请实现 trm函数，去掉字符串头尾的空格 示例:输入” test，输出为"test”

好的，以下是 Python 语言的实现：

def trm(s):
    left = 0
    right = len(s) - 1
    while left <= right and s[left] == ' ':
        left += 1
    while left <= right and s[right] == ' ':
        right -= 1
    return s[left:right+1]

该函数接受一个字符串作为输入，然后使用两个指针 left 和 right 分别从字符串的左右两端开始向中间移动，直到找到第一个非空格字符和最后一个非空格字符的位置。最后返回以这两个位置为边界的子串，即为去掉头尾空格的字符串。

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请用c语言实现 trm函数，去掉字符串头尾的空格 示例:输入” test，输出为"test”

以下是用 C 语言实现的 trm 函数：

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <ctype.h>

char *trm(char *str) {
    char *end;

    // 去掉字符串头部空格
    while (isspace((unsigned char) *str)) {
        str++;
    }

    // 如果是空字符串直接返回
    if (*str == '\0') {
        return str;
    }

    // 去掉字符串尾部空格
    end = str + strlen(str) - 1;
    while (end > str && isspace((unsigned char) *end)) {
        end--;
    }

    // 将尾部空格的下一个字符设为字符串结束符
    *(end + 1) = '\0';

    return str;
}

int main() {
    char str[] = "  test  ";
    printf("%s\n", trm(str));  // 输出 "test"
    return 0;
}

该函数会将字符串头尾的空格、制表符和换行符去掉，返回处理后的字符串。在 main 函数中，我们可以测试函数是否正确实现。

我看别人是这么解释vit的工作原理的，但是我看不懂，你再向我解释一下：1.图片切分为patch 2. patch转化为embedding 3.位置embedding和tokens.embedding相加4.输入到TRM模型 5.CLS输出做多分类任务

好的，我可以再简单解释一下。

ViT的工作原理如下：

1. 将输入的图像切分成若干个大小相同的小块，这些小块被称为patches。

2. 对每个小块进行特征提取，得到一个向量，这个向量被称为patch embedding。

3. 除了对每个patch进行特征提取外，还会对每个patch的位置进行编码，得到一个位置向量，这个向量也被称为position embedding。而对于每个patch的特征向量，也需要进行编码，得到一个token embedding。最后将位置向量和token embedding相加，得到一个完整的向量。

4. 将这些向量输入到Transformer Encoder中，进行特征提取和信息传递。在Transformer Encoder中，每个向量都将与其他向量进行交互（通过self-attention机制），从而得到整个图像的特征表示。

5. 最后，将最后一个向量（CLS Token）输入到一个全连接层中进行分类，得到图像的类别。

总之，ViT将图像切分成小块，然后通过Transformer Encoder对这些小块进行编码和交互，最后使用全连接层进行分类。这种方式可以有效地处理图像分类任务，同时也可以适应不同尺寸的输入图像。