修改# 对每个相机图像进行目标检测 detections1 = model(image1) # 检测结果1 detections2 = model(image2) # 检测结果2 detections3 = model(image3) # 检测结果3 # 对检测结果进行筛选 filtered_detections1 = non_max_suppression(detections1, confidence_threshold, iou_threshold) filtered_detections2 = non_max_suppression(detections2, confidence_threshold, iou_threshold) filtered_detections3 = non_max_suppression(detections3, confidence_threshold, iou_threshold)报错TypeError: conv2d(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

时间: 2024-03-05 08:48:58 浏览: 137
这个错误是因为YOLOv7输出的是一个numpy数组，而非PyTorch张量，因此无法在PyTorch中进一步处理。您需要将numpy数组转换为PyTorch张量，可以使用以下代码： ``` import torch import numpy as np # 转换图像为PyTorch张量 image1 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image1)).to(device) image2 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image2)).to(device) image3 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image3)).to(device) # 检测目标 detections1 = model(image1) detections2 = model(image2) detections3 = model(image3) # 转换检测结果为PyTorch张量 detections1 = [torch.from_numpy(x) for x in detections1] detections2 = [torch.from_numpy(x) for x in detections2] detections3 = [torch.from_numpy(x) for x in detections3] # 对检测结果进行筛选 filtered_detections1 = non_max_suppression(detections1, confidence_threshold, iou_threshold) filtered_detections2 = non_max_suppression(detections2, confidence_threshold, iou_threshold) filtered_detections3 = non_max_suppression(detections3, confidence_threshold, iou_threshold) ``` 这将确保您的检测结果可以在PyTorch中进一步处理。
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detections=detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path, "image.jpg"), output_image_path=os.path.join(execution_path, "imagenew.jpg")): 对指定的输入图像进行目标检测，并将...
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修改#检测目标 detections1 = model(image1) detections2 = model(image2) detections3 = model(image3)报错RuntimeError: expected scalar type Byte but found Float

这个错误通常是由于输入图像的像素值类型不正确...detections1 = model(image1) detections2 = model(image2) detections3 = model(image3) 这将确保您的输入图像像素值类型正确，并且可以被YOLOv7模型正确处理。

修改# 检测目标 detections1 = model(image1) detections2 = model(image2) detections3 = model(image3)报错 Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [32, 3, 3, 3], but got 3-dimensional input of size [4032, 3024, 3] instead

这个错误是因为YOLOv7模型期望的输入是一个4维...detections1 = model(image1) detections2 = model(image2) detections3 = model(image3) 这将确保您的输入张量是一个4维张量，可以传递给YOLOv7模型进行检测。

把这段代码补充完整：import numpy as np import cv2 # 定义目标检测函数 def detect_objects(image, threshold): # 使用OpenCV加载预训练的目标检测模型 model = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel") # 图像预处理 blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(300, 300), mean=(104.0, 177.0, 123.0)) # 输入图像到模型中进行目标检测 model.setInput(blob) detections = model.forward() # 解析检测结果 num_detections = detections.shape[2] filtered_detections = [] for i in range(num_detections): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > threshold: x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * image.shape[1]) y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * image.shape[0]) x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * image.shape[1])

# 输入图像到模型中进行目标检测 model.setInput(blob) detections = model.forward() # 解析检测结果 num_detections = detections.shape[2] filtered_detections = [] for i in range(num_detections): ...

import cv2 # 读入视频文件 video = cv2.VideoCapture("video.mp4") # 创建并加载 RCNN 模型 model = cv2.dnn_DetectionModel("model.pb", "model.pbtxt") model.setInputSize(320, 320) model.setInputScale(1.0 / 127.5) model.setInputMean((127.5, 127.5, 127.5)) model.setInputSwapRB(True) # 循环处理每一帧 while True: # 读入视频帧 success, frame = video.read() if not success: break # 使用 RCNN 模型检测目标 detections = model.detect([frame], confThreshold=0.5, nmsThreshold=0.4)[0] # 遍历检测到的目标 for i in range(detections.shape[2]): # 获取目标的置信度、边界框坐标、类别标签 confidence = detections[0, 0, i, 2] x1, y1, x2, y2 = detections[0, 0, i, 3:7] * [frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1], frame.shape[0]] label = int(detections[0, 0, i, 1]) # 在视频帧上绘制边界框 cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2) # 在视频帧上添加类别标签和置信度 cv2.putText(frame, f"{label}: {confidence:.2f}", (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow("Frame", frame) # 按下 'q' 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放视频文件 video.release() # 销毁窗口 cv2.destroyAllWindows()

例如，可以使用 cv2.imread() 函数读取图像文件，使用 cv2.cvtColor() 函数将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间，使用 cv2.SIFT_create() 创建一个 SIFT 特征提取器，等等。 举例来说，如果要使用 ...

from ultralyticsplus import YOLO, render_result # load model model = YOLO('keremberke/yolov8s-table-extraction') # set model parameters model.overrides['conf'] = 0.25 # NMS confidence threshold model.overrides['iou'] = 0.45 # NMS IoU threshold model.overrides['agnostic_nms'] = False # NMS class-agnostic model.overrides['max_det'] = 1000 # maximum number of detections per image # set image image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg' # perform inference results = model.predict(image) # observe results print(results[0].boxes) render = render_result(model=model, image=image, result=results[0]) render.show()

您这段代码使用了一个名为...这个包似乎是一个YOLO目标检测模型的封装，用于检测表格。 但是，我注意到您并没有提出任何问题。如果您有任何问题或需要更多帮助，请告诉我具体需要什么样的帮助，我会尽力回答您的问题。

import cv2 from imageai.Detection import ObjectDetection # 加载模型 detector = ObjectDetection() detector.setModelTypeAsYOLOv3() detector.setModelPath("pretrained-yolov3-face.h5") detector.loadModel() # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头中的图像 ret, frame = cap.read() # 进行人脸识别 detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=frame, input_type="array", output_type="array") # 绘制识别结果 for detection in detections[1]: if detection["name"] == "person": (x1, y1, x2, y2) = detection["box_points"] cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 显示识别结果 cv2.imshow("frame", frame) # 按下q键退出程序 if cv2.waitKey(1) == ord("q"): break # 释放摄像头并关闭所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()，这个项目需要搭建那些环境库

这个项目需要安装以下环境库： - keras - tensorflow - numpy - opencv-python - pillow - matplotlib - h5py - imageai 你可以使用 pip 命令来安装这些库，例如： pip install keras tensorflow numpy ...

from ultralyticsplus import YOLO, render_result # load model model = YOLO('keremberke/yolov8s-table-extraction') # set model parameters model.overrides['conf'] = 0.25 # NMS confidence threshold model.overrides['iou'] = 0.45 # NMS IoU threshold model.overrides['agnostic_nms'] = False # NMS class-agnostic model.overrides['max_det'] = 1000 # maximum number of detections per image # set image image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg' # perform inference results = model.predict(image) # observe results print(results[0].boxes) render = render_result(model=model, image=image, result=results[0]) render.show()出现这个问题TypeError: hf_hub_download() got an unexpected keyword argument 'token'怎么解决

这个问题可能是由于您正在使用旧版本的huggingface_hub包而导致的，该版本不支持token参数。可以尝试更新huggingface_hub包到最新版本来解决此问题。您可以通过运行以下命令来更新： pip install --...

def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8 model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.mask conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": , "type": "rectangle",})根据上面的改这个代码处理yolov8推理出来的结果会带有检测框和掩码 提取掩码

在这个修改后的代码中，我们首先对分割掩码进行解析处理，将其转换为二值图像，并计算出掩码的边界框。然后，将边界框的坐标添加到结果字典中，并将分割掩码转换为列表形式，并添加到结果字典中。 请注意，这里假设...

def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m-seg.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",})

然后，从event中获取图像数据，并对其进行处理。通过调用模型的__call__方法，传入图像和阈值参数进行预测。然后，从预测结果中提取标签、置信度、掩码等信息，并将其添加到结果列表中。最后，返回结果列表。 ...

import json import base64 from PIL import Image import io from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8 model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if boxes.shape[0] > 0: for label, score, box in zip(class_ids, conf, boxes): xtl = int(box[0]) ytl = int(box[1]) xbr = int(box[2]) ybr = int(box[3]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": [xtl, ytl, xbr, ybr], "type": "rectangle",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)

这段代码是一个处理函数，根据输入的图像进行OLOv8 目标检测，并返回检测结果。 首先，在 init_context 函数中，设置了 YOLOv8 模型的路径并加载模型。这个函数在每次函数实例化时会被调用。 然后，在 handler...

解释代码： def detect_cma(self): # pass model = self.model output_size = self.output_size # source = self.img2predict # file/dir/URL/glob, 0 for webcam imgsz = [640, 640] # inference size (pixels) conf_thres = 0.25 # confidence threshold iou_thres = 0.45 # NMS IOU threshold max_det = 1000 # maximum detections per image # device = self.device # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img = False # show results save_txt = False # save results to *.txt save_conf = False # save confidences in --save-txt labels save_crop = False # save cropped prediction boxes nosave = False # do not save images/videos classes = None # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms = False # class-agnostic NMS augment = False # ugmented inference visualize = False # visualize features line_thickness = 3 # bounding box thickness (pixels) hide_labels = False # hide labels hide_conf = False # hide confidences half = False # use FP16 half-precision inference dnn = False # use OpenCV DNN for ONNX inference source = str(self.vid_source) device = select_device(self.device) stride, names, pt, jit, onnx = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size save_img = not nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images

这段代码用于使用 YOLOv5 模型对图像或视频进行目标检测。它首先从类的属性中获取模型、输出大小、视频源等信息。然后设置了一些参数，如推理尺寸、置信度阈值、NMS IOU 阈值等。接着根据设备类型选择使用 CPU 还是 ...

逐行解释每句代码import numpy as np image_folder = r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\renlian' image_paths = [os.path.join(image_folder, f) for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith('.jpg')] dnnnet = cv2.dnn.readNetFromCaffe(r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\deploy.prototxt', r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel') for image_path in image_paths: img = cv2.imread(image_path) h, w = img.shape[:2] blobs = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1.0, (600, 300), [104., 117., 123., ], False, False) dnnnet.setInput(blobs) detections = dnnnet.forward() faces = 0 for i in range(0, detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > 0.7: faces += 1 box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h]) x1, y1, x2, y2 = box.astype('int') y = y1 - 10 if y1 - 10 > 10 else y1 + 10 text = "%.3f" % (confidence * 10) + '%' cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, text, (x1 + 20, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2) # 用imshow显示图片，并用waitKey等待键盘操作 cv2.imshow('face', img) key = cv2.waitKey(0) # 如果输入的是“q”键，结束循环 if key == ord('q'): break # 销毁所有创建的窗口 cv2.destroyAllWindows()

9. detections = dnnnet.forward(): 进行前向传播，获得人脸检测结果。 10. faces = 0: 初始化检测到的人脸数为0。 11. for i in range(0, detections.shape[2]):: 遍历所有检测结果。 12. confidence = ...

import io import base64 import json import cv2 import numpy as np from PIL import Image def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = [ { "class_id": int(result[0]), "points": [(float(result[i]), float(result[i+1])) for i in range(1, len(result), 2)] } for result in [line.split() for line in yolo_results] ] results = [] for detection in detections: class_id = detection["class_id"] points = detection["points"] results.append({ "confidence": "", # 这里没有置信度信息，可以根据实际情况进行调整 "label": labels[class_id], "points": points, "type": "polygon" }) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)这个代码根据我的代码改完整

根据你提供的代码，我已经修改了代码并补充了缺失的部分。...请注意，这里的detections列表中的每个元素包含一个类别标签和一组点的坐标。你可以根据实际情况进行调整，并根据需要添加置信度信息。

此代码使用的开发工具import numpy as np image_folder = r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\renlian' image_paths = [os.path.join(image_folder, f) for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith('.jpg')] dnnnet = cv2.dnn.readNetFromCaffe(r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\deploy.prototxt', r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel') for image_path in image_paths: img = cv2.imread(image_path) h, w = img.shape[:2] blobs = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1.0, (600, 300), [104., 117., 123., ], False, False) dnnnet.setInput(blobs) detections = dnnnet.forward() faces = 0 for i in range(0, detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > 0.7: faces += 1 box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h]) x1, y1, x2, y2 = box.astype('int') y = y1 - 10 if y1 - 10 > 10 else y1 + 10 text = "%.3f" % (confidence * 10) + '%' cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, text, (x1 + 20, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2) # 用imshow显示图片，并用waitKey等待键盘操作 cv2.imshow('face', img) key = cv2.waitKey(0) # 如果输入的是“q”键，结束循环 if key == ord('q'): break # 销毁所有创建的窗口 cv2.destroyAllWindows()

4. 对每张图片的检测结果进行解析，获取人脸框的位置、置信度等信息，然后在图片上绘制人脸框和置信度的文本信息。 5. 最后使用OpenCV中的imshow()函数显示图片，并通过waitKey()等待键盘操作。如果输入的是“q”键...

请帮我翻译每一句代码： weights=ROOT / 'weights/best.pt', # model path or triton URL source=ROOT / 'data/images', # file/dir/URL/glob/screen/0(webcam) data=ROOT / 'data/coco128.yaml', # dataset.yaml path imgsz=(640, 640), # inference size (height, width) conf_thres=0.25, # confidence threshold iou_thres=0.45, # NMS IOU threshold max_det=1000, # maximum detections per image device='cpu', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img=False, # show results save_txt=False, # save results to *.txt save_conf=False, # save confidences in --save-txt labels save_crop=False, # save cropped prediction boxes nosave=False, # do not save images/videos classes=None, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS augment=False, # augmented inference visualize=False, # visualize features update=False, # update all models project=ROOT / 'runs/detect', # save results to project/name name='exp', # save results to project/name exist_ok=False, # existing project/name ok, do not increment line_thickness=3, # bounding box thickness (pixels) hide_labels=False, # hide labels hide_conf=False, # hide confidences half=False, # use FP16 half-precision inference dnn=False, # use OpenCV DNN for ONNX inference vid_stride=1, # video frame-rate stride

max_det=1000, # 每张图像的最大检测数 device='cpu', # CUDA设备，即0或0,1,2,3或CPU view_img=False, # 显示结果 save_txt=False, # 将结果保存到*.txt中 save_conf=False, # 在--save-txt标签中保存置信度 save_...
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# 摘要 Keil uVision5是一个集成开发环境，广泛应用于嵌入式系统的开发。本文从基础入门开始，详细介绍了Keil uVision5的项目管理、配置、编程实践、高级功能及技巧，并通过项目案例分析，深入阐述了其在实际开发中的应用。本篇论文特别注重于项目创建、目标配置、调试环境搭建、性能优化、脚本编程与自动化、高级调试技术，以及通过嵌入式操作系统集成和驱动开发流程的案例分析，展示了Keil uVision5的实用性和高效性。文章还展望了Keil uVision5的未来发展趋势，并提供了社区资源和学习渠道，为读者提供了一个全面掌握Keil uVision5的平台。 # 关键字 Keil u
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flink提交给yarn19个全量同步MYsqlCDC的作业，flink的配置参数怎样设置

在Flink中，如果你需要将19个MySQL CDC（Change Data Capture）的全量同步作业提交到YARN上，你需要确保Flink集群和YARN进行了正确的集成，并配置了适当的参数。以下是可能涉及到的一些关键配置： 1. **并行度（Parallelism）**：每个作业的并行度应该设置得足够高，以便充分利用YARN提供的资源。例如，如果你有19个任务，你可以设置总并行度为19或者是一个更大的数，取决于集群规模。 ```yaml parallelism = 19 或者 根据实际资源调整 ``` 2. **YARN资源配置**：Flink通过`yarn.a
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PHP博客旅游的探索之旅

资源摘要信息:"博客旅游" 博客旅游是一个以博客形式分享旅行经验和旅游信息的平台。随着互联网技术的发展和普及，博客作为一种个人在线日志的形式，已经成为人们分享生活点滴、专业知识、旅行体验等的重要途径。博客旅游正是结合了博客的个性化分享特点和旅游的探索性，让旅行爱好者可以记录自己的旅游足迹、分享旅游心得、提供目的地推荐和旅游攻略等。 在博客旅游中，旅行者可以是内容的创造者也可以是内容的消费者。作为创造者，旅行者可以通过博客记录下自己的旅行故事、拍摄的照片和视频、体验和评价各种旅游资源，如酒店、餐馆、景点等，还可以分享旅游小贴士、旅行日程规划等实用信息。作为消费者，其他潜在的旅行者可以通过阅读这些博客内容获得灵感、获取旅行建议，为自己的旅行做准备。 在技术层面，博客平台的构建往往涉及到多种编程语言和技术栈，例如本文件中提到的“PHP”。PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，特别适合于网页开发，并可以嵌入到HTML中使用。使用PHP开发的博客旅游平台可以具有动态内容、用户交互和数据库管理等强大的功能。例如，通过PHP可以实现用户注册登录、博客内容的发布与管理、评论互动、图片和视频上传、博客文章的分类与搜索等功能。 开发一个功能完整的博客旅游平台，可能需要使用到以下几种PHP相关的技术和框架： 1. HTML/CSS/JavaScript：前端页面设计和用户交互的基础技术。 2. 数据库管理：如MySQL，用于存储用户信息、博客文章、评论等数据。 3. MVC框架：如Laravel或CodeIgniter，提供了一种组织代码和应用逻辑的结构化方式。 4. 服务器技术：如Apache或Nginx，作为PHP的运行环境。 5. 安全性考虑：需要实现数据加密、输入验证、防止跨站脚本攻击(XSS)等安全措施。 当创建博客旅游平台时，还需要考虑网站的可扩展性、用户体验、移动端适配、搜索引擎优化（SEO）等多方面因素。一个优质的博客旅游平台，不仅能够提供丰富的内容，还应该注重用户体验，包括页面加载速度、界面设计、内容的易于导航等。 此外，博客旅游平台还可以通过整合社交媒体功能，允许用户通过社交媒体账号登录、分享博客内容到社交网络，从而提升平台的互动性和可见度。 综上所述，博客旅游作为一个结合了旅行分享和在线日志的平台，对于旅行者来说，不仅是一个记录和分享旅行体验的地方，也是一个获取旅行信息、学习旅游知识的重要资源。而对于开发者来说，构建这样一个平台需要运用到多种技术和考虑多个技术细节，确保平台的功能性和用户体验。
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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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【单片机编程实战】：掌握流水灯与音乐盒同步控制的高级技巧

![单片机编程](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-48cf6abe199bab09d31c122e1f49cea4.png) # 摘要 单片机作为电子技术领域的基础组件，广泛应用于各类控制项目。本文从基础开始，详细探讨了单片机在流水灯和音乐盒项目中的应用原理，并分析了如何实现这两个功能的同步控制。通过对硬件和软件层面的深入剖析，本文提供了一系列实践操作和高级技巧，旨在提升流水灯与音乐盒同步控制的性能和效率。通过本研究，读者将能够更好地理解和掌握单片机在复杂控制系统中的应用，进而创新开发更多