、Stamen Terrain、Stamen Toner等等，默认为OpenStreetMap zoom: 底图的缩放级别，默认为None，自动根据ax的extent和crs计算。...zoom值越高，底图的缩放级别就越大，地图显示的范围也就越小，细节也会越来越清晰。 url: 底图的url地址，默认为None，自动根据source和zoom计算。...z：表示地图的缩放级别，从0开始递增，数值越大，地图显示的范围越小，细节越丰富。 在瓦片地图中，地图被分成了许多小块，每个小块都有一个唯一的编号，也就是xyz坐标系。...2559177.946084248, 2615308.057854809) 5.3 离线背景地图 在有些时候我们需要离线使用背景瓦片地图，contextly提供bounds2raster函数用于根据给定的空间范围和地图缩放级别...n：float类型，表示空间范围的最大值。 path：str类型，表示下载的栅格数据文件的保存路径。 zoom：int或者字符串类型，表示地图缩放级别。
，该方法可以实现更深层次的缩放，而传统的超分辨率方法可能难以在截然不同的尺度上创建新的上下文结构。...此外，现有方法在探索大尺度范围的能力方面受到限制，因为它们主要依赖输入图像内容来确定后续缩放级别的新增细节。在很多情况下，图像片段包含的上下文信息不足以为更深的缩放级别细节提供信息。...与此不同，本文方法在文本提示中为每个缩放比例提供依据，允许在极端缩放级别上构思新的结构和内容。在实验中，研究者将他们的方法与其他方法进行比较，并证明了该方法生成的缩放视频明显更加一致。...图 8 比较了使用本文方法和非本文方法生成的缩放序列，即每个尺度独立采样。 ...与本文方法一样，每一层的修复都以相应的文本提示为条件。图 9 显示，由于自回归过程的因果关系，扩图方法的误差会逐渐累积，也就是说，当某一步出现错误时，后面的扩图迭代可能难以生成一致的图像。
对于双模式表，标题将显示哈希色，以表示该表处于导入和DirectQuery模式。 存储模式图标 错误图标 如果您的某个字段有错误，现在您将在该字段旁边看到一个错误图标。...缩放滑块为报表创建者和使用者提供了一种简便的方法，无需使用过滤器即可检查图表中较小范围的数据。此外，使用缩放滑块不会影响上下文信息，例如计算得出的趋势线。...最终用户打开报表时，缩放滑块的端点将默认为您保存的端点，从而使您可以突出显示特定的数据窗口，同时保持其上下文可立即访问。 将为条形图/列，折线图，折线和条形图/列组合以及散点图启用缩放滑块。...层次结构图在数据可视化中是一个很大的挑战，因为层次结构上的更高级别比其之下的所有其他级别都大得多，因此存在缩放问题。但现在不再。我们找到了一种更自然的方法来显示层次结构中每个较低级别的贡献。...我们使您更轻松地更改希望看到的前N个元素的数量。 此功能跨层次结构推出。您可以为层次结构中的任何级别分别打开或关闭前N个！
在块的每个入口/出口，MHA层和FFN层都丰富了层归一化和残差连接。然后，每个更高级别的块将前一个块的输出隐藏状态作为输入，用其MHA和FFN层表示它们，并将它们提供给下一个块。...根据可用的计算资源，它通常被设置为1k、2k或4k，以避免GPU上的内存不足(OOM)错误。...该函数控制每个头部的注意力范围，允许模型关注不同的上下文范围。...Expire-Span为每个前一个token引入了一个在[0,1]范围内的可学习标量，允许模型保留具有最重要信息的token，同时使不再相关的token过期，类似于基于LSTM的RNN中的遗忘门。...位置插值(PI对每个位置数从 n 到 n/κ 进行线性缩放，使表示空间密集，使最远长度边界扩展了1次(见式31)。
如果相机运动过快，则前一帧或后一帧中对象的位置可能对应于图像中的错误位置，例如人行道上的汽车。 •目标关联（第18-28行）：通过最大化运动方向和重叠，为每个空点 计算最佳 。...我们采用了Burt和Adelson引入的拉普拉斯金字塔将SLR目标混合到视频帧中。 这种混合方法将修复的视频帧 、复制粘贴的图像 和指出混合位置的掩模图像 作为输入。...每个拉普拉斯金字塔级别是将上采样和模糊的前一个级别减去每个高斯金字塔级别的结果。拉普拉斯金字塔中的较小级别与高斯金字塔中的更小级别相同。...•真实LR测试子集：为了评估DS-GAN和管道的性能，我们使用了来自UAVDT测试集的274438个小对象，这些对象具有足够的上下文，覆盖了32×32像素的区域。...这些结果验证了[17，18]中得出的结论，因为重新缩放函数引入了使输出对象与真实世界对象显著不同的伪影。
F1 将帮助系统打开到工具的默认主页或上下文相关帮助。在 ArcGIS Pro 中了解有关上下文相关帮助的详细信息 Ctrl+F1 显示或隐藏功能区。 Ctrl+Z 撤消更改。...您可通过此操作单击并在较低的高度处设置 z 值。 拓扑错误检查器 用于拓扑错误检查器的键盘快捷键 键盘快捷键 操作 注释 上箭头键和下箭头键 移动指针。 在错误表的行间上下移动指针。...Ctrl+Shift+等号 (=) 缩放错误。 将活动地图缩放至当前错误。 D 显示拓扑规则。 显示当前错误违反的拓扑规则。 F 选择要素。 选择导致该错误的主要要素。 X 将错误标记为异常。...在范围选项卡上的步骤设置中定义的步骤数量范围内向后移动。 栅格和影像 以下键盘快捷键适用于各种栅格和影像工具。...Ctrl+G 打开和关闭 GCP 显示。 Ctrl+F 缩放至全图范围。
标量量化方法使用一个具有均匀间隔重构级别的 URQ。相比之下，DQ 采用两个标量量化器，具有不同的重构级别和可切换的程序。...NNC 支持每个上下文模型的自适应速率设置的前向信号，即编码器可以优化每个上下文模型的自适应速率（和初始概率）并在比特流中传输这些优化的参数。...每个参数的实际 qp 可能会偏离基本 qp，例如，对于非权重参数或者如果启用了 opt_qp。右侧的矩阵显示反转的结果，即文本的准确性和比特流大小。...左侧矩阵使所有没有精度下降的编码神经网络都以黄色突出显示。...bzip2 也部署了霍夫曼代码，但是，它在顶部使用了额外的游程编码和转换。bzip2 通常接近香农熵界，但始终高于香农熵界。
例如看到一半的文章，开发者可以定位并记住浏览的位置。在用户下次打开小程序时，立即滚动到未读处，方便用户继续阅读。 地图、视频和画布上，现在可以展示简单的图片及文字，帮助用户更好地使用这些功能。...获取元素布局信息 A 新增 API getFileInfo 获取文件信息 A 新增 API onUserCaptureScreen 监听用户进行截屏事件 A 新增 API pageScrollTo 使页面滚动到指定位置...F 修复 API chooseLocation 直接选第一个默认地址，成功后返回信息为空的问题 F 修复 API chooseVideo 当录制视频超过 10s 时，播放结束会导致进度条错误的问题 F...A 新增 map 上下文 translateMarker 增加 rotate 参数 A 新增 map 上下文 getScale getRegion 接口 支持返回当前缩放级别和视野范围 F 修复 map...上下文 translateMarker 接口自动旋转计算出错的问题 F 修复 map 上下文 includeMapPoint 接口的 padding 参数单位错误的问题 A 新增 video 上下文
模型将序列的值缩放和量化到一个固定的词汇表，并在通过高斯过程创建的公共和合成数据集上进行训练。...Chronos模型的参数范围从20M到710M不等，在已知数据集上优于传统和深度学习模型，在新数据集上表现出具有竞争力的零样本性能。...标记 为了使时间序列数据适应基于transformer的语言模型，使用了两个步骤:缩放和量化。缩放使用平均缩放将数据规范化到一个公共范围，其中每个点都通过历史上下文中绝对值的平均值进行调整。...在缩放之后，量化通过将数据范围分成箱(每个箱由一个记号表示)将实值序列转换为离散标记。作者更喜欢统一的分位数分组，据说是要适应不同数据集的可变性，因为预测范围受到预定义的最小值和最大值的限制。...处理长上下文数据的方法可以进一步提高Chronos在高频数据集上的性能，受nlp启发的方法，如温度调节和采样策略，可以提高预测的效率和准确性。
第三类使用了与作者的类似的想法，通过计算 Query 与不同尺度上下文之间的注意力矩阵，以关系的方式学习用于语义分割甚至图像识别的多尺度表示。...如图2所示，当为1时，VWA变为LWA， Query 和上下文在局部窗口中纠缠在一起。但当时，随着上下文的扩大， Query 可以看到比局部窗口场更宽的范围。...因此，生成大上下文后重新缩放是不起作用的，正确的步骤应该是在运行等式4之前重新缩放特征 。作者将这一原则称为预缩放原则。 从预缩放原则开始解决问题。...在应用了如图2c所示的重新缩放策略后，可以清楚看到VWA的内存占用与方程3中的相同，不受上下文扩大的影响。注意力计算成本也与方程2中的相同。...图6e表明，SegFormer在低层（即第一和第二层）学习全局表示，但仍然受到感受野范围内未激活子区域的困扰。在更高层（即第三和第四层），它们学习更局部的表示，但它们的领域范围非常相似。
使用rsockets和https时，高负载下的数据传输速度是否存在有意义的差异？ 使用Reactive技术堆栈与传统技术堆栈时，数据传输速度是否存在有意义的差异？...（CPU，内存，磁盘，网络等） 错误/异常处理 该应用通常在高负载下会抛出多少个异常？ 两次故障之间的平均时间是多少？ 中断通常持续多长时间？ 代码复杂度/清洁度 应用程序中最高的圈复杂度是什么？...可观察性 应用程序是否以正确的级别记录 应用程序是否以正确的级别发出指标 spring-cloud-sleuth是否启用了分布式跟踪？...在中配置 http 应用程序的运行状况检查 Cloud Foundry 性能 应用程序启动时间是否可以接受？这可以减少吗？ 在下游依赖项的上下文中了解自动缩放行为吗？...自动缩放的策略 高层架构审查 该应用程序中的技术债务在哪里 这个应用程式是微服务吗？
（2）采用复合缩放的方法，在预先设定的内存和计算量大小的限制条件下，对EfficientNet-B0模型的深度、宽度（特征图的通道数）、图片大小这三个维度都同时进行缩放，这三个维度的缩放比例由网格搜索得到...而AdvProp和Noisy Student则是使用了新的训练框架所完成的训练方法，这部分内容将在后面详细介绍。 4....随机数据增强RandAugment方法是在AutoAugment方法的基础之上，将30多个参数进行策略级的优化管理。使这30多个参数被简化成为2个参数：图像的N个变换和每个转换的强度M。...其中每次变换的强度参数M，取值在0到10的整数范围内，表示使原有图片增强失真(augmentation distortion)的大小。...在AdvProp模型中，将PGD的扰动级别分为0到4，生成扰动的迭代次数n按照扰动级别+1进行计算。攻击的步长固定为1。
在这个过程中，我们使用了拒绝采样和近端策略优化（PPO）等技术，以增强模型的表现。通过对奖励模型进行积累和模型增强的迭代，我们能够使模型逐渐接近理想的性能。...这三种缩放选项分别使用了 70 亿、130 亿和 7000 亿个参数进行训练，用户可以根据自己的需求选择最适合的模型尺寸。 第一种缩放选项使用了 70 亿个参数进行训练。...这个规模适用于一些较小的应用场景，对计算资源要求较低，但仍能提供合理的性能和效果。 第二种缩放选项采用了 130 亿个参数进行训练。这个规模相对较大，适用于更复杂的任务和领域。...此模型下， LLaMa 2 能够提供更高的语言理解和生成能力，适用于较大规模的应用需求。 最后一种缩放选项使用了 7000 亿个参数进行训练，是 LLaMa 2 中最大规模的模型。...然而， GPT-4 在训练过程中接收到更多的人类反馈和专家输入，这使得它比 LLaMa 2 更不容易生成不允许的内容或事实错误。
里的tab跳转可能会出现空指针错误。...== 1) { //设置缩放级别（缩放级别为4-20级） isFirstLoc = 0;...）信息来确定失败的原因，errInfo是错误信息，详见错误码表。...== 1) { //设置缩放级别（缩放级别为4-20级） isFirstLoc = 0;...是否在前面marker的聚合范围内 并且每个marker只会聚合一次。
2、Mamba 独特之处 Mamba最独特的地方在于它脱离了传统的注意力和MLP（多层 感知器）模块。这种简化使得模型更轻便、更快速，并且能随着序列长度线性地缩放，这是之前模型无法做到的。...最近的研究论文提出了一种方法，通过引入时变参数来克服这些限制，从而摆脱了LTI的束缚。这使得S4模型能够处理更多样化的序列和任务，显著扩大了其适用范围。...它的设计使得模型更好地利用更长的上下文，这在 DNA 和音频建模中得到了证明，超越了以前的模型在处理需要长期依赖的复杂任务上的表现。...在 Hugging Face 上，有多种规模的预训练 Mamba 模型可用，参数范围从 130M 到 2.8B，这些模型在 Pile 和 SlimPajama 数据集上接受了训练。...这些模型旨在满足多样化的计算和性能需求，遵循 GPT-3 的规模标准。用户可以期望从这些模型中获得高吞吐量和准确性，使 Mamba 成为多种应用的强有力选择，包括但不限于语言建模。
16 否 缩放级别，取值范围为3-20 1.0.0 min-scale number 3 否 最小缩放级别 2.13.0 max-scale number 20 否 最大缩放级别 2.13.0 markers...number 0 否 旋转角度，范围 0 ~ 360, 地图正北和设备 y 轴角度的夹角 2.5.0 skew number 0 否 倾斜角度，范围 0 ~ 40 , 关于 z 轴的倾角 2.5.0 enable...(Object object) 获取当前地图的缩放级别 需要说明的是MapContext.getRegion()接口获取图片的范围，即是经度和纬度的取值范围，取值范围是以地图的西南和东北两个顶点的经度和纬度来限定的...MapContext.translateMarker()和MapContext.includePoints()两个接口中需要用到的经度和纬度不能超出MapContext.getRegion()接口的经度和纬度取值范围...}, { latitude: 22.55229, longitude: 113.3845211, }] }) }, //获取当前地图的缩放级别
同时，对于较大结构的预测（需要更多的全局上下文），在缩小图像尺寸时通常会做得更好，因为网络的感受野可以观察到更多必要的上下文。我们将后一个问题称为类别混淆问题。 ?...除了可以进行更快的训练之外，这还使我们可以使用更大的crop进行训练，从而提高了模型的准确性。...为了获得一对缩放图像，将单个输入图像按比例缩小2倍，这样就只剩下一个1倍的缩放输入和一个0.5倍的缩放输入。这使得网络学会预测一个范围内的图像尺度的相对注意力。...Auto Labelling on Cityscapes 受最近关于图像分类任务自动标记工作的启发，本文采用了一种用于Cityscapes的自动标记策略来增加有效数据集大小和标签质量。...相反，对于右侧非常大的区域，注意力机制将学会最大程度地利用较低的比例（0.5x）和很少的错误2.0x预测。 ? Cityscapes数据集上的实验 ?
克服这种限制并改进低频单词的嵌入的一个方法是将表层信息纳入学习范围。这里可以采取一步或者两步的方法来解决，首先，在单词级别上训练嵌入模型，然后使用表层信息对词嵌入要么微调，要么重新计算。...通过关注最有用的上下文，它可以为低频和中频单词生成高质量的嵌入。（ii）我们提出了一种基于VecMap的新式评估方法，使我们能够轻松评估低频和中频单词的嵌入质量。...相关工作 训练表面形态模型以模拟词嵌入的方法包括基于词素和字符级别，在微调方面，可用通过引入一个高斯模型，该模型将词形态信息整合到单词嵌入中。使用一组特定语言的规则重新计算嵌入。...直接将表面形态信息集成到嵌入学习中的模型包括fastText、LexVec和Charagram。虽然许多学习嵌入新词的方法利用上下文信息的同时也使用了注意力机制。...表3 给出了在单词频率范围中accuracy和micro F1，根据以前的实验结果，在高达16次实验中，AM的性能大大优于基线。
除了用相同的随机偏移量移动APE的每个位置索引(为全局偏移)外，还引入了局部偏移和全局缩放。...尽管之前提出了大量的PEs，但在最近的LLMs中，只有ALiBi和RoPE被广泛采用。因此，LLM时代提出的PEs大多衍生自这两种方法，试图使ALiBi更具表现力或使RoPE更具外推性。...因此，位置插值通过对齐位置索引的范围和扩展前后的相对距离，减轻了由于上下文窗口扩展对注意力分数计算的影响。...这里的核心思想是减少高频的缩放，增加低频的缩放，以减少高频的信息损失。由于NTK-Aware插值不直接对傅里叶特征进行缩放，因此所有位置都是可以区分的。此外，该方法不需要对上下文窗口进行任何微调。...对于每个训练步骤，长度为 n 的序列的随机位置是较大范围位置的升序子样本，该范围大小为 n ，且不包含重复。
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