作为.NET程序员我们都清楚如何修改.NET Web程序上传文件的大小，但是我最近在做.NET Core 项目的时候发现我不清楚如何修改Kestrel上传文件的大小，经过翻阅微软官方文档我成功实现了修改...Kestrel上传文件大小的。...在 Net Core 中默认 body 最大是28.6M，如果要修改这个大小，有两种方法，一种是局部修改，另一种是全局修改，下面我分别来说一下。...局部修改 如果我们只是要修改某个 Controller 或 Action 的 body 的大小，我们可以在 Controller 或 Action 上加上 [RequestSizeLimit(body...全局修改 如果所有的 Controller 和 Action 都要限制 body 大小的时候，我们可以全局修改。
(四) 如何计算具有相同日期数据的移动平均？ 数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路 具有相同日期数据，实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值的计算。其余和之前的写法一致。...建立数据表和日期表之间的关系 2. 函数思路 A....() , //满足5日均线计算条件 AverageX(Filter(All('日历'), [排名]>=pm-5 && [排名]<pm), //筛选出的符合要求的日期区间表...满足计算的条件增加1项，即金额不为空。 是通过日历表（唯一值）进行汇总计算，而不是原表。 计算的平均值，是经过汇总后的金额，而不单纯是原来表中的列金额。...如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
如何利用宝塔面板修改wordpress网站的上传大小限制和php执行耗时，需要修改php的配置文件信息php.ini,利用宝塔非常的方便修改的，我们可以选中自己网站所用的php版本，点击设置-上传限制，...然后直接修改数值就可以了，比如修改到100M，输入100即可。...超时限制也是可以直接可视化的修改的了，同刚才一样。当然也可以在配置文件中修改。 ? php上传限制修改： ? php.ini配置文件修改： ?
概要: 在OpenShift 4 中如何修改app的容器的资源大小. 如:内存和CPU等. 本文也适用于: 容器频繁自动重启, 且原因是OutOfMemory....前言 新的系列文章: 《开发者openshift4使用入门教程》 我所在的公司目前使用的K8S是RedHat的OpenShift 4, 虽然有官方文档, 并且有专门的 Develop 章节, 但是实际使用发现..., 开发者(特别是中国的开发者, 传统行业\金融行业的开发者)关注的功能和章节相去甚远....所以我专门针对开发经常问我的问题, 总结出来这个系列文章....JVM的Xms和Xmx会自动配置为requests->memory和limits->memory的 一半. 如上图, 容器的内存配置为:2G -> 4G.
现有的基于CNN的人脸识别网络有一个明显的缺点：它们需要固定输入图像的大小(例如224×224)，因为全连接的层需要输入向量有确定的大小。因此，它们不能直接处理任意大小/尺度的面部图像，如上图所示。...为了获得更多的鉴别特征，将最近成功的人脸模型VGGFace通过丢弃网络中的非卷积部分转移到FCN。不管输入脸的大小/规模如何，最后的池化层都用作特征提取器。...具有全连接层的卷积神经网络不能从任意大小的输入中推断特征表示，因为生成的特征向量的长度必须是一个预先定义的固定维数。例如，VGGFace需要224×224张人脸图像才能推断出4096维特征向量。...Dynamic Feature Representation & Matching 按照惯例，数据库中包含的一组固定大小的多类整体面孔称为图片库。有待识别的人脸/局部人脸称为探针。...Multi-Scale Representation 实现不同探针尺度的不变性是识别任意一幅人体图像的一个具有挑战性的问题。对于整体人脸识别，可以直接调整人脸图像的大小，使其具有预定的尺度。
随着输入或输出变得更加多样化，这样的系统模型复杂性会急剧增加，而任务输入和输出的形状(shape)和结构可能会对这样一个系统处理数据的方式产生极大限制，使其难以适应新的数据模式。...不需要修改网络结构，就可以利用于各种模态的数据，模型结构达到甚至超过了精心设计用于某一个模态数据的模型的效果。...模块的输出具有与query输入相同的索引维度(即相同数量的元素)，这也是编码器和解码器模块能够产生不同大小输出的原因。 那为什么不直接用Transformer？...第二步是将隐空间中的表示向量进行解码，目标是在给定大小为N×D的隐表示的情况下，生成大小为O×E的输出矩阵，这意味着query信息应该反映下游任务，并能够捕获输出中所需的任何结构，可能也包括图像中的空间位置或序列中输出字的位置...通过组合（连接或添加）一组向量到一个query向量中来构造queries，该查询向量包含与O个期望输出之一相关的所有信息。
其中，Q矩阵由一组query的注意力函数组成，key打包为矩阵K，value打包为矩阵V，dk为query和key的维度。...在softmax(QKT)中，softmax受最大元素控制，因此对于每个query（qi），只需要关注K中最接近qi的key。这样效率会高得多。 那么如何在key中寻找最近邻居呢？...局部敏感哈希就可以解决在高维空间中快速找到最近邻居的问题。 局部敏感哈希指的是，如果邻近的向量很可能获得相同的哈希值，而远距离的向量没可能，则给每个向量x分配哈希值h(x)。...在这项研究中，实际上仅需要求邻近向量以高概率获得相同的哈希，并且哈希桶的大小高概率相似。 ? △LSH注意力的简化描述 只要近似值是可接受的，注意力的复杂度就会序列长度的平方降低至线性。...应用 Reformer将Transformer的建模能力和高效处理长序列任务的架构相结合，即使对于具有大量层的模型，内存成本也会大幅降低。
点积和余弦相似度是密切相关的概念。点积的取值范围从负无穷到正无穷，负值表示方向相反，正值表示方向相同，当向量垂直时为0。点积值越大表示相似性越大。...点积受到向量嵌入长度的影响，这在选择相似性度量时可能是一个关键的考虑因素 点积是如何影响相似性度量呢? 假设你正在计算一组科学研究论文的相似度。研究论文嵌入向量的长度与被引用次数成正比。...使用余弦相似度来计算研究论文之间的相似度是很常见的。如果使用点积，研究论文之间的相似性是如何变化的? 余弦相似度考虑向量的方向和大小，使其适用于向量的长度与其相似度不直接相关的情况。...当使用点积时只有向量的大小起作用，方向就不那么重要了。 高被引次数(较长的向量)的论文与其他高被引论文的点积相似度得分更高，因为它们的量级对结果的贡献更大。...曼哈顿(L1)和欧几里得(L2)距离 曼哈顿距离通过将每个维度的绝对差相加来计算距离，而欧几里得距离则计算点之间的直线距离。 曼哈顿距离适用于涉及网格状运动的场景，或者当单个维度具有不同的重要性时。
每个对象由一个d维属性向量zi ∈ Rd描述，因此vec(Z) ∈ Rkd。我们说对象具有共享属性，如果zi的坐标在对象之间具有一致的含义。...，使其与以对象为中心的编码器一起工作。...像素分割编码器f^将图像x映射到一组槽向量{s1, ..., sk}，每个向量依赖于像素x(i) ∈ P的一个子集。然后使用槽解码器 将槽表示集映射回像素空间来重建图像。...最后，我们还包括了一个标准的ResNet18（He等人，2016）（表示为CNN），它使用Ahuja等人（2022b）的程序进行训练，没有解决注入性问题，以及在修改为注入性的DGP上训练的相同网络（表示为...9 局限性 我们的研究关注于展示当将以对象为中心的环境视为一组表示而不是固定大小的向量时，何时可以实现去耦。
光流法 光流法在诸多跟踪和动作分析应用中都有所涉及，其工作原理是通过假设图像帧的两点来实现的：一是物体像素强度在连续的图像帧里没有变化；二是相邻像素具有相同的动作。 ?...这个动作可以用动作向量(u，v)表示，向量有大小和方向。假设点向右移动3个像素，向上移动4个像素。则第二帧图像中将为(x+3,y+4)。动作向量为(3,4)。 ?...亮度恒定假设 光流法假设一个图像帧中点与下一个图像帧的相同点具有一样的强度像素值，即光流法假定表面的颜色一直保持不变。在实际情况下这不是完美的假定，但是大部分情况下都很接近事实。...光流会通过查看相同的点从一个图像帧移动到下一个图像帧的位置来跟踪对象，加载一些pacman人脸的示例帧，并使其向右和向下移动，然后观察光流如何找到描述人脸运动的运动矢量。 首先，导入资源并读入图像。...参数还包括窗口大小和maxLevels，它们分别表示窗口的大小以及将使用金字塔缩放比例缩放给定图像的级别数。此版本会对匹配点进行迭代搜索，此匹配条件则反映在最后一个参数中。
我们将在后面解释“self-attention”这个名称的来源，现在不需要纠结于此。 Self-attention是一个序列到序列的操作：一组向量输入，一组向量输出。...位置编码 位置编码的工作方式与嵌入相同，只是我们不学习位置向量，我们只选择一些函数 来将位置映射到实值向量，并且让网络弄清楚如何解释这些编码。...键、查询和值都是相同的向量（具有轻微的线性变换）。它们关注自己，堆叠这种self-attention提供了足够的非线性和表示能力来学习非常复杂的函数。...这消除了潜在表示的一些压力：解码器可以使用逐字逐句采样来处理句法和语法等低级结构，并使用潜在向量来捕获更高级别的语义结构。理想情况下，使用相同的潜在向量解码两次将给出两个具有相同含义的不同句子。...你可以通过添加位置嵌入或通过修改注意力矩阵的结构 (使其稀疏或掩盖部分) 来添加任何有关数据的额外信息（例如局部结构）。 这在多模态学习中特别有用。
在几何中，向量将大小和方向的潜在变化存储到一个点。 例如，向量 [3， -2] 表示向右移 3 个单位距离和向下移 2 个单位距离。而具有多个维度的向量称为矩阵。...向量表示 我们可以以不同的方式来表示向量。 这里有几个常见的表示方式。 几何中的向量 向量通常表示从一个点出发的运动。 它们将 大小 和 方向 的潜在变化存储到一个点。...标量操作 标量运算涉及向量和某个数字。 我们可以通过对向量中的所有项进行加，减，乘，除操作来对其进行修改。...也就是说，这两个向量必须有着相同的尺寸，才能完成元素操作*。...[2, 4]] 矩阵乘法 矩阵乘法规定了一组对矩阵进行乘法运算，以产生新矩阵的规则。
通过微调学习任务特定的向量可以进一步改进。 我们最后描述了对架构的简单修改，以允许通过具有多个通道来使用预先训练的和任务特定的载体。...- CNN非静态：与上面相同，但预先训练好的向量针对每项任务进行了微调。 - CNN多通道：一个有两组词向量的模型。...每组向量被视为一个“通道”，每个滤波器都应用于两个通道，但梯度仅通过其中一个通道向后传播。 因此，该模型能够微调一组向量，同时保持其他静态。 两个通道都使用word2vec进行初始化。...例如，不为非静态部分使用附加信道，而是可以维护单个信道，但是使用在训练期间允许修改的额外维度。 静态与非静态表示 与单通道非静态模型一样，多通道模型能够微调非静态通道，使其更加专用于手头任务。...- 当随机初始化不在word2vec中的单词时，我们通过从U[−a，a]U[−a，a]U [-a，a]中抽取每个维度来获得轻微的改进，其中a被选择为使得随机初始化的向量具有与预先训练的向量相同的方差。
，并且是通过随机地对从单位曲面上采样得到的向量进行放缩生成的（或者说具有与该过程一致的属性）。...解释内积 为了明确解释上述条件的意义，我们需要能够解释两个单词向量之间的内积（即点积）。 然而，现有的文献只告诉我们如何解释一个单词和一个上下文向量之间的内积。...的内积乘以 1/λ，从而使其更具有可解释性。 线性词类比何时成立？ 现在，我们知道了线性类比在向量空间中成立所需要满足的条件，以及如何解释两个单词向量的内积。...估计 csPMI 根据 csPMI 定理，如果一个类比下号在一组无噪声单词向量空间中的单词对上成立，那么每一对单词都具有相同的 csPMI 值。...当 csPMI 的方差较小时，类比的解的准确率更高（皮尔逊相关系数 r=-0.70）。这是因为当几何平移性相同、并因此使得 csPMI 的值相同时，类比更有可能更有可能在一组单词对上成立。 2.
为了解决这一问题，我们需要一个具有归纳能力模型，它可以利用节点的邻域特征归纳出节点的 Embedding 向量。 相比于直推式学习而言，归纳式学习方式尤其困难。...与 GCN 直接学习某个节点的 Embedding 向量不同的是，GraphSAGE 「是利用一组聚合函数进行学习」。...这里出现的 是指对节点 u 在第 k 层进行邻居采样（每层独立采样）。这里「邻居采样的大小是固定的」，以保证每个批处理单元大小都是固定的。...2.3 Aggregator 对于一个无序网络来说，理想的聚合器是对称的，即：不考虑节点顺序。同时也需要保证 Embedding 向量具有较好的效果。...此外，GraphSAGE 也支持修改聚合函数，使其更具扩展性。特别是使用 LSTM 和 Pooling 聚合器后，模型的效果得到了显著的提升。 5.
例如，在翻译任务中，来自网络第一层的每个向量表示一个单词(在后续层中甚至有更大的上下文)，不同语言中相同单词对应的向量可能得到相同的散列。...在下面的图中，不同的颜色描绘了不同的哈希，相似的单词有相同的颜色。当哈希值被分配时，序列会被重新排列，将具有相同哈希值的元素放在一起，并被分成片段(或块)，以支持并行处理。...可逆层：(A)在标准残差网络中，每一层的激活用于更新到下一层的输入。(B)在可逆网络中，维持两组激活，每层后只更新其中一组。(C)这种方法使反向运行网络以恢复所有中间值成为可能。...Reformer 的应用 在 Reformer 中，这两种新方法的应用使其具有很高的效率，使其能够仅使用 16GB 内存在单个 GPU 上处理长度高达 100 万字的文本序列。...按照我们公开研究的传统，我们已经开始探索如何将其应用于更长的序列，以及如何改进位置编码的处理。
那么，此要求是如何影响非标准化向量的？在归一化情况下，所有向量都在单位球面上。这允许通过简单的缩放来处理负分数。图 1：二维单位球体（例如单位圆）中的两个相反的二维向量。...这仍然可以确保较高的值意味着更好的匹配并消除负分数。很简单，但这不是最后的障碍。三角形问题最大内积不遵循与简单欧几里得空间相同的规则。三角不等式的简单假设知识被抛弃。不直观的是，向量不再最接近其自身。...将数字与具有相同测量值但采用欧几里德空间变换的数字进行比较。在每种情况下，向量都被索引到 Lucene 的 HNSW 实现中，并且我们测量了 1000 次查询迭代。...我们使用e5-small-v2创建了一个数据集，并通过不同的统计分布缩放了向量的大小。为了简洁起见，我将仅显示两个分布。图 5：数量级的帕累托分布。...帕累托分布具有“肥尾”，这意味着分布的一部分的幅度比其他部分大得多。图 6：幅度的伽马分布。这种分布可能具有很高的方差，并使其在我们的实验中独一无二。
谷歌提出的方法通过可视化每个神经元，使其变得更加有意义，如给出“垂耳检测器被激活”。 ?...可以说，这是由于这些层具有明确的含义：在计算机视觉中，输入层代表输入图像中每个像素的红色，绿色和蓝色通道值，而输出层则是类标签以及每个标签相关的概率。...然而，神经网络的强大之处在于其中的隐藏层，在每一层，网络都会有新的输入。在计算机视觉中，神经网络在图像的每个位置运行相同的特征检测器。我们可以将每一层的表示看作一个三维立方体。...然而，通过功能可视化，我们可以将这个抽象向量转换成更有意义的“语义词典”。 ? ? 为了制作一个“语义词典”，我们将每个神经元激活与该神经元的可视化进行配对，并根据激活的大小对它们进行排序。...然而，这些可视化忽略了一个关键的信息：激活的大小。通过按激活向量的大小来缩放每个单元的面积，我们可以指出网络在该位置检测到的特征有多强： ? ▌如何组装概念？
在提高收敛速度和精度的同时，参考点周围的采样位置策略使其无法有效地捕获目标的大小和位置等信息。由于图像特征映射上的采样点被分离，模块不知道参与区域的局部连通性。...然后通过计算q和m×m可学习key向量 之间的点积生成m×m注意力分数（其中每个向量代表网格结构中的一个相对位置），然后进行softmax运算。 因此，在各个query中共享相同的key集。...给定一个注意力头中query向量q的一组方框，每个方框都属于t个多尺度特征图，从每个方框中采样一个特征网格，得到 。...注意力分数的计算方法与 可学习key向量 相同，其中每个向量表示t网格结构中的一个相对位置，然后进行softmax归一化。 特征现在是t个mm向量在 中的加权平均值，如式(3)所示。...注意，多尺度上下文表示 与输入 具有相同的分辨率。 在编码器中，Q和V都是来自多尺度特征图的特征。为每个query向量分配一个引用窗口，该窗口位于query空间位置的中心。
目前来看我们现在的点击序列共有两种类型： 预订序列：以用户预订为结尾的点击序列； 探索序列：不以用户预订为结尾的点击序列； 于是我们们将预订序列单独拿出来，探索序列的损失函数不变，修改预订序列的损失函数...为了增强负反馈，我们将从 Central Item （Skip-Gram 的输入）所在地区中随机添加一组负样本。...然后我们找出新 Item 周围具有相同元数据的三个 Item。...为了给用户推荐相似 Item，该如何让 User-type 和 Item-type 处于同一向量空间？...一个简单的方法就是将 User-type 和 Item-type 混合并利用交替训练使其参数相互影响，从而同处一个空间内。
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