[ \t\n] ; (\/\/.*\n)|(\/\*.*\*\/) ;

正则表达式是一种用来匹配字符串的强大工具。它可以用来查找、替换和验证字符串。下面是对你提供的正则表达式的解释和示例：

1. [ \t\n]：这个正则表达式匹配空格、制符和换行符。它表示一个字符集，其中包含了空格、制表符和换行符这三个字符中的任意一个。

示例：

import re

text = "Hello World!\nThis is a test string."
result = re.findall("[ \t\n]", text)
print(result)  # 输出：[' ', '\n', ' ', ' ', ' ', '\n']

2. (\/\/.*\n)|(\/\*.*\*\/) ;?：这个正则表达式匹配C风格的注释，包括单行注释（以//开头）和多行注释（以/*开头，以*/结尾）。它使用了分组和或运算符来匹配两种类型的注释。

示例：

import re

text = """
// This is a single-line comment.
/* This is a
   multi-line comment. */
"""
result = re.findall("(\/\/.*\n)|(\/\*.*\*\/)", text)
print(result)  # 输出：['// This is a single-line comment.\n', '/* This is a\n   multi-line comment. */']

相关问题

s = 1 + 1 / 3 + (1 * 2) / (3 * 5) + (1 * 2 * 3) / (3 * 5 * 7) + .... + (1 * 2 * 3 * .... * n) / (3 * 5 * 7 * ... * (2 * n + 1))。

这个式子是一个求和式，可以表示为s = 1 1 / 3 (1 * 2) / (3 * 5) (1 * 2 * 3) / (3 * 5 * 7) .... (1 * 2 * 3 * .... * n) / (3 * 5 * 7 * ... * (2 * n 1))。要编程计算这个式子的值，可以使用循环来逐步计算每一项的乘积并累加。以下是一个使用C语言编写的示例代码：

#include <stdio.h>

int main() {
    int n;
    printf("请输入n的值：");
    scanf("%d", &n);
    
    double s = 1.0;  // 初始化总和为1
    double product = 1.0;  // 初始化每一项的乘积为1
    
    for (int i = 2; i <= n; i++) {
        product *= i;  // 计算每一项的乘积
        s += product / ((2 * i - 1) * (2 * i + 1));  // 累加每一项的值
    }
    
    printf("s = %.3f\n", s);  // 输出结果，保留3位小数
    
    return 0;
}

在这段代码中，我们使用了一个循环来计算每一项的乘积，并使用累加的方式计算总和。最后，我们使用printf函数将结果输出到屏幕上。请注意，代码中使用了scanf函数来接受用户输入的n的值，并使用了%.3f来保留三位小数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [编写一个C语言程序：求S=1/1+1/2+1/3+…+1/n](https://blog.csdn.net/weixin_40006977/article/details/117069422)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [指数拟合，无开始猜测：拟合 1) f=s1+s2*exp(-t/s3) 或 2) f=s1+s2*exp(-t/s3)+s4*exp(-t/s5)数字，没有...](https://download.csdn.net/download/weixin_38667835/19308229)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [c++求1+1/2+1/3+...+1/n](https://download.csdn.net/download/qihaoooo/20659089)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

def flops(self, N, T, temporal=False): # calculate flops for 1 window with token length of N flops = 0 # qkv = self.qkv(x) # flops += N * self.dim * 3 * self.dim if temporal: flops += self.dim * N * T * T * 2 else: # attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) flops += self.num_heads * N * (self.dim // self.num_heads) * N * T # x = (attn @ v) flops += self.num_heads * N * N * (self.dim // self.num_heads) * T # x = self.proj(x) # flops += N * self.dim * self.dim return flops

这段代码计算了一个窗口（window）的浮点操作（flops）。其中，输入的token长度为N，每个token的向量维度为self.dim，有self.num_heads个注意力头（attention head），每个注意力头的向量维度为self.dim // self.num_heads。如果参数temporal为True，则还需要计算时间维度T的影响。具体来说，计算过程分为两个部分：

1. 注意力机制（attention mechanism）部分，包括计算query、key、value向量（self.qkv(x)），计算注意力矩阵（q @ k.transpose(-2, -1)），以及计算加权后的value向量（attn @ v）。这部分的浮点操作数量为：

(self.num_heads * N * (self.dim // self.num_heads) * N * T) + (self.num_heads * N * N * (self.dim // self.num_heads) * T)

2. 线性变换（linear transformation）部分，包括用self.proj将加权后的value向量映射到输出向量空间。这部分的浮点操作数量为：

(N * self.dim * self.dim)

最终，两部分的浮点操作数量相加即为一个窗口的总浮点操作数量。