if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size)

时间: 2023-12-06 19:42:57 浏览: 110
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Linux_video_capture.rar_Unix_Linux_linux 摄像头_usb video_usb摄像头_摄像

这段代码是用来创建一个视频写入器，将捕获到的视频帧写入到一个新的视频文件中。其中，video_save_path 表示视频保存的路径，fourcc 是一个四字节码，用来指定编解码器，size 表示视频帧的大小，out 是创建的视频写入器对象。视频帧的大小可以通过读取视频捕获对象的属性 cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH 和 cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 获取。视频帧率 video_fps 则需要在调用这段代码前指定。
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opencv视频基本图像处理.rar_opencv_opencv video处理_processing_图像处理

out = cv2.VideoWriter('output.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (frame_width, frame_height)) # 在处理每一帧后写入 out.write(frame) 4. **图像滤波与变换**：OpenCV提供了多种滤波器，如高斯...

if save_vid: if vid_path != save_path: # new video print("save=", save_path) vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是用来保存视频的。它会检查是否需要保存视频，并检查保存路径是否有更改。如果路径改变了，则释放之前的视频写入器，创建一个新的写入器来写入新的视频。...最后，它使用cv2.VideoWriter将帧写入视频。

# Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) else: # 'video' or 'stream' if vid_path[i] != save_path: # new video vid_path[i] = save_path if isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter): vid_writer[i].release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path = str(Path(save_path).with_suffix('.mp4')) # force *.mp4 suffix on results videos vid_writer[i] = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer[i].write(im0)

否则，如果数据集模式为'video'或'stream'，则将带有边界框的图像添加到视频中。如果保存路径与当前视频不同，则会创建新的视频文件（如果之前有一个视频写入器，则会释放它）。如果当前的数据集模式为视频，则会...

代码解释 # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) print(f" The image with the result is saved in: {save_path}") else: # 'video' or 'stream' if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

如果vid_path与save_path不同，说明需要保存一个新的视频文件，就需要释放之前的视频写入器vid_writer。如果当前正在处理的是视频，就会获取视频的帧率、宽度和高度；如果是实时流，就会默认使用30帧每秒、...

if __name__ == "__main__": unet = Unet() mode = "fps" video_path = "ID01.mp4" video_save_path = "ID01dect3.mp4" video_fps = 50.0 test_interval = 1000 dir_origin_path = "img/" dir_save_path = "img_out/" if mode == "predict": seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3)) for c in range(self.num_classes): seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8') ''' while True: img = input('Input image filename:') try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue else: r_image = unet.detect_image(image) r_image.show() elif mode == "video": capture=cv2.VideoCapture(video_path) if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError("未能正确读取摄像头（视频），请注意是否正确安装摄像头（是否正确填写视频路径）。") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # 读取某一帧 ref, frame = capture.read() if not ref: break # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) # 进行检测 frame = np.array(unet.detect_image(frame)) # RGBtoBGR满足opencv显示

其中，mode变量可以设置为predict或video，分别代表单张图片的预测和视频流的分割。 在predict模式下，程序会读取一个图片，然后使用Unet模型进行分割，最后将分割结果显示出来。 在video模式下，程序会...

请解释以下代码 import cv2 import numpy as np import tempfile import os kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (8, 8))#定义运算核大小 mog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 创建混合高斯模型来用于背景建模 def motionDetection(inputPath): print(inputPath) cap = cv2.VideoCapture(inputPath)#从inputPath读入视频 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) #获取视频的帧率 size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))#获取视频的大小 output_viedo_frame = cv2.VideoWriter()#初始化视频写入 output_viedo_fmask = cv2.VideoWriter()#初始化视频写入 outputPath=tempfile.mkdtemp()#创建输出视频的临时文件夹的路径 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('a','v','c','1')#视频编码：h264,只有h264格式的mp4文件才能在浏览器直接播放 video_save_path_frame = os.path.join(outputPath,"frame1.mp4")#创建输出视频路径 video_save_path_fmask = os.path.join(outputPath,"fmask1.mp4")#创建输出视频路径 output_viedo_frame.open(video_save_path_frame , fourcc, fps, size, True) output_viedo_fmask.open(video_save_path_fmask , fourcc, fps, size, True)

这段代码导入了cv2、numpy和temp...最后，使用cv2.VideoWriter()函数打开两个输出视频文件，分别将其编码为h264格式的mp4文件，并将帧率和视频大小传入。其中第五个参数True表示输出的视频是彩色的，而不是灰度图像。

请解释一下这段代码 #输出格式 if codec == "mp4": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('a','v','c','1')#视频编码：h264,只有h264格式的mp4文件才能在浏览器直接播放 video_save_path = os.path.join(outputPath,"output.mp4")#创建输出视频路径 elif codec == "avi": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('h','2','6','4')#视频编码：h264,只能保存为avi格式且不能在浏览器直接播放 video_save_path = os.path.join(outputPath,"output.avi")#创建输出视频路径 elif codec == "mkv": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('X','V','I','D')#视频编码：XVID,此编码不需要openh264-1.8.0-win64.dll video_save_path = os.path.join(outputPath,"output.mkv")#创建输出视频路径 output_viedo.open(video_save_path , fourcc, fps, size, True)

然后通过 cv2.VideoWriter 方法创建一个 output_video 对象，该对象可以将一系列图片帧合成为视频，并且指定了输出视频的格式、帧率、大小和是否为彩色视频等属性。最后，通过 open() 方法打开输出视频文件，...

import sys import cv2 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5 import QtGui from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class videoShow(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) @pyqtSlot() def on_pushButton_record_clicked(self): camera_path = 0 # 0：自带摄像头 1：外接摄像头 "xxx.mp4" "rtsp://admin:pwd@192.168.2.10/cam/..." capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸（且保证下面的frame也是这个尺寸） while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() break @pyqtSlot() def on_pushButton_play_clicked(self): video_path = "image/myself.mp4" # 已经录制好的视频路径 capture = cv2.VideoCapture(video_path) # 初始化播放器 while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: break key = cv2.waitKey(25) if key == 27: break capture.release() if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = videoShow() ui.show() sys.exit(app.exec_())在这样代码的基础上，点击按钮停止实现停止录制以及保存视频

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸（且保证下面的...

def button_video_open(self): video_name, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开视频", "", "*.mp4;;*.avi;;All Files(*)") if not video_name: return flag = self.cap.open(video_name) if flag == False: QtWidgets.QMessageBox.warning( self, u"Warning", u"打开视频失败", buttons=QtWidgets.QMessageBox.Ok, defaultButton=QtWidgets.QMessageBox.Ok) else: self.out = cv2.VideoWriter('prediction.avi', cv2.VideoWriter_fourcc( *'MJPG'), 20, (int(self.cap.get(3)), int(self.cap.get(4)))) self.timer_video.start(30) self.pushButton_3.setDisabled(True) self.pushButton.setDisabled(True) self.pushButton_2.setDisabled(True)

6. 如果打开成功，则使用 cv2.VideoWriter 创建一个视频写入对象，用于将预测结果保存为视频文件。 7. self.timer_video.start 是一个 PyQt5 中的计时器，用于定时获取视频帧。当定时器启动后，每隔 30 毫秒就会...

input_video_width = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) input_video_height = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) input_video_fps = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) input_video_fourcc = int(cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'))

其中 cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH 和 cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 分别表示视频帧的宽度和高度，cv2.CAP_PROP_FPS 表示视频的帧率，cv2.VideoWriter_fourcc 用来指定编码格式，通常使用 MPEG-4 编码格式，即 '...

from PIL import ImageGrab import numpy as np import cv2 from pynput import keyboard import threading flag= False def video_record(): p=ImageGrab.grab() a,b=p.size fourcc =cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') video=cv2.VideoWriter('视频.avi',fourcc,28,(a,b)) while True: im = ImageGrab.grab() inn = cv2.cvtColor(np.array(im),cv2.COLOR_RGB2BGR) video.write(inn) if flag: print('录制结束！') break video.release() def on_press(key): global flag if key == keyboard.Key.esc: flag = True return False if __name__=='__main__': print('开始录制！') th=threading.Thread(target=video_record) th.start() with keyboard.Listener(on_press=on_press)as listener: listener.join()这个代码只能实现最新一次的录屏吗

是的，这个代码只能实现最新一次的录屏。因为它仅仅保存一个名为"视频.avi"的视频文件，...video = cv2.VideoWriter(filename, fourcc, 28, (a, b)) 这样每次录制的视频文件名都将不同，不会覆盖之前的视频文件。

import sys import cv2 import os from video import Ui_MainWindow from PyQt5 import QtGui from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class vi(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() @pyqtSlot() def on_pushButton_clicked(self): self.count.append() camera_path = 0 # 0自带摄像头 1外接摄像头 capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X') video_writer = cv2.VideoWriter(file_path, fourcc, 25, (960, 540)) while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) cv2.imshow("video", frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() break if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) player = vi() player.show() sys.exit(app.exec_()) 这串代码只出现一个小窗口，没有按钮，也没有打开摄像头，帮我改一下

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X') video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue...

代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

2. 对每个类别的检测结果统计数量，并将数量和类别名称添加到输出字符串中。 3. 对每个检测到的目标绘制边界框，并在边界框上标注类别和置信度。 4. 如果检测到的目标是人，则将其坐标保存在列表中，并在图像上...

from PIL import ImageGrabimport numpy as npimport cv2from pynput import keyboardimport threadingimport datetimeimport osflag = Falsedef video_record(): p = ImageGrab.grab() a, b = p.size fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop') filename = os.path.join(desktop_path, '视频_{}.avi'.format(datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S'))) video = cv2.VideoWriter(filename, fourcc, 28, (a, b)) while True: im = ImageGrab.grab() inn = cv2.cvtColor(np.array(im), cv2.COLOR_RGB2BGR) video.write(inn) if flag: print('录制结束！') break video.release()def on_press(key): global flag if key == keyboard.Key.esc: flag = True return Falseif __name__ == '__main__': print('开始录制！') th = threading.Thread(target=video_record) th.start() with keyboard.Listener(on_press=on_press) as listener: listener.join()在这段代码上把要保存的文件名修改为自定义格式

你可以把这段代码中的文件名修改为你想要的格式，例如将以下代码中的"视频_{}.avi"修改为"my_video_{}.mp4"： python filename = os.path.join(desktop_path, 'my_video_{}.mp4'.format(datetime.datetime.now()...

import subprocess import cv2 import numpy as np import time import calendar #从手机获取二进制图片 def get_app_img(): # 从ADB获取屏幕图像 try: output = subprocess.check_output('adb exec-out screencap -p', shell=True) # 处理 output 中的数据 except subprocess.CalledProcessError as e: print('Error:', e) except Exception as e: print('Unexpected error:', e) return output #获取每一张图片的三维数据 def get_imgdecdoe(): output = get_app_img() # print("------output-----{}".format(output)) # 将输出转换为图像 image1 = cv2.imdecode(np.fromstring(output, dtype='uint8'), cv2.IMREAD_COLOR) # print(image) # #缩小图片的大小 image = cv2.resize(image1, (int(1080 / 3), int(2340 / 3))) return image def app_video(): save_path=r"E:\myTool\appium_xiangmu\test_video" ts=calendar.timegm(time.gmtime()) videoname = str(ts)+ ".mp4" save_file_path = '{}\\{}'.format(save_path, videoname) #保存视频 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # 不同视频编码对应不同视频格式（例：'I','4','2','0' 对应avi格式） video = cv2.VideoWriter(save_file_path, fourcc, 5, (int(1080/3),int(2340/3))) try: while True: image = get_imgdecdoe() # 显示图像 cv2.imshow('Screen', image) # 按下ESC键退出循环 if cv2.waitKey(1) == 27: break image=get_imgdecdoe() video.write(image) finally: video.release() #释放 print("________视频处理完毕_______：视频号显示：{}".format(videoname)) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': app_video()，缺少录制时用户的点击的提示怎么处理，有实例代码吗

video = cv2.VideoWriter(save_file_path, fourcc, 5, (int(1080/3),int(2340/3))) try: while True: # 获取当前的屏幕图像 image = get_imgdecdoe() # 判断是否有点击事件发生 # 这里假设点击事件的坐标为 ...
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Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
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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