KEY_MAX_INPUT_SIZE

时间: 2023-11-24 09:08:03 浏览: 56
`KEY_MAX_INPUT_SIZE`是一个可选的`MediaFormat`键,用于指定输入数据缓冲区的最大大小。在使用`MediaCodec`进行编码时,该键可以用于指定编码器的输入缓冲区大小。在使用`MediaCodec`进行解码时,该键可以用于指定解码器的输入缓冲区大小。如果未指定该键,则`MediaCodec`将使用默认值。例如,以下代码片段演示了如何使用`MediaFormat`设置`KEY_MAX_INPUT_SIZE`键: ```java MediaFormat format = MediaFormat.createVideoFormat("video/avc", 1920, 1080); format.setInteger(MediaFormat.KEY_MAX_INPUT_SIZE, 1048576); // 设置输入缓冲区最大大小为1MB ```
相关问题

static char *GetAlgoName(HcfSymKeyGeneratorSpiOpensslImpl *impl) { char keySizeChar[MAX_KEY_STR_SIZE] = { 0 }; if (sprintf_s(keySizeChar, MAX_KEY_STR_SIZE, "%d", impl->attr.keySize) < 0) { LOGE("Invalid input parameter!"); return NULL; } char *algoName = (char *)HcfMalloc(MAX_KEY_STR_SIZE, 0); if (algoName == NULL) { LOGE("algoName malloc failed!"); return NULL; } HcfAlgValue type = impl->attr.algo; if (type == HCF_ALG_AES) { int32_t aesSize = strlen(AES_ALG_NAME); if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, AES_ALG_NAME) != EOK) { LOGE("aes algoName strcpy_s failed!"); goto clearup; } if (strcpy_s(algoName + aesSize, MAX_KEY_STR_SIZE - aesSize, keySizeChar) != EOK) { LOGE("aes algoName size strcpy_s failed!"); goto clearup; } } else if (type == HCF_ALG_SM4) { int32_t sm4Size = strlen(SM4_ALG_NAME); if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, SM4_ALG_NAME) != EOK) { LOGE("sm4 algoName strcpy_s failed!"); goto clearup; } if (strcpy_s(algoName + sm4Size, MAX_KEY_STR_SIZE - sm4Size, keySizeChar) != EOK) { LOGE("sm4 algoName size strcpy_s failed!"); goto clearup; } } else if (type == HCF_ALG_DES) { int32_t desSize = strlen(DES_ALG_NAME); if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, DES_ALG_NAME) != EOK) { LOGE("des algoName strcpy_s failed!"); goto clearup; } if (strcpy_s(algoName + desSize, MAX_KEY_STR_SIZE - desSize, keySizeChar) != EOK) { LOGE("des algoName size strcpy_s failed!"); goto clearup; } } else { LOGE("unsupport algo!"); goto clearup; } return algoName; clearup: HcfFree(algoName); return NULL; }简化代码

这段代码的作用是根据输入的加密算法类型和密钥长度生成算法名称,并返回该名称的字符串。如果生成失败,会返回NULL。 简化后的代码如下: ``` static char *GetAlgoName(HcfSymKeyGeneratorSpiOpensslImpl *impl) { char keySizeChar[MAX_KEY_STR_SIZE] = { 0 }; if (sprintf_s(keySizeChar, MAX_KEY_STR_SIZE, "%d", impl->attr.keySize) < 0) { return NULL; } char *algoName = (char *)HcfMalloc(MAX_KEY_STR_SIZE, 0); if (algoName == NULL) { return NULL; } HcfAlgValue type = impl->attr.algo; int32_t algSize; const char *algName; if (type == HCF_ALG_AES) { algName = AES_ALG_NAME; } else if (type == HCF_ALG_SM4) { algName = SM4_ALG_NAME; } else if (type == HCF_ALG_DES) { algName = DES_ALG_NAME; } else { HcfFree(algoName); return NULL; } algSize = strlen(algName); if (strcpy_s(algoName, MAX_KEY_STR_SIZE, algName) != EOK) { HcfFree(algoName); return NULL; } if (strcpy_s(algoName + algSize, MAX_KEY_STR_SIZE - algSize, keySizeChar) != EOK) { HcfFree(algoName); return NULL; } return algoName; } ```

以下参数有误吗 CK_KEY_TYPE input_keyType = CKK_GENERIC_SECRET; CK_UTF8CHAR label[] = "An rsa secret key object "; CK_BYTE value[] = "12345678123456781234567812345678"; CK_BBOOL true = CK_TRUE; CK_BBOOL false = CK_FALSE; CK_BYTE cka_ecid[NVPKCS11_MAX_KEY_ID_SIZE]; rv = string_to_pkcs11_byte_array(cka_ecid_string_ptr,cka_ecid_string_len,cka_ecid,sizeof(cka_ecid)); GO_TO_LABEL_ON_ERROR(rv,"string_to_pkcs11_byte_array",eddsa_key_object_create_end,CKR_OK); CK_MECHANISM_TYPE rsaMechanismList[1] = {CKM_RSA_PKCS_PSS}; CK_MECHANISM_TYPE input_key_mech = CKM_SP800_108_COUNTER_KDF; //CK_BYTE cka_input_key_string[32]="INPUT_KEY" CK_BYTE input_vector[32U]={ 0x12,0x34,0x56,0x78,0x90,0x12,0x34,0x56, 0x78,0x90,0x12,0x34,0x56,0x78,0x90,0x12, 0x34,0x56,0x78,0x90,0x12,0x34,0x56,0x78, 0x90,0x12,0x34,0x56,0x78,0x90,0x12,0x34};

根据提供的代码片段,以下参数可能存在问题: 1. CK_KEY_TYPE input_keyType = CKK_GENERIC_SECRET;:CKK_GENERIC_SECRET是一个通用的密钥类型,但具体使用时需要根据需求选择合适的密钥类型。您需要确认CKK_GENERIC_SECRET是否适用于您的具体情况。 2. CK_UTF8CHAR label[] = "An rsa secret key object ";:label是用于标识密钥对象的字符串,需要使用UTF-8编码。请确保label的内容符合UTF-8编码规范。 3. CK_BYTE value[] = "12345678123456781234567812345678";:value是密钥的字节值,但提供的值是一个字符串。如果您想使用字符串作为密钥值,您需要将其转换为字节形式。 4. CK_BBOOL true = CK_TRUE;和CK_BBOOL false = CK_FALSE;:这些变量定义了布尔类型的取值,但布尔类型在PKCS#11中已经有定义,无需重新定义。您可以直接使用CK_TRUE和CK_FALSE。 5. CK_MECHANISM_TYPE input_key_mech = CKM_SP800_108_COUNTER_KDF;:CKM_SP800_108_COUNTER_KDF是一种密钥派生函数机制,但是否适用于您的情况需要根据具体需求进行确认。 6. CK_BYTE input_vector[32U]:input_vector是输入向量,长度为32字节。请确保提供的字节数组符合您所使用的密码机制和需求。 请注意,以上问题只是根据代码片段可能存在的问题进行的分析,具体是否有误还需要根据您的具体需求和使用情况进行判断和调整。

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# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet # 读入数据 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True) network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10) iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_acc_list = [] iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1) for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] # 计算梯度 #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) grad = network.gradient(x_batch, t_batch) # 更新参数 for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'): network.params[key] -= learning_rate * grad[key] loss = network.loss(x_batch, t_batch) train_loss_list.append(loss) if i % iter_per_epoch == 0: train_acc = network.accuracy(x_train, t_train) test_acc = network.accuracy(x_test, t_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc)) # 绘制图形 markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(len(train_acc_list)) plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc') plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--') plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()什么意思

import idx2numpy import numpy as np from functions import * from two_layer_network import * #导入训练集和训练集对应的标签并将其初始化 X_train,T_train=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_train,T_train=X_train.copy(),T_train.copy() X_train=X_train.reshape((X_train.shape[0],-1)) T_train=T_train-1 T_train=np.eye(26)[T_train] #导入测试集和测试集对应的标签标签并将其初始化 X_test,T_test=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte') X_test,T_test=X_test.copy(),T_test.copy() X_test=X_test.reshape((X_test.shape[0],-1)) T_test=T_test-1 T_test=np.eye(26)[T_test] network=TwoLayerNet(input_size=784,hidden_size=45,output_size=26) train_size=X_train.shape[0] batch_size=100 iters_num=100000 learning_rate=0.01 train_loss_list=[] train_acc_list=[] test_acc_list=[] iter_per_epoch=max(train_size/batch_size,1) for i in range(iters_num): batch_mask=np.random.choice(train_size,batch_size) X_batch=X_train[batch_mask] T_batch=T_train[batch_mask] #从数据集里抽取batch_size笔数据 #grad=network.numerical_gradient(X_batch,T_batch)(跑不出来,卡在None None) grad=network.gradient(X_batch,T_batch) #计算梯度 for key in ('W1','b1','W2','b2') : network.params[key]-=learning_rate*grad[key] #误差反向传播法调整参数 loss=network.loss(X_batch,T_batch) train_loss_list.append(loss) #记录学习过程 if i % iter_per_epoch==0: train_acc=network.accuracy(X_train,T_train) test_acc=network.accuracy(X_test,T_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print(train_acc,test_acc) #调整学习率 if i > 0 and i % 1000 == 0 and i<3000: learning_rate *= 0.1 print("learning rate reduced to " + str(learning_rate)) print(network.params) print(train_acc_list[-1],test_acc_list[-1])如果我想存储参数,该怎么做

def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv1 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs1) bn1 = layers.BatchNormalization()(conv1) pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn1) do1 = layers.Dropout(0.3)(pool1) # channel 2 inputs2 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv2 = layers.Conv2D(3, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs2) bn2 = layers.BatchNormalization()(conv2) pool2 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn2) do2 = layers.Dropout(0.3)(pool2) # channel 3 inputs3 = layers.Input(shape=(42,42,1)) conv3 = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs3) bn3 = layers.BatchNormalization()(conv3) pool3 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), padding='same', strides=(3,3))(bn3) do3 = layers.Dropout(0.3)(pool3) # merge 1 merged = layers.Concatenate()([do1, do2, do3]) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model 如何引入多头自注意力

使用遗传算法优化神经网络模型的超参数(可选超参数包括训练迭代次数,学习率,网络结构等)的代码,原来的神经网络模型如下:import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载MNIST数据集 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) # 划分验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42) def create_model(): model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) return model model = create_model() # 定义优化器、损失函数和评估指标 optimizer = Adam(learning_rate=0.001) loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy() metrics = ['accuracy'] # 编译模型 model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) # 设置超参数 epochs = 10 batch_size = 32 # 开始训练 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val)) # 评估模型 test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test Loss:', test_loss) print('Test Accuracy:', test_accuracy)

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