for j in range(bs): for i, index_query_per_img in enumerate(indexes): slots[j, index_query_per_img] += queries[j, i, :len(index_query_per_img)]

这段代码看起来像是用于计算注意力机制中的查询-键-值矩阵中的查询向量对于键向量对应的槽位的加权和。具体来说，输入的参数包括queries和indexes（每个查询对应的键向量的索引），以及预先初始化的槽位矩阵slots。这段代码通过循环遍历每个batch中的查询向量，以及每个查询对应的键向量的索引，将查询向量加权累加到对应的槽位上。

如果你有其他问题，请告诉我。

相关问题

for job in solution: task_times = standard_processing_times[job] task_machines = [[] for _ in range(num_stages)] for stage in range(num_stages): for i, machine_speed in enumerate(machine_speeds): if job in solution[:solution.index(i)]: continue for j, speed in enumerate(machine_speed[stage]): if job not in task_machines[stage] and all([machine_idle_times[i][stage][j] <= completion_times[i] for i in range(num_factories)]): task_machines[stage].append(job) machine_working_times[i][stage][j] += task_times[stage] / speed machine_idle_times[i][stage][j] = 0 break else: machine_idle_times[i][stage][j] += 1 if machine_idle_times[i][stage][j] == len(solution): break else: completion_times = [max(completion_times[i], max(machine_working_times[i][stage])) for i in range(num_factories)] break

这段代码是一个嵌套的循环，它的目的是为解决方案（solution）中的每个工作（job）分配一个机器，以便能够在最短时间内完成所有工作。具体来说，它使用了以下变量：

- standard_processing_times：一个包含每个工作在每个阶段所需的标准处理时间的列表。
- machine_speeds：一个包含每个工厂的每个阶段中每个机器的速度的列表。
- machine_working_times：一个包含每个工厂的每个阶段中每个机器的已工作时间的列表。
- machine_idle_times：一个包含每个工厂的每个阶段中每个机器的闲置时间的列表。
- completion_times：一个包含每个工厂的每个阶段的完成时间的列表。

代码的主要逻辑是遍历每个工作和每个阶段，并为每个工作分配一个可用的机器。具体步骤如下：

1. 对于每个工作，获取它在每个阶段所需的处理时间（task_times）。
2. 为每个阶段创建一个空的任务机器列表（task_machines）。
3. 对于每个阶段，遍历每个机器，并检查它是否可用。如果不可用，则跳过该机器。
4. 如果机器可用，则检查该工作是否已经分配给了其他机器。如果是，则跳过该机器。
5. 如果机器可用且该工作没有被分配给其他机器，则将该工作分配给该机器，并更新该机器的已工作时间和闲置时间。
6. 如果该机器的闲置时间等于所有工作数，则跳过该机器。
7. 否则，更新所有工厂的完成时间（completion_times）。
8. 跳出机器循环并继续下一个阶段的循环。

该代码的目的是找到一种最优的工作和机器的分配方案，以便在最短时间内完成所有工作。

for l in range(L): le = edges_on_layer[l] lm = len(le) test_indexes = getSample(list(range(lm)), int(lm * test_rate + 0.5)) for i,e in enumerate(le): if i in test_indexes: tests.append(e) else: trains.append(e)

这段代码是一个用于图神经网络的数据集划分方法。其中，`L`表示图的层数，`edges_on_layer`表示每一层的边集合，`le`表示第`l`层的边集合，`lm`表示第`l`层的边的数量。`test_rate`表示测试集所占比例，`getSample`函数是从`list(range(lm))`中随机抽样的函数，抽样数量为`int(lm * test_rate + 0.5)`。然后，对于第`l`层的每一条边`e`，如果`e`的索引`i`在`test_indexes`中，则将其添加到测试集`tests`中，否则添加到训练集`trains`中。最终，这段代码将图的所有边分为了训练集和测试集两部分。