通义灵码 阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供代码智能生成、研发智能问答能力 31 查看详情 以下是一个在PyTorch中实现平均池化并避免填充影响的示例：import torch # 模拟输入数据和填充掩码 # batch_size (bs) = 2, sequence_length (sl) = 5, features (n) = 3 bs, sl, n = 2, 5, 3 # 模拟原始输入序列（已包含填充） # 第一个序列的有效长度为3，后两个元素是填充 # 第二个序列的有效长度为4，最后一个元素是填充 x = torch.randn(bs, sl, n) # 模拟模型对x的初步编码输出，形状与x相同 # 实际应用中，embeddings可能是RNN、Transformer或FC层处理后的输出 embeddings = x * 2 # 假设经过某个模型层，这里简单乘以2作为示例 # 模拟填充掩码 # 第一个序列：[1, 1, 1, 0, 0] -> 前3个是有效数据 # 第二个序列：[1, 1, 1, 1, 0] -> 前4个是有效数据 padding_mask = torch.tensor([ [1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 0] ], dtype=torch.float32) print("原始编码输出 (embeddings):\n", embeddings) print("填充掩码 (padding_mask):\n", padding_mask) # 步骤1: 扩展掩码维度以匹配编码输出 # padding_mask 的形状是 (bs, sl)，我们需要将其扩展为 (bs, sl, 1) # 这样才能与 (bs, sl, n) 的 embeddings 进行逐元素乘法 expanded_mask = padding_mask.unsqueeze(-1) # 形状变为 (bs, sl, 1) print("\n扩展后的掩码 (expanded_mask):\n", expanded_mask) # 步骤2: 将填充位置的编码值置为零 # embeddings * expanded_mask 会在填充位置产生0，非填充位置保留原值 masked_embeddings = embeddings * expanded_mask print("\n掩码后的编码 (masked_embeddings):\n", masked_embeddings) # 步骤3: 对掩码后的编码进行求和 # sum(1) 沿着序列长度维度求和，得到 (bs, n) summed_embeddings = masked_embeddings.sum(1) print("\n求和后的编码 (summed_embeddings):\n", summed_embeddings) # 步骤4: 计算每个序列的真实长度（非填充元素数量） # padding_mask.sum(-1) 沿着序列长度维度求和，得到 (bs,) # unsqueeze(-1) 扩展为 (bs, 1) 以便后续除法 # torch.clamp 确保分母不为零，防止除法错误 sequence_lengths = torch.clamp(padding_mask.sum(-1).unsqueeze(-1), min=1e-9) print("\n每个序列的真实长度 (sequence_lengths):\n", sequence_lengths) # 步骤5: 计算平均池化结果 # 将求和后的编码除以真实长度 mean_embeddings = summed_embeddings / sequence_lengths print("\n平均池化结果 (mean_embeddings):\n", mean_embeddings) # 验证结果 (以第一个序列为例): # embeddings[0] = [[-0.08, -0.19, -0.63], [ 0.60, -0.31, -0.73], [-0.52, 0.50, -0.16], [ 0.70, -0.14, 0.22], [-0.07, 0.64, 0.41]] # masked_embeddings[0] = [[-0.08, -0.19, -0.63], [ 0.60, -0.31, -0.73], [-0.52, 0.50, -0.16], [ 0.00, 0.00, 0.00], [ 0.00, 0.00, 0.00]] # summed_embeddings[0] = [-0.08+0.60-0.52, -0.19-0.31+0.50, -0.63-0.73-0.16] = [0.00, 0.00, -1.52] # sequence_lengths[0] = 3.0 # mean_embeddings[0] = [0.00/3, 0.00/3, -1.52/3] = [0.00, 0.00, -0.5066] # 结果与代码输出一致代码解析： padding_mask.unsqueeze(-1)：将形状为 (bs, sl) 的 padding_mask 扩展为 (bs, sl, 1)。
百度文心百中 百度大模型语义搜索体验中心 22 查看详情 • 使用WSDL生成客户端代码：服务提供方会给出一个WSDL（Web Services Description Language）文件的URL。
它包含了发起HTTP请求（如GET、POST）、处理HTTP响应、构建HTTP服务器等所需的全部功能。
std::priority_queue<int, std::vector<int>, std::greater<int>> min_pq; 说明： AppMall应用商店 AI应用商店，提供即时交付、按需付费的人工智能应用服务 56 查看详情 第一个参数：元素类型 第二个参数：底层容器，默认是 std::vector<int> 第三参数：比较函数对象，std::greater<int> 表示小顶堆 示例： std::priority_queue<int, std::vector<int>, std::greater<int>> min_pq; min_pq.push(10); min_pq.push(30); min_pq.push(20); while (!min_pq.empty()) {    std::cout << min_pq.top() << " ";    min_pq.pop(); } // 输出：10 20 30 自定义比较函数（结构体或类） 如果存储的是结构体或需要特殊排序规则，可以自定义比较方式。
看你具体想干嘛。
empty() 的定义与用途 定义： bool empty ( mixed $var ) 用途： 判断变量是否为空。
实现PHP视频播放器的倍速播放功能，关键在于前端HTML5与JavaScript配合。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 一个常见的模式是：#include <iostream> #include <thread> #include <mutex> #include <condition_variable> std::mutex mtx; std::condition_variable cv; bool ready = false; int data = 0; void producer() { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // 模拟生产过程 { std::lock_guard<std::mutex> lck(mtx); data = 10; ready = true; std::cout << "Producer: Data is ready!" << std::endl; } cv.notify_one(); // 通知一个等待的线程 } void consumer() { std::unique_lock<std::mutex> lck(mtx); cv.wait(lck, []{ return ready; }); // 等待，直到 ready 为 true std::cout << "Consumer: Data received: " << data << std::endl; } int main() { std::thread t1(producer); std::thread t2(consumer); t1.join(); t2.join(); return 0; }在这个例子中，producer线程修改了ready和data变量，并通知consumer线程。
我们可以通过列名或列索引来指定。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 适合需要布尔结果且代码可读性优先的场合。
以下是基本步骤： ■ 定义数据源 通常数据来自数据库，这里以数组模拟数据： $users = [ 1 => ['id' => 1, 'name' => 'Alice', 'email' => 'alice@example.com'], 2 => ['id' => 2, 'name' => 'Bob', 'email' => 'bob@example.com'] ]; ■ 获取请求方法和路径参数 使用$_SERVER['REQUEST_METHOD']判断请求类型，解析URL路径获取资源ID： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； $method = $_SERVER['REQUEST_METHOD']; $path = parse_url($_SERVER['REQUEST_URI'], PHP_URL_PATH); $parts = explode('/', $path); $id = isset($parts[3]) ? (int)$parts[3] : null; ■ 处理不同请求 根据请求方法执行对应逻辑： GET /api/users：获取所有用户 GET /api/users/1：获取单个用户 POST /api/users：创建新用户 PUT /api/users/1：更新用户信息 DELETE /api/users/1：删除用户 示例代码片段： 即构数智人 即构数智人是由即构科技推出的AI虚拟数字人视频创作平台，支持数字人形象定制、短视频创作、数字人直播等。
基本上就这些，合理使用类型别名能让代码更简洁、更易维护。
增加任务结果回调或 error 处理通道，便于监控执行状态。
创建 Bucket： 如果函数需要创建新的 Bucket，则必须指定项目 ID，因为创建 Bucket 需要指定 Bucket 所在的宿主项目。
它不涉及引用计数，析构时直接释放资源，底层实现接近裸指针的性能。
每次访问或操作元素，Python都需要进行类型检查和指针解引用。
使用 context 控制协程生命周期 虽然context不直接用于数据共享，但它能统一管理协程的取消信号和超时控制，防止因数据等待导致协程泄漏。
数据类型：SQLite的数据类型是动态的，更像一个“类型提示”，而MySQL和PostgreSQL是强类型。
注意正则表达式写在字符串中时建议使用原始字符串 R"(...)"，避免转义问题。
但请注意，这并非标准功能，需要PayPal进行严格的业务审查和批准，且通常不适用于普通开发者或中小企业。

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