super(BasicBlock, self).__init__()

时间: 2023-11-27 11:04:06 浏览: 64
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python中super().__init__()

The super() function is a built-in Python function that returns a temporary object of the superclass, which allows you to call its methods. In this case, the super() function is being used to call the constructor of the BasicBlock class's superclass. The __init__() method is then called on this temporary object to initialize the superclass.
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Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法

在写一个多线程类的时候调用报错 RuntimeError: thread.__init__... threading.Thread.__init__(self) #here。。。。。。   self.params = params     def run(self):   print “start notify…………”   

class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.LeakyReLU = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.elu = nn.ELU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): # out = F.ReLU(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) out = out.view(out.size(0), -1) return out 在self.layer4(out)和 self.avgpool(out)之间加CBAM

要在 self.layer4(out) 和 self.avgpool(out) 之间CBAM模块，可以按照以下步骤进行修改： 首先，导入CBAM模块的相关库： python from cbam import CBAM 然后，在ResNet18_2D类中添加CBAM模块： ...

为以下的每句代码做注释：class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).__init__() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

- block：指定 ResNet 中的基本块类型，如 BasicBlock 或 Bottleneck。 - blocks_num：指定每个 stage 中基本块的数量，是一个长度为 4 的列表。 - num_classes：指定模型输出分类数目，默认为 1000。 - include_top...

class BasicBlock2D(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock2D, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, self.expansion * out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * out_channels) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = F.relu(out) return out # 定义二维ResNet-18模型 class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) # print(out.shape) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out改为用稀疏表示替换全连接层

super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d...

class BasicBlock1(layers.Layer): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() g\对不对

这段代码有一个问题：在 super() 函数中应该使用当前类... super(BasicBlock1, self).__init__() # rest of the code 这样，super() 函数将会调用 BasicBlock1 的父类的构造函数，而不是 BasicBlock 的。

class ResNetRGBD(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=1000, zero_init_residual=False, groups=1, width_per_group=64, replace_stride_with_dilation=None, norm_layer=None): super(ResNetRGBD, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d self._norm_layer = norm_layer self.inplanes = 64 self.dilation = 1

这是一个 PyTorch 中的 ResNetRGBD 模型类的定义，它继承自 nn.Module 类。...其中，self._norm_layer 表示使用的归一化层，self.inplanes 表示当前的通道数，self.dilation 表示当前的空洞率。

class FeatureResNet(ResNet): def __init__(self): super().__init__(BasicBlock, [3, 4, 23, 3], 1000) def forward(self, x): x1 = self.conv1(x) x = self.bn1(x1) x = self.relu(x) x

该类的构造函数中继承了ResNet的构造函数，并传入了BasicBlock、[3, 4, 23, 3]、1000三个参数。在类的forward函数中，通过调用self.conv1对输入数据x进行卷积操作，得到输出x1；接着，对x1进行归一化处理和ReLU激活...

将以下代码转化为Paddle框架写法class BasicLayer(nn.Module): def __init__(self, net_depth, dim, depth, kernel_size=3, conv_layer=ConvLayer, norm_layer=nn.BatchNorm2d, gate_act=nn.Sigmoid): super().__init__() self.dim = dim self.depth = depth # build blocks self.blocks = nn.ModuleList([ BasicBlock(net_depth, dim, kernel_size, conv_layer, norm_layer, gate_act) for i in range(depth)]) def forward(self, x): for blk in self.blocks: x = blk(x) return x

class BasicLayer(paddle.nn.Layer): def __init__(self, net_depth, dim, depth, kernel_size=3, conv_layer=paddle.nn.Conv2D, norm_... super(BasicLayer, self).__init__() self.dim = dim self.depth = depth

class BasicBlock(nn.Module): def __init__(self, net_depth, dim, kernel_size=3, conv_layer=ConvLayer, norm_layer=nn.BatchNorm2d, gate_act=nn.Sigmoid): super().__init__() self.norm = norm_layer(dim) self.conv = conv_layer(net_depth, dim, kernel_size, gate_act) def forward(self, x): identity = x x = self.norm(x) x = self.conv(x) x = identity + x return x转化为Paddle框架写法

super(BasicBlock, self).__init__() self.norm = norm_layer(dim) self.conv = conv_layer(net_depth, dim, kernel_size, gate_act) def forward(self, x): identity = x x = self.norm(x) x = self.conv(x)...

def __init__(self, ch_in, ch_out, act='relu', shortcut=True): super(BasicBlock, self).__init__() assert ch_in == ch_out self.conv1 = ConvBNLayer(ch_in, ch_out, 3, stride=1, padding=1, act=act) self.conv2 = RepVggBlock(ch_out, ch_out, act=act) self.shortcut = shortcut

这是一个基本的残差块（ResNet Block）的实现，其中包含了两个卷积层和一个 shortcut 连接。其中，ConvBNLayer 是一个包含了卷积层和 BN 归一化层的组合，RepVggBlock 是一个基于 Receptive Field Block 的高效卷...

详细的解释每一句def __init__(self, ch_in, ch_out, act='relu', shortcut=True): super(BasicBlock, self).__init__() assert ch_in == ch_out self.conv1 = ConvBNLayer(ch_in, ch_out, 3, stride=1, padding=1, act=act) self.conv2 = RepVggBlock(ch_out, ch_out, act=act) self.shortcut = shortcut

2. super(BasicBlock, self).__init__() 调用父类（nn.Module）的构造函数，初始化 BasicBlock 类。 3. assert ch_in == ch_out 断言输入特征图的通道数和输出特征图的通道数相等，如果不相等则会抛出异常。 4...

class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels , kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.downsample = downsample

这是一个PyTorch中定义ResNet的BasicBlock的代码。BasicBlock是ResNet中的基本残差块，包含两个卷积层和一个跳跃连接。参数in_channels和out_channels分别表示输入通道数和输出通道数。stride表示卷积核的步长，down...

代码解析： class BasicBlock(nn.Layer): expansion = 1 def init(self, in_channels, channels, stride=1, downsample=None): super().init() self.conv1 = conv1x1(in_channels, channels) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(channels) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = conv3x3(channels, channels, stride) self.bn2 = nn.BatchNorm2D(channels) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): residual = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: residual = self.downsample(x) out += residual out = self.relu(out) return out class ResNet45(nn.Layer): def init(self, in_channels=3, block=BasicBlock, layers=[3, 4, 6, 6, 3], strides=[2, 1, 2, 1, 1]): self.inplanes = 32 super(ResNet45, self).init() self.conv1 = nn.Conv2D( in_channels, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, weight_attr=ParamAttr(initializer=KaimingNormal()), bias_attr=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(32) self.relu = nn.ReLU() self.layer1 = self._make_layer(block, 32, layers[0], stride=strides[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 64, layers[1], stride=strides[1]) self.layer3 = self._make_layer(block, 128, layers[2], stride=strides[2]) self.layer4 = self._make_layer(block, 256, layers[3], stride=strides[3]) self.layer5 = self._make_layer(block, 512, layers[4], stride=strides[4]) self.out_channels = 512 def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: # downsample = True downsample = nn.Sequential( nn.Conv2D( self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, weight_attr=ParamAttr(initializer=KaimingNormal()), bias_attr=False), nn.BatchNorm2D(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for i in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.layer5(x) return x

这是一个 PyTorch 实现的 ResNet 模型，包括 BasicBlock 类和 ResNet45 类。 BasicBlock 类是 ResNet 中的基本模块，由两个卷积层和一个残差连接组成。expansion=1 表示残差连接的扩张率为 1。输入特征图 x 通过 ...

def __init__(self, c_in, c_out, is_downsample=False): super(BasicBlock, self).__init__() self.is_downsample = is_downsample if is_downsample: self.conv1 = nn.Conv2d( c_in, c_out, 3, stride=2, padding=1, bias=False) else: self.conv1 = nn.Conv2d( c_in, c_out, 3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(c_out) self.relu = nn.ReLU(True) self.conv2 = nn.Conv2d(c_out, c_out, 3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(c_out)

这段代码是一个基本的 ResNet 模型中的 BasicBlock 类的构造函数。BasicBlock 是 ResNet 中的基本模块，由两个卷积层和一个残差连接组成。 具体而言，这个 BasicBlock 类接受三个参数： - c_in：输入通道数。 - ...

class SFPVNet(nn.Module): def __init__(self, nOut=256, **kwargs): super(SFPVNet, self).__init__() self.modality = kwargs["modality"].lower() self.nOut = nOut self.filters = kwargs["filters"] if "wav" in self.modality: self.aud_enc = ResNetSE(SEBasicBlock, [3, 4, 6, 3], self.filters, nOut, **kwargs) if "rgb" in self.modality: self.rgb_enc = ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], self.filters, nOut, **kwargs) if "wav" in self.modality and "rgb" in self.modality: self.fc = nn.Linear(nOut * 2, 2) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x, eval_mode): if "wav" in self.modality and "rgb" in self.modality: x1 = x[0] x2 = x[1] x1 = self.aud_enc(x1) x2 = self.rgb_enc(x2, eval_mode) e = torch.cat((x1, x2), 1) a = self.fc(e) alpha = self.softmax(a) x = torch.mul(e[:, :x1.shape[1]].T, alpha[:, 0]).T x = x + torch.mul(e[:, x2.shape[1]:].T, alpha[:, 1]).T elif "wav" in self.modality: x = self.aud_enc(x) elif "rgb" in self.modality: x = self.rgb_enc(x, eval_mode) return x

这是一个 PyTorch 的神经网络模型，名为 SFPVNet，用于多模态输入数据的特征提取和分类任务。它包含了两个分支，一个是处理音频数据的分支，另一个是处理图像数据的分支。如果模态中包含了这两种数据，它会将它们的...

class BasicBlock(layers.Layer): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() # 1. BasicBlock模块中的共有2个卷积;BasicBlock模块中的第1个卷积层; self.conv1 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=stride) self.bn1 = layers.BatchNormalization() # 2. 第2个；第1个卷积如果做stride就会有一个下采样，在这个里面就不做下采样了。这一块始终保持size一致，把stride固定为1 self.conv2 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=1) self.bn2 = layers.BatchNormalization() # 3. 判断stride是否等于1,如果为1就是没有降采样。 if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = Sequential([regularized_padded_conv(self.expansion * out_channels, kernel_size=1, strides=stride), layers.BatchNormalization()]) else: self.shortcut = lambda x, _: x 后如何加入一个最大池化层

如果您想在这个BasicBlock模块中加入一个最大池化层，可以在构造函数中的第一个卷积层之后添加一个最大池化层。具体来说，可以在这个模块的构造函数中添加以下代码： self.pool = layers.MaxPooling2D(pool_...

解释这段代码class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, groups=1, base_width=64, dilation=1, norm_layer=None): super(BasicBlock, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d if groups != 1 or base_width != 64: raise ValueError('BasicBlock only supports groups=1 and base_width=64') if dilation > 1: raise NotImplementedError("Dilation > 1 not supported in BasicBlock") # Both self.conv1 and self.downsample layers downsample the input when stride != 1 self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride) self.bn1 = norm_layer(planes) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = conv3x3(planes, planes) self.bn2 = norm_layer(planes) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out

这段代码定义了一个名为BasicBlock的类，它也是一个继承自nn.Module类的残差块。与前面提到的Bottleneck类相比，BasicBlock类的扩展因子（expansion）为1，即不进行维度扩展。 在初始化方法中，定义了一系列的卷积...

expansion = 1 def __init__(self, in_planes, planes, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_planes != self.expansion * planes: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, self.expansion * planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * planes) ) def forward(self, x): out = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = nn.ReLU()(out) return out其中的expansion是什么意思

在给定的代码中，expansion 是一个类变量，表示 BasicBlock 中通道数的扩展倍数。它用于确定在残差连接中使用的卷积层的输出通道数。 在 ResNet 等架构中，残差块通常会对输入进行降采样（stride 不等于 1）或者...

class small_basic_block(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out): super(small_basic_block, self).__init__() self.block = nn.Sequential( nn.Conv2d(ch_in, ch_out // 4, kernel_size=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out // 4, kernel_size=(3, 1), padding=(1, 0)), nn.ReLU(), nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out // 4, kernel_size=(1, 3), padding=(0, 1)), nn.ReLU(), nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out, kernel_size=1), ) def forward(self, x): return self.block(x)

这段代码定义了一个名为 small_basic_block 的类，它继承自 nn.Module。该类包含一个构造函数 __init__ 和一个前向传播函数 forward。构造函数接受两个参数 ch_in 和 ch_out，分别表示输入通道数和输出通道数。在...

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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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"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