本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第六篇——对建筑年代深度学习模型的进行评价，我们首先会通过对测试数据集的预测来展示模型的预测能力，其中，我们会介绍对模型进行评估的几种方法，包括混淆矩阵...1.5 平衡数据集 二、加载模型 2.1 使用 load_state_dict 加载模型 2.2 创建DataLoader 三、开始预测 3.1 对整个测试集进行预测 3.2 可视化某一批次图像的预测结果...三、开始预测 3.1 对整个测试集进行预测 我们预测图像的最终目标是获取每个图像的预测标签，用来对比是否和真实标签相等，从而进行接下来的分析。...我们可以参考上图进行制作，流程大概是：对所有的建筑进行预测——对真实年代和预测的年代的类别进行差值计算——将上一步的结果和建筑足迹的空间数据进行连接——提取出市中心的范围，设置符号系统然后出图。...2）处理预测结果 a.对训练集进行预测 我们利用“三、进行预测”的方法对训练集进行预测 b.合并预测结果 ## 读取数据 import pandas as pd df1 = pd.read_csv('
API（应用程序接口）通过为系统之间的对话提供接口来帮助这种类型的通信。REST只是一种被广泛采纳的API风格，我们用它来与内部和外部以一种一致的和可预测的方式进行沟通。...这对有许多开发人员的大型代码库来说是个挑战。 REST API版本控制 API的变化是不可避免的，但端点的URL永远不应该失效，否则会破坏使用它们的应用程序。...数字签名的认证令牌在请求和响应头中安全地传输。JWT允许服务器对访问权限进行编码，因此不需要调用数据库或其他授权系统。...最多组成10个/author/{id}请求以获取每个作者的详细信息。 这被称为「N+1问题」；必须为父请求中的每个结果提出N个API请求。...还有大量的公共REST API，集合了笑话、货币转换、地理编码、政府数据以及你能想到的每一个主题。许多是免费的，尽管有些需要你注册一个API密钥或使用其他认证方法。
第二步涉及使用空间（帧内）或时间（帧间）预测来预测每个块内的图像。当执行时间预测时，CU 块可以被分割成称为 PUs （预测单元）的子块，每个子块都有自己的运动向量。...然后，预测的样本值从正在编码的图像的样本值中减去。结果，每个 CU 形成一个二维（2D）差异信号，或称为残差信号。...传入的数据使用上下文自适应二进制算术编码（CABAC）算法进行额外的无损压缩。 二进制算术编码器介绍 让我们从“算术编码”开始探索这五个词(上下文自适应二进制算术编码)的实际含义。...然而，如果当前区间的左端点小于 ½，右端点大于 ½，但两者与 ½ 的差异不超过 ¼，当前结果比特将是未知的。另一方面，可以肯定的是，下一个结果比特将与当前比特的值相反。...表 2 编码的结果是 001 001 001 001 100 1。这些是我们之前在不使用重新归一化程序时获得的相同的 16 位。 让我们在这里再指出一点。
在 GPT 中，编码器不存在，因此不需要跨注意力来整合编码器产生的嵌入。因此，GPT 仅依赖于解码器内的自注意机制来生成上下文感知的表示和预测。...注意 OpenAI 已经发布了文本完成端点的弃用计划。我们在这里介绍这个端点只是因为完成基础模型是唯一可以进行微调的模型。...OpenAI 将在 2024 年 1 月之前为基于聊天的模型提供微调的解决方案。由于目前还不可用，我们没有必要的信息来在这里描述它。...文本完成端点的输出结果格式 现在您已经拥有了查询基于文本的模型所需的所有信息，您会发现结果与聊天端点的结果非常相似。...有了这个想法，你可以有各种用例： 搜索 按与查询字符串相关性对结果进行排序。 推荐 推荐包含与查询字符串相关的文本字符串的文章。 聚类 按相似性对字符串进行分组。
这一层提供了实现 API 的能力，它可以接收相关协议的任何类型的有效负载，包括 JSON、Thrift 或 Protobuf。它还可以方便地接收传入的 JSON 请求，并使用原编码的响应进行应答。...API 生成：在最后一步中，对 DAG 进行迭代以生成所有端点。...当有人试图使用自动化系统恶意访问我们的 API 时，它让我们可以进行安全审计，并帮助我们构建一个涵盖各种产品的概要文件（跨版本、地理位置和应用程序）。...这也为恢复已经恶化的服务提供了空间。 速率限制 终端所有者可以选择对 API 进行速率限制。在提供的实现中，有一部分例子是基于 userID、用户代理、IP、请求中某些属性的组合进行速率限制。...一个进行生成代码审查的 CI 作业可以防止对端点模式做任何向后不兼容的更改。 响应字段裁剪 因为 API 的创建很容易，而且多个端点可以由相同的底层客户端服务提供支撑。
---- 目前，我们利用机器学习算法来预测结果，最终目的还是为了生产服务。由于生产环境和要求复杂多样，将机器学习模型部署至生产环境，往往需要特定的平台工具。...滚动更新：直接将更新应用在API上，无需花费专门的时间下载。 日志传输：Cortex可将运行日志从部署模型传输到用户的CLI上。 预测监测：可检测网络量度，并追踪预测结果。...需要注意的是，开始之前需要先在AWS账号中安装Cortex。 1、部署配置 定义部署和API资源。“部署”是指一起部署的一组指定的API资源。API可以让模型作为网络服务使用，提供实时的预测结果。...://cortex-examples/text-generator/gpt-2/124M request_handler: handler.py 2、添加请求处理 该模型需要编码数据进行推理，但是API...应该接受自然语言的字符串作为输入，还应该对推理输出进行解码。
相比一次返回 100 个结果，并要求客户端对所有页面进行分页以检索所有数据的 API，这些流式传输大量数据的端点可以作为替代方案： 假设这种流式传输端点有了高效的实现，那么提供流式 HTTP API 端点...这并不是真正的 API，主要因为用户通常很难甚至不可能自动执行最初的“点击”动作，但这总比没有好。谷歌的 Takeout 是这种模式的一个著名实现。...提供一个 JSON API，允许用户对他们的数据进行分页。这是一种非常常见的模式，尽管它可能会遇到许多困难：例如，如果对原始数据分页时，有人又添加了新数据，会发生什么情况？...挑战：可恢复的下载 如果用户通过你的 API 进行分页，他们可以免费获得可恢复性：如果出现问题，他们可以从他们获取的最后一页重新开始。 但恢复单个流就要困难得多。...有一种 API 的设计方法可以用来支持这一点，前提是流中的数据处于可预测的顺序（如果你使用键集分页则必须如此，如上所述）。 让触发下载的端点采用一个可选的?
我们表明，该方法没有引入关于性别或地理位置的偏差，并且对缺失的数据是稳健的。它在疾病的早期阶段表现最好，因此非常适合用于预防试验。2....这里的动机很简单：如果预计该端点在试验期间不会恶化，就不可能表明一种候选疗法能减缓端点的退化。如果在疾病进展之前包括被试，如果没有干预会导致端点的显著变化，治疗效果规模将会更大。...表1和表2总结了每个数据集的特征。这些数据集包含来自不同种族、遗传和地理背景的不同患者资料，并在不同的疾病阶段进行随访。...然而，对于年龄高于平均水平或受教育水平低于平均水平的被试和APOE-ε4携带者，对这两个端点的预测结果略差。...使用包含超过4600名被试的5个独立队列，我们在这里展示了AD进程映射提供了一个公平、稳健和可推广的预测方法。这是公平的，因为它的预测对性别没有偏见，而且只受到受教育水平和被试的年龄的轻微影响。
此方法返回的元数据包含编码为JSON模式字典的模型的输入和输出模式。最后，get_model（）方法搜索_models列表中的模型，并返回对一个模型对象的引用。...Flask REST端点 为了利用ModelManager对象中托管的模型，将首先构建一个简单的REST接口，允许客户端查找和进行预测。...Flask应用程序有三个端点：用于获取应用程序托管的所有模型的信息的模型端点，用于获取特定模型的信息的元数据端点，以及用于使用特定模型进行预测的预测端点。...该预测终点，因为它并没有定义为是预计输入和输出数据的模式类从以前的终端不同的功能。如果客户想要知道需要将哪些字段发送到模型进行预测，它可以找到元数据端点发布的JSON模式中的字段的描述。...模型的预测网页从模型提供的输入json模式呈现动态表单，然后接受用户输入并在用户按下“预测”按钮时将其发送到预测REST端点，最后它显示来自的预测结果该模型。
对这些地理位置，标注人员需要对其进行分类，还需要编写描述、背景故事、相连位置名称、包含的物体和角色。以Table 2为例： ?...5.Generative Models： 与排序设置类似，使用Transformer Memory Network对语境特征(如对话、人物画像和设置)进行编码。...在预测行为、表情和对话时，采用Transformer框架进行解码，且attend编码的输出。对于行为的生成，排序模型的候选设置受限于有效的行为集合。比如，角色在没有书的情况下是无法拿起书的。...这表明现有的语境和数量对模型来说仍旧无法有效地预测能供性，从而避免被不可能的选择分散注意力。 最重要的是对于所有的任务，基于可用的对话数据进行训练都能够取得良好的表现性能。...Table 9：生成式Transformer进行表情预测的实验结果 对话预测任务上，发现模型会根据给定的设置输出不同的结果，即使对话输入和角色是相同的，具体参加 Table 10。
API 管理 API 通过 API 管理发布 API 在开发人员门户中可见 API 只能通过 API 管理网关访问 请求 API 时强制执行速率限制 对 API 进行更改时会自动维护规范 针对标准规范的每次更改验证端点规范...API 使用者无法访问的端点或尝试使用他们不允许执行的操作 500 - 当存在 API 使用者无法通过更改请求来解决的内部处理问题时响应 500 -responses 具有特定于应用程序的错误代码...如果使用 ISO 标准中的地理坐标？ 有效负载本地化支持或可通过 API 访问的本地化值？ 支持错误消息本地化吗？...（允许 API 管理开发者门户作为源，以允许开发者通过门户用户界面试用 API） 输入是否经过验证？ 输入由使用的编码框架自动验证？ 输出被转义？ 使用的编码框架会自动转义输出吗？...（特定国家/地区的隐私和其他法律要求和商业机密要求） 是否已根据评估的需要对传输中的数据和存储中的数据进行加密？
模型部署为 REST 端点，因此任何外部（或内部）应用程序都可以调用以获取预测结果。 CML 再次使这个过程变得简单。...此函数用作模型的包装器，主要用于将 JSON 有效负载与调用 DV 应用程序相互转换，解析输入字段并输出预测结果。...输入将映射到我们数据集中的列——uniquecarrier、origin、dest、week、schdephr。响应列将是预测结果。这些看起来都应该很熟悉——它们是我们之前创建的预测函数的输入和输出。...在这里，我们采用表格视图并用我们的预测对其进行了扩充。我们在可视化中包含了输入列（uniquecarrier、origin、dest、week、schdephr）以及我们的计算列“取消预测”。...对于表中的每个条目，DV 自动调用模型端点并显示预测结果。 并且很容易用实际数据检查我们模型的准确性。我们对模型结果和实际取消进行颜色编码以进行视觉比较。
从现实世界中的 3D 场景拍摄得到 2D 图片时，会不可避免地产生「遮挡」，即距离相机近的物体会挡住后面的物体，使其部分不可见。如何从一张单目图像中识别遮挡并同时推理出物体间遮挡与被遮挡的关系？...上述方法在网络架构上采用了共享全部 encoder-decoder 的形式，使两个任务可以共享信息、相互促进。在预测遮挡方向时，直接使用逐像素角度值进行遮挡方向的指示，这方便了之后与边界结果的耦合。...在共享的网络结构中，DOOBNet、OFNet 采用完全共享的解码器，这使得两个子任务在网络较低阶段的初始化特征阶段进行了特征的组合与共享，这种方式忽略了两任务本身在空间信息获取时的差异性，从而导致不好的结果...在遮挡共享阶段，作者使用 OSM 对两个最深阶段的特征进行解码和聚合，然后将它们传递给后续的边界路径和方向路径。...为了证明 OOR 对于角度区间 $(-\pi,\pi]$ 端点值预测的优化，作者分别对三种遮挡方向预测方式的预测结果进行了分角度区间的遮挡方向预测召回率的比较。
不管你是想快速建模、写方案出效果图，还是用地图数据将工作成果完美呈现， 一段操作猛如虎的ArcGIS使用都必不可少。...（3）丰富的分析工具：ArcGIS内置了多种分析工具，包括空间分析、网络分析、地理编码等，可满足不同级别和复杂度的数据分析需求。...（2）广泛的定制能力：ArcGIS支持多种编程语言，如Python、.NET等，用户可以通过API接口对软件进行二次开发和定制，满足更多特定需求。...使用ArcGIS进行地理信息系统分析的示例下面以一个简单的城市交通优化为例，演示如何使用ArcGIS进行地理信息系统分析。假设我们需要对某城市的交通流量进行预测和优化，以提高交通运输效率。...首先，我们需要收集相关交通数据，包括道路网络、车流量等，将数据导入ArcGIS中，并利用ArcGIS的网络分析功能进行交通流量预测和路径优化。
如果ML模型在Jupyter中进行预测，是否有人可以知道？ 可能不能。部署模型是使它们有用的关键。 这不仅仅是在构建产品，在这种情况下，部署是必要的 - 如果您要为管理生成报告，它也适用。...它可以调用后端服务器来获取结果，然后可以处理和显示结果。后端服务器应尽快响应前端的请求; 但后端可能需要与数据库，第三方API和微服务进行通信。...使用库MLQ，以下几乎就是后端Web服务器所需要的 - 一个用于排队作业的端点，一个用于检查作业进度的端点，以及一个用于在作业完成时提供作业结果的端点。...最终，worker将接收作业，将其从队列中删除，然后对其进行处理（例如，通过某些XGBoost模型运行{Wednesday，10}）。它会将预测保存到数据库中。想象一下这一步需要5分钟。...即使它是，你可能想要按预测收费，这在你输入Javascript后是不可能的。
模型将对这个组合文本进行编码，并输出一个单一的向量嵌入。...在这个例子中，我们根据评论的文本来预测评论者的星级评分。由于嵌入中包含的语义信息很高，即使只有很少的评论，预测结果也是不错的。 我们假设评分是一个介于1和5之间的连续变量，并允许算法预测任何浮点数值。...机器学习算法通过最小化预测值与真实评分之间的距离，达到了平均绝对误差为0.39的结果，这意味着平均预测误差不到半颗星。...在训练之后，模型学会了更好地预测1星和5星的评价，而对于更细微的评价（2-4星），预测结果可能不太准确，这可能是由于更极端的情感表达所致。...对于每个类别，我们将类名或类别的简短描述进行嵌入。为了以零样本的方式对一些新的文本进行分类，我们将其嵌入与所有类别嵌入进行比较，并预测相似度最高的类别。
这些疑问，我们以前碰到过，通过不断的摸索，试验出了不同的复杂机器学习的上线方法，来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享，希望对大家有所帮助。...对于性能，基本上我们用Rserver方式，针对一次1000条或者更少请求的预测，可以控制95%的结果在100ms内返回结果，100ms可以满足工程上的实践要求。...在get下面的方法中，我们提供了有关如何处理用户查询以及如何打包将返回给用户的JSON对象的说明。 ? 端点 以下代码将基本URL设置为情绪预测器资源。...您可以想象您可能有多个端点，每个端点指向可以进行不同预测的不同模型。一个示例可以是端点，'/ratings'其将指导用户到另一个模型，该模型可以预测给定类型，预算和生产成员的电影评级。...这使我可以与全栈开发人员协作，而无需管理其React应用程序的代码。如果移动开发人员想要构建应用程序，那么他们只需熟悉API端点即可。
新冠疫情数据跟踪器 我的客户端代码正在向 Node.js 进程发出请求。该过程将会获取数据，然后对其进行规范化并返回。...无论如何，我都会有这样的代码，所以为什么不将其放在后端，让客户端去使用呢。远程 API 是公共的和免费的，因此，我不应对请求进行重新请求。为了提供高流量，我需要一个缓存层。...解决此要求的最基本的方法是实现一个简单的内存缓存。没有服务器，这是不可能的。 我已经花费时间编写了一个服务器，不想放弃这项工作。 到目前为止，我的代码公开了三个端点。...创建你自己的新冠疫情追踪器 你可以随时使用 https://c19stats.now.sh/ 上的某些端点。 获取特定国家/地区的数据 - /api?...戴上口罩，保证安全的编码！?
OP 是一个OAuth 2.0服务器，能够对最终用户进行身份验证，并向依赖方提供有关身份验证结果和最终用户的信息。依赖方是一个 OAuth 2.0 应用程序，它“依赖”OP 来处理身份验证请求。...这是因为对用户信息的请求是使用通过范围获得的令牌进行的profile。换句话说，发出导致令牌发行的请求。该令牌包含基于原始请求中指定范围的某些信息。 什么是响应类型？...考虑因素包括应用程序的类型（如基于 Web 或本机移动应用程序）、您希望如何验证令牌（在应用程序中或在后端）以及您希望如何访问其他身份信息（进行另一个 API 调用或拥有它直接编码成令牌）。...2012 年发布OAuth 2.0 规范时，它定义了令牌类型（例如访问和刷新令牌），但它有意避免规定这些令牌的格式。 2015 年，JWT 规范发布。它提议创建对其他信息进行编码的令牌。...该规范还包括对加密签名的 JWT（称为 JWS）和加密的 JWT（称为 JWE）的规定。签名的 JWT 在应用程序开发中特别有用，因为您可以高度确信编码到 JWT 中的信息未被篡改。
你可以将“在线”CloudEvent 表示为一个自包含的数据报，并按照你喜欢的方式进行编码，我们有 JSON、XML、Apache Avro、Google Protobuf 和 AMQP 编码的正式“格式...一些决定，如 CloudEvents 属性名称不允许使用分隔符，只允许使用小写拉丁字符，只是对所有这些选项的可互操作字符集进行充分分析的结果。...我们明确避免制作“2.0”，但要保护核心规范，使其成为每个人的可靠基础。 耐心和稳定性在所有制定标准的工作中都是必不可少的，CNCF 的认可证明了这种耐心是有回报的。...在这里，与 CloudEvents 一样，我们定义了一个抽象模型。该 API 目前被规划到了 OpenAPI 中，文档格式用 JSON 和 Avro 模式表示。.../ 或 MQTT、AMQP、Kafka、NATS 和 HTTP 等消息的模板，并将其有效负载绑定到模式注册表中；也是一个端点注册表，可以对绑定到消息定义注册表的抽象和具体应用程序网络端点进行编录。
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