t_obs = tensor([[ 3.9165e+00, -3.2818e-01, 3.9585e+00, -3.2877e-01, 2.5000e+00, 4.0000e+00, 2.9092e-04, -3.1356e-04, -5.0448e-02, -1.0185e-02, -2.6571e-01, 3.5682e-02, 3.2696e-01, 1.4884e-01, -2.9417e-01, 7.9636e+00, -2.0701e+00, -1.0490e+01, -5.4630e-01, 1.3817e+01, 9.7782e+00, 1.0266e-01, 7.3403e-02, 1.0498e-01]], device='cuda:0') 。actor: torch.nn.Module, t_obs = torch.FloatTensor((train_collector.data.obs)[0]).unsqueeze(0).to(args.device) t_act = torch.FloatTensor((train_collector.data.act)[0]).unsqueeze(0).to(args.device) print(t_obs) print(t_act) writer.add_graph(policy.actor, t_obs)出现RuntimeError: Only tensors, lists, tuples of tensors, or dictionary of tensors can be output from traced functions错误，怎么改正代码

时间: 2024-02-24 17:59:51 浏览: 16
这个错误通常是由于`add_graph`方法不能接受`torch.nn.Module`类型的参数，而应该是一个计算图（`torch.onnx.export`）或一组张量。要修复这个错误，可以使用`torch.jit.trace`函数来创建一个跟踪模块，然后将跟踪模块的输入张量作为参数传递给`add_graph`方法。 以下是可能的解决方案，可以将其添加到代码中尝试： ``` # 使用torch.jit.trace创建跟踪模块 traced_actor = torch.jit.trace(policy.actor, (t_obs,)) # 将输入张量传递给add_graph方法 writer.add_graph(traced_actor, (t_obs,)) ``` 这应该可以解决该错误，允许您将模型添加到TensorBoard中。
相关问题

t_obs = torch.FloatTensor((train_collector.data.obs)[0]).unsqueeze(0).to(args.device)作为输入 tensor([[ 3.8838e+00, 3.5745e+00, 3.8844e+00, 3.6165e+00, 2.5000e+00, 4.0000e+00, -2.8299e-03, 3.1723e-03, 1.4587e+00, -2.5189e-01, -2.4204e

抱歉，我之前的回答似乎部分内容丢失了，这里提供完整的回答： `torch.FloatTensor((train_collector.data.obs)[0]).unsqueeze(0).to(args.device)` 的作用是将训练数据集中的第一个样本的 `obs` 数据转换为 `FloatTensor` 类型，并在第0维度上加了一个维度，最后将其移动到指定设备上（这里是 `cuda:0`）。这个张量可能是一个状态向量，用于输入到模型中进行推理或训练。 如果要将这个张量的计算图加到TensorBoard中，可以使用以下代码： ```python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter() dummy_input = torch.randn(1, 24).to('cuda:0') # 这里输入张量的形状需要和模型输入的形状一致 writer.add_graph(model, (dummy_input,)) ``` 其中，`model` 是你的模型，`dummy_input` 是一个随机输入张量，用于推导模型的计算图。最后，运行TensorBoard时，可以在Graphs选项卡中查看模型的计算图。

转matlab： n_points_total = numpy.int(noisy_sensor_measured_total.shape[1]/(n_obs_in_sensor_array + 1)) intrinsic_process_total_reshaped = numpy.reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') noisy_sensor_measured_total_reshaped = numpy.reshape(noisy_sensor_measured_total, [dim_measurement, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') intrinsic_process_base_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 0] intrinsic_process_step_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 1:] noisy_sensor_base_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 0] n_obs_used_in_each_cluster = min(n_obs_used_in_cluster, n_obs_in_sensor_array) obs_used_in_each_cluster_indexes = numpy.random.choice(n_obs_in_sensor_array, size=n_obs_used_in_each_cluster, replace=False) sensor_array_matrix = sensor_array_matrix_dense[:, obs_used_in_each_cluster_indexes] noisy_sensor_step_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 1:]

在Matlab中，您可以将以下Python代码转换为对应的Matlab代码： ```matlab n_points_total = int(size(noisy_sensor_measured_total, 2) / (n_obs_in_sensor_array + 1)); intrinsic_process_total_reshaped = reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1]); noisy_sensor_measured_total_reshaped = reshape(noisy_sensor_measured_total, [dim_measurement, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1]); intrinsic_process_base_total = intrinsic_process_total_reshaped(:, :, 1); intrinsic_process_step_total = intrinsic_process_total_reshaped(:, :, 2:end); noisy_sensor_base_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped(:, :, 1); n_obs_used_in_each_cluster = min(n_obs_used_in_cluster, n_obs_in_sensor_array); obs_used_in_each_cluster_indexes = datasample(1:n_obs_in_sensor_array, n_obs_used_in_each_cluster, 'Replace', false); sensor_array_matrix = sensor_array_matrix_dense(:, obs_used_in_each_cluster_indexes); noisy_sensor_step_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped(:, :, 2:end); ``` 请注意，上述代码中的 `datasample` 函数用于在 `1:n_obs_in_sensor_array` 中随机选择 `n_obs_used_in_each_cluster` 个索引，并且不允许重复。如果您的Matlab版本不支持 `datasample` 函数，可以使用以下代码替代： ```matlab obs_used_in_each_cluster_indexes = randsample(1:n_obs_in_sensor_array, n_obs_used_in_each_cluster, false); ``` 这里使用了 `randsample` 函数来实现相同的功能。

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Batch( obs: array([[ 3.87556586e+00, -1.39884560e+00, 3.90417171e+00, -1.42959780e+00, 2.50000000e+00, 4.00000000e+00, 8.59177895e-03, -1.61742055e-03, -8.72117713e-01, 7.03924209e-02, -1.29531812e-01, -2.94461078e-01, 8.61572789e-02, 3.94930195e-01, -4.20615077e-02, -6.41838507e+00, -1.65869727e+00, 8.98895966e-01, -4.98185009e-01, 5.14246542e-01, 2.90281950e+00, 1.09837612e-01, 1.17493326e-01, 8.70688482e-02]]), act: array([[-0.46321275, 0.92014786, -0.97776801, 0.05547555]]), rew: array([-25.02164498]), terminated: array([False]), truncated: array([False]), done: array([False]), obs_next: array([[ 3.87556586e+00, -1.39884560e+00, 3.90417171e+00, -1.42959780e+00, 2.50000000e+00, 4.00000000e+00, 8.59177895e-03, -1.61742055e-03, -8.72117713e-01, 7.03924209e-02, -1.29531812e-01, -2.94461078e-01, 8.61572789e-02, 3.94930195e-01, -4.20615077e-02, -6.41838507e+00, -1.65869727e+00, 8.98895966e-01, -4.98185009e-01, 5.14246542e-01, 2.90281950e+00, 1.09837612e-01, 1.17493326e-01, 8.70688482e-02]]), info: Batch( self.do_simulation(action, self.frame_skip): array([[-0.49878631, -0.73343635, -0.18061225, 0.59941456, 0.81610918, 0.24985782]]), dist_htg_after: array([5.60822881]), reward_dev: array([-0.51599685]), rew_arrive: array([0]), reward_ctrl: array([-0.00575235]), env_id: array([0]), self.state_k: array([4000]), rew_near: array([-25]), rewards: array([-25.02164498]), rew_forward: array([0.50010422]), ), policy: Batch(), )对其切片采样，提取出obs的列表

[[3.87556586, -1.3988456, 3.90417171, -1.4295978, 2.5, 4.0, 0.00859177895, -0.00161742055, -0.872117713, 0.0703924209, -0.129531812, -0.294461078, 0.0861572789, 0.394930195, -0.0420615077, -6.41838507...

def train_model(stock_df, agent, num_episodes): for episode in range(num_episodes): obs = stock_df.iloc[0] state = get_state(obs) done = False total_reward = 0 while not done: action = agent.act(state) next_obs = stock_df.iloc[agent.current_step + 1] next_state = get_state(next_obs) reward = get_reward(action, obs, next_obs) total_reward += reward done = agent.current_step == len(stock_df) - 2 agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state obs = next_obs # 输出每个episode的总奖励 print('Episode:', episode, 'Total Reward:', total_reward) # 逐渐降低探索率 agent.set_exploration_rate(agent.exploration_rate * 0.99)修改代码

这段代码中，训练模型时出现了错误，是因为 QLearningAgent 对象没有 current_step 属性，需要在 QLearningAgent 类中实现该属性。你可以在 QLearningAgent 类中添加 current_step 属性，并在 act 方法中更新该属性...

帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) # 更新后验概率 z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) # 重新参数化 emit_loc = self.emitter(z_q_t) # 计算发射器 ...

在代码中，变量名不一致，导致无法运行。另外，需要将观测点坐标和观测数据对应起来，才能进行模型反演。修改后的代码如下： % 输入观测点测得的污染物浓度数据和观测点坐标 obs_x = [2.98,34.1,2.12,3.57,26.08,4.84,40.91,40.88,36.12,7.49,34.63,45.56,34.21]; obs_y = [52.77,41.49,77.84,51.92,64.03,36.3,34.59,66.03,6.68,10.65,23.34,12.45,25.67]; obs_data = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800,9.2300]; % 初始化污染源位置和初始浓度 x0 = 30; % 污染源x坐标初始值 y0 = 30; % 污染源y坐标初始值 c0 = 9; % 污染源初始浓度 % 迭代调整参数，逐步逼近真实值 for i=1:10 % 计算模型预测值 pred_data = c0 * exp(-((obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2)/(2*0.5^2)); % 计算残差 res = obs_data - pred_data; % 根据残差调整参数 delta_x = sum(res .* (obs_x-x0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2); delta_y = sum(res .* (obs_y-y0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2); delta_c = sum(res .* pred_data) / sum(pred_data.^2); % 更新参数 x0 = x0 + delta_x; y0 = y0 + delta_y; c0 = c0 + delta_c; end % 计算误差指标 rmse = sqrt(sum((obs_data - c0 * exp(-((obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2)/(2*0.5^2))).^2)/length(obs_data)); % 输出反演结果和精确度分析 fprintf('污染源位置：(%f, %f)\n', x0, y0); fprintf('污染源初始浓度：%f\n', c0); fprintf('均方根误差：%f\n', rmse);帮我改进一下代码使他不输出NaN

obs_data = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800,9.2300]; % 初始化污染源位置和初始浓度 x0 = 30; % 污染源x坐标初始值 y0 = 30; % 污染源y坐标初始值 c0 = 9...

class TradingEnvironment: def __init__(self, stock_df): self.stock_df = stock_df self.current_step = 0 self.total_steps = len(stock_df) - 1 self.reward_range = (0, 1) def reset(self): self.current_step = 0 return self.stock_df.iloc[self.current_step] def step(self, action): self.current_step += 1 done = self.current_step == self.total_steps obs = self.stock_df.iloc[self.current_step] reward = self._get_reward(action) return obs, reward, done def _get_reward(self, action): if action == 0: # 不持有股票 return 0 elif action == 1: # 持有股票 return self.stock_df.iloc[self.current_step]['close'] / self.stock_df.iloc[self.current_step - 1]['close'] - 1 else: raise ValueError("Invalid action, only 0 and 1 are allowed.")

这段代码是一个交易环境类，用于模拟股票交易的过程。其中包括了初始化环境、重置环境、执行动作、获取奖励等方法。具体来说，reset方法用于重置环境，step方法用于执行动作，_get_reward方法用于获取奖励。...

def fit(self, obs): self.obs = obs self.n_features = self.obs.shape[1] startprob = np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=self.n_states) startprob /= np.sum(startprob) self.model = GaussianHMM(n_components=self.n_states, startprob_prior=startprob,covariance_type='spherical', n_iter=1000) self.model.fit(obs) self.sparrows = [self.generate_random_params() for _ in range(self.n_sparrows)] self.sparrows /= np.sum(self.sparrows) self.scores = [self.calculate_score(p) for p in self.sparrows] for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) score = int(score) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: self.sparrows[j] = params self.scores[j] = score

这段代码中出现了一些术语，可以帮我理解一下吗？ - GaussianHMM：高斯隐马尔可夫模型，是一种用于处理时间序列数据的统计模型，通常用于识别和预测序列中的模式和趋势。 - n_components：表示隐状态的数量，即模型...

actor: torch.nn.Module, t_obs = torch.FloatTensor((train_collector.data.obs)[0]).unsqueeze(0).to(args.device) t_act = torch.FloatTensor((train_collector.data.act)[0]).unsqueeze(0).to(args.device) print(t_obs) print(t_act) writer.add_graph(policy.actor, t_obs)出现RuntimeError: Only tensors, lists, tuples of tensors, or dictionary of tensors can be output from traced functions错误，怎么改正代码

traced_actor = torch.jit.trace(policy.actor, (t_obs,)) # 将输入张量传递给add_graph方法 writer.add_graph(traced_actor, (t_obs,)) 这应该可以解决该错误，允许您将模型添加到TensorBoard中。

详细解释这段代码 if self.args.shared_params: # print (f"This is the shape of last_hids: {last_hid.size()}") obs = obs.contiguous().view(batch_size*self.n_, -1) # shape = (b*n, n+o/o) agent_policy = self.policy_dicts[0] means, log_stds, hiddens = agent_policy(obs, last_hid) # hiddens = th.stack(hiddens, dim=1) means = means.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) hiddens = hiddens.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) if self.args.gaussian_policy: log_stds = log_stds.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) else: stds = th.ones_like(means).to(self.device) * self.args.fixed_policy_std log_stds = th.log(stds)

如果为True，执行下面的代码块，首先将obs变量进行形状变换，使其形状变为(batch_size * self.n_, -1)。其中，batch_size表示批次大小，self.n_表示agent的数量，-1表示自动推断。这里的obs是神经网络中的输入，包含...

def step(self, action): # 在环境中执行一个动作 assert self.action_space.contains(action) prev_val = self._get_val() self.current_step += 1 if self.current_step == len(self.data): self.done = True if self.done: reward = self.profit - self.total_reward return self._next_observation(), reward, self.done, {} self._take_action(action) reward = self._get_reward() self.total_reward += reward obs = self._next_observation() return obs, reward, self.done, {}

3. 将当前时间步加 1，如果当前时间步已经达到数据长度，则将结束标志设为 True； 4. 如果结束标志为 True，那么计算得到最终的奖励（即当前收益减去之前的总奖励），并返回最终的观察值、奖励、结束标志和一个空...

解释这段代码if __name__ == '__main__': # get the params args = get_args() env = MultiEnvironment() args.obs_shape = 16# [agent.observation_space.shape[0] for agent in env.agents] # 每一维代表该agent的obs维度 args.action_shape = 2# [agent.action_space.shape[0] for agent in env.agents] # 每一维代表该agent的act维度 args.high_action = 0.5 args.low_action = -0.5 runner = Runner(args, env) if args.evaluate: returns = runner.test() print('Average returns is', returns) else: runner.run()

这段代码是一个 Python 脚本的主函数。其中，if __name__ == '__main__': 表示只有当该脚本被作为主程序运行时才会执行以下代码，而不是被其他脚本导入时执行。其余的代码主要是获取参数、创建环境、设置观测和...

def learn(self, obs, action, reward, next_obs, terminal): terminal = np.expand_dims(terminal, -1) reward = np.expand_dims(reward, -1) obs = torch.FloatTensor(obs).to(self.device) action = torch.FloatTensor(action).to(self.device) reward = torch.FloatTensor(reward).to(self.device) next_obs = torch.FloatTensor(next_obs).to(self.device) terminal = torch.FloatTensor(terminal).to(self.device) critic_loss,actor_loss = self.alg.learn(obs, action, reward, next_obs, terminal) return critic_loss,actor_loss

输入的参数包括当前状态(obs)、动作(action)、奖励(reward)、下一个状态(next_obs)和是否结束(terminal)。其中，obs、action、reward、next_obs都转换成了PyTorch中的张量格式，并且都被送到了GPU上进行计算。最后，...

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def obs_to_attn(obs, camera: str) -> Tuple[int, int]: extrinsics_44 = torch.from_numpy(obs.misc[f"{camera}_camera_extrinsics"]).float() extrinsics_44 = torch.linalg.inv(extrinsics_44) intrinsics_33 = torch.from_numpy(obs.misc[f"{camera}_camera_intrinsics"]).float() intrinsics_34 = F.pad(intrinsics_33, (0, 1, 0, 0)) gripper_pos_3 = torch.from_numpy(obs.gripper_pose[:3]).float() gripper_pos_41 = F.pad(gripper_pos_3, (0, 1), value=1).unsqueeze(1) points_cam_41 = extrinsics_44 @ gripper_pos_41 proj_31 = intrinsics_34 @ points_cam_41 proj_3 = proj_31.float().squeeze(1) u = int((proj_3[0] / proj_3[2]).round()) v = int((proj_3[1] / proj_3[2]).round()) return u, v 理解这段代码

这段代码是一个 Python 函数，输入参数是一个名为 obs 的对象和一个字符串类型的 camera，输出是一个包含两个整数的元组。函数的作用是将机器人手爪在相机坐标系下的位置映射到图像平面上的像素坐标。具体实现过程是...

def reset(self): high = np.array([np.pi, 1]) self.state = self.np_random.uniform(low=-high, high=high) self.last_u = None return self._get_obs()

3. 为什么要用last_u变量？ last_u是PendulumEnv环境中的一个变量，用于保存上一次施加在摆杆上的力。在PendulumEnv环境中，每次step函数调用时都需要传入一个力，而通常情况下，当前时刻的力往往与前一时刻的力...

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输出删除n个数字，使得被删后的数字最小

对于这个问题，我可以提供一个基于贪心算法的解法。具体来说，我们可以首先遍历一遍数字序列，从左往右找到第一个比它右边的数字大的位置，然后删除这个位置的数字，并重置遍历起点为当前位置。重复这个过程，直到已经删除了n个数字或者数字序列已经被完全遍历。 代码实现如下： ``` def remove_digits(num, n): result = [] for i in range(len(num)): while n > 0 and result and result[-1] > num[i]: result.pop()
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c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
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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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实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成，这
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编写一个函数，用以判断一个任意的年份是否为闰年，然后调用这个函数找出2000-3000之间的所有闰年。

好的，我可以帮你编写一个判断闰年的函数，代码如下： ``` def is_leap_year(year): """ 判断给定年份是否为闰年 """ if year % 4 == 0 and year % 100 != 0 or year % 400 == 0: return True else: return False ``` 然后你可以在程序中调用这个函数来判断每个年份是否为闰年，代码如下： ``` for year in range(2000, 3001): if is_leap_year(year):