weights.stream().mapToLong(Long::longValue).sum()

你的问题是如何将一个包含 Long 类型元素的 List 的所有元素求和。你可以使用 Stream API 中的 mapToLong() 方法将 List 中的元素映射为 long 类型，并使用 sum() 方法对它们求和。下面是示例代码：

List<Long> weights = Arrays.asList(1L, 2L, 3L, 4L, 5L);
long sum = weights.stream().mapToLong(Long::longValue).sum();
System.out.println("Sum of weights: " + sum);

输出将是：

Sum of weights: 15

请注意，这只是一个示例，你可以根据自己的需求修改 List 的内容和变量名。

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attn_weights_no_cls = attn_weights.sum(0)[:, 1:, 1:]

这行代码的作用是将多头注意力机制计算得到的注意力权重矩阵中除去第一行和第一列（也就是CLS token对应的位置）之外的所有元素相加，得到每个query token与其它所有token之间的注意力权重之和。其中，attn_weights是多头注意力机制计算得到的注意力权重矩阵，sum(0)表示在第0维（也就是多头数）上求和，[:, 1:, 1:]表示选取第1到最后一行和第1到最后一列的所有元素。

def ewma(arr, alpha): n = len(arr) weights = np.exp(np.linspace(-alpha, 0, n)) weights /= weights.sum() a = np.convolve(arr, weights, mode='full')[:n] a[:alpha] = a[alpha] return a

这是一个Python函数，用于计算指数加权移动平均值（EWMA）。其中，arr是待处理的一维数组，alpha是平滑系数。函数首先计算权重值，然后对原始数组进行卷积操作得到平滑后的数组a，并将前alpha个值设置为第alpha个值，最后返回平滑后的数组a。其中，np是NumPy库的缩写，exp()函数用于计算e的幂次方，linspace()函数用于生成等间隔的数列。