tf.keras.layers.maxpool2d

时间: 2023-04-25 07:05:59 浏览: 92
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Tensorflow-keras

tf.keras.layers.maxpool2d是TensorFlow中的一个池化层，用于对输入的二维数据进行最大池化操作。最大池化是一种常用的下采样方法，可以减小数据的维度，提高计算效率，并且可以提取输入数据中的主要特征。在卷积神经网络中，池化层通常用于在卷积层之间进行下采样，以减小特征图的大小，从而减少计算量和内存占用。tf.keras.layers.maxpool2d可以设置池化窗口的大小、步长和填充方式等参数，以适应不同的输入数据和任务需求。
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tf.keras.layers.MaxPool2D

tf.keras.layers.MaxPool2D 是 TensorFlow 中的一个层，用于在 2D 输入数据上执行最大池化操作。最大池化是一种常用的下采样操作，它在输入数据的局部区域中选择最大值作为输出。 这个层通常用于卷积神经网络（CNN...

model = tf.keras.models.Sequential( [ tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), input_shape= shape, activation='relu', padding='same'), tf.keras.layers.Dropout(rate=0.2), tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(2,activation='softmax') ] )以上代码是如何防止过拟合的

以上代码使用了两种防止过拟合的方法： 1. Dropout层：在模型训练过程中，每次更新时随机断开一定比例（rate）的输入神经元，这有助于防止过拟合。 在这个例子中，dropout rate 设置为0.2，即每次更新时断开20%的...

conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation="relu", name="conv_1", kernel_initializer='glorot_uniform')(inputs) max_pooling_1 = tf.keras.layers.MaxPool2D((2, 2), (2, 2), padding="same")(conv_1) conv_2 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation="relu", name="conv_2", kernel_initializer='glorot_uniform')(max_pooling_1) max_pooling_2 = tf.keras.layers.MaxPool2D((2, 2), (2, 2), padding="same")(conv_2) max_pooling_2_flat = tf.keras.layers.Flatten()(max_pooling_2) fc_1 = tf.keras.layers.Dense(200, activation="relu", kernel_initializer='he_normal')(max_pooling_2_flat) outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation=None)(fc_1)

这是一个使用 TensorFlow 实现的卷积神经网络模型，由两个卷积层和两个最大池化层构成，还包括一个 Flatten 层和两个全连接层。该模型总共有 10 个输出节点，没有指定特定的激活函数。这个模型可以用于图像分类任务...

逐句注释model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=ir_img.shape)) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear'))

model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 添加一个池化层(MaxPooling2D)，该层使用2x2的窗口进行最大值池化，将特征图的大小缩小一半。这一层的作用是减小特征图的维度，提高模型的计算效率...

注释model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=ir_img.shape)) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear'))

这段代码是使用TensorFlow实现的卷积神经网络模型，其中包括了Conv2D、MaxPooling2D、Flatten和Dense等层。这个模型的输入是一个形状为ir_img.shape的张量，经过Conv2D和MaxPooling2D层的处理后得到一个更小的特征图...

model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)), tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)), tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.25), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ])这是定义神经网络的一段代码，请解释

2. 第二层是一个最大池化层（MaxPooling2D），池化窗口的大小为2x2，该层的作用是减少特征图的大小。 3. 第三层是一个卷积层，包括64个过滤器，每个过滤器的大小为3x3，激活函数为ReLU。 4. 第四层是一个最大池化...

model6 = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(43, activation='softmax') ])

2. 第一个池化层(MaxPooling2D)，使用大小为2x2的池化窗口。 3. 第二个卷积层(Conv2D)，使用64个大小为3x3的卷积核，激活函数为ReLU。 4. 第二个池化层(MaxPooling2D)，使用大小为2x2的池化窗口。 5. 第三个卷...

model = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.ZeroPadding2D(((1,2),(1,2)),input_shape=(224,224,3))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 48, kernel_size = (11,11), strides = 4, activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 128, kernel_size = (5,5), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 192, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 192, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 128, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation = "relu")) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (3, 3),strides = 2)) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(2048, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(2048, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax'))这段代码什么意思

这段代码是用来定义一个卷积神经网络模型，其中包含了多个卷积层、池化层、全连接层和 Dropout 层。具体来说，这个模型共有 13 层，输入的图像尺寸为 224x224x3，输出的分类数为 5。其中： - 第 1 层是零填充层，将...

import tensorflow as tf def build_model(input_shape): inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape) # encoder conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(inputs) conv1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv1) conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv1) conv2 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv2) pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv2) conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(pool1) conv3 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv3) conv4 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv3) conv4 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv4) pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv4) conv5 = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same')(pool2) conv5 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv5) conv6 = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv5) conv6 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv6) pool3 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv6) # decoder up1 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, (2,2), strides=(2,2), padding='same')(pool3) merge1 = tf.keras.layers.concatenate([conv4, up1]) conv7 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(merge1) conv7 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv7) conv8 = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv7) conv8 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv8) up2 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(32, (2,2), strides=(2,2), padding='same')(conv8) merge2 = tf.keras.layers.concatenate([conv2, up2]) conv9 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(merge2) conv9 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv9) conv10 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(conv9) conv10 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv10) outputs = tf.keras.layers.Conv2D(3, (3,3), padding='same')(conv10) model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) return model

这段代码是使用TensorFlow库导入并定义了一个函数build_model，在该函数中使用了tf.keras.layers库的Input函数生成一个输入层，该层的输入形状由参数input_shape指定。

import tensorflow as tf class Residual(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, in_c, out_c): super(Residual, self).__init__() self.conv = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU(), tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.botneck = tf.keras.layers.Conv2D(out_c, kernel_size=1) self.pool = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)) def call(self, x): x_prim = x x = self.conv(x) x = self.botneck(x_prim) + x x = self.pool(x) return x

在__init__方法中，定义了一个由多个卷积、批归一化和ReLU激活函数组成的序列模型self.conv，以及一个$1\times 1$的卷积层self.botneck和一个最大池化层self.pool。 在call方法中，将输入张量x保存在x...

解释这段代码的意思：model = tf.keras.models.Sequential([ # 归一化，将像素值处理成0到1之间的值 tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 255, input_shape=IMG_SHAPE), # 卷积层，32个输出通道，3*3的卷积核，激活函数为relu tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'), # 池化层，特征图大小减半 tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), # Dropout层 tf.keras.layers.Dropout(0.2), # 卷积层，64个输出通道，3*3的卷积核，激活函数为relu tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), # 池化层，特征图大小减半 tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), # 将二维的特征图拉直 tf.keras.layers.Flatten(), # 128个神经元的全连接层 tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), # 输出层，对应数据集具体的类别数目 tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax') ])

- MaxPooling2D层：特征图大小减半，用于降低模型的计算复杂度。 - Dropout层：对输入进行随机失活，用于防止过度拟合。 - Conv2D层：64个输出通道，使用3x3的卷积核进行卷积操作，并使用relu激活函数。 - Max...

model = keras.Sequential() #32 个 3*3 的卷积核，relu 函数作为激活函数，步长为 1 model.add(tf.keras.layers.Conv2D(input_shape=x_train.shape[1:], filters=32, kernel_size=(3,3), strides=1, padding='same', activation='relu')) #2*2 大小的池化核 model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2))) #64 个 3*3 的卷积核 model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), strides=(1,1))) #平铺层 model.add(tf.keras.layers.Flatten()) #全连接层，隐藏层维度 32，激活函数 relua model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')) #全连接层，隐藏层维度 10，激活函数 softmax，输出每个分类的概率 model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) #优化器选择，优化器可以使用动态变化的学习率，使用更多的倒数信息改变权重，adam 和 # sgd 都是常用的优化器 Optimizer = optimizers.SGD(lr=0.001) model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=Optimizer, metrics=['accuracy']) model.summary() model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=1) #通过测试集评估模型 score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) model.save('./final_model.h5')

model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), strides=(1,1))) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers....

max_pooling_1 = tf.keras.layers.MaxPool2D((2, 2), (2, 2), padding="same")(conv_1)

大体意思为使用 tf.keras 中的 MaxPool2D 函数进行二维的最大池化操作，其中池化层大小为 (2, 2)，步长为 (2, 2)，padding 方式为 same，作用于卷积层 conv_1 输出的特征图上。

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 设置训练集和验证集的路径 train_dir = 'path/to/train/directory' validation_dir = 'path/to/validation/directory' # 定义数据生成器 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='categorical') validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory( validation_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='categorical') # 构建卷积神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=1e-4), metrics=['acc']) # 训练模型 history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples/train_generator.batch_size, epochs=30, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_generator.samples/validation_generator.batch_size, verbose=2) # 保存模型 model.save('flower_classification.h5')给这个代码添加SeNet

x = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(x) x = Conv2D(256, (3,3), padding='same', activation='relu')(x) x = Conv2D(256, (3,3), padding='same', activation='relu')(x) x = Conv2D(512, (3,3), padding='same'...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 设置训练和验证数据集路径 train_dir = 'train/' validation_dir = 'validation/' # 设置图像的大小和通道数 img_width = 150 img_height = 150 img_channels = 3 # 设置训练和验证数据集的batch size batch_size = 32 # 使用ImageDataGenerator来进行数据增强 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest') validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) #使用flow_from_directory方法来读取数据集 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory( validation_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') # 使用Sequential模型来搭建神经网络 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, img_channels)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=100, validation_data=validation_generator, validation_steps=50) # 保存模型 model.save('cat_dog_classifier.h5')解释每一行代码

11. model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']): 编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。 12. history = model.fit(train_...

tf.keras.layers.Conv2D(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(0.2), 修改错误

这段代码是对输入为二维图像的卷积神经网络进行定义，其中包含了一个卷积层和一个最大池化层。需要修改的部分是输入形状的定义，应该将其改为二维的图像形状，比如(28, 28, 1...tf.keras.layers.MaxPooling2D(0.2),

修改下面代码使其具体生成器的卷积lstm更换为卷积RNN def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvLSTM2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers....

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资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。
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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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【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文