1.forwardJSP 语法
2.PyTorch中torch.nn.Transformer的方法源方法源码解读(自顶向下视角)
3.AI与PDE(七):AFNO模型的源代码解析
4.redirect ådispatcher
5.Pytorch nn.Module接口及源码分析
6.PyTorch ResNet 使用与源码解析
forwardJSP 语法
在Java Server Pages(JSP)中, 标签用于将请求转发到指定的方法源方法页面。这个标签有两个基本用法,方法源方法具体如下: 第一种形式,方法源方法<jsp:forward page="relativeURL | "/>。方法源方法这里的方法源方法zabbix源码下载 "relativeURL" 是相对于当前 JSP 页面的 URL。而 "" 是方法源方法一个表达式,它可以在 JSP 页面的方法源方法 Java 源代码中执行,然后将表达式的方法源方法结果作为 URL 的一部分。 第二种形式,方法源方法<jsp:forward page="relativeURL | ">。方法源方法与第一种形式相似,方法源方法这里同样使用 "" 执行表达式,方法源方法将结果添加到 URL 中。方法源方法 此外,方法源方法假闲鱼源码 标签还可以结合 标签使用,以传递参数到目标页面。例如: <jsp:forward page="relativeURL | "><jsp:param name="parameterName" value="{ parameterValue | }" />。在这里,"parameterName" 是参数的名称,"{ parameterValue | }" 是参数的值,同样执行表达式得到结果,然后将结果作为参数值传递给目标页面。 使用 标签可以实现页面间的动态转发,这对于实现前后端分离的 Web 应用程序来说,是一个非常有用的功能。通过使用表达式,可以根据用户操作或其他动态条件,改变转发到的翻倍龙头指标源码目标页面,从而提供更丰富的用户体验。扩展资料
forward,用法格式为,用于重定向一个HTML文件,JSP文件,或者是一个程序段.PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读(自顶向下视角)
torch.nn.Transformer是PyTorch中实现Transformer模型的类,其设计基于论文"Attention is All You Need"。本文尝试从官方文档和代码示例入手,解析torch.nn.Transformer源码。
在官方文档中,对于torch.nn.Transformer的介绍相对简略,欲深入了解每个参数(特别是各种mask参数)的用法,建议参考基于torch.nn.Transformer实现的seq2seq任务的vanilla-transformer项目。
Transformer类实现了模型架构的核心部分,包括初始化和forward函数。外卖源码哪个好初始化时,主要初始化encoder和decoder,其中encoder通过重复堆叠TransformerEncoderLayer实现,decoder初始化类似。forward函数依次调用encoder和decoder,encoder的输出作为decoder的输入。
TransformerEncoder初始化包括设置encoder_layer和num_layers,用于创建重复的encoder层。forward函数则调用这些层进行数据处理,输出编码后的结果。
TransformerEncoderLayer实现了论文中红框部分的结构,包含SelfAttention和FeedForward层。初始化时,主要设置层的精美时钟手表源码参数,forward函数调用这些层进行数据处理。
在实现细节中,可以进一步探索MultiheadAttention的实现,包括初始化和forward函数。初始化涉及QKV的投影矩阵,forward函数调用F.multi_head_attention_forward进行数据处理。
F.multi_head_attention_forward分为三部分:in-projection、scaled_dot_product_attention和拼接变换。in-projection进行线性变换,scaled_dot_product_attention计算注意力权重,拼接变换则将处理后的结果整合。
TransformerDecoder和TransformerDecoderLayer的实现与TransformerEncoder相似,但多了一个mha_block,用于处理多头注意力。
总结,torch.nn.Transformer遵循论文设计,代码量适中,结构清晰,便于快速理解Transformer模型架构。通过自顶向下的解析,可以深入理解其内部实现。
AI与PDE(七):AFNO模型的源代码解析
本文旨在解析AFNO模型的源代码,帮助读者理解模型细节与主干结构。首先,AFNO模型的主干框架在afnonet.py文件中定义,通过类AFNONet实现。模型的核心功能封装在多个类与函数中,依据代码注释逐步解析。
在代码中,forward_features函数负责模型的核心逻辑,包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到,增加模型的表示能力。
关键模块AFNO2d位于代码中,它基于FNO的原理,负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用,实现数据的转换与混合。
经过数个L layer处理后,模型进入类似解码器的结构,用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现,以解决特定分类问题。
本文通过梳理代码流程与结构图,直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文,深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用,如FourCastNet。
redirect ådispatcher
RequestDispatcher.forward()æ¹æ³åHttpServletResponse.sendRedirect()æ¹æ³çåºå«æ¯ï¼
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转åï¼ä»¥åçrequestä¸åæ¾çåéä¸ä¼å¤±æï¼å°±åæ两个页é¢æ¼å°äºä¸èµ·ã
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response.sendRedirect("apage.jsp");//éå®åå°apage.jsp
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转åï¼ä»¥åçrequestä¸åæ¾çåéä¸ä¼å¤±æï¼å°±åæ两个页é¢æ¼å°äºä¸èµ·ã
1ãdispatchè¿æ¯åæ¥çrequestï¼ä½æ¯redirectåæ¯éæ°å»ºç«ä¸ä¸ªrequestã
2ãdispatchåºæ¬ä¸é½æ¯è½¬åå°contextå é¨çèµæºï¼èredirectå¯ä»¥éå®åå°å¤é¨çèµæº,å¦ï¼ req.sendRedriect(" = "/newpath/jsa.jsp";
response.setHeader("Location",newLocn);
%ï¼
5.JSPä¸å®ç°å¨æ页é¢åçè¥å¹²ç§å,èªå¨éå®åå°å¦ä¸é¡µé¢
å¨htmlæ件ä¸ï¼ä¸é¢ç代ç ï¼
<meta /erkanerol/se...
工具1:kubectl port-forward
场景:开发者希望在不影响其他服务的情况下,通过 service-back 直接发送请求并查看结果,但 service-back 不对外公开。 解决方案:使用 kubectl 的 port-forward 功能创建本地到集群的隧道。 步骤:在终端运行:kubectl port-forward service-back: localhost:
在另一个终端中,尝试用 curl 访问 localhost: 来验证连接。
工具2:kubefwd
场景:开发者希望在本地 IDE 中设置断点调试 service-front,但 service-front 和依赖服务难以本地模拟。 解决方案:kubefwd 可以批量端口转发并管理本地 DNS,简化配置。 步骤:运行:kubefwd service-front:
使用 sudo,配置 KUBECONFIG,运行本地 front 应用并设置断点。
在集群中测试服务交互。
工具3:telepresence
场景:开发者需要在本地调试 service-middle,同时 service-middle 依赖 service-back,并且集群环境不易模拟。 解决方案:telepresence 提供双向通道,支持本地服务与集群服务间的调试。 步骤:删除集群中的 service-middle,运行 telepresence。
本地运行 middle 应用并设置断点。
通过集群临时 Pod 发送请求到 service-front。
总结:对于不暴露服务的访问,kubectl port-forward 足够。
本地调试时,kubefwd 管理 DNS,提供单向通道。
需要双向通道和依赖服务调试时,使用 telepresence。