首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

使用metpy台风数据插换为极坐标系

www.heywhale.com/mw/project/631aa26a8e6d2ee0a86a162b 研究台风的同学们应该都接触过需要计算以台风为中心的方位角平均物理量,这就需要将笛卡尔坐标系中的数据插到极坐标系...本项目就是利用metpy里calc这个计算模块,以ERA5数据为例,给定一个台风中心,选取层次为500 hPa,进行插计算,数据从笛卡尔坐标系插为极坐标系,并对两个结果进行对比分析。...导入相关库 from scipy import interpolate #用来插 import metpy.calc as mpcalc #常用气象物理量计算的库 from metpy.units...,插效果还是十分不错的。...插后的数据是方位角和半径的函数,后续就可以利用插后的数据在不同方位角上进行数据分析了。

1.9K30

增强式学习:Q-learning算法,高手的直觉转换为可测量的数值

在增强式学习里,有一种数值算法叫Q-Learning,它能让机器人对当前棋盘落子方式的好坏进行“预估”。...假设有一个函数,你当前棋盘输入,它会返回当前每个落子位置获胜的概率,那么下棋就变成了一种机械运动,我们只要把棋盘输入函数,然后棋子放在赢率最高的位置即可,这种函数叫激活函数,接下来我们要看看如何实现这样的函数...接下来我们看看要开发的网络结构,我们将用若干个卷积层来识别棋盘,然后识别结果连接到两个全连接层,最后一个全连接层含有19*19个神经元,每个神经元输出结果对应棋盘上每个位置的赢率,如下图: ?...于是在最后一个全连接层输出结果时,我们需要使用的激活函数叫tanh(x),它能接收任何输入数值,最后输出的结果一定在[-1,1]之间,因此我们需要把上图的输出转换成一个数值,于是我们在上面网络结构的基础之上再添加一个输出层...,把上图输出的二维矩阵转换为单个数值,于是最终网络形态如下图: ?

54921

uNetXST:多个车载摄像头转换为鸟瞰图语义分割图像

将相机图像转换为BEV的方法通常称为逆变换角度映射(IPM)。IPM假设世界是扁平的,但是任何三维物体都会违背这一假设,所以不太适用。...这项工作的贡献如下所示: 1:提出了一种在BEV中能够多个车载摄像机图像转换为语义分割图像的方法; 2:使用不同的神经网络架构,设计并比较了两种不同的方法,其中一种是专门为这项任务设计的; 3:在设计过程中...还有很多方法,但是在作者看来,追求多个语义分割的图像直接转换为BEV的想法的唯一来源是一篇博客文章【3】。...为了融合安装在车辆上的多个摄像头的图像,单输入网络可以多个图像按其通道级联作为输入。然而,这将导致输入和输出图像之间的空间不一致,卷积层在局部操作。...作为一种解决空间不一致性问题的方法,作者射影变换集成到网络中。 为了构建一个多输入单输出图像的架构,作者现有的CNN扩展为多个输入流,并在内部融合这些流。

1.3K10

LLM2Vec介绍和Llama 3换为嵌入模型代码示例

但是这篇论文LLM2Vec,可以任何的LLM转换为文本嵌入模型,这样我们就可以直接使用现有的大语言模型的信息进行RAG了。...嵌入模型和生成模型 嵌入模型主要用于文本数据转换为数值形式的向量表示,这些向量能够捕捉单词、短语或整个文档的语义信息。...在论文中对encoder-only和decoder-only模型的特点进行了讨论,特别是在解释为什么decoder-only的大型语言模型(LLM)转换为有效的文本编码器时。...LLM2Vec 在论文中提出了一种名为LLM2Vec的方法,用于仅解码器的大型语言模型(LLM)转换为强大的文本编码器。...利用LLM2VecLlama 3化为文本嵌入模型 首先我们安装依赖 pip install llm2vec pip install flash-attn --no-build-isolation

20810
领券