解释下这段代码int blkNums = input_data.size()/4; //1.一个块一个块地处理,这是第一部分地工作 for(int i=0;i<blkNums;i++){ unsigned int K = getBlkno(input_data,i); K *= c1; K = _rotl(K,r1); K *= c2; K = _rotl(K,r2); h = h*m + n; }

这段代码是对输入数据进行分块处理，每个块的大小为4个字节。首先计算出需要处理的块数blkNums，然后对每个块进行如下操作：

1. 通过getBlkno函数获取当前块的编号K；
2. 将K乘以常数c1，然后进行左旋移r1位；
3. 将结果再乘以常数c2，然后进行左旋移r2位；
4. 最后将结果与当前的哈希值h相乘再加上一个常数n，得到新的哈希值h。

这个过程就是MurmurHash3哈希算法中的一部分，它对于输入数据的每个块都进行了类似的操作，最终得到了一个哈希值h。

相关问题

代码块2：unsigned int Murmurhash3(string input_data,unsigned int seed){ unsigned int h = seed; //声明常量 const unsigned int c1 = 0xcc9e2d51; // 3,432,918,353 const unsigned int c2 = 0x1b873593; // 461,845,907 const int r1 = 15; const int r2 = 13; const int m = 5; const int n = 0xe6546b64; //3,864,292,196 //分块处理 int blkNums = input_data.size()/4; //1.一个块一个块地处理,这是第一部分地工作 for(int i=0;i<blkNums;i++){ unsigned int K = getBlkno(input_data,i); K *= c1; K = _rotl(K,r1); K *= c2; K = _rotl(K,r2); h = h*m + n; } //2.处理剩余量 string remaining_bytes = input_data.substr(blkNums*4); unsigned int k = 0; switch (remaining_bytes.size()){ case 3:k^=remaining_bytes[2]<<16; case 2:k^=remaining_bytes[1]<<8; case 1:k^=remaining_bytes[0]; } k = k * c1; k = _rotl(k,r1); k = k * c2; h ^= k; h ^= input_data.size(); //3.加强雪崩测试 h ^= h >> 16; h *= 0x85ebca6b; // 2,246,822,507 h ^= h >> 13; h *= 0xc2b2ae35; // 3,266,489,909 h ^= h >> 16; return h; }

这段代码是一个实现MurmurHash3算法的函数，用于计算字符串的哈希值，并返回一个32位无符号整数。

MurmurHash3算法是一种非加密型哈希算法，具有高效、快速、分布均匀等特点。该算法将输入的字符串分成多个块进行处理，其中每个块都被视为一个32位无符号整数。通过对所有块进行一系列位运算和移位操作，最终得到一个32位的哈希值。

函数的输入参数包括一个字符串input_data和一个种子值seed。其中，input_data是要计算哈希值的字符串，seed是用于初始化哈希值的种子值。

函数首先将seed赋值给变量h，作为哈希值的初始值。然后，声明一些常量和变量，用于在后续的计算中使用。

接着，函数将input_data分成若干个4字节的块，对每个块进行一系列的位运算和移位操作，最终得到一个中间的哈希值。具体地，函数分为以下三个步骤：

1. 分块处理

函数首先计算input_data中包含的块数blkNums，然后对每个块进行处理。具体地，对于第i个块，函数调用getBlkno(input_data,i)函数获取该块对应的32位无符号整数K，然后对K进行一系列的位运算和移位操作，最终得到一个中间值，并将该中间值与h进行合并，得到新的哈希值。

2. 处理剩余量

如果input_data的长度不是块大小（即4的倍数），则会存在一些剩余的字符，需要单独处理。函数首先将剩余的字符存储到变量remaining_bytes中，然后根据remaining_bytes的长度，将其转换为一个32位的无符号整数k。对k进行一系列的位运算和移位操作，最终得到一个中间值，并将该中间值与h进行合并，得到新的哈希值。

3. 加强雪崩测试

最后，函数对哈希值进行一系列的加强雪崩测试，以增加哈希值的随机性和分布均匀性。具体地，函数将哈希值h右移16位，然后与h进行异或操作，再将结果乘以常量0x85ebca6b，再右移13位，再与h进行异或操作，最后将结果乘以常量0xc2b2ae35，并将最终结果返回。

总体来说，这段代码实现了MurmurHash3算法的核心部分，通过对字符串的分块处理和位运算操作，计算出了一个32位无符号整数的哈希值。

from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误

在段代码中，有一些错误和需要注意的地方：

1. `img_width` 和 `img_height` 变量没有被定义，需要先定义它们的值。
2. `OUT_CATAGORIES` 变量也没有被定义，需要给它赋值。
3. 在使用 `train_generator` 和 `validation_generator` 时，`steps_per_epoch` 和 `validation_steps` 应该为整数值，而不是浮点数。可以使用 `//` 运算符来进行整除操作。
4. 在评估模型的性能时，`evaluate_generator` 和 `predict_generator` 方法的参数应该是整数值，而不是浮点数。可以使用 `int()` 函数来将浮点数转换为整数。

下面是修改后的代码：

from keras import applications
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import optimizers
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense

img_width, img_height = 256, 256
batch_size = 16
epochs = 50
train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train'
validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1'
OUT_CATAGORIES = 1
nb_train_samples = 2000
nb_validation_samples = 100

base_model = applications.VGG16(weights='imagenet',
                                include_top=False,
                                input_shape=(img_width, img_height, 3))
base_model.summary()

for layer in base_model.layers[:15]:
    layer.trainable = False

top_model = Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(256, activation='relu'))
top_model.add(Dropout(0.5))
top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid'))

model = Model(inputs=base_model.input,
              outputs=top_model(base_model.output))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9),
              metrics=['accuracy'])

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255,
                                   horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    validation_data_dir,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary',
    shuffle=False)

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=nb_validation_samples // batch_size,
    verbose=2,
    workers=12)

score = model.evaluate_generator(validation_generator, int(nb_validation_samples / batch_size))
scores = model.predict_generator(validation_generator, int(nb_validation_samples / batch_size))