int(np.ceil(44100/float(2048)))

时间: 2023-12-17 14:04:57 浏览: 87
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JavaScript Math.ceil() 函数使用介绍

这段代码是用来计算音频信号采样频率为 44100 Hz，采样窗口大小为 2048 的情况下，需要多少个采样窗口才能覆盖完整个音频信号。 其中 `float(2048)` 是将 2048 转化为浮点数，以便进行除法运算。`44100/float(2048)` 计算出每个采样窗口包含的采样点数，`np.ceil()` 函数向上取整，保证覆盖整个音频信号需要的采样窗口数一定是一个整数。最终返回的结果是整数类型。
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Test_float_to_int.rar_float

标题中的"Test_float_to_int.rar_float"暗示了这个压缩包主要包含了一个与浮点数转换成整数相关的测试案例。描述提到"Test float to int extends Dx Test Case Source Code for Linux v2.13.6"，表明这是一段用于...

self.img_ids = self.img_ids * int(np.ceil(float(max_iters) / len(self.img_ids)))

这是一行 Python 代码，它将 self.img_ids 这个列表复制多次，以确保列表中的元素数量足够多，可以满足最大迭代次数 max_iters 的要求。具体来说，它将列表长度 len(self.img_ids) 乘以一个系数，使得乘积大于等于 ...

if not max_iters==None: self.img_ids = self.img_ids * int(np.ceil(float(max_iters) / len(self.img_ids)))什么意思

这段代码是Python中的一段逻辑，具体含义如下： 如果max_iters不为None，那么将self.img_ids数组的长度乘以max_iters除以self.img_ids数组的长度向上取整，得到一个整数，并将self.img_ids数组重复该...

def setgparam(self, Lx2, Ly2, Lz2, timesteps, moltypel, maxr, binsize,numsteps): # uses side lengths to set the maximum radius for box and number of bins # also sets the first line using data on firststep and number of atoms firststep = numsteps-timesteps if maxr == None: maxr = min(Lx2, Ly2, Lz2) else: maxr = float(maxr) numbins = int(np.ceil(maxr / binsize)) count = firststep g = np.zeros((len(moltypel), len(moltypel), numbins)) return maxr, numbins, count, g, firststep

这段代码是用来设置分析分子动力学模拟结果的参数的。其中输入的参数包括 Lx2, Ly2, Lz2，分别代表模拟系统在 x, y, z 方向上的尺寸；timesteps 代表模拟的总步数；moltypel 是一个列表，包含不同分子的类型；...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 T = 7.24e-6; # % 信号持续时间 B = 5.8e6; # % 信号带宽 K = B/T; # % 调频率 ratio = 10; # % 过采样率 Fs = ratio*B; # % 采样频率 dt = 1/Fs; # % 采样间隔 N = int(np.ceil(T/dt)); # % 采样点数 t = ((np.arange(N))-N/2)/N*T; # % 时间轴flipud st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2); # % 生成信号 st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2)+0.75*np.random.randn(N); # % 生成带有高斯噪声的信号 ht = np.exp(-1j*np.pi*K*t**2); # % 匹配滤波器 out = np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.fft.fft(st)*np.fft.fft(ht))); # % 计算循环卷积 # Z = abs(out); # Z = Z/max(Z); # Z = 20*log10(eps+Z); Z = np.abs(out); Z = Z/np.max(Z); Z = 20*np.log10(np.finfo(float).eps+Z); tt = t*1e6; plt.figure(figsize=(10,8))#set(gcf,'Color','w'); plt.subplot(2,2,1) plt.plot(tt,np.real(st)); plt.title('(a)输入阵列信号的实部');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,2) plt.plot(tt,Z);plt.axis([-1,1,-30,0]); plt.title('(c)压缩后的信号(经扩展)');plt.ylabel('幅度(dB)'); plt.subplot(2,2,3); plt.plot(tt,out); plt.title('(b)压缩后的信号');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,4); plt.plot(tt,np.angle(out));plt.axis([-1,1,-5,5]); plt.title('(d)压缩后信号的相位(经扩展)');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('相位(弧度)'); plt.tight_layout()改为matlab代码

N = ceil(T/dt); % 采样点数 t = ((0:N-1)-N/2)/N*T; % 时间轴flipud st = exp(1j*pi*K*t.^2) + 0.75*randn(1,N); % 生成带有高斯噪声的信号 ht = exp(-1j*pi*K*t.^2); % 匹配滤波器 out = fftshift(ifft(fft(st).*...

def resize_norm_img(self, img, max_wh_ratio): imgC, imgH, imgW = self.rec_image_shape assert imgC == img.shape[2] imgW = int((32 * max_wh_ratio)) h, w = img.shape[:2] ratio = w / float(h) if math.ceil(imgH * ratio) > imgW: resized_w = imgW else: resized_w = int(math.ceil(imgH * ratio)) resized_image = cv2.resize(img, (resized_w, imgH)) resized_image = resized_image.astype('float32') # [0, 255] -> [0, 1] resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255 # [0, 1] -> [-0.5, 0.5] resized_image -= 0.5 # [-0.5, 0.5] -> [-1, 1] resized_image /= 0.5 padding_im = np.zeros((imgC, imgH, imgW), dtype=np.float32) padding_im[:, :, 0:resized_w] = resized_image return padding_im

这段代码是一个OCR识别模型中的图像预处理部分。它的作用是将输入的图像进行缩放、归一化和填充，以适配模型的输入要求。 具体地，它首先确定了输入图像的通道数、高度和宽度，然后根据最大宽高比限制计算出缩放后...

sample_rate, signal = wav.read('Male_Twenties.wav') pre_emphasis = 0.95 emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1]) # 对信号进行短时分帧处理 frame_size = 0.025 # 设置帧长 frame_stride = 0.1 # 计算帧对应采样数（frame_length)以及步长对应采样数（frame_step) frame_length, frame_step = frame_size * sample_rate, frame_stride * sample_rate signal_length = len(emphasized_signal) # 信号总采样数 frame_length = int(round(frame_length)) # 帧采样数 frame_step = int(round(frame_step)) # num_frames为总帧数，确保我们至少有一个帧 num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step)) pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length z = np.zeros((pad_signal_length - signal_length)) # 填充信号以后确保所有的帧的采样数相等 pad_signal = np.append(emphasized_signal, z) indices = np.tile(np.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + np.tile( np.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T frames = pad_signal[indices.astype(np.int32, copy=False)] NFFT = 512 mag_frames = np.absolute(np.fft.rfft(frames, NFFT)) pow_frames = ((1.0 / NFFT) * ((mag_frames) ** 2)) log_pow_frames = logpowspec(pow_frames, NFFT, norm=1) # 保留语音的前3.5秒 # signal=signal[0:int(3.5*sample_rate)] # 信号预加重 # emphasized_signal=preemphasis(signal,coeff=0.95) # 显示信号 plt.plot(mag_frames) plt.title("Mag_Spectrum") plt.plot(emphasized_signal) plt.show() plt.plot(pow_frames) plt.title("Power_Spectrum") plt.show() plt.plot(log_pow_frames) plt.title("Log_Power_Spectrum") plt.show()中的三个图分别如何命名横纵坐标

第一个图应该命名为 "Mag_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为幅度，单位为未知。 第二个图应该命名为 "Power_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为功率，单位为未知。 第三个图应该命名为 ...

请帮我优化一下这段代码def Perspective_transform(box,original_img): # # 获取画框宽高(x=orignal_W,y=orignal_H) # orignal_W = math.ceil(np.sqrt((box[3][1] - box[2][1])**2 + (box[3][0] - box[2][0])**2)) # orignal_H= math.ceil(np.sqrt((box[3][1] - box[0][1])**2 + (box[3][0] - box[0][0])**2)) # # # 原图中的四个顶点,与变换矩阵 # pts1 = np.float32([box[0], box[1], box[2], box[3]]) # pts2 = np.float32([[int(orignal_W+1),int(orignal_H+1)], [0, int(orignal_H+1)], [0, 0], [int(orignal_W+1), 0]]) # # # 生成透视变换矩阵；进行透视变换 # M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) # result_img = cv2.warpPerspective(original_img, M, (int(orignal_W+3),int(orignal_H+1))) # ROTATED_SIZE_W = 600 # 透视变换后的表盘图像大小 ROTATED_SIZE_H = 800 # 透视变换后的表盘图像大小 # 原图中书本的四个角点(左上、右上、右下、左下),与变换后矩阵位置 #pts1 = np.float32([[63, 72], [163, 32], [268, 144], [150, 215]]) pts1 = np.float32([box[0], box[1], box[2], box[3]]) # 变换后矩阵位置 pts2 = np.float32([[0, 0], [ROTATED_SIZE_W, 0], [ROTATED_SIZE_W, ROTATED_SIZE_H], [0, ROTATED_SIZE_H], ]) # 生成透视变换矩阵；进行透视变换 M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) result_img = cv2.warpPerspective(original_img, M, (ROTATED_SIZE_W, ROTATED_SIZE_H)) return result_img

pts2 = np.float32([[0, 0], [rotated_size_w, 0], [rotated_size_w, rotated_size_h], [0, rotated_size_h]]) # 生成透视变换矩阵；进行透视变换 M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) result_img = ...

下面这段代码在做什么？ def resize_norm_img(img, max_wh_ratio, rec_image_shape='3,48,320'): rec_image_shape = [int(v) for v in rec_image_shape.split(",")] imgC, imgH, imgW = rec_image_shape assert imgC == img.shape[2] max_wh_ratio = max(max_wh_ratio, imgW / imgH) imgW = int((imgH * max_wh_ratio)) imgW = max(min(imgW, 1280), 16) h, w = img.shape[:2] ratio = w / float(h) ratio_imgH = math.ceil(imgH * ratio) ratio_imgH = max(ratio_imgH, 16) if ratio_imgH > imgW: resized_w = imgW else: resized_w = int(ratio_imgH) resized_image = cv2.resize(img, (resized_w, imgH)) resized_image = resized_image.astype('float32') resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255 resized_image -= 0.5 resized_image /= 0.5 padding_im = np.zeros((imgC, imgH, imgW), dtype=np.float32) padding_im[:, :, 0:resized_w] = resized_image return padding_im

这段代码是用来调整图像大小和归一化图像像素值的。函数的输入参数包括原始图片（img）、图像高宽比（max_wh_ratio）、目标图像形状（rec_image_shape）。首先，函数将输入的目标图像形状（rec_image_shape）解析为...

把这段c++代码转为python：void unwrap::reunwrap(Mat I,Mat mask,int choose) { unwraprow=I.rows; unwrapcol=I.cols; switch(choose) { case 1: RC(I,mask); break; case 2: Branch_cutting(I,mask); break; default: break; } } void unwrap::RC(Mat I,Mat mask) { int roww, coll, half; roww = I.rows;//540 coll = I.cols;//720 half = ceil(coll / 2);//360 Mat pp = Mat::zeros(roww, 1, CV_64FC1); Mat aa = Mat::zeros(1, coll, CV_64FC1); Mat bb = Mat::zeros(1, coll, CV_64FC1); Mat left = Mat::zeros(roww, half, CV_64FC1); Mat leftt = Mat::zeros(roww, half, CV_64FC1); Mat right = Mat::zeros(roww, half + 1, CV_64FC1); Mat phase = Mat::zeros(roww, coll, CV_64FC1); I.col(half - 1).copyTo(pp); Unwrap(pp, pi); pp.copyTo(I.col(half - 1)); for (int i = 0; i < half; i++) { I.col(half - i - 1).copyTo(left.col(i)); } for (int i = half - 1; i < coll; i++) { I.col(i).copyTo(right.col(i - half + 1)); } for (int j = 0; j < roww; j++) { left.row(j).copyTo(aa); right.row(j).copyTo(bb); Unwrap(aa, pi); Unwrap(bb, pi); aa.copyTo(left.row(j)); bb.copyTo(right.row(j)); } for (int i = 0; i < half - 1; i++) { left.col(half - i - 1).copyTo(leftt.col(i)); leftt.col(i).copyTo(phase.col(i)); } for (int i = half - 1; i < coll; i++) { right.col(i - half + 1).copyTo(phase.col(i)); } for(int i=0;i<roww;i++) { for(int j=0;j<coll;j++) { if(mask.at<double>(i,j)==0) { phase.at<double>(i,j)=0; } } } phase.copyTo(PhaseUnwrap); pp.release(); aa.release(); bb.release(); left.release(); leftt.release(); right.release(); phase.release(); }

half = int(np.ceil(coll / 2)) pp = np.zeros((roww, 1), dtype=np.float64) aa = np.zeros((1, coll), dtype=np.float64) bb = np.zeros((1, coll), dtype=np.float64) left = np.zeros((roww, half), dtype...

Traceback (most recent call last): File "D:\Programming\envs\env_pytorch\Lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3508, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-7550833dd005>", line 1, in <module> runfile('D:\\Programming\\PycharmProjects\\P02_PIVmix\\PTV\\Particle_detect.py', wdir='D:\\Programming\\PycharmProjects\\P02_PIVmix\\PTV') File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm Community Edition 2022.3.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm Community Edition 2022.3.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:\Programming\PycharmProjects\P02_PIVmix\PTV\Particle_detect.py", line 16, in <module> flog = cv2.getGaussianKernel(ksize=(1, 1) * np.ceil(p_size) * 2 + 1, sigma=p_size) ~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~ TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'

这个错误是因为 ksize 参数需要是整数类型，但是 np.ceil(p_size) * 2 + 1 ...ksize = int(np.ceil(p_size) * 2 + 1) flog = cv2.getGaussianKernel(ksize=ksize, sigma=p_size) 这样就可以避免这个错误了。

voxel_grid = np.zeros(voxel_shape) numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 88.4 GiB for an array with shape (4127, 6141, 468) and data type float64

voxel_shape = (np.ceil((np.max(point_cloud, axis=0) - np.min(point_cloud, axis=0)) / voxel_size) + 1).astype(int) voxel_matrix = lil_matrix(voxel_shape, dtype=bool) offset = np.min(point_cloud, axis=...

优化代码，可使用GPU加速 # 板端运行逻辑 data = {'realtime':[], 'cell_volt':[], 'total_current':[]} index = [] # (total_current[j]<=0) for i in tqdm(df.index[temp_condtion(df, temp_upper, temp_low) & soc_condtion(df, soc_upper, soc_low) & current_condtion(df, min_curr, 'discharge')]: n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df)-100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i+1, len(df)): if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j]<=temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j]>=temp_low) & \ (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]>=soc_low) & (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]<=soc_upper) & \ ((sendtime[j]-sendtime[i]).total_seconds()>=sample_interval) & \ ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()<=time_interval) & \ (np.abs(total_current[j]-total_current[i])>=curr_interval) & (np.abs(soc[j]-soc[i])<=soc_interval) & \ (np.abs(total_current[j])>=min_curr): n+=1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list)

index = cuda.to_device(np.empty((df.shape[0], data_point), dtype=np.int64)) threads_per_block = (16, 16) blocks_per_grid_x = math.ceil(df.shape[0] / threads_per_block[0]) blocks_per_grid_y = math....

可以通过修改该小程序，最终实现利用shibor.csv数据中的shibor列中的2000个数据（比如20101130~20181130）作为研究对象，将shibor序列分为5个长度一段（共400段），利用可见图算法将生成每段的图，并统计400段中重复出现次数最多的一个图。 。 import networkx as nx import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt series=[3,4,3.5,3.9,7.8] temp=pd.DataFrame([]) def vg(series): n=len(series)#返回数组中元素的总数 for i in range(2,n+1): temp.loc[i-1,0]=i-1 temp.loc[i-1,1]=i nnn1=n-1 for i in range(1,n-1): for j in range(i+2,n+1): poke=1 slope0=float((series[j-1]-series[i-1]))/(j-i) for k in range(i+1,j): if float((series[k-1]-series[i-1]))/(k-i)<slope0: poke=poke*1 else: poke=poke*0 if poke==1: nnn1=nnn1+1 temp.loc[nnn1,0]=i temp.loc[nnn1,1]=j return temp Re=vg(series) Re=np.array(Re) gg1=list(Re) G=nx.Graph(gg1) nx.draw_networkx(G,node_size = 400)

sub_len = int(np.ceil(n/m)) sub_series = [series[i*sub_len:(i+1)*sub_len] for i in range(m)] # 统计每段中出现次数最多的一个图 max_count = 0 max_graph = None for i in range(m): sub_data = pd....

TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('int64') according to the rule 'safe'

这个错误通常发生在试图将浮点数数组转换为整数数组时。可能原因是你试图使用 astype() 函数将浮点数组转换为整数数组，但是某些元素无法转换为整数，例如 NaN（非数字）或...a = np.round(a).astype(np.int64)

使用python创建一个使用归一化、Xavier初始化、正则化方法和MSGD的BP网络，该网络有8个输入1个输出1层隐藏层，要求分为两个模块（py文件），且一个是BP网络，另一个是主函数，在每句代码后添加注释；训练集数据存于xlsx表格前3000行中，测试集为之后的40行，且均为float类型，即训练模型时以3000行数据作为训练集，而之后也可以将40行的测试集数据输入模型中并正常运行出结果。并且能够输出各输入的权重。尝试在main模块中实现将训练后的BP网络模型输出为一个文件，绘制R2图来说明模型的拟合度，并且输出MAE、MSE、预测值和真实值之间的相对误差平均百分比，绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图，且R2图和折线图中使用的数据均为未变换数据。避免'float' object has no attribute 'exp'问题

num_batches = int(np.ceil(x_train_norm.shape[0] / batch_size)) batches_x = np.array_split(x_train_norm, num_batches) batches_y = np.array_split(y_train, num_batches) # 训练网络 for epoch in ...

错了，完全错了。你怎么不听我把背景知识讲完呢？这段python代码定义了一个函数czt_int，除了第一行外，剩下的都是函数体内容，当然它的格式有些问题。把它的格式改对。

L = int(2 * np.ceil(np.log2(M + N - 1))) n = np.arange(N, dtype=float) P1 = np.power(A, -n) * np.power(W, n**2 / 2.) v = np.zeros(L, dtype=np.complex128) v[:M] = np.power(W, -n[:M]**2 / 2.) v...
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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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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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