data{k}=load(char(newpath))

时间: 2024-05-25 19:12:39 浏览: 64
TXT

JAVA源码最短路径算法实现k-shortest-paths

这行代码的作用是从指定路径`newpath`加载数据，并将其存储在`data{k}`中。其中`k`是一个变量，用于指定`data`中的数据存储位置。`load()`函数会根据文件的格式自动选择合适的读取方式，常见的数据格式有`.mat`、`.txt`、`.csv`等。读取后的数据可以用于后续的处理和分析。
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data{k} = load(char(newpath)); end 这将读取 E:\shuju 文件夹中的所有 txt 文件，并将每个文件的内容存储到 data 变量中。 读取 txt 文件的函数 在某些情况下，我们可能需要编写一个函数来读取多个 ...
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data{k}=load(char(newpath));

这行代码看起来是从一个路径加载数据并将其存储到一个叫做 data 的变量中的第 k 个元素。具体来说，代码中的 newpath 是一个字符串类型的变量，表示要加载数据的文件路径。load 函数会读取该路径下的文件并...

function data = readall_mat(path) % READALL_MAT 读取所有文件 % DATA = READALL_MAT(PATH)读取路径PATH下的所有mat文件中的数据赋给data % mat文件中含有多个数据项 % 输出cell格式以免各数据项长度不同 % 输出data后若要使用data中的内容请使用data{index}访问 % % 原始版本：V1.0 作者：贾郑磊 时间：2018.03.05 A = dir(fullfile(path,'*.mat')); % 读取后A的格式为 % name -- filename % date -- modification date % bytes -- number of bytes allocated to the file % isdir -- 1 if name is a directory and 0 if not % ？？？--都显示为7.3702e+05标识 A = struct2cell(A); num = size(A); for k =0:num(2)-1 x(k+1) = A(num(1)*k+1); end m = 1; for k = 1:num(2) newpath = strcat(path,'\',x(k)); temp = load(char(newpath)); temp = struct2cell(temp); num2 = size(temp); for l = 1:num2(1) data{m} = temp{l}; m = m+1; end end

这是一个用于读取指定路径下所有mat文件中数据的MATLAB函数，它将数据存储在一个cell格式的变量data中。每个mat文件中可能包含多个数据项，因此data中的每个元素可能包含多个数据。如果要使用data中的数据，需要使用...

clear all; close all; clc; clear; gn=load ('.\data\output.txt');%1.fault1_step_5, 2.fault2_step_10 %Xtext=load('E:\matlab_m_doc\semiconductor_fault.txt');%ordinally_fault22;12147 % % A=dir(fullfile('E:\document\matlab_m_doc\eighth_paper\normal_batches_same\*.txt')); A=dir(fullfile ('E:\实验室\流程工业\基础代码\SFA_pdf & code\SFA_matlab code\data\*.mat'));%fullfile函数作用是利用文件各部分信息创建并合成完整文件名。输入：f = fullfile('C:','Applications','matlab','fun.m')得到：f =C:\Applications\matlab\fun.m %在这个命令中，data是一个文件夹，*.mat表示匹配该文件夹下所有扩展名为.mat的文件。fullfile函数用于生成完整的文件路径。dir函数返回一个结构体数组，其中每个元素代表一个匹配的文件，该结构体包含文件的详细信息，如文件名、日期、大小等。在这个命令中，A是一个结构体数组，包含所有匹配的.mat文件的详细信息。 A=struct2cell(A);%函数功能：把结构体转换为元胞数组。 num=size(A); batches=num(2); sample=400; variable=5; for k=0:batches-1 x(k+1)=A(5*k+1);%把矩阵按序号排列，即1表示第一行第一列，6表示第二列第一行，11,16,21等注意是按照列往下排列的。因为在5*5的矩阵A里，第一行的元素表示的是txt数据。 end for k=1:batches newpath=strcat ('E:\实验室\流程工业\基础代码\SFA_pdf & code\SFA_matlab code\data\',x(k));%strcat ，Strings Catenate即横向连接字符，与c语言中的不同 data{k}=load(char(newpath));%char(newpath) Xtrain=data{k}; m=[1 2 3 4 5 6];%提取的所选的列 xtrain1=Xtrain(:,m); for hj=1:sample gh(1,((hj-1)*5+1):hj*5)= xtrain1(hj,:);%将每一批次的数据按照沿批次方向展开 end yu{k}=gh;%yk就是沿批次方向展开的存储 end

具体地，代码首先使用 load 函数读取一个名为 output.txt 的文件，然后定义变量 batches、sample 和 variable 分别表示文件夹中 .mat 文件的数量、每个文件中数据的样本数和选取的变量数。接着，使用 dir 函数获取...

for %%a in (%$line%) do echo %%a | %SystemRoot%\System32\find /i "msys" > nul || echo %%a | %SystemRoot%\System32\find /i "git" > nul || set $newpath=!$newpath!;%%a 解析

5. set $newpath=!$newpath!;%%a：将变量 $newpath 的值与字符串 ;%%a 拼接，其中 %%a 就是第1步中遍历到的环境变量中的一个路径。 综合起来，这段脚本的作用是过滤掉环境变量 %PATH% 中包含 msys 或 ...

shell脚本中 newpath=${1}和newpath=$1

在shell脚本中，newpath=${1} 和 newpath=$1 都用于从命令行参数中获取第一个参数（通常称为位置参数）。但是它们之间有一个细微的区别： 1. newpath=${1}[^1]： 这种写法会创建一个新的变量 newpath 并...

详细解释以下代码：#include <stdio.h> #include <string.h> #include <math.h> #define MAX_OBS_LEN 100 #define MAX_STATE_LEN 4 #define MIN_FLOAT -3.14e+100 // 状态转移矩阵 typedef struct { char state; char prevStates[2]; } PrevStatus; PrevStatus prevStatus[] = { {'B', {'E', 'S'}}, {'M', {'M', 'B'}}, {'S', {'S', 'E'}}, {'E', {'B', 'M'}} }; // Viterbi算法 void viterbi(char* obs, char* states, double* start_p, double** trans_p, double** emit_p, double* V, char** path) { int obsLen = strlen(obs); int statesLen = strlen(states); // 初始化V和path for (int i = 0; i < statesLen; i++) { V[i] = start_p[i] + emit_p[i][(int)obs[0]]; path[i][0] = states[i]; } // 动态规划计算 for (int t = 1; t < obsLen; t++) { double newV[MAX_STATE_LEN]; char newPath[MAX_STATE_LEN][MAX_OBS_LEN]; for (int i = 0; i < statesLen; i++) { double maxProb = MIN_FLOAT; int maxStateIndex = 0; for (int j = 0; j < 2; j++) { int prevStateIndex = (prevStatus[i].prevStates[j] == 'B') ? 0 : 1; double prob = V[prevStateIndex] + trans_p[prevStateIndex][i] + emit_p[i][(int)obs[t]]; if (prob > maxProb) { maxProb = prob; maxStateIndex = prevStateIndex; } } newV[i] = maxProb; strcpy(newPath[i], path[maxStateIndex]); strncat(newPath[i], &states[i], 1); } memcpy(V, newV, sizeof(newV)); memcpy(path, newPath, sizeof(newPath)); } }

2. 更新newV和newPath数组，将计算得到的最大概率和路径存入其中。 3. 将newV和newPath的结果复制回V和path数组，完成该时刻的计算。 4. 重复步骤3，直到计算完所有时刻。 通过这个算法，可以找到给定观测序列下的...

for i in range(len(states)): max_p[0][i] = start_p[i] * emit_p[i][obs[0]] path[i][0] = i for t in range(1, len(obs)): newpath = np.zeros((len(states), len(obs))) for y in range(len(states)): prob = -1 for y0 in range(len(states)): nprob = max_p[t-1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y][obs[t]] if nprob > prob: prob = nprob state = y0 # 记录路径 max_p[t][y] = prob for m in range(t): newpath[y][m] = path[state][m] newpath[y][t] = y path = newpath max_prob = -1 path_state = 0给这段代码加上详细注释

newpath = np.zeros((len(states), len(obs))) # 遍历可能的状态 for y in range(len(states)): prob = -1 # 遍历上一时刻的所有状态 for y0 in range(len(states)): # 计算概率 nprob = max_p[t-1][y0]...

clc; clear all; %% 导入模型 load('./模型New/model_pot_final.mat') disp(detector) % 训练损失曲线 figure() plot(info.TrainingLoss) grid on xlabel('Number of Iterations') ylabel('Training Loss for Each Iteration') %% 导入数据集 load('data400.mat'); % 路径修改 for i = 1:size(data400, 1) originPath = string(table2cell(data400(i, 1))); newPath = strrep(originPath, 'F:\other\myMatlab\29光伏图像\程序','.'); disp(newPath) data400(i, 1) = cell2table(cellstr(newPath)); end len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分测试集 potData = data400(len+1:end, [1 3]); trainLen = round(len*percent); testImg = potData([(trainLen+1):len], 1:2); %% 检测 imds = imageDatastore(testImg.imageFilename); results = detect(detector, imds); blds = boxLabelDatastore(testImg(:,2:end)); [ap, recall, precision] = evaluateDetectionPrecision(results, blds); % PR图 figure(); plot(recall, precision); grid on title(sprintf('Average precision = %.4f', ap)) % 检测效果图(分两张图) figure() for i = 1:size(testImg, 1)/2 subplot(4,10,i) path = string(table2cell(testImg(i, 1))); disp(path) img = imread(path); % 测试图片 [bboxes, scores] = detect(detector, img); if(~isempty(bboxes)) img = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,scores); end imshow(img) titleName = strrep(path, '.\数据集\process\',''); titleName = strrep(titleName, '_',''); titleName = strrep(titleName, '.png',''); title(titleName) end figure() for i = 1:size(testImg, 1)/2 subplot(4,10,i) path = string(table2cell(testImg((i+size(testImg, 1)/2), 1))); disp(path) img = imread(path); % 测试图片 [bboxes, scores] = detect(detector, img); if(~isempty(bboxes)) img = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,scores); end imshow(img) titleName = strrep(path, '.\数据集\process\',''); titleName = strrep(titleName, '_',''); titleName = strrep(titleName, '.png',''); title(titleName) end给我非常详细的，一字一句，一句一句的解释这段代码

它使用 load('data400.mat') 导入了一个名为 data400.mat 的数据集文件，然后使用一个 for 循环，将每个文件的原始路径 originPath 修改为当前路径 newPath，并使用 disp(newPath) 显示修改后的路径。...

Sub RenameFiles() '设置文件路径和文件名 Dim orgPath As String Dim newPath As String Dim orgFile As String Dim newFile As String orgPath = "C:\Users\DELL\Desktop\ZTE FILES\ORG_FILES\" newPath = "C:\Users\DELL\Desktop\ZTE FILES\NEW_FILES\" '打开工作簿和工作表 Dim wb As Workbook Set wb = ThisWorkbook Dim ws As Worksheet Set ws = wb.Sheets("ZTE FILES") '查找文件夹中的所有文件名 orgFile = Dir(orgPath & "*.*") Dim i As Integer i = 2 '将文件名写入工作表 Do While Len(orgFile) > 0 ws.Range("C" & i).Value = orgFile i = i + 1 orgFile = Dir Loop '复制所有文件到新文件夹 Dim sourceFile As String Dim destFile As String For i = 2 To ws.Range("C" & Rows.Count).End(xlUp).Row sourceFile = orgPath & ws.Range("C" & i).Value destFile = newPath & ws.Range("H" & i).Value FileCopy sourceFile, destFile Next i '重命名新文件夹中的文件 For i = 2 To ws.Range("C" & Rows.Count).End(xlUp).Row orgFile = newPath & ws.Range("C" & i).Value newFile = newPath & ws.Range("H" & i).Value Name orgFile As newFile Next i End Sub Name orgFile As newFile报错文件不存在，运行的结果却正常

orgFile = newPath & ws.Range("C" & i).Value newFile = newPath & ws.Range("H" & i).Value If Dir(orgFile) <> "" Then If Dir(newFile) = "" Then Name orgFile As newFile Else MsgBox "文件 " & new...

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) # plt.clf() # plt.show() n = n + 1，以上代码画出来的示功图怎么感觉叠加起来了

data = np.array(data) data = data.tolist() n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): continue WY = i[0:200] ZH = i[200:400] plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) ...

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) plt.clf() # plt.show() n = n + 1,为什么这段代码画出来的图片从第二张开始就有边框

data = np.array(data) data = data.tolist() n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): continue WY = i[0:200] ZH = i[200:400] plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=...

def compute(obs, states, start_p, trans_p, emit_p): # max_p（3*2）每一列存储第一列不同隐状态的最大概率 max_p = np.zeros((len(obs), len(states))) path = np.zeros((len(states), len(obs))) # 初始化 for i in range(len(states)): max_p[0][i] = start_p[i] * emit_p[i][obs[0]] path[i][0] = i for t in range(1, len(obs)): newpath = np.zeros((len(states), len(obs))) for y in range(len(states)): prob = -1 for y0 in range(len(states)): nprob = max_p[t-1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y][obs[t]] if nprob > prob: prob = nprob state = y0 # 记录路径 max_p[t][y] = prob for m in range(t): newpath[y][m] = path[state][m] newpath[y][t] = y path = newpath请给这段代码的每行代码加上详细注释以及每一行所涉及到的函数

8. max_p[t][y] = prob for m in range(t): newpath[y][m] = path[state][m] newpath[y][t] = y：更新max_p和newpath矩阵。 9. path = newpath：更新路径矩阵path。 10. return path：返回路径矩阵path...

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) # plt.axis('off') plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) plt.clf() # plt.show() n = n + 1，这段画图代码使用了 ax.spines 属性去掉边框，但是画出来的图怎么还有边框

data = np.array(data) data = data.tolist() n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): continue WY = i[0:200] ZH = i[200:400] plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) ...

用python修改以下代码使其能正确运行：# 定义维特比算法 def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p): V = [{}] path = {} for y in states: V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y].get(obs[0], 0) path[y] = [y] for t in range(1, len(obs)): V.append({}) newpath = {} for y in states: (prob, state) = max([(V[t-1][y0] * trans_p[y0].get(y, 0) * emit_p[y].get(obs[t], 0), y0) for y0 in states if V[t-1][y0] > 0]) V[t][y] = prob newpath[y] = path[state] + [y] path = newpath (prob, state) = max([(V[len(obs)-1][y], y) for y in states]) return prob, path[state] # 对测试集进行词性标注并计算准确率 total_count = 0 correct_count = 0 for word, pos in test_words: if word in word_pos_prob.get(pos, {}): obs = [word] states = list(pos_count.keys()) start_p = pos_init_prob trans_p = pos_trans_prob emit_p = word_pos_prob[pos] prob, path = viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p) if path[pos][0] == pos: correct_count += 1 total_count += 1 accuracy = correct_count / total_count print('Accuracy: {}'.format(accuracy))

newpath = {} for y in states: (prob, state) = max([(V[t-1][y0] * trans_p[y0].get(y, 0) * emit_p[y].get(obs[t], 0), y0) for y0 in states if V[t-1][y0] > 0]) V[t][y] = prob newpath[y] = path[state]...
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要通过H.323协议实现音视频流的高效传输并确保通信稳定，首先需要深入了解H.323协议的系统结构及其组成部分。H.323协议包括音视频编码标准、信令控制协议H.225和会话控制协议H.245，以及数据传输协议RTP等。其中，H.245协议负责控制通道的建立和管理，而RTP用于音视频数据的传输。 参考资源链接：[H.323协议详解：从系统结构到通信流程](https://wenku.csdn.net/doc/2jtq7zt3i3?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建视频会议系统时，需要合理配置网守（Gatekeeper）来提供地址解析和准入控制，保证通信安全和地址管理
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Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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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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