淘口令转链技术实现与解析源码

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资源摘要信息:"淘口令转链接源码是一个针对淘宝平台使用的特定功能,主要用于将淘口令转换为可以点击的链接形式,以便用户能够直接跳转到商品页面。淘口令是一种基于淘宝的分享机制,通过一串特定的字符来分享商品,接收者只需复制这串字符到淘宝APP中,即可直接打开对应的商品页面。淘口令通常包含主图链接、长链以及分享时间等信息。源码中的'index.php'文件很可能是整个转链功能的核心实现,通过调用相应的接口完成淘口令的解析和链接转换。'simplecnd'可能是指简单域名服务,这表明源码可能是部署在某种云服务或者使用了域名转发技术来实现转链功能。" 淘口令转链接的技术实现涉及到以下几个关键点: 1. 淘口令解析:淘口令是一种经过编码的文本,其背后含有特定的商品信息。解析淘口令就是将这串文本还原为具体的商品信息,包括商品ID、商家信息等。通常需要一个解码算法来实现这一点。 2. 接口调用:解析后的淘口令需要通过调用淘宝的开放API接口,将淘口令中的商品信息转换为一个可点击的链接。这通常需要开发者拥有淘宝联盟或开发者平台的授权。 3. 链接转换:将解析得到的淘口令信息,结合淘宝商品页面的URL模板,生成一个完整的可跳转链接。这个链接可以在网页中嵌入,用户点击后可以直接跳转到淘宝商品页面。 4. 域名转发技术:简单域名服务(simplecnd)可能指的是一种域名转发服务,用于将一个简短的域名自动转发到一个更长的URL。在淘口令转链的场景中,可以利用这种服务将一个容易分享的简短链接转发到生成的淘口令链接,这样用户分享和点击时更加方便。 5. 时间信息:淘口令中可能还包含了分享的时间戳信息,这有助于跟踪淘口令的传播效果,为营销活动提供数据分析支持。 6. 主图和长链:在解析淘口令时,除了商品链接外,还需要提取商品的主图信息,这是商品最直观的展示。长链通常指的是商品详情页的深层链接,可以让用户看到更多的商品信息。 源码中的index.php文件负责具体的业务逻辑处理,它可能会处理用户发送的淘口令请求,调用后端API接口进行解析,并返回转换后的链接。文件还可能涉及一些前端展示逻辑,比如错误处理、用户提示等。 需要注意的是,淘口令转链接功能可能涉及到淘宝平台的政策和用户隐私问题,因此在实现此类功能时,需要遵守相关法律法规和平台规则,确保用户数据的安全和合法性。同时,由于涉及到接口调用,还需要保证接口的稳定性和高效性,以提供良好的用户体验。
2023-05-14 上传

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传