [3, 4, 2, 3] data = [1, 2, 3, 10] c = sparse.coo_matrix((data, (row, col)), shape=(5, 6)) print(c.col, c.row, c.data) print(c.toarray()) print("====================================") # Find the shortest path # Define the graph in the DOT language code = """ digraph graph1{ rankdir=LR; size="8,5" node [shape = circle]; A -> B [ label = "10" ]; B -> C [ label = "5" ]; A -> C [ label = "3" ]; C -> D [ label = "7" ]; D -> A [ label = "4" ]; D -> C [ label = "6" ]; } """ # Define the command and its arguments to run Graphviz dot_args = ["dot", "-T", "svg"] # Run Graphviz and pass the DOT code as input p = subprocess.Popen(dot_args, stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = p.communicate(code.encode('utf-8')) # Save the SVG image to a file with open("output.svg", "w") as f: f.write(stdout.decode("utf-8")) w = sparse.dok_matrix((4,4)) edges = [(0, 1, 10), (1, 2, 5), (0, 2, 3), (2, 3, 7), (3, 0, 4), (3, 2, 6)] for i, j, v in edges: w[i, j] = v d, p = csgraph.dijkstra(csgraph=w, directed=True, indices=0, return_predecessors=True) print(d) print(p)

接下来的if __name__ == '__main__':语句块是Python中经常使用的用法，用于标识当前脚本是否为主程序入口。 在if语句块中，首先创建了一个COO格式的稀疏矩阵c，并对其进行了一些基本操作，比如输出矩阵的列、行、非...

nx.DiGraph[node]

在nx.DiGraph中，如果想获取某个节点的邻接点，则可以使用graph[node]，其中node是节点的名称或编号。这个语法返回一个字典对象，该字典的键是邻接点的名称或编号，值是对应边的属性字典。例如，假设我们有一个...

graph = nx.DiGraph() graph.add_nodes_from(example.dominoModules[i].nodes()) graph.add_edges_from(example.dominoModules[i].edges()) pos = nx.spring_layout(graph) plt.title(f'Bayesian Network Based On {example.dominoModules[i].get_roots()[0]}') nx.draw(graph, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=2000, edge_color='gray', arrows=True) plt.show()改成使用multipartite_layout绘制

nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=1000, node_color="lightblue", font_size=10) # 显示图形 plt.axis("off") plt.show() 在这个示例中，我们首先从XML文件中读取贝叶斯网络模型，并创建一个空的...

graph = nx.DiGraph() graph.add_nodes_from(example.dominoModules[i].nodes()) graph.add_edges_from(example.dominoModules[i].edges()) pos = nx.spring_layout(graph) plt.title(f'Bayesian Network Based On {example.dominoModules[i].get_roots()[0]}') nx.draw(graph, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=2000, edge_color='gray', arrows=True) plt.show()这样绘制的贝叶斯网络图形很乱怎么调整

您可以使用edge_color、linewidths、arrows等参数来调整边的样式。 5. 分层绘制：如果贝叶斯网络具有明显的层次结构，您可以尝试按层次绘制节点，以使图形更有结构感。可以使用networkx库中的bipartite_...

简化这些代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G1 = nx.DiGraph() G1.add_edge('V1', 'V2', capacity=70) G1.add_edge('V1', 'V3', capacity=100) G1.add_edge('V1', 'V4', capacity=90) G1.add_edge('V2', 'V6', capacity=80) G1.add_edge('V3', 'V4', capacity=40) G1.add_edge('V3', 'V5', capacity=70) G1.add_edge('V4', 'V5', capacity=40) G1.add_edge('V4', 'V6', capacity=100) G1.add_edge('V5', 'V6', capacity=90) from networkx.algorithms.flow import edmonds_karp maxFlowValue, maxFlowDict = nx.maximum_flow(G1, 'V1', 'V6', flow_func=edmonds_karp) edgeCapacity = nx.get_edge_attributes(G1, 'capacity') edgeLabel = {} for i in edgeCapacity.keys(): edgeLabel[i] = f'c={edgeCapacity[i]:}' edgeLists = [] for i in maxFlowDict.keys(): for j in maxFlowDict[i].keys(): edgeLabel[(i, j)] += ',f=' + str(maxFlowDict[i][j]) if maxFlowDict[i][j] > 0: edgeLists.append((i,j)) print("最大流值: ", maxFlowValue) print("最大流的路径：", edgeLists) print("最大流的途径及流量: ", maxFlowDict) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) pos = {'V1': (3, 3.5), 'V2': (4, 4), 'V3': (4, 3), 'V4': (5, 3.5), 'V5': (5.5, 3), 'V6': (6.5, 3.5) } edge_labels = nx.get_edge_attributes(G1, 'capacity') ax.set_title("abcd") nx.draw(G1, pos, with_labels=True, node_color='c', node_size=300, font_size=10) nx.draw_networkx_edge_labels(G1, pos, edgeLabel, font_color='navy') nx.draw_networkx_edges(G1, pos, edgelist=edgeLists, edge_color='m') plt.axis('on') plt.show()

nx.draw(G1, pos, with_labels=True, node_color='c', node_size=300, font_size=10) nx.draw_networkx_edge_labels(G1, pos, edge_labels, font_color='navy') nx.draw_networkx_edges(G1, pos, edgelist=edge_...

续写代码：# 将实体和关系转换成网络图 G = nx.DiGraph() for node in nodes: G.add_node(node['id'], label=node['labels'][0]) for edge in edges: G.add_edge(edge['source'], edge['target'], label=edge['label']) 将网络图转换成PyTorch Geometric的数据格式

edge_index = torch.tensor([[edge['source'], edge['target']] for edge in edges], dtype=torch.long).t().contiguous() data.edge_index = edge_index # 添加节点数量 data.num_nodes = len(nodes) 最终...

syntax error in line 4 near ']‘ digraph G { //定义节点 node [shape=rectangle] A[开始] -> B("Ports declaration"); B -> C("Code starts here"); C -> D1("Wheel setup"); C -> D2("Usonic setup"); C -> D3("PWM Control setup"); //定义关联箭头和描述标签 edge [dir=none]; {rank=same; D1 D2 D3} D2 ->|传感器信号| C; D3 ->|PWM信号| C; C ->|电机控制信号| D1; B ->|时钟、复位和触发等信号| C; D1 ->|使能信号| B; B ->|输出信号| C; D1 ->|方向控制信号| B; }

node [shape=rectangle]; A [label="开始"]; A -> B [label="Ports declaration"]; B -> C [label="Code starts here"]; C -> D1 [label="Wheel setup"]; C -> D2 [label="Usonic setup"]; C -> D3 [label=...

def draw_graph(link_map): """ 根据链接字典，绘制网络拓扑图 """ G = nx.DiGraph() # 加入节点 for link in visited: G.add_node(link) # 加入边 for link, targets in link_map: for target in targets: G.add_edge(link, target) # 绘制图形 pos = nx.spring_layout(G) nx.draw_networkx(G, pos=pos, node_size=10, edge_color='gray', alpha=0.5, with_labels=False) plt.show()

函数首先创建一个有向图（DiGraph），然后遍历所有节点并将其加入到图中。接着，遍历链接字典中的每个链接，将其与目标节点之间的边加入到图中。最后，使用 Spring Layout 算法确定节点的位置，并将图绘制出来。

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建有向图 G = nx.DiGraph() # 添加状态节点 G.add_node('q0') G.add_node('q1') G.add_node('q2') G.add_node('q3') # 添加起始状态 G.add_edge('', 'q0') # 添加终止状态 G.add_edge('q2', '') # 添加转移边 G.add_edge('q0', 'q1', label='a') G.add_edge('q0', 'q3', label='b') G.add_edge('q1', 'q2', label='a') G.add_edge('q1', 'q3', label='b') G.add_edge('q2', 'q2', label='a') G.add_edge('q2', 'q2', label='b') G.add_edge('q3', 'q2', label='a') G.add_edge('q3', 'q3', label='b') # 绘制图形 pos = nx.spring_layout(G) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=1000) nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1) nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, font_size=14, edge_labels={(u, v): d['label'] for u, v, d in G.edges(data=True)}) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=18, font_family='sans-serif') plt.axis('off') plt.show()

在绘制图形的过程中，使用spring_layout函数为每个节点指定位置，使用draw_networkx_nodes和draw_networkx_edges函数绘制节点和边，使用draw_networkx_edge_labels函数为每条边添加标签，使用draw_networkx_labels...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 输入数据 locations = [ [125.330802,125.401931,125.326444,125.332284,125.322837,125.32563,125.334942,125.378548,125.386251,125.426883,125.42665,125.437111,125.453763,125.431396,125.430705,125.41968,125.437906,125.404171,125.385772,125.341942,125.341535,125.300812,125.307316,125.345642,125.331492,125.330322,125.284474,125.334851,125.30606,125.377211,125.381077,125.417041,125.41427,125.416371,125.432283,125.401676,125.403855,125.38582,125.426733,125.291], [43.917542,43.919075,43.905821,43.90266,43.900238,43.89703,43.888187,43.904508,43.892574,43.907904,43.896354,43.894605,43.889122,43.88774,43.882928,43.887149,43.8789,43.879647,43.883112,43.873763,43.861505,43.854652,43.876513,43.850479,43.833745,43.825044,43.812019,43.803154,43.793054,43.788869,43.824152,43.816805,43.801673,43.82893,43.83235,43.843713,43.854322,43.868372,43.871792,43.8306] ] num_flights = 4 flight_capacity = [10, 10, 10, 10] # 将坐标转化为图 G = nx.Graph() for i in range(len(locations[0])): G.add_node(i+1, pos=(locations[0][i], locations[1][i])) for i in range(len(locations[0])): for j in range(i+1, len(locations[0])): dist = ((locations[0][i]-locations[0][j])**2 + (locations[1][i]-locations[1][j])**2)**0.5 G.add_edge(i+1, j+1, weight=dist) # 添加起点和终点 start_node = len(locations[0])+1 end_node = len(locations[0])+2 G.add_node(start_node, pos=(0, 0)) G.add_node(end_node, pos=(0, 0)) # 添加边和边权 for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(start_node, i+1, weight=0) G.add_edge(i+1, end_node, weight=0) for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, weight=0) G.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, end_node, weight=0) # 添加航班容量的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): G.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+len(locations[0])+1, weight=-flight_capacity[f]) # 创造路径规划模型 path_model = nx.DiGraph() for i in range(len(locations[0])): for f in range(num_flights): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1, len(locations[0])+flen(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']+G[len(locations[0])+flen(locations[0])+i+1][len(locations[0])+flen(locations[0])+j+1]['weight']) # 添加航班时间的限制 for f in range(num_flights): for i in range(len(locations[0])): for j in range(len(locations[0])): if i != j: path_model.add_edge(len(locations[0])+f*len(locations[0])+i+1, len(locations[0])+((f+1)%num_flights)len(locations[0])+j+1, weight=G[i+1][j+1]['weight']) # 求解最短路径 path = nx.bellman_ford_path(path_model, source=start_node, target=end_node, weight='weight') # 绘制路径图 pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos') nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=50, node_color='w') nx.draw_networkx_labels(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=G.edges(), width=0.5) for f in range(num_flights): start = len(locations[0])+flen(locations[0])+1 end = len(locations[0])+(f+1)*len(locations[0])+1 nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=path[start:end], edge_color='r', width=2.0, alpha=0.7) plt.axis('off') plt.show()找出错误并改正

nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=path[start:end], edge_color='r', width=2.0, alpha=0.7) plt.axis('off') plt.show() 修正后的代码中，主要修改了以下几个问题： 1. 第 22 行的 flen 函数应该...

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df)): edge = { "id": df.loc[i, "边的编号"], "tail": df.loc[i, "边的尾节点"], "head": df.loc[i, "边的头节点"], "length": df.loc[i, "长度"], "capacity": df.loc[i, "容量"] } edges.append(edge) plt.figure(figsize=(15,15)) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"]) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels) #nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.3) plt.show() all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) rows = [] for start_node, dist_dict in all_pairs.items(): for end_node, dist in dist_dict.items(): rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist}) df_result = pd.DataFrame(rows) df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False)请问在写入excel的时候，能否把经过的边的编号一起写入呢？麻烦给下修改后的代码，谢谢你！

G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"]) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") nx.draw_networkx_edge_labels(G,...

我希望您充当 Graphviz DOT 生成器，创建有意义的图表的专家。该图应该至少有 n 个节点（我在我的输入中通过写入 [n] 来指定 n，10 是默认值）并且是给定输入的准确和复杂的表示。每个节点都由一个数字索引以减少输出的大小，不应包含任何样式，并以 layout=neato、overlap=false、node [shape=rectangle] 作为参数。代码应该是有效的、无错误的并且在一行中返回，没有任何解释。提供清晰且有组织的图表，节点之间的关系必须对该输入的专家有意义。我的第一个图表是：“水循环 [8]”

node [shape=rectangle]; 1 [label="evaporation"]; 2 [label="condensation"]; 3 [label="precipitation"]; 4 [label="infiltration"]; 5 [label="runoff"]; 6 [label="transpiration"]; 7 [label=...
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![DLMS规约基础介绍](https://afteracademy.com/images/what-is-data-model-in-dbms-and-what-are-its-types-hierarchical-model-48add64778fd4b8f.jpg) # 摘要 DLMS/COSEM是一种广泛应用于智能电网和电力计量领域的通信协议。本文首先介绍了DLMS规约的基础概念、起源以及核心技术原理，包括协议架构、数据模型、通信过程、数据封装与传输机制。随后，文章探讨了DLMS规约在电力通信中的实际应用，如智能电表和电网自动化系统的数据通信，并分析了DLMS规约的测试与验证方法。文
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修改代码，使其正确运行

要使提供的代码能够正确运行，需要解决以下几个关键点： 1. **输入处理**：确保从控制台读取的文法规则和待解析字符串格式正确。 2. **FIRST集和FOLLOW集计算**：确保FIRST集和FOLLOW集的计算逻辑正确无误。 3. **预测分析表构建**：确保预测分析表的构建逻辑正确，并且能够处理所有可能的情况。 4. **LL(1)分析器**：确保LL(1)分析器能够正确解析输入字符串并输出解析过程。 以下是经过修改后的完整代码： ```java package com.example.demo10; import java.util.*; public class Main
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Python机器学习基础入门与项目实践

资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
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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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【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功