test_F001[:, 2:] = min_max_scaler.transform(test_F001[:, 2:])

这段代码是对测试数据进行最小-最大归一化的操作。它使用了与前面代码相同的 min_max_scaler 对 test_F001 数组的第二列及之后的列进行归一化操作。与前一段代码不同的是，这里使用的是 min_max_scaler.transform() 方法，而不是 min_max_scaler.fit_transform() 方法。这是因为在测试阶段，我们已经使用训练数据对 min_max_scaler 进行了拟合，所以只需要使用 transform() 方法对测试数据进行归一化即可。

相关问题

def forward(self, x): a = self.attn(x) x = self.norm1(x + a) a = self.fc1(F.elu(self.fc2(x))) x = self.norm2(x + a) train_F001[:, 2:] = min_max_scaler.fit_transform(train_F001[:, 2:])

这段代码是一个神经网络模型中的前向传播函数。它接收一个输入张量 x，并通过 self.attn 函数计算注意力权重 a。然后通过 self.norm1 对输入张量 x 和注意力权重 a 进行残差连接和归一化操作。

接下来，通过 self.fc2 和 self.fc1 对残差连接后的张量 x 进行线性变换和激活函数操作。具体来说，先通过 self.fc2 进行线性变换，然后使用 F.elu 函数进行激活操作，再通过 self.fc1 进行线性变换。

最后，再次进行残差连接和归一化操作，通过 self.norm2 对残差连接后的张量 x 和线性变换后的张量 a 进行归一化。至此，前向传播函数结束。

另外，代码的最后一行通过 min_max_scaler.fit_transform 对 train_F001 数组的第二列及之后的列进行了最小-最大归一化操作。

假设一台计算机的主存大小为1MB，其字长为1Byte，每个数据块包含16Byte。已知该计算机的高速缓存Cache大小为64kB，求： 1.对于主存单元地址为F0010，01234，和C1D9 E，采用直接关联映射方法，分别写出其相应的主存组号，组内块序号和块内字节序号; 2.直接关联映射方式下，请给出映射到缓存ca che同一块的任意两个不同主存地址; 3.采用全关联映射方式，给出主存地址为F001 0和C1D9E的主存块号和块内字节序号 4.采用两路组关联映射方式，给出主存地址为FO010和C1D9E的主存组号、组内块序号和块内字节序号

好的，我知道了。针对您的问题，我来回答如下：

1. 对于主存单元地址为F0010，01234，和C1D9E，采用直接关联映射方法，其相应的主存组号、组内块序号和块内字节序号分别如下：

- F0010：主存组号为0x20，组内块序号为0x01，块内字节序号为0x00。
- 01234：主存组号为0x01，组内块序号为0x04，块内字节序号为0x04。
- C1D9E：主存组号为0x60，组内块序号为0x07，块内字节序号为0x0E。

2. 直接关联映射方式下，映射到缓存cache同一块的任意两个不同主存地址可以是：

- F0010和F0110
- 01234和01244
- C1D9E和C1D8E

3. 采用全关联映射方式，主存地址为F0010和C1D9E的主存块号和块内字节序号分别如下：

- F0010：主存块号为0x780，块内字节序号为0x10。
- C1D9E：主存块号为0x60F，块内字节序号为0x0E。

4. 采用两路组关联映射方式，主存地址为FO010和C1D9E的主存组号、组内块序号和块内字节序号分别如下：

- F0010：主存组号为0x20，组内块序号为0x01，块内字节序号为0x00。
- C1D9E：主存组号为0x30，组内块序号为0x07，块内字节序号为0x0E。