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列表索引超出范围:是否可以填充文本以避免？

列表索引超出范围是指在访问列表元素时，使用了一个超出列表长度的索引值，导致程序抛出索引错误。为了避免这种错误，可以采取以下几种方法：

检查索引值：在访问列表元素之前，先检查索引值是否在合法范围内。可以使用条件语句（如if语句）判断索引值是否小于列表长度。
异常处理：使用try-except语句捕获索引错误异常，并在异常处理块中进行相应的处理。可以输出错误信息或者进行其他操作，如填充默认值。
使用默认值：如果索引超出范围时需要填充文本以避免错误，可以使用默认值来代替超出范围的索引。可以定义一个默认值变量，当索引超出范围时返回该默认值。
判断列表长度：在使用索引访问列表元素之前，可以先判断列表的长度。如果索引超出了列表的长度，可以选择不进行访问或者进行其他处理。

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第三天-基本数据类型 int bool

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Transformers 4.37 中文文档（七十六）

attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...默认情况下将忽略填充。如果提供填充，则默认将忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选）- 避免对填充标记索引执行注意力的掩码。

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Transformers 4.37 中文文档（八十四）

默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...默认情况下，如果提供了填充，则将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...默认情况下，如果提供填充，将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...默认情况下会忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...默认情况下，如果提供填充，则将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。

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Transformers 4.37 中文文档（七十八）

默认情况下将忽略填充。可以使用 Speech2Text2Tokenizer 获取索引。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...每个序列可以是一个字符串或一个字符串列表（预分词字符串）。如果序列以字符串列表（预分词）的形式提供，则必须设置is_split_into_words=True（以消除与批量序列的歧义）。...每个序列可以是一个字符串或一个字符串列表（预分词字符串）。如果序列以字符串列表（预分词）的形式提供，则必须设置is_split_into_words=True（以消除与批量序列的歧义）。...text_target (str, List[str], List[List[str]], 可选) — 要编码为目标文本的序列或序列批次。每个序列可以是字符串或字符串列表（预分词字符串）。

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Transformers 4.37 中文文档（九十五）

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数据结构思维第二章算法分析

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attention_mask (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，optional) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选）- 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。

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Transformers 4.37 中文文档（七十五）

默认情况下，如果提供填充，则将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...每个序列可以是一个 numpy 数组，一个浮点值列表，一个 numpy 数组列表或一个浮点值列表的列表。...attention_mask（形状为({0})的torch.FloatTensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。

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Leetcode 498：对角线遍历Diagonal Traverse（python3、java）

m,n)，两种改变方式1、(m-1,n+1) 2、(m+1,n-1) 数组从(0,0)开始，先是(m-1,n+1) ，(0,0)->(-1,1)此时m=-1，超出范围，m赋值0。...然后切换索引改变方式(m+1,n-1)，执行两次(0,1)->(1,0)->(2,-1),n赋值0得到(2,0)，再次切换为索引改变方式(m-1,n+1)直到下次超出范围(2,0)->(1,1)->(0,2...此时m2均超出范围，(m+2,n-1)，应当优先判断n是否超出范围，执行(m+2,n-1)->(1,2)，避免因为m<0再次切换一次索引改变方式。...} return res; } } 注意点： if (matrix.length==0||matrix[0].length==0)return new int[0];首先判断是否为空数组...for循环里应当先判断m、n是否大于或等于各自的最大长度，然后执行(m-1,n+2)、(m+2,n-1)。避免出现m、n同时小于0时flag布尔值转换两次的错误。

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Transformers 4.37 中文文档（八十三）

attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）— 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）—避免在填充标记索引上执行注意力的掩码返回字幕（列表）一个长度为...attention_mask (torch.FloatTensor，形状为 ({0})，可选) — 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask (torch.FloatTensor，形状为({0})，optional) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。

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