magnet:?xt=urn:btih:822F47C152BF1F1D8CC4E866ED2DE0B064200656

这是一个磁力链接，用于文件分享和下载。"xt=urn:btih:822F47C152BF1F1D8CC4E866ED2DE0B064200656" 是 BT 种子文件的哈希值（BitTorrent Hash 信息），通常用于标识特定的内容文件，比如一部电影、音乐或其他数据文件。通过这样的链接，用户可以在BT网络上搜索并下载这个文件，前提是有人已经上传并且种子可用。

然而，由于版权和合法性的问题，使用这类链接需谨慎，确保遵守当地法律法规。

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磁力链接magnet:?xt=urn:btih:822F47C152BF1F1D8CC4E866ED2DE0B064200656

磁力链接是一种特殊的URL形式，用于分享大型文件（如电影、音乐、软件等）的分布式网络存储资源，通常在BT（BitTorrent）协议中使用。`magnet:?xt=urn:btih:` 是磁力链接的前缀，其中 `xt=urn:btih:822F47C152BF1F1D8CC4E866ED2DE0B064200656` 这部分是关键信息，代表了文件的哈希值（比如SHA-1），这个哈希值是用来唯一标识文件的内容。

当你看到这样的链接时，意味着你可以通过BT网络去搜索并下载匹配该哈希值的文件片段，然后与其他用户共享来完成整个文件的下载。要下载，需要借助支持磁力链接的BT客户端，如μtorrent、qbittorrent等。

class EncoderBlock(nn.Module): def __init__(self, emb_s = 32, head_cnt = 8, dp1 = 0.1, dp2 = 0.1): super().__init__() emb = emb_s*head_cnt self.kqv = nn.Linear(emb_s, 3*emb_s, bias = False) self.dp = nn.Dropout(dp1) self.proj = nn.Linear(emb, emb,bias = False) self.head_cnt = head_cnt self.emb_s = emb_s self.ln1 = nn.LayerNorm(emb) self.ln2 = nn.LayerNorm(emb) self.ff = nn.Sequential( nn.Linear(emb, 4 * emb), nn.GELU(), nn.Linear(4 * emb, emb), nn.Dropout(dp2), ) def mha(self, x): B, T, _ = x.shape x = x.reshape(B, T, self.head_cnt, self.emb_s) k, q, v = torch.split(self.kqv(x), self.emb_s, dim = -1) # B, T, h, emb_s att = F.softmax(torch.einsum('bihk,bjhk->bijh', q, k)/self.emb_s**0.5, dim = 2) #B, T, T, h sum on dim 1 = 1 res = torch.einsum('btih,bihs->bths', att, v).reshape(B, T, -1) #B, T, h * emb_s return self.dp(self.proj(res)) def forward(self, x): ## add & norm later. x = self.ln1(x + self.mha(x)) x = self.ln2(x + self.ff(x)) return x这段代码是什么意思

这段代码定义了一个EncoderBlock模块，它是Transformer中的一个基本模块，包括了一个多头自注意力层(Multi-Head Attention)和一个前馈神经网络层(Feedforward Neural Network)。

在初始化函数中，首先定义了一个线性层self.kqv，用于将输入x的每个词的特征映射到key、query和value三个空间中。然后定义了一个Dropout层self.dp，用于在训练过程中随机丢弃一些神经元，以防止过拟合。接下来定义了一个线性变换self.proj，用于将多头自注意力层的输出映射回原始维度。最后定义了两个LayerNorm层和一个前馈神经网络层self.ff，用于对多头自注意力层和前馈神经网络层的输出进行归一化和非线性变换。

在mha函数中，首先将输入x的形状从[B, T, emb_s]转换为[B, T, head_cnt, emb_s]，然后通过self.kqv将每个词的特征映射到key、query和value三个空间中，再计算多头自注意力矩阵att，并对每个词的value进行加权求和得到多头自注意力层的输出res。最后通过self.proj将多头自注意力层的输出映射回原始维度，并加上Dropout层。

在forward函数中，首先通过self.mha计算多头自注意力层的输出，并将其与输入x相加后通过LayerNorm层归一化。然后再通过self.ff计算前馈神经网络层的输出，并将其与上一步得到的结果相加后再通过LayerNorm层归一化，最后返回结果。这个模块可以用于搭建Transformer的Encoder部分。