ray_dirs = directions.reshape(-1, 3) @ camera_matrix.T

时间: 2024-04-09 13:32:08 浏览: 134
这行代码将一个名为`directions`的数组重塑为一个二维数组，并将其与`camera_matrix`的转置矩阵相乘。请注意，`directions`的形状应该是(n, 3)，其中n是向量的数量，而`camera_matrix`的形状应该是(3, 3)。最终结果将是一个形状为(n, 3)的数组，存储了每个方向向量与相机矩阵的乘积。
相关问题

for i in range(len(self.images)):#对每一张图片进行处理 ray_dirs, ray_origins = self.make_rays(self.transformed_x, self.transformed_y, poses[i]) all_ray_dirs.append(ray_dirs) all_ray_origins.append(ray_origins)

在这段代码中，您正在对一个包含图像的列表进行迭代处理。对于每张图像，您使用`make_rays`函数生成射线的方向和起始点，并将它们存储在`ray_dirs`和`ray_origins`中。然后，您将这些射线的方向和起始点分别添加到`all_ray_dirs`和`all_ray_origins`列表中。这样，您就可以在后续的处理中使用这些射线。

# Makefile for CANopenNode, basic compile with blank CAN device DRV_SRC = . CANOPEN_SRC = .. APPL_SRC = . LINK_TARGET = canopennode_blank INCLUDE_DIRS = \ -I$(DRV_SRC) \ -I$(CANOPEN_SRC) \ -I$(APPL_SRC) SOURCES = \ $(DRV_SRC)/CO_driver_blank.c \ $(DRV_SRC)/CO_storageBlank.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_ODinterface.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_NMT_Heartbeat.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_HBconsumer.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_Emergency.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_SDOserver.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_TIME.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_SYNC.c \ $(CANOPEN_SRC)/301/CO_PDO.c \ $(CANOPEN_SRC)/303/CO_LEDs.c \ $(CANOPEN_SRC)/305/CO_LSSslave.c \ $(CANOPEN_SRC)/storage/CO_storage.c \ $(CANOPEN_SRC)/CANopen.c \ $(APPL_SRC)/OD.c \ $(DRV_SRC)/main_blank.c OBJS = $(SOURCES:%.c=%.o) CC ?= gcc OPT = OPT += -g #OPT += -DCO_USE_GLOBALS #OPT += -DCO_MULTIPLE_OD CFLAGS = -Wall $(OPT) $(INCLUDE_DIRS) LDFLAGS = .PHONY: all clean all: clean $(LINK_TARGET) clean: rm -f $(OBJS) $(LINK_TARGET) %.o: %.c $(CC) $(CFLAGS) -c $< -o $@ $(LINK_TARGET): $(OBJS) $(CC) $(LDFLAGS) $^ -o $@生成.so文件如何修改

这份 Makefile 文件是用于编译一个 CANopenNode 的程序，其中包含了一些 C 源文件和头文件，并且使用了 gcc 编译器进行编译。如果你想将其中的目标文件生成为动态链接库 .so 文件，你需要修改以下几点： 1. 修改 LINK_TARGET 变量为 .so 文件的名称，如：LINK_TARGET = libcanopennode.so。 2. 修改 CFLAGS 变量，添加 -fPIC 选项，表示编译为位置独立代码，如：CFLAGS = -Wall $(OPT) -fPIC $(INCLUDE_DIRS)。 3. 修改 LDFLAGS 变量，添加 -shared 选项，表示链接为共享库，如：LDFLAGS = -shared。 修改以上内容后，执行 make 命令即可生成 .so 文件。
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# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片

您可以使用 os.walk() 函数来遍历 save 文件夹下的所有子文件夹和文件，然后根据...images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 这样可以读取 save 文件夹下所有病人的图片，不论这些图片在哪个子文件夹下。

prev_run_dirs = [] if os.path.isdir(outdir): prev_run_dirs = [x for x in os.listdir(outdir) if os.path.isdir(os.path.join(outdir, x))] prev_run_ids = [re.match(r'^\d+', x) for x in prev_run_dirs] prev_run_ids = [int(x.group()) for x in prev_run_ids if x is not None] cur_run_id = max(prev_run_ids, default=-1) + 1 c.run_dir = os.path.join(outdir, f'{cur_run_id:05d}-{desc}') assert not os.path.exists(c.run_dir)代码什么意思

这段代码的主要作用是为当前运行的程序创建一个唯一的运行目录。具体来说，它会检查指定的输出目录是否存在，如果存在则获取该目录下的所有子目录，并从中提取出以数字开头的目录名，这些目录名被认为是之前运行过的...

class FeatureExtraction_Rolled: def __init__(self, patch_types=None, des_model_dirs=None, minu_model_dir=None): self.des_models = None self.patch_types = patch_types self.minu_model = None self.minu_model_dir = minu_model_dir self.des_model_dirs = des_model_dirs print("Loading models, this may take some time...") if self.minu_model_dir is not None: print("Loading minutiae model: " + minu_model_dir) self.minu_model = (minutiae_AEC.ImportGraph(minu_model_dir)) self.dict, self.spacing, self.dict_all, self.dict_ori, self.dict_spacing = get_maps.construct_dictionary( ori_num=24) patchSize = 160 oriNum = 64 if des_model_dirs is not None and len(des_model_dirs) > 0: self.patchIndexV = descriptor.get_patch_index(patchSize, patchSize, oriNum, isMinu=1) if self.des_model_dirs is not None: self.des_models = [] for i, model_dir in enumerate(des_model_dirs): print("Loading descriptor model (" + str(i+1) + " of " + str(len(des_model_dirs)) + "): " + model_dir) self.des_models.append(descriptor.ImportGraph(model_dir, input_name="inputs:0", output_name='embedding:0')) self.patch_size = 96

它接受两个参数：patch_types和des_model_dirs，这些参数可以为None。在初始化过程中，它加载了一些模型，并设置了一些属性。 首先，它初始化了一个名为"self.des_models"的属性，值为None。它还初始化了一个名为...

list_dirs = os.walk(path)

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for img_test in img_list: img_test_path = os.path.join(path_test, img_test) img_PIL = Image.open(img_test_path) img_tensor4D = transform(img_PIL) img_tensor4D.unsqueeze_(0) img_tensor4D = img_tensor4D.to(device) out = net(img_tensor4D) _, pred_test = torch.max(out, dim=1) new_img_path = os.path.join(new_dirs, labels_list[pred_test]) # 将原始图片复制到新的路径和文件名。 shutil.copyfile(img_test_path, new_img_path+'.jepg')这段代码怎么总是不按预期效果来

1. 数据路径或文件名错误：请确保path_test和new_dirs是正确设置的，并且img_test是测试集中的图片文件名。 2. 图片加载问题：请检查img_test_path是否指向测试集中的有效图片路径，并且确保使用的图像加载...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_content = file.read() # 在这里可以对源代码进行进一步的操作和提取 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') messages = soup.find_all('p') for message in messages: talk_id_tag = message.find_previous('a') if talk_id_tag: talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content_tag = message.find('a') if content_tag: content = content_tag['href'] content_type = '音频' else: content = message.text.strip() content_type = '文本' print("talkid:", talk_id) print("时间:", time) print("发送号码:", send_phone) print("接收号码:", receive_phone) print("发送内容:", content) print()

for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, '...

select_inds = np.random.choice(ray_dirs.shape[0], size=[nrays], replace=False)

ray_dirs.shape[0] 表示 ray_dirs 数组的第一个维度的大小，即选择的范围。size=[nrays] 参数表示从选择范围中选择的数量，其中 nrays 是一个变量或常数。replace=False 参数表示选择的索引不会重复。 ...

修改下列代码的错误pns_folder = os.path.join(src_folder, "PNS Files") os.makedirs(pns_folder) bg_folder = os.path.join(src_folder, "BG Files") os.makedirs(bg_folder) # 初始化文件夹，用于计数移动了多少文件夹 PNS_files_count = 0 BG_files_count = 0 # 遍历目标文件夹中的文件夹和文件 for root, dirs, files in os.walk(src_folder): for dir in dirs: if PNS_keyword in dir: os.makedirs(os.path.join(pns_folder, dir)) elif BG_keyword in dir: os.makedirs(os.path.join(bg_folder, dir)) for filename in files: file_path = os.path.join(root, filename) if os.path.isfile(file_path): if PNS_keyword in filename: folder_path = os.path.join(pns_folder, os.path.basename(os.path.dirname(file_path))) os.makedirs(folder_path, exist_ok=True) os.rename(file_path, os.path.join(folder_path, filename)) PNS_files_count += 1 elif BG_keyword in filename: folder_path = os.path.join(bg_folder, os.path.basename(os.path.dirname(file_path))) os.makedirs(folder_path, exist_ok=True) os.rename(file_path, os.path.join(folder_path, filename)) BG_files_count += 1 # 计算移动了多少文件夹 a1 = PNS_files_count / 2 b1 = BG_files_count / 2

for root, dirs, files in os.walk(src_folder): for dir in dirs: if PNS_keyword in dir: pns_sub_folder = os.path.join(pns_folder, dir) if not os.path.exists(pns_sub_folder): os.makedirs(pns_sub_...

class CardPredictor: def __del__(self): self.save_traindata() def train_svm(self): # 识别英文字母和数字 self.model = SVM(C=1, gamma=0.5) # 识别中文 self.modelchinese = SVM(C=1, gamma=0.5) if os.path.exists("svm.dat"): self.model.load("svm.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\chars2"): if len(os.path.basename(root)) > 1: continue root_int = ord(os.path.basename(root)) for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(root_int) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.model.train(chars_train, chars_label) if os.path.exists("svmchinese.dat"): self.modelchinese.load("svmchinese.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\charsChinese"): if not os.path.basename(root).startswith("zh_"): continue pinyin = os.path.basename(root) index = provinces.index(pinyin) + PROVINCE_START + 1 # 1是拼音对应的汉字 for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(index) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.modelchinese.train(chars_train, chars_label)

这段代码实现了一个卡牌识别器，使用 SVM 算法来识别卡牌上的数字、英文字母和汉字。它将训练数据从文件中读取，对于数字和英文字母，训练数据位于 "train\\chars2" 文件夹中；对于汉字，训练数据位于 "train\\...

bool isEqual(Vector3d &dir1, Vector3d &dir2) { return (std::abs(dir1.X - dir2.X) < 0.001 && std::abs(dir1.Y - dir2.Y) < 0.001 && std::abs(dir1.Z - dir2.Z) < 0.001); } ；double temp_dir1[3]; getFaceDir(boss_faces[a], temp_dir1); Vector3d temaa(temp_dir1[0], temp_dir1[1], temp_dir1[2]); auto it = std::find_if(boss_faces_dirs_map.begin(), boss_faces_dirs_map.end(),[&](const std::pair<const Vector3d, int>& pair) { return isEqual(pair.first, temaa); }); BossFacesDirData boss_face_dir_data; boss_face_dir_data.dir_num = (it != boss_faces_dirs_map.end()) ? it->second : 0; std::copy_n(temp_dir1, 3, boss_face_dir_data.face_dir); boss_face_dir_data_vec.emplace_back(std::move(boss_face_dir_data)); 改进这段代码

4. 使用 std::array 替代原先的裸数组 double temp_dir1[3]，以提高安全性和可读性。 下面是改进后的代码： cpp #include #include #include <unordered_map> #include #include struct ...

修改下列代码，可以遍历所有文件夹再将对应的文件分别保存到相应的文件夹。pns_folder = os.path.join(src_folder, "PNS Files") os.makedirs(pns_folder) bg_folder = os.path.join(src_folder, "BG Files") os.makedirs(bg_folder) # 初始化文件夹，用于计数移动了多少文件夹 PNS_files_count = 0 BG_files_count = 0 # 遍历目标文件夹中的文件 for root, dirs, files in os.walk(src_folder): for filename in files: file_path = os.path.join(root, filename) if os.path.isfile(file_path): if PNS_keyword in filename: os.rename(file_path, os.path.join(pns_folder, filename)) PNS_files_count += 1 elif BG_keyword in filename: os.rename(file_path, os.path.join(bg_folder, filename)) BG_files_count += 1 a1 = PNS_files_count/2 b1 = BG_files_count/2

for root, dirs, files in os.walk(src_folder): for dir in dirs: if PNS_keyword in dir: os.makedirs(os.path.join(pns_folder, dir)) elif BG_keyword in dir: os.makedirs(os.path.join(bg_folder, dir)) ...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: img_path = os.path.join(root, file) assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image....

import os from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "")

然后通过剔除 <p> 标签和 ()</p> 的方式处理数据。 请注意，这里的代码假设每个文件只有一个 <body> 标签，且数据在其中。如果有多个 <body> 标签或其他特殊情况，请根据实际情况进行适当的修改。...

import os from flask import Flask, render_template, request, redirect, sessions, jsonify from flask_socketio import SocketIO, emit # 导入socketio包 name_space = '/websocket' app = Flask(__name__) app.secret_key = 'secret!' socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins='*') client_query = [] max_restruct_count = 3 current_restruct_count = 0 queue = [] restr_msg = {} is_restructing = False @socketio.on('connect') def on_connect(): client_id = request.sid client_query.append(client_id) socketio.emit('abb', 'hi') print('有新连接id=%s接加入, 当前连接数%d' % (client_id, len(client_query))) global is_restructing, current_restruct_count if current_restruct_count == 0: socketio.emit('status', '0') else: socketio.emit('status', '1') @socketio.on('disconnect') def on_disconnect(): client_query.remove(request.sid) print('有连接id=%s接退出, 当前连接数%d' % (request.sid, len(client_query))) @socketio.on('abc') def on_message(abc): print(abc) def check(): global current_restruct_count if current_restruct_count == 0: socketio.emit('status', '0') else: socketio.emit('status', '1') @socketio.on('output') def start_restruct(dch): return 1 @app.route('/restruct', methods=['POST']) def restruct(): return jsonify({"code": 200, "msg": "processing"}) @app.route('/show_dirs', methods=['POST']) def show_dirs(): des_dir = 'moxingku' dirs_list = [] for root, dirs, files in os.walk(des_dir): for dir_name in dirs: if os.path.join(root, dir_name).count(os.sep) == 1: dirs_list.append(dir_name) return jsonify({"code": 200, "dirs_list": dirs_list}) if __name__ == '__main__': socketio.run(app, host='0.0.0.0', port=5000, debug=False)#allow_unsafe_werkzeug=True) 这段代码如何改可以将开发环境变成生产环境

1. 将 debug 参数设置为 False，这样可以禁用调试模式。 2. 将 host 参数设置为 0.0.0.0，以允许外部访问服务器。 3. 将 port 参数设置为适当的生产环境端口号，例如 80。 修改后的代码如下所示： ...

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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【三态RS锁存器CD4043的秘密】：从入门到精通的电路设计指南（附实际应用案例）

# 摘要 三态RS锁存器CD4043是一种具有三态逻辑工作模式的数字电子元件，广泛应用于信号缓冲、存储以及多路数据选择等场合。本文首先介绍了CD4043的基础知识和基本特性，然后深入探讨其工作原理和逻辑行为，紧接着阐述了如何在电路设计中实践运用CD4043，并提供了高级应用技巧和性能优化策略。最后，针对CD4043的故障诊断与排错进行了详细讨论，并通过综合案例分析，指出了设计挑战和未来发展趋势。本文旨在为电子工程师提供全面的CD4043应用指南，同时为相关领域的研究提供参考。 # 关键字 三态RS锁存器；CD4043；电路设计；信号缓冲；故障诊断；微控制器接口 参考资源链接：[CD4043
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霍夫曼四元编码matlab

霍夫曼四元码（Huffman Coding）是一种基于频率最优的编码算法，常用于数据压缩中。在MATLAB中，你可以利用内置函数来生成霍夫曼树并创建对应的编码表。以下是简单的步骤： 1. **收集数据**：首先，你需要一个数据集，其中包含每个字符及其出现的频率。 2. **构建霍夫曼树**：使用`huffmandict`函数，输入字符数组和它们的频率，MATLAB会自动构建一棵霍夫曼树。例如： ```matlab char_freq = [freq1, freq2, ...]; % 字符频率向量 huffTree = huffmandict(char_freq);
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MATLAB在AWS上的自动化部署与运行指南

资源摘要信息:"AWS上的MATLAB是MathWorks官方提供的参考架构，旨在简化用户在Amazon Web Services (AWS) 上部署和运行MATLAB的流程。该架构能够让用户自动执行创建和配置AWS基础设施的任务，并确保可以在AWS实例上顺利运行MATLAB软件。为了使用这个参考架构，用户需要拥有有效的MATLAB许可证，并且已经在AWS中建立了自己的账户。 具体的参考架构包括了分步指导，架构示意图以及一系列可以在AWS环境中执行的模板和脚本。这些资源为用户提供了详细的步骤说明，指导用户如何一步步设置和配置AWS环境，以便兼容和利用MATLAB的各种功能。这些模板和脚本是自动化的，减少了手动配置的复杂性和出错概率。 MathWorks公司是MATLAB软件的开发者，该公司提供了广泛的技术支持和咨询服务，致力于帮助用户解决在云端使用MATLAB时可能遇到的问题。除了MATLAB，MathWorks还开发了Simulink等其他科学计算软件，与MATLAB紧密集成，提供了模型设计、仿真和分析的功能。 MathWorks对云环境的支持不仅限于AWS，还包括其他公共云平台。用户可以通过访问MathWorks的官方网站了解更多信息，链接为www.mathworks.com/cloud.html#PublicClouds。在这个页面上，MathWorks提供了关于如何在不同云平台上使用MATLAB的详细信息和指导。 在AWS环境中，用户可以通过参考架构自动化的模板和脚本，快速完成以下任务： 1. 创建AWS资源：如EC2实例、EBS存储卷、VPC（虚拟私有云）和子网等。 2. 配置安全组和网络访问控制列表（ACLs），以确保符合安全最佳实践。 3. 安装和配置MATLAB及其相关产品，包括Parallel Computing Toolbox、MATLAB Parallel Server等，以便利用多核处理和集群计算。 4. 集成AWS服务，如Amazon S3用于存储，AWS Batch用于大规模批量处理，Amazon EC2 Spot Instances用于成本效益更高的计算任务。 此外，AWS上的MATLAB架构还包括了监控和日志记录的功能，让用户能够跟踪和分析运行状况，确保应用程序稳定运行。用户还可以根据自己的需求自定义和扩展这些模板和脚本。 在使用AWS上的MATLAB之前，用户需要了解MathWorks的许可协议，明确自己的许可证是否允许在云环境中使用MATLAB，并确保遵守相关法律法规。MathWorks提供了广泛的资源和支持，帮助用户快速上手，有效利用AWS资源，以及在云端部署和扩展MATLAB应用程序。 综上所述，AWS上的MATLAB参考架构是为希望在AWS云平台上部署MATLAB的用户提供的一种快速、简便的解决方案。它不仅减少了手动配置的复杂性，还为用户提供了广泛的资源和指导，以确保用户能够在云环境中高效、安全地使用MATLAB。"
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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