model.eval() batch_size = 8

时间: 2024-04-01 12:30:58 浏览: 182
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cnn.zip_CNN_deep learning_卷积神经网络_神经网络

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这段代码用于设置模型的评估模式，并指定每个批次中包含的图像数量。具体地，代码调用`model.eval()`函数将模型设置为评估模式，这通常用于在推断阶段对模型进行预测。然后，代码定义了一个变量`batch_size`，表示每个批次中包含的图像数量。 需要注意的是，这段代码假定了`model`已经被定义，并且已经加载了预训练模型的权重。如果`model`没有被定义或未加载权重，程序会抛出`NameError`或`RuntimeError`异常。
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在PyTorch中，模型的运行模式分为train和eval两种，这两种模式的主要区别在于它们如何处理Batch Normalization (BN) 层和Dropout层，这直接影响到模型的预测性能。当我们在训练阶段遇到模型在train模式下表现...
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tf2下bert_MRPC任务.zip

--train_batch_size=4 --learning_rate=2e-5 --num_train_epochs=3.0 --output_dir=/tmp/mrpc_output/ 官方output： ***** Eval results ***** eval_accuracy = 0.845588 eval_loss = 0.505248 global_step = ...

with fluid.dygraph.guard(fluid.CUDAPlace(0)): accs_train = [] model_dict, _ = fluid.load_dygraph('MyCNN') batch_size = train_parameters["train_batch_size"][0] model = MyCNN() model.load_dict(model_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 train_reader = paddle.batch(data_reader(train_list_path), batch_size=batch_size, drop_last=True) eval_reader = paddle.batch(data_reader(eval_list_path), batch_size=batch_size, drop_last=True)

调用model.load_dict方法将之前训练好的模型参数加载到新模型中，再调用model.eval()方法将模型切换到评估模式。接下来，使用paddle.batch方法将训练集和验证集数据读入内存，并指定批次大小和是否舍弃最后一...

def test(args): from models.evaluator import CDEvaluator dataloader = utils.get_loader(args.data_name, img_size=args.img_size, batch_size=args.batch_size, is_train=False, split='test') model = CDEvaluator(args=args, dataloader=dataloader) model.eval_models()什么意思

这是一段 Python 代码，其中调用了名称为 CDEvaluator 的模型评估器，并使用 dataloader 加载数据集进行测试。配置参数包括数据名称、图像大小、批量大小...最后，调用 model.eval_models() 函数运行该模型的评估过程。

解释代码def evaluate_1step_pred(args, model, test_dataset): # Turn on evaluation mode which disables dropout. model.eval() total_loss = 0 with torch.no_grad(): hidden = model.init_hidden(args.eval_batch_size) for nbatch, i in enumerate(range(0, test_dataset.size(0) - 1, args.bptt)): inputSeq, targetSeq = get_batch(args,test_dataset, i) outSeq, hidden = model.forward(inputSeq, hidden) loss = criterion(outSeq.view(args.batch_size,-1), targetSeq.view(args.batch_size,-1)) hidden = model.repackage_hidden(hidden) total_loss+= loss.item() return total_loss / nbatch

首先通过 model.eval() 将模型置于评估模式，禁用了 dropout。然后使用 torch.no_grad() 将梯度计算关闭，提高代码运行效率。在循环中，使用 get_batch() 函数获取输入序列和目标序列，并使用 model.forward() 函数...

fit_dict = dict(x=x_train, y=y_train, batch_size=300, epochs=10, verbose=0) eval_dict = dict(x=x_test, y=y_test, batch_size=300) pruned = spectral_pretrain(model, fit_dictionary=fit_dict, eval_dictionary=eval_dict, max_delta=10, compare_with='acc') pruned.summary()

其中，fit_dictionary和eval_dictionary分别用于模型的训练和评估，max_delta是谱剪枝的阈值，compare_with是用于比较的指标（在这里是准确率acc）。 最后，通过调用pruned.summary()打印了剪枝后的模型的摘要信息...

os.makedirs("2results", exist_ok=True) args = Seq2SeqTrainingArguments( output_dir="2results", # 模型保存路径 num_train_epochs=epochs, do_train=True, do_eval=True, per_device_train_batch_size=batch_size, per_device_eval_batch_size=batch_size, learning_rate=learning_rate, warmup_steps=500, weight_decay=0.001, predict_with_generate=True, logging_dir="logs", logging_steps=500, evaluation_strategy="steps", save_total_limit=3, generation_max_length=max_target_length, # 生成的最大长度 generation_num_beams=1, # beam search load_best_model_at_end=True, )这里面的各个参数是什么意思

- per_device_eval_batch_size: 每个设备上的验证 batch_size。 - learning_rate: 学习率，控制模型在训练过程中参数更新的速度。 - warmup_steps: 在训练开始的时候，先使用较小的学习率进行预热，然后再逐渐...

from transformers import Trainer, TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=16, per_device_eval_batch_size=64, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', logging_steps=10, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) trainer.train()

- per_device_eval_batch_size：每个设备上的评估批量大小。 - warmup_steps：学习率线性预热的步数。 - weight_decay：权重衰减的系数。 - logging_dir：日志输出目录。 - logging_steps：每多少步输出一次日志。 ...

def train(train_dataset, val_dataset, batch_size, epochs, learning_rate, wt_decay, print_cost=True, isPlot=True): # 加载数据集并分割batch train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size) # x = data.DataLoader(train_dataset) # x_train_label, y_train_label = train_test_split(x, test_size = 0.2, stratify=y, shuffle=True) # 构建模型 model = FaceCNN() # 加载模型 # model = torch.load('./model/model.pth') model.to(device) # 损失函数和优化器 compute_loss = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=wt_decay) # 学习率衰减 # scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.8) for epoch in range(epochs): loss = 0 model.train() model = model.to(device) for images, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model.forward(images.to(device)) loss = compute_loss(outputs, labels.to(device)) loss.backward() optimizer.step() # 打印损失值 if print_cost: print('epoch{}: train_loss:'.format(epoch + 1), loss.item()) # 评估模型准确率 if epoch % 10 == 9: model.eval() acc_train = validate(model, train_dataset, batch_size) acc_val = validate(model, val_dataset, batch_size) print('acc_train: %.1f %%' % (acc_train * 100)) print('acc_val: %.1f %%' % (acc_val * 100)) return model

1. 加载数据集并分割 batch：使用 DataLoader 将训练数据集 train_dataset 加载，并按照指定的 batch_size 进行分割，得到一个数据加载器 train_loader。 2. 构建模型：创建一个人脸表情识别模型 FaceCNN...

from model import Model import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist from torch.nn import CrossEntropyLoss from torch.optim import SGD from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import ToTensor if __name__ == '__main__': batch_size = 256 train_dataset = mnist.MNIST(root='./train', train=True, transform=ToTensor()) test_dataset = mnist.MNIST(root='./test', train=False, transform=ToTensor()) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) model = Model() sgd = SGD(model.parameters(), lr=1e-1) cost = CrossEntropyLoss() epoch = 100 for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

然后，在if __name__ == '__main__':的条件下，定义了一些训练所需的参数，如批量大小(batch_size)、训练集和测试集的数据加载器(train_loader和test_loader)。接着，创建了一个模型实例(model)和优化器...

model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img)

具体地，代码首先调用model.eval()函数将模型设置为评估模式，这通常用于在推断阶段对模型进行预测。然后，代码定义了一个变量batch_size，表示每次预测时将多少张图片打包成一个batch。 接着，代码使用torch....

model.eval() test_l2 = 0.0 with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() out = model(x).reshape(batch_size, s, s) out = y_normalizer.decode(out) test_l2 += myloss(out.view(batch_size,-1), y.view(batch_size,-1)).item() train_l2/= ntrain test_l2 /= ntest t2 = default_timer() print(ep, t2-t1, train_l2, test_l2)

首先使用 model.eval() 将模型设置为评估模式，然后使用 torch.no_grad() 来关闭梯度计算，以节省计算资源。接着通过一个循环遍历测试集中的数据，将数据传入模型中进行前向传播，得到模型的输出 out，并将其...

def eval_psnr(loader, model, eval_type=None): model.eval() if eval_type == 'f1': metric_fn = utils.calc_f1 metric1, metric2, metric3, metric4 = 'f1', 'auc', 'none', 'none' elif eval_type == 'building': metric_fn = utils.calc_fmeasure metric1, metric2, metric3, metric4 = 'build', 'non_build', 'none', 'none' elif eval_type == 'ber': metric_fn = utils.calc_ber metric1, metric2, metric3, metric4 = 'shadow', 'non_shadow', 'ber', 'none' elif eval_type == 'cod': metric_fn = utils.calc_cod metric1, metric2, metric3, metric4 = 'sm', 'em', 'wfm', 'mae' if local_rank == 0: pbar = tqdm(total=len(loader), leave=False, desc='val') else: pbar = None pred_list = [] gt_list = [] for batch in loader: for k, v in batch.items(): batch[k] = v.cuda() inp = batch['inp'] pred = torch.sigmoid(model.infer(inp)) batch_pred = [torch.zeros_like(pred) for _ in range(dist.get_world_size())] batch_gt = [torch.zeros_like(batch['gt']) for _ in range(dist.get_world_size())] dist.all_gather(batch_pred, pred) pred_list.extend(batch_pred) dist.all_gather(batch_gt, batch['gt']) gt_list.extend(batch_gt) if pbar is not None: pbar.update(1) if pbar is not None: pbar.close() pred_list = torch.cat(pred_list, 1) gt_list = torch.cat(gt_list, 1) result1, result2, result3, result4 = metric_fn(pred_list, gt_list) return result1, result2, result3, result4, metric1, metric2, metric3, metric4

这是一个用于评估模型性能的函数，其输入参数包括一个数据集加载器(loader)、一个模型(model)和一个评估类型(eval_type)。函数根据评估类型选择不同的指标(metric_fn)来评估模型的性能，并返回四个评估结果(result1,...

import mindspore.nn as nn import mindspore.ops.operations as P from mindspore import Model from mindspore import Tensor from mindspore import context from mindspore import dataset as ds from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net from mindspore.nn.metrics import Accuracy # Define the ResNet50 model class ResNet50(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=10): super(ResNet50, self).__init__() self.resnet50 = nn.ResNet50(num_classes=num_classes) def construct(self, x): x = self.resnet50(x) return x # Load the CIFAR-10 dataset data_home = "/path/to/cifar-10/" train_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=True) test_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=False) # Define the hyperparameters learning_rate = 0.1 momentum = 0.9 epoch_size = 200 batch_size = 32 # Define the optimizer optimizer = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, resnet50.get_parameters()), learning_rate, momentum) # Define the loss function loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean') # Define the model net = ResNet50() # Define the model checkpoint config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1000, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet50", directory="./checkpoints/", config=config_ck) # Define the training dataset train_data = train_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the testing dataset test_data = test_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the model and train it model = Model(net, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) model.train(epoch_size, train_data, callbacks=[ckpt_cb, LossMonitor()], dataset_sink_mode=True) # Load the trained model and test it param_dict = load_checkpoint("./checkpoints/resnet50-200_1000.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) model = Model(net, loss_fn=loss_fn, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) result = model.eval(test_data) print("Accuracy: ", result["Accuracy"])这段代码有错误

result = model.eval(test_data) print("Accuracy: ", result["Accuracy"]) 修复的问题包括： 1. 在定义 optimizer 时，resnet50 没有被定义，应该改为 net。 2. 在定义 model checkpoint 时，config ...

model.eval() abs_err = 0.0 rel_err = 0.0 with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() out = model(x) out = y_normalizer.decode(model(x)) rel_err += myloss(out.view(batch_size, -1), y.view(batch_size, -1)).item() train_mse/= ntrain abs_err /= ntest rel_err /= ntest t2 = default_timer() print(ep, t2 - t1, train_mse, rel_err)

其中 model.eval() 表示将模型设置为评估模式，test_loader 是测试集数据的数据加载器。然后对于每个数据批次，通过模型进行预测并将预测结果转换为原始数据的单位（y_normalizer.decode），并计算预测结果与...

net = LeNet5() paddle.summary(net,(-1,1,img_size,img_size)) from paddle.metric import Accuracy save_dir = "model/lenet_2" epoch = 5 lr = 0.01 weight_decay = 5e-4 batch_size = 64 model = paddle.Model(net) optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=lr,parameter=model.parameters(),weight_decay=weight_decay) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),paddle.nn.Accuracy()) model.fit(train_dataset,epochs=epoch,batch_size=batch_size,save_dir=save_dir,verbose=1) best_model_path = "model/lenet_2/final.pdparams" net = LeNet5() model = paddle.Model(net) model.load(best_model_path) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),Accuracy()) results = model.evaluate(test_dataset,batch_size=batch_size,verbose=1) print(results)在pytorch中如何表示

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) device = torch.device("cuda" if torch.cuda....

return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望，如果不满足，则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时，label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步，所以无需 reshape，直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

这段代码是用 PyTorch 实现的一个 LSTM 模型，用于时间序列预测。首先定义了一个自定义的数据集类 MyDataset，用于加载训练数据和测试数据。然后定义了一个包含 LSTM 层的 MyLSTMModel 模型，并在 train 函数中使用 ...

import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV，请帮我数据集和测试集分离

from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_...

import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、还有定义的resnet34模型。在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、...

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![DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输](https://res.cloudinary.com/witspry/image/upload/witscad/public/content/courses/computer-architecture/dmac-functional-components.png) # 1. DMA技术概述 DMA（直接内存访问）技术是现代计算机架构中的关键组成部分，它允许外围设备直接与系统内存交换数据，而无需CPU的干预。这种方法极大地减少了CPU处理I/O操作的负担，并提高了数据传输效率。在本章中，我们将对DMA技术的基本概念、历史发展和应用领域进行概述，为读
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SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

SGM8701电压比较器的超低功耗特性是其在电池供电系统中高效率运作的关键。其在1.4V电压下工作电流仅为300nA，这种低功耗水平极大地延长了电池的使用寿命，尤其适用于功耗敏感的物联网(IoT)设备，如远程传感器节点。SGM8701的低功耗设计得益于其优化的CMOS输入和内部电路，即使在电池供电的设备中也能提供持续且稳定的性能。 参考资源链接：[SGM8701：1.4V低功耗单通道电压比较器](https://wenku.csdn.net/doc/2g6edb5gf4?spm=1055.2569.3001.10343) 除此之外，SGM8701的宽电源电压范围支持从1.4V至5.5V的电
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mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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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