max_num = max(int(''.join(map(str, p))) for p in perm)解析代码

这行代码的作用是将一个列表 `perm` 中的所有元素按照从左到右的顺序拼接成一个字符串，然后将这个字符串转换为整数，并且找出所有这样的整数中的最大值。具体解释如下：

1. `''.join(map(str, p))`：对于列表中的每个元素 `p`，首先使用 `map` 函数将其所有元素转换为字符串，然后使用 `join` 函数将它们连接成一个字符串。例如，如果 `p` 是 `[3, 1, 4]`，那么这一步的结果就是 `'314'`。

2. `int(''.join(map(str, p)))`：将上一步得到的字符串转换为整数。例如，如果 `p` 是 `[3, 1, 4]`，那么这一步的结果就是 `314`。

3. `max(int(''.join(map(str, p))) for p in perm)`：对于列表 `perm` 中的每个元素 `p`，都按照上述步骤将其转换为整数，然后找出所有这样的整数中的最大值。例如，如果 `perm` 是 `[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]`，那么这一步的结果就是 `654321`，因为 `123` 和 `456` 分别转换为整数为 `123` 和 `456`，而 `654321` 是它们的最大值。

相关问题

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).__init__() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias 改写为twensorflow形式

可以将这段PyTorch代码改写为如下的TensorFlow代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

class SelfAttention(keras.layers.Layer):
    def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, pos_bias=False):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.w_q = keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=(None, None, in_c))
        self.w_k = keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=(None, None, in_c))
        self.w_v = keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=(None, None, in_c))
        self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz, out_c)
        self.softmax = keras.layers.Softmax(axis=2)
        self.pos_bias = pos_bias
        
    def __getPosCode(self, fm_sz, out_c):
        x = []
        for i in range(fm_sz):
            x.append([np.sin, np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz))))
        x = tf.convert_to_tensor([x], dtype=tf.float32)
        return tf.concat([(x + tf.transpose(x)).unsqueeze(0) for i in range(out_c)], axis=0)
    
    def call(self, x):
        q, k, v = self.w_q(x), self.w_k(x), self.w_v(x)
        pos_code = tf.concat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])], axis=0)
        if self.pos_bias:
            att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + pos_code
        else:
            att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + tf.matmul(q, tf.transpose(pos_code, perm=[0, 1, 3, 2]))
        am_shape = att_map.shape
        att_map = self.softmax(tf.reshape(att_map, [am_shape[0], am_shape[1], am_shape[2] * am_shape[3]]))
        att_map = tf.reshape(att_map, am_shape)
        return att_map * v

需要注意的是，这里的代码只是一种可能的TensorFlow实现方式，具体还需要根据实际情况进行微调。

SELECT t_sys_org_structure.ID FROM t_sys_user INNER JOIN t_sys_data_perm_user ON t_sys_user.user_id = t_sys_data_perm_user.user_id AND t_sys_user.del_flag = 0 INNER JOIN t_sys_data_perm ON t_sys_data_perm_user.data_perm_id = t_sys_data_perm.data_perm_id AND t_sys_data_perm.del_flag = 0 INNER JOIN t_sys_data_perm_org ON t_sys_data_perm.data_perm_id = t_sys_data_perm_org.data_perm_id INNER JOIN t_sys_org_structure ON t_sys_org_structure.id = t_sys_data_perm_org.org_structure_id AND t_sys_org_structure.del_flag = 0 WHERE t_sys_user.user_id = '1' and t_sys_org_structure.if_show = 1 and t_sys_org_structure.status = 1 上面这个SQL太慢，帮我优化一下

为了优化这个SQL查询的性能，你可以尝试以下几个步骤：

1. 索引优化：确保表中的所有连接条件和过滤条件都有适当的索引。在这个查询中，确保以下列有索引：t_sys_user.user_id、t_sys_data_perm_user.user_id、t_sys_data_perm_user.data_perm_id、t_sys_data_perm_org.data_perm_id、t_sys_data_perm_org.org_structure_id、t_sys_org_structure.id。

2. JOIN 顺序优化：根据数据量和数据分布情况，调整 JOIN 子句的顺序，将先过滤结果较少的表放在前面。这样可以减少后续 JOIN 的数据量。

3. EXISTS 替代 INNER JOIN：考虑使用 EXISTS 子查询代替 INNER JOIN 来提高性能。在这个查询中，可以将 t_sys_data_perm_org 的 INNER JOIN 替换为一个 EXISTS 子查询。

下面是优化后的 SQL 查询：

SELECT t_sys_org_structure.ID
FROM t_sys_org_structure
WHERE t_sys_org_structure.if_show = 1
AND t_sys_org_structure.status = 1
AND EXISTS (
SELECT 1
FROM t_sys_user
INNER JOIN t_sys_data_perm_user ON t_sys_user.user_id = t_sys_data_perm_user.user_id AND t_sys_user.del_flag = 0
INNER JOIN t_sys_data_perm ON t_sys_data_perm_user.data_perm_id = t_sys_data_perm.data_perm_id AND t_sys_data_perm.del_flag = 0
WHERE t_sys_user.user_id = '1'
AND t_sys_data_perm.data_perm_id = t_sys_data_perm_org.data_perm_id
);

请注意，优化的效果取决于数据库的架构、数据量和数据分布情况。建议在使用之前先在测试环境中进行性能测试和验证。