def encode_and_convert_to_binary(self, Net, share): results = {} for key, value in Net.state_dict().items(): if not key.endswith("bias"): results[key] = value continue results[key] = normalize_and_convert_to_binary(value) if key == "conv1.bias" and share != None: results[key] = encode_with_shamir(share, results[key]) return results

这段代码实现了对神经网络参数进行编码和二进制转换的过程。

`encode_and_convert_to_binary`函数接受两个参数：`Net`表示神经网络模型，`share`表示共享密钥。函数返回一个字典`results`，其中包含编码和转换后的神经网络参数。

接着，函数遍历`Net`模型的所有参数，对于每个参数，如果不是偏置(bias)参数，则直接将其添加到`results`字典中。如果是偏置参数，则调用`normalize_and_convert_to_binary`函数对其进行归一化和二进制转换。归一化是指将偏置参数的值限制在一个指定的范围内，以便于后续的加密操作。二进制转换是指将偏置参数的值转换为二进制形式，以便于后续的传输和处理。

如果当前参数是第一个卷积层的偏置参数`conv1.bias`，并且`share`不为None，则调用`encode_with_shamir`函数对其进行加密。`encode_with_shamir`函数使用Shamir秘密共享算法对偏置参数进行加密，将其划分为多个部分，并生成多个密钥，每个密钥对应一个部分，以便于分布式存储和保护。

最后，函数返回`results`字典，其中包含了编码和转换后的所有神经网络参数。