%enc{%m}{CRLF}%n
时间: 2024-06-20 13:01:02 浏览: 15
%enc{%m}{CRLF}%n 是一种用于文本编码或格式化的字符串序列,特别是在电子邮件和网络通信中常见的格式。这里 `%enc` 可能是指对某种数据(`%m`)进行了编码,通常是为了保护内容免受特殊字符干扰,例如转义控制字符。`CRLF` 是 carriage return 和 line feed 的缩写,分别代表 ASCII 码中的 13 和 10,这两个字符组合在一起表示换行符,在不同操作系统(如 Windows 使用 CR LF,Unix/Linux 使用 LF)之间起到了统一行结束的标准。
具体来说,这个序列可能出现在:
- MIME 类型的邮件头信息中,用来编码非ASCII字符
- 数据传输协议中,用于指示特定的数据格式
- 文本格式化中,作为占位符用于替换实际的编码值
相关问题
nle enc1000
NLE ENC1000是一款高清视频编码器,它具有高效性、稳定性和易用性等优势。
首先,NLE ENC1000支持多种视频编码格式,能够将不同格式的视频转换成高清格式,同时保证压缩率和图像质量的平衡。其次,它支持多路视频输入和输出,可以同时处理多个视频流,提高工作效率,避免卡顿和延迟等问题。此外,NLE ENC1000还支持自定义音频编码参数,可根据不同的需求进行调整。
除此以外,NLE ENC1000具有出色的稳定性和可靠性,采用了高质量的硬件设计和稳定的软件算法,确保在持续高压的实时场景中依然能够稳定运行。在长时间连续编码时也能够避免因闪退或数据丢失而导致编码失败的情况。
最后,NLE ENC1000还非常易于使用,它具有清晰简洁的图形化界面,用户可以通过界面直观地调整编码参数和查看编码状态。同时,该编码器还提供了丰富的技术文档和技术支持,让用户可以轻松上手,规避相关问题。
总的来说,NLE ENC1000是一款值得信赖的高效高清视频编码器,可以广泛应用于电视、广告、影视等领域,是一个非常有价值的工具。
逐句翻译代码def load_trained_modules(model: torch.nn.Module, args: None): enc_model_path = args.enc_init enc_modules = args.enc_init_mods main_state_dict = model.state_dict() logging.warning("model(s) found for pre-initialization") if os.path.isfile(enc_model_path): logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path) model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu') modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules) partial_state_dict = OrderedDict() for key, value in model_state_dict.items(): if any(key.startswith(m) for m in modules): partial_state_dict[key] = value main_state_dict.update(partial_state_dict) else: logging.warning("model was not found : %s", enc_model_path)
定义了一个名为`load_trained_modules`的函数,它有两个参数:`model`和`args`。
`enc_model_path = args.enc_init`将`args`中的`enc_init`属性赋值给变量`enc_model_path`。
`enc_modules = args.enc_init_mods`将`args`中的`enc_init_mods`属性赋值给变量`enc_modules`。
`main_state_dict = model.state_dict()`将当前模型的状态字典赋值给变量`main_state_dict`。
`logging.warning("model(s) found for pre-initialization")`会记录一条警告信息,表示已找到用于预初始化的模型。
`if os.path.isfile(enc_model_path):`如果`enc_model_path`指定的文件存在,则执行接下来的代码块。
`logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path)`会记录一条信息,表示正在从指定路径的文件中加载模型。
`model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu')`将指定路径的模型加载到`model_state_dict`变量中,并指定将其加载到CPU上。
`modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules)`将`model_state_dict`中的模块过滤为仅包括需要加载的模块,并将其存储在`modules`变量中。
`partial_state_dict = OrderedDict()`创建一个有序字典`partial_state_dict`,用于存储部分状态字典。
`for key, value in model_state_dict.items():`迭代`model_state_dict`中的每个元素。
`if any(key.startswith(m) for m in modules):`如果当前元素的键以任何一个需要加载的模块的名称开头,则执行接下来的代码块。
`partial_state_dict[key] = value`将当前元素的键和值存储在`partial_state_dict`中。
`main_state_dict.update(partial_state_dict)`将`partial_state_dict`中的模块参数复制到当前模型的对应模块中。
`else:`如果指定路径的文件不存在,则记录一条警告信息,表示找不到预训练的模型。
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