准备工作 3. 去除地图模板上的水印(可跳过) 4. 方法一、SVGDeveloper 5. 方法二、SVG-Edit 1....使用钢笔，在图片上选取路径，逐个点。如果点错的话就ctrl+z 撤销几步。点取过程中可以使用鼠标滚轮，和下面的滚动条调整显示区域。 ? 然后在结束的时候，钢笔显示圈，再点，这样就完成了一个封闭路径。...4.4 添加区域文字（可跳过） 注：添加区域文字是为了地图标识区域对应的市，这一步可以跳过，实际在我们的设计器导入后预览时不会显示区域文字，设计器里可以通过标签来显示对应的市 选中text 工具然后在对应的位置上点击后输入文字...调整图片的位置，可以使用工具栏的x、y和宽度高度来修改 ?...5.3 添加区域文字（可跳过） 注：添加区域文字是为了地图标识区域对应的市，这一步可以跳过，实际在我们的设计器导入后预览时不会显示区域文字，设计器里可以通过标签来显示对应的市 点击文本框A，然后在合适的位置上点击后输入文字
最近的工作表明，transformers 还可以通过将离线强化学习（RL）视作顺序预测问题，进而从离线数据中学习策略。...Chen et al. (2021)的工作表明，transformers 可以通过模仿学习从离线 RL 数据中学习单任务策略，随后的工作表明 transformers 可以在同领域和跨领域设置中提取多任务策略...PD 具有简单性和可扩展性，但它的一大缺点是生成的策略不会在与环境的额外交互中逐步改进。...这项工作的主要目的是调查相对于先前工作，AD 强化在多大程度上是在上下文中学习的。实验将 AD、 ED( Expert Distillation） 、RL^2 等进行了比较。...AD 是否表现出上下文强化学习？结果表明 AD 上下文强化学习在所有环境中都能学习，相比之下，ED 在大多数情况下都无法在上下文中探索和学习。 AD 能从基于像素的观察中学习吗？
有界上下文：域驱动的设计将有界上下文定义为“单词或语句能确定其含义的设置”。简而言之，这意味着模型是有意义的边界。在上面的示例中，“项目”在每种上下文中的含义不同。...在目录上下文中，项目表示可售产品，而在购物车上下文中，则表示客户已将其添加到购物车中的项目。在“运输”上下文中，它表示将要运送给客户的仓库物料。...微服务与有限上下文如何相关 现在，微服务在哪里适合？可以说每个有界上下文都映射到微服务吗？是的，我们将明白为什么。在某些情况下，有界上下文的边界或轮廓可能很大。 考虑上面的例子。...在DDD中，这些模型（价格，定价项目和折扣）被称为聚合Aggregates。聚合是组成相关模型的独立模型。您只能通过已发布的界面更改聚合的状态，并且聚合可确保一致性，并且不变量保持良好状态。...在团队进行此练习时，他们会确定不同的重叠概念，模棱两可的领域语言以及相互冲突的业务流程。他们将相关模型分组，重新定义聚合并确定重复的过程。随着这些工作的进行，这些集合所属的有限上下文变得清晰起来。
楔子 我在之前的文章《flask源码解析之上下文》中对flask上下文流程进行了详细的说明，但是在学习的过程中我一直在思考flask上下文中为什么要使用栈完成对请求上下文和应用上下文的入栈和出栈操作，...而且栈所维护的无非不就是一个列表，我直接用一个列表去存储请求上下文和应用上下文不可以吗？...或者说我用一个变量、字典其他任何可存储数据的数据类型不行吗?对于这个问题的解答，是我在理解离线脚本和 flask多app应用中才理解flask上下文中使用栈的精髓。...对于为什么使用栈进行存储上下文，请耐心看我之前对离线脚本和flask多app应用的铺垫。 离线脚本 在项目的实际应用中，我们需要使用离线脚本完成不能作为后台功能的操作,例如： 1....flask的多app应用 博主有在《flask源码解析之DispatcherMiddleware》一文中对flask多app应用的使用和源码流程进行过详细阐述，flask多app所实现的功能与蓝图相同
他们都是异步分散上报采集的追踪信息，离线的聚合聚合追踪链路。他们都有链路采样等等。 链路追踪系统架构和模型的设计看着都是如此相似，我不禁会产生一些疑问：开发者在设计链路追踪的时候，想法都是这么一致吗？...元数据的这些信息都是必要的吗？不侵入修改代码可以接入到链路追踪系统吗？为什么要异步分散上报，离线聚合？设置链路采样有什么用？...生产的应用往往是多线程的，所以使用这种方法无法很好的找到链路间对应关系。...Dapper通过对一些通用包添加测量点，对应用开发者在零干扰的情况下实现了分布式链路追踪，主要有以下实践： 当一个线程在处理链路追踪路径上时，Dapper会把追踪上下文关联到线程本地存储。...这样Dapper就可以保证所有的回调函数会在创建的时候存储追踪上下文，在回调函数被执行的时候追踪上下文关联到正确线程里面。
他们都是异步分散上报采集的追踪信息，离线的聚合聚合追踪链路。他们都有链路采样等等。 链路追踪系统架构和模型的设计看着都是如此相似，我不禁会产生一些疑问：开发者在设计链路追踪的时候，想法都是这么一致吗？...元数据的这些信息都是必要的吗？不侵入修改代码可以接入到链路追踪系统吗？为什么要异步分散上报，离线聚合？设置链路采样有什么用？...生产的应用往往是多线程的，所以使用这种方法无法很好的找到链路间对应关系。...在论文中 Pinpoint 架构设计主要分为三部分。...这样 Dapper 就可以保证所有的回调函数会在创建的时候存储追踪上下文，在回调函数被执行的时候追踪上下文关联到正确线程里面。
作者 | 琥珀 出品 | AI科技大本营（公众号id：rgznai100） 谷歌语音输入法可离线识别啦！ 这次出手的，又是谷歌 AI 团队。...该模型始终以字符级工作， 因此即便你说话，它也会逐个字符地输出单词，就好像有人在实时键入并准确在虚拟键盘听写出你说的话。...在早期系统，这些组件是相对独立优化的。 2014 年左右，研究人员开始专注于训练单个神经网络，将输入音频波形直接映射到输出句子。...谷歌公开这一新功能后，TechCrunch 评论称，“鉴于 Google 的其他产品几乎没有是离线工作的，那么你会在离线状态下写一封电子邮件吗？...而这也一度吸引来了 HackerNews 上不少用户评论，他们也将部分矛头指向了所谓的“离线功能”： “离线功能虽然不是最主要的吸引力，但正如本文中提到的，延迟问题的减少是巨大的。
简而言之，这意味着模型在边界内是有含义的。在上面的例子中（图 1），“Item”在每个上下文中都有不同的含义。...在 Catalog 上下文中，Item 表示可出售的产品，而在 Cart 上下文中，它表示客户已添加到购物车中的商品选项。在 Fulfillment 上下文中，它表示将要运送给客户的仓库物料。...微服务和界限上下文如何关联 现在，微服务适用于哪些地方？每个界限上下文都能映射到对应的微服务吗？不一定。我们来看看原因。在某些情况下，界限上下文的边界或轮廓可能会非常大。 ?...只是它们是不同上下文的一部分。 另一个迹象表明，同一个模型在不同的上下文中传播，所有这些模型都直接与单个支付网关相集成，并且彼此执行相同的操作。 ?...随着这些工作的进行，这些聚合所属的界限上下文变得清晰起来。如果所有团队都在同一个房间（物理或虚拟）里，并开始在 Scrum 风格的白板上绘制事件、命令和流程的映射，那么事件风暴研讨就会非常有用。
实验结果发现，尽管没有经过明确的训练,「预训练的Transformer可用于解决一系列上下文中的RL问题」，并表现出在线探索和离线保守的特性；同时该模型还可以「将预训练的分布推广到新的任务中，并自动适应未知结构的决策策略...在此能力的加持下，预训练模型可根据少量有监督的输入-输出示例，并被要求在其上下文中预测最有可能的输出，而无需参数更新。...在过去的几年中，上下文学习已被应用于解决各种任务，并且越来越多的工作开始理解和分析有监督学习中的上下文学习。 在本文，作者主要研究和理解上下文学习在连续决策任务上的应用，特别是在强化学习背景下。...在图 c中，作者绘制了在具有不同百分比的专家数据的新离线数据集上进行评估时两个预训练模型的测试时性能。...马尔可夫决策过程 接下来，作者通过测试DPT探索和信用分配能力，来研究DPT处理马尔可夫决策过程。实验结果表明，DPT具备新任务泛化能力、基于图像观察的可扩展性以及结合上下文行为的能力。
从去年开始，已经有相关工作证明，通过将离线强化学习（offline RL）视为一个序列预测问题，那么模型就可以从离线数据中学习策略。...与蒸馏后学习（post-learning）或专家序列的序列策略预测结构不同，AD能够在不更新其网络参数的情况下完全在上下文中改进其策略。...Transfomer收集自己的数据，并在新任务上最大化奖励； 无需prompting或微调； 在权重冻结的情况下，Transformer可探索、利用和最大化上下文的返回（return）！...尽管目前已经有很多成功的模型展示了Transformer如何在上下文中学习，但Transformer还没有被证明可以在上下文中强化学习。...但Decision Transformers或者Gato只能从离线数据中学习策略，无法通过反复实验自动改进。 使用算法蒸馏(AD)的预训练方法生成的Transformer可以在上下文中强化学习。
在非常广泛的基础上，这项工作基于从人类回放数据集中学习，并提出了离线强化学习策略评估方法和一些在线策略改进。...来自离线强化学习的挑战之一是来自对来自数据集 [3] 的游戏策略集的多样性和丰富性的保证，在论文中称为覆盖率。...离线强化学习领域也可以使用在线和离线强化学习的不同方法来学习策略。...数据集是一组称为 rollouts 的状态动作元组，解释为在 M 个独立 rollout 的小批量中组装的 K 个连续时间步长的序列。这遵循其他离线任务（例如 DL4R）给出的结构。...原始 AlphaStar 论文与这项工作的参考代理之间的主要区别是使用星际争霸 II 的所有三个种族比赛和来自高于 3500 的 MMR 的重播来进行训练 传统离线 RL 方法的使用一直在探索奖励来执行策略改进
函数执行上下文：函数调用时，会开始执行函数中的代码。eval执行上下文：不建议使用，可忽略。...// 见上文创建变量对象的第三步}复制代码词法作用域（Lexical scope）这里想说明，我们在函数执行上下文中有变量，在全局执行上下文中有变量。...JavaScript的一个复杂之处在于它如何查找变量，如果在函数执行上下文中找不到变量，它将在调用上下文中寻找它，如果在它的调用上下文中没有找到，就一直往上一级，直到它在全局执行上下文中查找为止。...我们可以在 createWarp 的执行上下文中创建自有变量。js 引擎createWarp 的上下文添加到调用堆栈（call stack）。...我们有一个新的函数声明，在createWarp执行上下文中创建一个变量 add。add 只存在于 createWarp 执行上下文中, 其函数定义存储在名为 add 的自有变量中。
HTML5的离线储存怎么使用，它的工作原理是什么 离线存储指的是：在用户没有与因特网连接时，可以正常访问站点或应用，在用户与因特网连接时，更新用户机器上的缓存文件。...函数执行上下文：函数调用时，会开始执行函数中的代码。 eval执行上下文：不建议使用，可忽略。...: undefiend // 见上文创建变量对象的第三步} 词法作用域（Lexical scope） 这里想说明，我们在函数执行上下文中有变量，在全局执行上下文中有变量。...JavaScript的一个复杂之处在于它如何查找变量，如果在函数执行上下文中找不到变量，它将在调用上下文中寻找它，如果在它的调用上下文中没有找到，就一直往上一级，直到它在全局执行上下文中查找为止。...我们有一个新的函数声明，在createWarp执行上下文中创建一个变量 add。add 只存在于 createWarp 执行上下文中, 其函数定义存储在名为 add 的自有变量中。
内容可以从独立或全屏模式轻松共享 确认方法：确保从独立模式（将应用程序添加到主屏幕后），您可以从应用程序的UI中分享内容（如果适用的话）。...■然后，将网络仿真设置为离线并浏览。应用程序在离线时不应比缓慢的连接感觉更快 改善方法： 尽可能使用缓存优先响应。也可以查看我们的服务工作者库，使得实现这些模式更容易。...（服务工作者库地址： https://developers.google.com/web/tools/service-worker-libraries/） 站点适当地通知用户何时离线 确认方法...站点适当地通知用户何时离线 确认方法： 向用户提供有关如何使用通知的上下文： ■访问该网站并找到推送通知选择加入流程 ■当浏览器显示权限请求时，请确保已提供上下文以说明该站点需要的权限...Management API地址：https://developers.google.com/web/fundamentals/security/credential-management/） 用户在站点内可以使用原生
Transformer的瓶颈 https://arxiv.org/pdf/2311.00871.pdf 说起大语言模型所展示的令人印象深刻的能力，其中之一就是通过提供上下文中的样本，要求模型根据最终提供的输入生成一个响应...针对该挑战，伯克利大学提出了一种独特的方法：环注意力（Ring Attention），在保持内存效率的同时处理更长的输入序列，与最先进的技术相比长出数倍，最高可实现了超过100M的上下文大小。...此外，研究人员发现所得的mesa优化算法表现出上下文中的小样本学习能力，与模型规模无关。因此，新的结果对此前大语言模型中出现的小样本学习的原理进行了补充。...Transformer的配置能够适合所有的应用场景吗？难道就不能改变吗？今天给大家分享的这篇国际顶会(ICML 2023)文章给出了答案。...实验结果发现，尽管没有经过明确的训练,「预训练的Transformer可用于解决一系列上下文中的RL问题」，并表现出在线探索和离线保守的特性；同时该模型还可以「将预训练的分布推广到新的任务中，并自动适应未知结构的决策策略
但有时召回的上下文可能与 query 无关或者矛盾，此时就应舍弃这个上下文，尤其当大模型上下文窗口较小时非常必要（目前 4k 的窗口比较常见）。 那有解决办法吗？...详细过程可参考我对 Self-RAG 的总结 [6]。 如图 4 所示，右侧就是 Self-RAG 的工作流程。首先，根据 query判断是否需要检索。...背后的原因是：推理 LLM 并没有对上下文进行适配性训练，以使生成结果与上下文语义保持一致。如图 1 左侧例子，检索上下文有可能引入有冲突的观点。...比如为了让 y 很大程度上受上下文的支持，可给 IsSUP 较高的权重，而给其他 token 较低的权重，这是软性控制行为。通过在解码环节设置 critique，我们也可以释加硬性控制作为。...由于每种反思标记的定义、输入、输出均有不同，文中采用 GPT-4 为每种反思标记设置不同的指令数据，从而完成打标工作。
但是大部分，用postMessage()就够用了 数据传输 工作线程是「独立的上下文」，因此在上下文之间传输数据就会产生消耗。...array buffers ❞ 结构化克隆算法 ❝结构化克隆算法可用于在两个「独立上下文间」共享数据 ❞ 在通过 postMessage()传递对象时，浏览器会遍历该对象，并在目标上下文中生成它的一个...可转移对象 使用可转移对象可以把「所有权」从一个上下文转移到另一个上下文。在不太可能在上下文间复制大量数据的情况下，这个功能特别有用。...把 ArrayBuffer 指定为可转移对象，那么对缓冲区内存的引用就会「从父上下文中抹去」，然后 分配给工作者线程。 main.js const worker = new Worker('....共享工作者线程也在「独立执行上下文」中运行，也只能与其他上下文「异步通信」。 因为，Shared Worker简单也适用场景有限，所以就不过多介绍了。
-127.5,127.5]，取整是[-127,128]，偏移是让浮点的0能够对应一个int8的整数，防止0填充出现误差，选取的时候也会尽量使得浮点最小值对应int8的0，所以这里z=127，偏移之后可以使得...模型预训练完之后某些层的权重参数不同通道之间的数据方差很大如下图所示，利用常见的per-layer量化策略(即整个层的参数作为一个tensor进行量化)，则会使得值较小的通道直接全部被置为0，导致精度的下降，per-channel的方法可以解决这个问题，但是在硬件实现上因为要针对每一个通道都有自己独立的缩放系数和偏移值考虑...论文中对于MobileNet-v2的实验也只是在block内部做的均衡，那么就是说block与block之间是相互独立的，block内部一般也就三个conv，三个之间来回迭代的效果还是存在质疑； ?...，且在一些情况下还需要一些调参技巧，如BN操作中的moving_mean和moving_variance要重新校正还是直接冻结等，且在一些深度学习框架上提供模型压缩与量化工具也是更倾向于一键直接离线量化...这个论文带来的启发是直接在数学上考虑量化误差，并且利用已有的信息将误差来源大的项进行公式上的融合，比如上下层的权重逐通道范围均衡，使得每一层的权重各个通道之间的范围接近。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
