poly-encoders: architectures and pre-training strategies for fast and accura

时间: 2023-05-09 15:02:00 浏览: 34
简单来说，poly-encoders是一种用于文本匹配和相关任务的深度神经网络架构。传统的文本匹配方法通常使用词向量或语段向量，这些向量的生成过程通常很慢，需要消耗大量的计算资源。相比之下，poly-encoders通过学习句子在一个高维空间中的表示，可以快速而准确地进行文本匹配。 poly-encoders架构包含了一个encoder和一个decoder。encoder将文本编码成向量，并将其映射到一个固定维度的向量空间中。decoder接受两个句子的向量表示，并输出句子之间的相似度分数。在训练时，poly-encoders使用对比损失函数来优化模型，该函数会最大化正样本（匹配句对）的相似度，同时最小化负样本（不匹配句对）之间的相似度。 poly-encoders采用了一些预训练策略来加强模型的性能。其中一种策略是使用“能量匹配”预训练方法，该方法使用无标签的语料库进行训练，让模型学习不同句子之间的相似度。另一种策略是使用交替训练，即在训练过程中交替使用基于相似度和基于分类的损失函数来更新模型参数。 总的来说，poly-encoders是一种快速而准确的文本匹配架构，适用于许多自然语言处理任务，例如问答系统、情感分析等。
相关问题

variational graph auto-encoders

变分图自编码器（Variational Graph Auto-Encoders）是一种用于图形数据的深度学习模型。它使用自编码器的结构来学习图形数据的特征表示，并使用变分推断来学习潜在空间中的概率分布。这种方法可以用于生成新的图形数据，也可以用于图形数据的分类和聚类。

pointpillars: fast encoders for object detection from point clouds

PointPillars是一种用于点云目标检测的快速编码器。它使用了一种基于柱状体的编码方法，将点云数据转换为二维网格，从而提高了检测速度和准确性。此外，PointPillars还使用了一种特殊的卷积层，称为“滑动卷积层”，可以在不丢失信息的情况下减少计算量。这使得PointPillars成为一种高效的点云目标检测方法，适用于自动驾驶、机器人和其他领域的应用。

相关推荐

bidirectional synchronous-serial lnterface for position encoders

双向同步串行接口（Bidirectional Synchronous-Serial Interface）是用于位置编码器的一种通信协议。位置编码器是一种能够测量物体位置的装置，通常用于机器人、工业自动化和运动控制系统中。 双向同步串行接口的作用是在位置编码器和控制系统之间传输数据和命令。通过这个接口，用户可以实时获取位置编码器的测量数据，并发送命令来控制编码器的运动。 双向指的是数据可以在编码器和控制系统之间双向传输。这意味着编码器可以向控制系统提供位置数据，同时控制系统也可以向编码器发送指令。 同步串行接口是指数据是通过一条线一位一位地传输的。这种接口可以简化传输，并降低数据传输错误的概率。同时，同步串行接口可以通过简单的时钟同步机制来确保数据的精确性。 因此，Bidirectional Synchronous-Serial Interface for Position Encoders（双向同步串行接口）为位置编码器提供了一种高效、可靠的通信方式，实现了位置数据的实时传输和控制指令的发送。这种接口在许多应用领域都有广泛的应用，对于实现高精度运动控制和位置测量至关重要。

context encoders: feature learning by inpainting

### 回答1： 上下文编码器（Context Encoders）是一种深度学习模型，它通过修复输入图像中的缺失部分来学习有用的特征。这种方法也被称为“修复学习”或“图像修复”。上下文编码器被广泛应用于计算机视觉领域，特别是在图像生成和图像修复任务中。模型可以根据图像的周围环境推断出缺失的部分，从而对图像进行恢复。这种方法可以用于去除图像中的噪声、修复损坏的图像、或者在生成图像时填补缺失的部分。上下文编码器可以学习到图像的高级特征，例如物体边界和纹理信息，并能够在许多计算机视觉任务中提高模型的性能。 ### 回答2： Context encoders: Feature Learning by Inpainting（上下文编码器：通过修复学习特征）是一种深度学习算法，它可以学习图像的特征，特别是在图像编码、填充、分割和修复等应用中有很大的用途。 通过输入一张有遮挡图案的图片，该算法可以自动地推断出遗漏的信息。它利用卷积神经网络对缺失区域进行修复，然后将修复后的图像作为输入重新训练模型。通过重复训练这个过程，模型可以不断地学习更高层次的图像特征，使得每次修复的区域都更加准确。 与传统的图像补全方法不同，Context encoders可以处理多种形式的缺失图像，而不仅仅是像素缺失。它可以处理物体缺失、区域缺失以及其他一些复杂的缺失情况。 该算法在图像分类、自然语言处理、音频信号处理等方面都有广泛的应用。在图像分类任务中，Context encoders可以学习更加鲁棒的特征表示，提高模型的分类准确度。在自然语言处理任务中，该算法可以处理缺失单词及语法错误等问题，提高自然语言处理的效果。 总之，Context encoders可以帮助我们更好地理解和处理缺失数据，在深度学习中有着广泛的应用前景。 ### 回答3： Context Encoders：Feature Learning by Inpainting，是一种用于生成式模型的特征学习方法，它基于图像修复技术的思想，从部分图像中学习如何重构完整的图像。这个方法的主要思想是使用通道填补方法从部分图像中重建原始目标图像，并将填充像素视为上下文信息。因此，Context Encoders 通过学习如何重构部分图像来解决多个计算机视觉任务，例如图像重构、语音生成和自然语言处理等。 Context Encoders 基于深度神经网络，使用像素级损失函数和特征级损失函数对图像进行训练。像素级损失函数是指对原始目标图像与重构图像进行像素级别的比较，以评估其重建效果。而特征级损失函数是指对不同层的卷积网络的特征进行比较，以评估模型的特征学习效果。 Context Encoders 的应用非常广泛，例如可以使用它对缺失图像进行修复，也可以用来自动生成图像。此外，Context Encoders 还可以应用在自然语言处理任务中，例如对于单词或短语进行补全或自动翻译。 总之，Context Encoders：Feature Learning by Inpainting 通过使用图像修复技术的思想，从部分图像中学习如何重构完整的图像，可以解决多个计算机视觉任务，并且具有很强的应用价值。

：pip install category_encoders

这个命令是用来安装Python的category_encoders库的。这个库提供了一些用于对分类数据进行编码的工具，例如One-Hot Encoding、Target Encoding、CatBoost Encoding等等。 你可以在终端中使用以下命令来安装： pip install category_encoders 或者在Jupyter Notebook中使用以下命令安装： !pip install category_encoders 安装完成后，你就可以在Python脚本或者Jupyter Notebook中使用category_encoders库了。

java实现sm4-cbc

在Java中实现SM4-CBC加密模式，你可以使用Bouncy Castle密码库来实现。以下是一个示例代码： java import org.bouncycastle.crypto.CipherParameters; import org.bouncycastle.crypto.InvalidCipherTextException; import org.bouncycastle.crypto.engines.SM4Engine; import org.bouncycastle.crypto.modes.CBCBlockCipher; import org.bouncycastle.crypto.paddings.PaddedBufferedBlockCipher; import org.bouncycastle.crypto.params.KeyParameter; import org.bouncycastle.crypto.params.ParametersWithIV; import org.bouncycastle.util.encoders.Hex; import java.nio.charset.StandardCharsets; public class SM4CBCExample { public static void main(String[] args) throws InvalidCipherTextException { // 128-bit密钥（16字节） byte[] key = Hex.decode("0123456789abcdef0123456789abcdef"); // 128-bit初始向量（16字节） byte[] iv = Hex.decode("0123456789abcdef0123456789abcdef"); // 明文 String plaintext = "Hello, SM4 CBC!"; byte[] plaintextBytes = plaintext.getBytes(StandardCharsets.UTF_8); // 加密 byte[] ciphertext = sm4CBC(key, iv, true, plaintextBytes); System.out.println("Ciphertext: " + Hex.toHexString(ciphertext)); // 解密 byte[] decryptedBytes = sm4CBC(key, iv, false, ciphertext); String decryptedText = new String(decryptedBytes, StandardCharsets.UTF_8); System.out.println("Decrypted Text: " + decryptedText); } private static byte[] sm4CBC(byte[] key, byte[] iv, boolean encrypt, byte[] data) throws InvalidCipherTextException { SM4Engine sm4Engine = new SM4Engine(); CBCBlockCipher cbcBlockCipher = new CBCBlockCipher(sm4Engine); PaddedBufferedBlockCipher cipher = new PaddedBufferedBlockCipher(cbcBlockCipher); CipherParameters params = new ParametersWithIV(new KeyParameter(key), iv); cipher.init(encrypt, params); byte[] output = new byte[cipher.getOutputSize(data.length)]; int processedBytes = cipher.processBytes(data, 0, data.length, output, 0); processedBytes += cipher.doFinal(output, processedBytes); byte[] result = new byte[processedBytes]; System.arraycopy(output, 0, result, 0, processedBytes); return result; } } 这个示例使用Bouncy Castle库进行SM4-CBC算法的加密和解密操作。你需要将Bouncy Castle库添加到项目的依赖中。在示例中，我们使用了一个128-bit的密钥和初始向量（IV），明文为"Hello, SM4 CBC!"。加密后的密文以十六进制形式打印出来，并通过解密操作验证解密结果。 请注意，本示例仅供参考，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和优化。

java SM3签名 utf-8

SM3签名是一种基于SM3散列算法的数字签名算法。在Java中，可以使用Bouncy Castle库来实现SM3签名的生成和验证。下面是一个使用UTF-8编码的Java示例： 1. 导入Bouncy Castle库 SM3签名需要使用Bouncy Castle库中的实现类。可以在Maven仓库中添加以下依赖项： xml <dependency> <groupId>org.bouncycastle</groupId> <artifactId>bcprov-jdk15on</artifactId> <version>1.68</version> </dependency> 2. 编写签名和验证方法 java import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider; import org.bouncycastle.util.encoders.Hex; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.security.KeyPair; import java.security.KeyPairGenerator; import java.security.PrivateKey; import java.security.PublicKey; import java.security.Security; import java.security.Signature; public class SM3SignUtil { static { Security.addProvider(new BouncyCastleProvider()); } /** * 生成SM3withSM2签名 * * @param message 待签名的数据 * @param privateKey 私钥 * @return 签名结果 * @throws Exception */ public static String sign(String message, PrivateKey privateKey) throws Exception { Signature signature = Signature.getInstance("SM3withSM2", BouncyCastleProvider.PROVIDER_NAME); signature.initSign(privateKey); signature.update(message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); byte[] signBytes = signature.sign(); return new String(Hex.encode(signBytes)); } /** * 验证SM3withSM2签名 * * @param message 待验证的数据 * @param sign 签名结果 * @param publicKey 公钥 * @return 验证结果 * @throws Exception */ public static boolean verify(String message, String sign, PublicKey publicKey) throws Exception { Signature signature = Signature.getInstance("SM3withSM2", BouncyCastleProvider.PROVIDER_NAME); signature.initVerify(publicKey); signature.update(message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); byte[] signBytes = Hex.decode(sign); return signature.verify(signBytes); } /** * 生成SM2密钥对 * * @return 密钥对 * @throws Exception */ public static KeyPair generateKeyPair() throws Exception { KeyPairGenerator kpg = KeyPairGenerator.getInstance("EC", BouncyCastleProvider.PROVIDER_NAME); kpg.initialize(256); return kpg.generateKeyPair(); } } 3. 测试签名和验证 java public class SM3SignTest { public static void main(String[] args) throws Exception { // 生成密钥对 KeyPair keyPair = SM3SignUtil.generateKeyPair(); PrivateKey privateKey = keyPair.getPrivate(); PublicKey publicKey = keyPair.getPublic(); // 待签名的数据 String message = "Hello, world!"; // 签名 String sign = SM3SignUtil.sign(message, privateKey); System.out.println("签名结果：" + sign); // 验证签名 boolean isValid = SM3SignUtil.verify(message, sign, publicKey); System.out.println("验签结果：" + isValid); } } 以上就是一个简单的使用UTF-8编码的SM3签名示例，如果需要更深入地了解SM3签名的原理和细节，可以参考Bouncy Castle库中的源代码或者相关文档。

解释这段代码：import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

这段代码是一个Python脚本，主要用于加载MovieLens数据集中的电影和评分数据，并将其转换为图形数据，以便进行图形嵌入。其中，使用了以下库： - os.path：用于处理文件路径的库。 - pandas：用于处理数据的库。 - torch：用于深度学习的库。 - sentence_transformers：用于生成句子嵌入的库。 - torch_geometric：用于处理图形数据的库。 首先，定义了一个URL和根目录，用于下载和存储MovieLens数据集。然后，定义了两个函数load_node_csv和load_edge_csv，用于加载节点和边的CSV文件，并将它们转换为PyTorch张量。最后，定义了一个名为SequenceEncoder的类，用于将序列数据转换为嵌入向量。

解释以下代码：def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping

这段代码定义了一个函数 load_node_csv，它的作用是从指定的 csv 文件中读取数据，并将数据转换为 PyTorch tensor 格式。其中，参数 path 是 csv 文件的路径，index_col 是 csv 文件中作为索引的列名，encoders 是一个字典，它将列名映射到一个编码器函数，用于将该列的数据转换为 tensor。函数返回两个值，第一个是转换后的 tensor，第二个是一个字典，它将 csv 文件中的索引映射到 tensor 中的索引。

text summarization with pretrained encoders

文本摘要是一种自然语言处理技术，它可以将长篇文本压缩成简短的摘要，以便更容易理解和阅读。预训练编码器是一种深度学习模型，它可以在大规模数据集上进行训练，以学习文本的表示。将预训练编码器用于文本摘要可以提高模型的性能和效率。

上述代码报错C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\sklearn\datasets\_openml.py:968: FutureWarning: The default value of parser will change from 'liac-arff' to 'auto' in 1.4. You can set parser='auto' to silence this warning. Therefore, an ImportError will be raised from 1.4 if the dataset is dense and pandas is not installed. Note that the pandas parser may return different data types. See the Notes Section in fetch_openml's API doc for details. warn( C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_encoders.py:868: FutureWarning: sparse was renamed to sparse_output in version 1.2 and will be removed in 1.4. sparse_output is ignored unless you leave sparse to its default value. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\text.py", line 40, in <module> y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) AttributeError: 'str' object has no attribute 'reshape'

这个错误提示告诉我们，y_train[random_index] 是一个字符串类型的对象，而字符串类型没有 reshape 方法。因此，我们需要查看代码中对 y_train 的处理过程，找到错误的原因并进行修正。 请注意，sklearn 中的许多数据集都是以字符串的形式存储标签的。如果需要对标签进行预处理，我们需要将其转换为数值型数据。通常，我们可以使用 LabelEncoder 或 OneHotEncoder 等方法将标签转换为数值型数据。在这里，您可以尝试添加以下代码对标签进行转换： python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit(y_train) y_train = le.transform(y_train) y_sample = le.transform(y_train[random_index]).reshape(1, -1) 这里，我们使用 LabelEncoder 将字符串类型的标签转换为数值型数据。注意，如果标签有多个类别，则需要使用 OneHotEncoder 将其转换为二进制形式。

请把下列shell语句转换成python语句：enc_init=conformer_24l.pt #reinit last pretrained encoder layer: https://arxiv.org/pdf/2107.04734.pdf enc_init_mods='encoder.encoders.0,encoder.encoders.1,encoder.encoders.2,encoder.encoders.3,encoder.encoders.4,encoder.encoders.5,encoder.encoders.6,encoder.encoders.7,encoder.encoders.8,encoder.encoders.9,encoder.encoders.10,encoder.encoders.11,encoder.encoders.12,encoder.encoders.13,encoder.encoders.14,encoder.encoders.15,encoder.encoders.16,encoder.encoders.17,encoder.encoders.18,encoder.encoders.19,encoder.encoders.20,encoder.encoders.21,encoder.encoders.22,encoder.embed'

以下是将给定的shell语句转换为Python语句的一种方法： # 设置enc_init和enc_init_mods变量 enc_init = "conformer_24l.pt" enc_init_mods = "encoder.encoders.0,encoder.encoders.1,encoder.encoders.2,encoder.encoders.3,encoder.encoders.4,encoder.encoders.5,encoder.encoders.6,encoder.encoders.7,encoder.encoders.8,encoder.encoders.9,encoder.encoders.10,encoder.encoders.11,encoder.encoders.12,encoder.encoders.13,encoder.encoders.14,encoder.encoders.15,encoder.encoders.16,encoder.encoders.17,encoder.encoders.18,encoder.encoders.19,encoder.encoders.20,encoder.encoders.21,encoder.encoders.22,encoder.embed" 这里直接使用Python的变量赋值语句来设置变量即可。需要注意的是，这里使用了逗号分隔的字符串来表示enc_init_mods变量的值，其中包含了多个模型层的名称，用于在初始化编码器的最后一层之前重新初始化编码器的层。

推荐10篇学习chatgpt的论文

很高兴为您提供关于学习ChatGPT的10篇论文推荐： 1. "Language Models are Few-Shot Learners" by Tom B. Brown et al. 2. "GPT-2: Language Generation and Comprehension" by Alec Radford et al. 3. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" by Jacob Devlin et al. 4. "XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding" by Zhilin Yang et al. 5. "RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach" by Yinhan Liu et al. 6. "T5: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer" by Colin Raffel et al. 7. "UniLM: Unified Language Model Pre-training" by Li Dong et al. 8. "ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators" by Kevin Clark et al. 9. "CTRL: A Conditional Transformer Language Model for Controllable Generation" by Nitish Shirish Keskar et al. 10. "Reformer: The Efficient Transformer" by Nikita Kitaev et al. 希望这些论文能够帮助您更好地了解ChatGPT的学习。

ffmpeg qsv编码

FFmpeg 是一个开源的多媒体处理工具，可以用于音视频的转码、剪辑、合并等操作。QSV（Quick Sync Video）是英特尔提供的一种硬件加速编码技术，可以加速视频编码的速度。 要使用 FFmpeg 进行 QSV 编码，你需要先确保你的电脑上有支持 QSV 的英特尔集成显卡，并且已经安装了相应的驱动程序。然后你可以按照以下步骤来进行操作： 1. 下载并安装 FFmpeg：你可以从 FFmpeg 官方网站（https://www.ffmpeg.org/）下载适合你操作系统的版本，并按照官方的安装指南进行安装。 2. 查看支持的编码器：在命令行中输入以下命令，可以查看 FFmpeg 支持的编码器列表，并找到 QSV 相关的编码器。 shell ffmpeg -encoders 在输出结果中查找包含 "qsv" 字样的编码器，例如 "h264_qsv" 或 "hevc_qsv"。 3. 使用 QSV 进行编码：使用以下命令模板来进行 QSV 编码： shell ffmpeg -vsync0 -hwaccel qsv -c:v h264_qsv -i input.mp4 -c:v h264_qsv output.mp4 其中，input.mp4 是输入文件的路径，output.mp4 是输出文件的路径。你可以根据需要修改输入输出文件的路径和文件名。 上述命令中，-hwaccel qsv 表示启用 QSV 硬件加速，-c:v h264_qsv 表示使用 H.264 编码器进行 QSV 编码。如果你想使用其他编码器，可以根据实际情况进行修改。 注意：QSV 只能进行视频编码，不能进行音频编码。如果你需要同时编码音频，可以通过添加 -c:a 参数指定音频编码器。 这样，你就可以使用 FFmpeg 进行 QSV 编码了。记得根据你的实际需求修改命令中的参数和文件路径。

用pytorch 写出以下代码：长度为54 × 1024的矢量通过五个transformerencoder到108的长度

### 回答1： import torch vector_length = 54*1024 transformer_encoders = 5 output_length = 108 x = torch.randn(vector_length) for i in range(transformer_encoders): x = torch.nn.functional.relu(torch.nn.Linear(vector_length, output_length)(x)) vector_length = output_length print(x) ### 回答2： 使用PyTorch编写代码，将长度为54 × 1024的矢量通过五个TransformerEncoder层转换为长度为108的矢量。代码如下： python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TransformerEncoder(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim): super(TransformerEncoder, self).__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(input_dim, num_heads=8) self.feed_forward = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_dim, input_dim) ) self.layer_norm1 = nn.LayerNorm(input_dim) self.layer_norm2 = nn.LayerNorm(input_dim) def forward(self, x): residual = x x = self.layer_norm1(x) x = self.attention(x, x, x)[0] + residual residual = x x = self.layer_norm2(x) x = self.feed_forward(x) + residual return x class VectorEncoder(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_transformer_layers, output_dim): super(VectorEncoder, self).__init__() self.transformer_layers = nn.ModuleList([TransformerEncoder(input_dim, hidden_dim) for _ in range(num_transformer_layers)]) self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim) def forward(self, x): for transformer in self.transformer_layers: x = transformer(x) x = self.linear(x) return x # 创建模型 input_dim = 54 * 1024 hidden_dim = 256 num_transformer_layers = 5 output_dim = 108 model = VectorEncoder(input_dim, hidden_dim, num_transformer_layers, output_dim) # 将矢量输入模型进行转换 input_vector = torch.rand(1, input_dim) output_vector = model(input_vector) print(output_vector.shape) 这段代码创建了一个TransformerEncoder类，包含了self.attention和self.feed_forward两个子模块，还有LayerNorm用于将输入进行归一化。 然后通过VectorEncoder类，使用nn.ModuleList包含了多个TransformerEncoder层，利用for循环将输入向量通过多个TransformerEncoder层进行转换。 最终通过线性层将转换后的向量输出为指定长度的矢量。 ### 回答3： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TransformerEncoder(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(TransformerEncoder, self).__init__() self.linear = nn.Linear(input_size, output_size) def forward(self, x): x = self.linear(x) return x class Model(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size, num_encoders): super(Model, self).__init__() self.encoders = nn.ModuleList([TransformerEncoder(input_size, output_size) for _ in range(num_encoders)]) def forward(self, x): for encoder in self.encoders: x = encoder(x) return x input_size = 54 * 1024 output_size = 108 num_encoders = 5 model = Model(input_size, output_size, num_encoders) input_vector = torch.randn(1, input_size) # 生成一个随机输入矢量 output_vector = model(input_vector) print(output_vector.size()) 在上述代码中，我们首先定义了一个TransformerEncoder类，它是一个简单的线性层（Linear）包装器，将输入大小转换为输出大小。然后，我们定义了一个Model类，其中包含了多个TransformerEncoder实例，并使用ModuleList将它们放在了一个列表中。 在forward方法中，我们使用for循环遍历所有的TransformerEncoder，并且将上一个Encoder的输出作为下一个Encoder的输入，最终输出最后一个Encoder的输出。 最后，我们定义了输入和输出的大小，并实例化了Model类。通过将输入向量传递给模型的forward方法，我们可以得到最终的输出向量。打印输出向量的大小，应该为[1, 108]。

我有一个变量inps，它是1024*3*78的Tensor数据类型 然后我用sa_encodings = [encoder(inp) for encoder, inp in zip(self.critic_encoders, inps)]代码进行处理 self.critic_encoders=nn.ModuleList() 定义方法是 encoder.add_module('enc_bn', nn.BatchNorm1d(idim, affine=False)) encoder.add_module('enc_fc1', nn.Linear(idim, hidden_dim)) encoder.add_module('enc_nl', nn.LeakyReLU()) self.critic_encoders.append(encoder) 其中，idim定义为78 以上定义方法有错吗？若没错，我运行时为什么会报以下错误： RuntimeError: running_mean should contain 3 elements not 78 有需要添加的代码吗？

根据您提供的代码，问题可能出在BatchNorm1d层的使用上。BatchNorm1d默认对最后一维进行归一化，因此在这种情况下，您需要将idim指定为3，而不是78。修改idim后，您的代码应该像这样： idim = 3 encoder.add_module('enc_bn', nn.BatchNorm1d(idim, affine=False)) encoder.add_module('enc_fc1', nn.Linear(idim, hidden_dim)) encoder.add_module('enc_nl', nn.LeakyReLU()) self.critic_encoders.append(encoder) sa_encodings = [encoder(inp.transpose(1, 2)) for encoder, inp in zip(self.critic_encoders, inps)] 此外，您还需要在调用encoder之前将数据的维度从(1024, 3, 78)转换为(1024, 78, 3)，以便BatchNorm1d对正确的维度进行归一化。

ffmpeg解码如何默认使用硬解

要默认使用硬解，你需要使用ffmpeg的硬件加速选项。具体方法如下： 1. 安装ffmpeg时，需要确保你的系统支持硬件加速。目前常用的硬件加速方式有Intel Quick Sync和NVIDIA CUDA。 2. 执行以下命令查看你的系统是否支持硬件加速： ffmpeg -encoders | grep qsv ffmpeg -encoders | grep nvenc 如果输出结果中包含qsv或nvenc，则说明你的系统支持相应的硬件加速。 3. 在使用ffmpeg解码时，需要使用相应的硬件加速选项。以下是使用Intel Quick Sync进行硬件加速的命令： ffmpeg -hwaccel qsv -i input.mp4 output.mp4 以下是使用NVIDIA CUDA进行硬件加速的命令： ffmpeg -hwaccel cuvid -c:v h264_cuvid -i input.mp4 output.mp4 注意：在使用硬件加速选项时，需要根据你的系统和硬件配置进行相应的修改。 4. 如果你希望默认使用硬件加速，可以在ffmpeg的配置文件中添加以下选项： export FFREPORT="level=32:file=/var/log/ffmpeg.log" export FFREPORT="level=32:file=/var/log/ffmpeg.log, hwaccel=qsv" export FFREPORT="level=32:file=/var/log/ffmpeg.log, hwaccel=cuvid" 这样，在执行ffmpeg命令时，就会默认使用相应的硬件加速选项。 希望以上内容能对你有所帮助！

ffmpeg libvpx

FFmpeg是一个开源的多媒体处理工具，可以用于处理音频、视频和图像等多种格式的文件。关于FFmpeg的编码器和支持的容器，可以使用以下命令进行查询： - 要查看已安装的编码器，可以使用命令$ ffmpeg -encoders。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【FFmpeg】FFmpeg 视频处理入门教程](https://blog.csdn.net/menghaocheng/article/details/104934280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Linux编译FFmpeg libx264 libx265 libfdk-aac libmp3lame libvpx libopus等](https://blog.csdn.net/shaosunrise/article/details/119642698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

java+加密+解密+split_Java采用RSA加密及解密技术的有关Maven项目的配置流程:

首先，在你的 Maven 项目中添加以下依赖项： xml <dependencies> <dependency> <groupId>commons-codec</groupId> <artifactId>commons-codec</artifactId> <version>1.14</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.bouncycastle</groupId> <artifactId>bcprov-jdk15on</artifactId> <version>1.68</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.bouncycastle</groupId> <artifactId>bcpkix-jdk15on</artifactId> <version>1.68</version> </dependency> </dependencies> 其中，commons-codec 用于 Base64 编码，bcprov-jdk15on 和 bcpkix-jdk15on 用于 RSA 加密和解密。 接下来，生成 RSA 密钥对： java import java.security.KeyPair; import java.security.KeyPairGenerator; import java.security.NoSuchAlgorithmException; public class RSAUtil { public static KeyPair generateKeyPair() throws NoSuchAlgorithmException { KeyPairGenerator generator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); generator.initialize(2048); return generator.generateKeyPair(); } } 然后，使用公钥加密和私钥解密： java import java.security.KeyPair; import java.security.PrivateKey; import java.security.PublicKey; import java.security.Security; import javax.crypto.Cipher; import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider; import org.bouncycastle.util.encoders.Base64; public class RSAUtil { static { Security.addProvider(new BouncyCastleProvider()); } public static String encrypt(String data, PublicKey publicKey) throws Exception { Cipher cipher = Cipher.getInstance("RSA/None/PKCS1Padding", "BC"); cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, publicKey); byte[] encryptedBytes = cipher.doFinal(data.getBytes()); return new String(Base64.encode(encryptedBytes), "UTF-8"); } public static String decrypt(String encryptedData, PrivateKey privateKey) throws Exception { Cipher cipher = Cipher.getInstance("RSA/None/PKCS1Padding", "BC"); cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, privateKey); byte[] encryptedBytes = Base64.decode(encryptedData.getBytes("UTF-8")); byte[] decryptedBytes = cipher.doFinal(encryptedBytes); return new String(decryptedBytes); } } 最后，使用 split 方法对加密后的字符串进行分段： java import org.apache.commons.lang3.StringUtils; public class RSAUtil { public static String encrypt(String data, PublicKey publicKey) throws Exception { Cipher cipher = Cipher.getInstance("RSA/None/PKCS1Padding", "BC"); cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, publicKey); byte[] encryptedBytes = cipher.doFinal(data.getBytes()); String encryptedStr = new String(Base64.encode(encryptedBytes), "UTF-8"); StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < encryptedStr.length(); i += 100) { sb.append(StringUtils.substring(encryptedStr, i, i + 100)).append("\n"); } return sb.toString(); } } 这样，就可以使用 RSA 加密和解密，以及对加密后的字符串进行分段了。

最新推荐

Java结构型设计模式资料day03

本课程从设计模式的一些相关的概念开始，再到软件设计原则，重点讲解23种设计模式，针对每一种模式都配备了相关的代码。最后通过一个综合案例将常用的设计模式使用起来。 市面上已经有很多的设计模式的教程，而我们这套课程有哪儿些特色呢？ 从基础开始。只要你有JavaSE的基础都可以学习 全面。针对设计模式及其模式的变形及开发中是如何使用的 案例经典。学习spring框架是最好的提升的途径，spring框架将面向对象体现的淋漓尽致 本课程从设计模式的一些相关的概念开始，再到软件设计原则，重点讲解23种设计模式，针对每一种模式都配备了相关的代码。最后通过一个综合案例将常用的设计模式使用起来。 市面上已经有很多的设计模式的教程，而我们这套课程有哪儿些特色呢？ 从基础开始。只要你有JavaSE的基础都可以学习 全面。针对设计模式及其模式的变形及开发中是如何使用的 案例经典。学习spring框架是最好的提升的途径，spring框架将面向对象体现的淋漓尽致

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂！ 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习：基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题，可见光红外人重新识别（VI-reID），即，检索一组人的图像，由可见光或红外摄像机，在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化，以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准，先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而，通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的，这分散了辨别性人物表示学习。在本文中，我们介绍了一种新的特征学习框架，以统一的方式解决这些问题。为此，我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象，年龄。这允许解决像素级中�

javascript 中字符串 变量

在 JavaScript 中，字符串变量可以通过以下方式进行定义和赋值： ```javascript // 使用单引号定义字符串变量 var str1 = 'Hello, world!'; // 使用双引号定义字符串变量 var str2 = "Hello, world!"; // 可以使用反斜杠转义特殊字符 var str3 = "It's a \"nice\" day."; // 可以使用模板字符串，使用反引号定义 var str4 = `Hello, ${name}!`; // 可以使用 String() 函数进行类型转换 var str5 = String(123); //

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索：跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店，Soka-马上预订;1印度理工学院，Kharagpur，2印度科学学院，班加罗尔soumava2016@gmail.com，{titird，somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中，我们第一次解决了通用跨域检索的问题，其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束，这需要大量的数据，所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标，我们提出了SnMpNet（语义Neighbourhood和混合预测网络），它包括两个新的损失，以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说，我们引入了一种新的语义邻域损失，以弥合可见和不可见类之间的知识差距，并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的，相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

css怎么写隐藏下拉列表

您可以使用 CSS 中的 display 属性来隐藏下拉列表。具体方法是： 1. 首先，在 HTML 中找到您想要隐藏的下拉列表元素的选择器。例如，如果您的下拉列表元素是一个 select 标签，则可以使用以下选择器：`select { }` 2. 在该选择器中添加 CSS 属性：`display: none;`，即可将该下拉列表元素隐藏起来。 例如，以下是一个隐藏下拉列表的 CSS 代码示例： ```css select { display: none; } ``` 请注意，这将隐藏所有的 select 元素。如果您只想隐藏特定的下拉列表，请使用该下拉列表的选择器来替代 sel

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

生成模型的反事实解释方法及其局限性

693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性，如大小、颜色等。此外，它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类，但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制，其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者，事实上，最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31，7，32，1]中，产生了生成的反事实解释，但它们的可视化立即改变了所有相关属性，如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而，这些可能涉及不影响分类结果的性质，并且还组合了若干属性。因此，这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实，其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10，5

android修改电量颜色,android状态栏电池颜色？

您可以通过修改Android系统的主题样式来更改状态栏电池颜色。以下是一些可能的方法： 1. 在您的应用程序主题中添加以下属性： ```xml <item name="android:colorControlNormal">#your_color_here</item> ``` 2. 如果您使用的是Android 6.0及更高版本，则可以使用以下代码更改状态栏电池颜色： ```java if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.M) { getWindow().setStatusBarColor(getResources(