def encode(): num = int(input()) original = [] for i in range(num): original.append(input()) s = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" res = [] for i in range(num): shift = [1, 2, 4] re = "" for j in range(len(original[i])): if j < 3: index = (s.find(original[i][j]) + shift[j]) % 26 re += s[index] else: shift.append(shift[j-1] + shift[j-2] + shift[j-3]) index = (s.find(original[i][j]) + shift[j]) % 26 re += s[index] res.append(re)
时间: 2024-04-28 21:21:08 浏览: 10
这段 Python 代码实现了一个字符串加密的功能。代码中定义了一个函数 `encode()`,该函数接收用户输入的字符串数量 `num` 和一组字符串 `original`,然后对这组字符串进行加密操作。
首先,代码定义了一个字符串 `s`,其中包含了从 a 到 z 的所有字母。然后,代码定义了一个列表 `res`,用于存储加密后的字符串。
接着,代码使用一个循环遍历所有输入的字符串。对于每个字符串,代码使用一个列表 `shift` 存储加密时需要移动的位数,并初始化一个空字符串 `re`。
然后,在一个嵌套的循环中,代码遍历当前字符串中的每个字符。如果字符的下标小于 3,那么就从 `shift` 列表中取出对应的移动位数进行加密,并将加密后的字符添加到 `re` 中。如果字符的下标大于等于 3,那么就从 `shift` 列表中计算出当前需要移动的位数,并将计算出的移动位数添加到 `shift` 列表中。然后,代码对当前字符进行加密操作,并将加密后的字符添加到 `re` 中。
最后,代码将加密后的字符串 `re` 添加到 `res` 列表中,并继续处理下一个字符串。最终,函数返回加密后的字符串列表 `res`。
相关问题
def forward(self, input, sample_posterior=True): posterior = self.encode(input) if sample_posterior: z = posterior.sample() else: z = posterior.mode() dec = self.decode(z) return dec, posterior解析
这是一个PyTorch中的神经网络模型的前向传播函数,输入为input,输出为dec。具体解析如下:
1. 首先,将输入input输入到encode函数中,得到后验分布posterior。
2. 然后,判断是否需要对后验分布进行采样,如果是,就使用posterior.sample()从后验分布中随机采样一个z;如果不是,就使用posterior.mode()从后验分布中选择一个z。
3. 将采样得到的z输入到decode函数中,得到最终的输出dec。
4. 返回最终的输出dec以及之前得到的后验分布posterior。
这个模型是一个变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)的实现,其中encode函数是编码器,用于将输入input映射到一个潜在变量空间中,得到后验分布;decode函数是解码器,用于将潜在变量z映射回原始数据空间,得到输出dec。在训练过程中,需要最小化重构误差以及后验分布与先验分布之间的KL散度,以使得模型能够学习到数据的潜在分布结构。
class UNetEx(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, filters=[16, 32, 64], layers=3, weight_norm=True, batch_norm=True, activation=nn.ReLU, final_activation=None): super().__init__() assert len(filters) > 0 self.final_activation = final_activation self.encoder = create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers) decoders = [] for i in range(out_channels): decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)) self.decoders = nn.Sequential(*decoders) def encode(self, x): tensors = [] indices = [] sizes = [] for encoder in self.encoder: x = encoder(x) sizes.append(x.shape) tensors.append(x) x, ind = F.max_pool2d(x, 2, 2, return_mask=True) indices.append(ind) return x, tensors, indices, sizes def decode(self, _x, _tensors, _indices, _sizes): y = [] for _decoder in self.decoders: x = _x tensors = _tensors[:] indices = _indices[:] sizes = _sizes[:] for decoder in _decoder: tensor = tensors.pop() size = sizes.pop() ind = indices.pop() # 反池化操作,为上采样 x = F.max_unpool2d(x, ind, 2, 2, output_size=size) x = paddle.concat([tensor, x], axis=1) x = decoder(x) y.append(x) return paddle.concat(y, axis=1) def forward(self, x): x, tensors, indices, sizes = self.encode(x) x = self.decode(x, tensors, indices, sizes) if self.final_activation is not None: x = self.final_activation(x) return x 不修改上述神经网络的encoder和decoder的生成方式,用嘴少量的代码实现attention机制,在上述代码里修改。
可以在UNetEx类中加入一个Attention模块,然后在decode函数中使用该Attention模块。具体实现如下:
```
class Attention(nn.Layer):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
self.conv2 = nn.Conv2D(out_channels, out_channels, kernel_size=1)
def forward(self, x, y):
x = self.conv1(x)
y = self.conv2(y)
z = paddle.add(x, y)
z = nn.functional.sigmoid(z)
z = paddle.multiply(x, z)
return z
class UNetEx(nn.Layer):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, filters=[16, 32, 64], layers=3,
weight_norm=True, batch_norm=True, activation=nn.ReLU, final_activation=None):
super().__init__()
assert len(filters) > 0
self.final_activation = final_activation
self.encoder = create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)
self.attention = Attention(filters[-1], filters[-1])
decoders = []
for i in range(out_channels):
decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers))
self.decoders = nn.Sequential(*decoders)
def encode(self, x):
tensors = []
indices = []
sizes = []
for encoder in self.encoder:
x = encoder(x)
sizes.append(x.shape)
tensors.append(x)
x, ind = F.max_pool2d(x, 2, 2, return_mask=True)
indices.append(ind)
return x, tensors, indices, sizes
def decode(self, _x, _tensors, _indices, _sizes):
y = []
for _decoder in self.decoders:
x = _x
tensors = _tensors[:]
indices = _indices[:]
sizes = _sizes[:]
for decoder in _decoder:
tensor = tensors.pop()
size = sizes.pop()
ind = indices.pop()
# 反池化操作,为上采样
x = F.max_unpool2d(x, ind, 2, 2, output_size=size)
x = self.attention(tensor, x) # 使用Attention模块
x = decoder(x)
y.append(x)
return paddle.concat(y, axis=1)
def forward(self, x):
x, tensors, indices, sizes = self.encode(x)
x = self.decode(x, tensors, indices, sizes)
if self.final_activation is not None:
x = self.final_activation(x)
return x
```
在该代码中,我们增加了一个Attention类,它接收两个特征图,通过两个1x1卷积层将它们映射到同一维度,然后将它们相加并通过sigmoid函数归一化,最后将第一个特征图与归一化后的结果相乘得到注意力加权后的特征图。在UNetEx类中,我们在decoder函数中使用了Attention类,并将encoder中的最后一层特征图与decoder中的每一层特征图进行注意力加权。这样就实现了在UNetEx中加入Attention机制。
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