代码演示
时间: 2023-07-02 08:16:39 浏览: 61
很抱歉,作为一个语言模型,我无法提供代码演示。但是,我可以给出一个简单的 SpringBoot 示例,供您参考:
首先,创建一个简单的控制器类,用于处理 HTTP 请求:
```java
@RestController
public class HelloController {
@GetMapping("/hello")
public String sayHello() {
return "Hello, world!";
}
}
```
然后,创建一个 SpringBoot 应用程序类:
```java
@SpringBootApplication
public class MyApp {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyApp.class, args);
}
}
```
最后,在应用程序的配置文件(application.properties 或 application.yml)中添加以下内容:
```yaml
server.port = 8080
```
启动应用程序后,访问 http://localhost:8080/hello 将会返回 "Hello, world!"。
这只是一个简单的示例,实际上 SpringBoot 可以用于构建更加复杂的应用程序。如果您需要更多的帮助,可以参考官方文档或者在线教程。
相关问题
具体代码演示
假设我们有一个名为`hello_world.c`的驱动程序,下面是编译成`.ko`文件的具体代码演示:
1. 进入到驱动程序所在目录,使用`makefile`文件进行编译。
```bash
cd /path/to/driver
make
```
2. 如果编译成功,会在当前目录下生成`hello_world.ko`文件。
3. 然后使用`insmod`命令将驱动程序加载到内核中。
```bash
sudo insmod hello_world.ko
```
4. 如果需要卸载驱动程序,可以使用`rmmod`命令。
```bash
sudo rmmod hello_world
```
以上就是编译成`.ko`文件的具体代码演示。需要注意的是,不同的驱动程序编译过程可能会有所不同,具体步骤需要根据实际情况进行调整。
cross attention代码演示
当然,我可以为您提供一个简单的代码演示。以下是一个用PyTorch实现的跨注意力(cross-attention)示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class CrossAttention(nn.Module):
def __init__(self, input_dim):
super(CrossAttention, self).__init__()
self.input_dim = input_dim
self.query = nn.Linear(input_dim, input_dim)
self.key = nn.Linear(input_dim, input_dim)
self.value = nn.Linear(input_dim, input_dim)
def forward(self, input1, input2):
query = self.query(input1)
key = self.key(input2)
value = self.value(input2)
scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
output = torch.matmul(attention_weights, value)
return output
# 创建输入数据
input1 = torch.randn(10, 20, 32) # 输入1维度:[batch_size, seq_len1, emb_dim]
input2 = torch.randn(10, 30, 32) # 输入2维度:[batch_size, seq_len2, emb_dim]
# 创建跨注意力模型
cross_attention = CrossAttention(input_dim=32)
# 前向传播
output = cross_attention(input1, input2)
print("输出维度:", output.shape)
```
在这个示例中,我们定义了一个名为`CrossAttention`的模型类。该模型接受两个输入`input1`和`input2`,并将它们映射到低维空间后进行注意力计算。最后,输出是经过注意力权重加权后的`input2`。
请注意,此示例代码是一个简单的跨注意力实现,仅用于演示目的。实际上,跨注意力机制可以有更多的细节和变体,具体取决于您的应用需求。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)