Moco学习

Moco是一个用于创建模拟服务器的工具,支持热部署。本文档介绍了如何设置和运行Moco,包括各种类型的请求如带参数的GET、POST,带cookie和headers的请求,以及重定向和返回cookie的配置。

Moco是一个搭建模拟服务器的工具

1、下载地址:https://repo1.maven.org/maven2/com/github/dreamhead/moco-runner/

例如:我下载的是moco-runner-0.12.0-standalone.jar

2、新建一个文件夹moco,将上述jar包放入文件夹中

3、在moco中新建一个json文件,例如:config.json

4、在文件中写入以下内容(这是一个不带参数的get请求):

[
	{
		"request":{
			"uri":"/getMethod"
		},
		
		"response":{
			"text":"Hello World!"
		}
	}

]

5、cd命令进入moco文件,输入命令:java -jar moco-runner-0.12.0-standalone.jar start -p 8888 -c config.json 运行

6、访问http://localhost:8888/getMethod,查看结果

 

注意:moco是热部署的,即:修改配置文件后,服务器自动重启

 

带参数的get请求:

	{
		"description":"这是一个带参数的get请求",
		"request":{
			"uri":"/getwithparam",
			"method":"get",
			"queries":{
				"name":"ztt",
				"age":"18"
			}
		},
		"response":{
			"text":"ztt come back"
		}
	}

以下post请求不能直接在浏览器中访问,只能通过类似postman或者Jmeter等工具来模拟发送请求,或者使用httpClient编写代码

不带参数的post请求:

{
		"description":"这是不带参数的post请求",
		"request":{
			"uri":"/post",
			"method":"post"
			},
			"response":{
				"text":"这是一个不带参数的post请求"
			}
}

带参数的post请求:

{
		"description":"这是一个带参数的post请求",
		"request":{
			"uri":"/postwithparam",
			"forms":{
				"name":"ztt",
				"age":"18"
			}
		},
		"response":{
			"text":"ztt come back with param"
		}
	}

带cookie的get请求:

{
		"description":"这是一个带cookies的get请求",
		"request":{
		"uri":"/get/with/cookies",
		"method":"get",
		"cookies":{
			"login":"true"
		}
		},
		"response":{
			"text":"这是一个带cookies的get请求"
		}
}

带cookie的post请求:

{
		"description":"这是一个带cookie的post请求",
		"request":{
		"uri":"/post/with/cookies",
		"method":"post",
		"cookies":{
			"login":"true"
		},
		"json":{
			"name":"ztt",
			"age":"18"
		}
		},
		"response":{
			"status":200,
			"json":{
				"ztt":"success",
				"status":"1"
			}
		}
	}

带headers的post请求:

	{
		"description":"这是一个带headers的post请求",
		"request":{
		"uri":"/post/with/headers",
		"method":"post",
		"headers":{
			"content-type":"application/json"
		},
		"json":{
			"name":"ztt",
			"age":"18"
		}
		},
		"response":{
			"status":200,
			"json":{
				"ztt":"success",
				"status":"11111"
			}
		}
	}

重定向:

{
		"description":"重定向到百度",
		"request":{
			"uri":"/redirect"
		},
		"redirectTo":"http://www.baidu.com"
	}

重定向到自己的页面:

{
		"description":"重定向到自己的页面",
		"request":{
			"uri":"/redirectTo"
		},
		"redirectTo":"/redirectTo/new"
	},
	{
		"description":"这是被重定向到的自己的页面",
		"request":{
			"uri":"/redirectTo/new"
		},
		"response":{
			"text":"redirect success"
		}
	}

moco一个返回cookie的请求:

{
		"description":"这是一个会返回cookies信息的get请求",
		"request":{
			"uri":"/getcookies",
			"method":"get"
		},
		"response":{
			"cookies":{
				"login":"true",
				"status":"10000"
			},
			"text":"恭喜你获得cookies成功"
		}
	}

 

### MOCO 对比学习机制及实现 #### 动量对比学习MoCo)简介 MoCo 是一种基于对比学习的自监督学习方法,旨在通过无标注数据学习有用的特征表示。其核心思想是构建一个动态字典,并利用动量编码器不断更新该字典中的键(key),以便在训练过程中有效地对比正负样本对[^1]。 #### 对比学习的基本概念 对比学习的目标是从大量未标记的数据中提取有意义的信息,具体来说就是让模型学会区分不同的实例。MoCo 实现这一目标的方式是通过最大化正样本之间的相似度并最小化负样本之间的相似度。这种方法可以看作是在高维空间中拉近相同类别的样本距离,同时推开不同类别样本的距离[^2]。 #### MoCo 的工作机制 MoCo 将查询(query)和键(key)的对比关系建模为一个队列数据结构。在这个框架下: - **查询编码器**:负责生成当前输入图像的特征向量作为查询。 - **键编码器**:用于生成历史图像的特征向量作为键,并存入队列中。 - **动量更新策略**:键编码器参数通过缓慢跟随查询编码器参数的变化来进行更新,这种设计有助于稳定训练过程[^4]。 以下是 MoCo 工作流程的关键组成部分: 1. **动态字典维护** - 字典是由一组键组成的集合,这些键代表过去处理过的图像特征。 - 使用 FIFO 队列管理字典大小,当新键加入时会移除最旧的一个键。 2. **动量更新** - 键编码器采用动量更新方式逐步调整权重,而不是像常规优化算法那样完全复制查询编码器的梯度变化。 - 这种渐进式的更新减少了噪声干扰,提高了模型稳定性[^5]。 3. **对比损失函数** - 对比损失被用来衡量查询与所有可能匹配项之间的一致性程度。 - 它鼓励查询与其对应的正样本保持高度一致的同时远离其他所有的负样本。 \[ L_{contrast} = -\log{\frac{e^{sim(q,k^+)/τ}}{e^{sim(q,k^+)/τ}+\sum _{k^-}{e^{sim(q,k^-)/τ}}}} \] 其中 \(q\) 表示查询,\(k^+\) 和 \(k^-\) 分别指代正负样本,而 \(τ\) 则称为温度超参控制分布锐利度[^3]。 #### Python 示例代码 下面展示了一个简化版 MoCo 训练逻辑的伪代码实现: ```python import torch.nn.functional as F class MoCo(torch.nn.Module): def __init__(self, base_encoder, dim=128, K=65536, m=0.999, T=0.07): super(MoCo, self).__init__() # 创建查询和键编码器 self.encoder_q = base_encoder(num_classes=dim) self.encoder_k = base_encoder(num_classes=dim) for param_q, param_k in zip(self.encoder_q.parameters(), self.encoder_k.parameters()): param_k.data.copy_(param_q.data) # 初始化键编码器等于查询编码器 self.K = K # 队列长度 self.m = m # 动量系数 self.T = T # 温度参数 # 初始化队列 self.register_buffer("queue", torch.randn(dim, K)) self.queue = F.normalize(self.queue, dim=0) @torch.no_grad() def momentum_update_key_encoder(self): """ 更新键编码器 """ for param_q, param_k in zip(self.encoder_q.parameters(), self.encoder_k.parameters()): param_k.data = param_k.data * self.m + param_q.data * (1. - self.m) def forward(self, im_q, im_k): q = self.encoder_q(im_q) # 查询特征 q = F.normalize(q, dim=-1) with torch.no_grad(): k = self.encoder_k(im_k) # 键特征 k = F.normalize(k, dim=-1) l_pos = torch.einsum('nc,nc->n', [q, k]).unsqueeze(-1) # 正样本得分 l_neg = torch.einsum('nc,ck->nk', [q, self.queue.clone().detach()]) # 负样本得分 logits = torch.cat([l_pos, l_neg], dim=1) / self.T # 应用温度缩放 labels = torch.zeros(logits.shape[0], dtype=torch.long).cuda() loss = F.cross_entropy(logits, labels) # 计算交叉熵损失 return loss ```
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