OpenLayers：提供的其他第三方图层。...地图放大 ，在当前缩放级别的基础上放大一级。...地图缩小，在当前缩放级别的基础上缩小一级。...matrixSet: "c", //发布的标识符矩阵集，必设属性。...请求参数 GetCapabilities 操作使得 WMTS 客户端从服务器获取服务元数据文档，详细请参考 WMTS API。
，世界级的 JavaScript 开源产品，它提供了基于 JavaScript 语言的开发包，方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球 Web 应用，并在性能，精度，渲染质量以及多平台，易用性上都有高质量的保证...可能细心的小伙伴注意到了我们初始化的 viewer 实例并没有写在 data 里，这是因为Vue中会为 data 中的属性做数据劫持，如果属性是一个对象，将会递归进行数据劫持，viewer 这个实例中的属性数量非常多...service=wmts&request=GetTile&version=1.0.0&LAYER=img&tileMatrixSet=w&TileMatrix={TileMatrix}&TileRow=...service=wmts&request=GetTile&version=1.0.0&LAYER=cia&tileMatrixSet=w&TileMatrix={TileMatrix}&TileRow=...isboyjc/blog/issues[3] 如有错误请指出，互相学习，先行谢过，一个前端的 Cesium 学习过程的积累分享，自知深度不够，不喜勿喷 是前端，又不只是前端，欢迎关注「不正经的前端」，认真分享干货
，世界级的 JavaScript 开源产品，它提供了基于 JavaScript 语言的开发包，方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球 Web 应用，并在性能，精度，渲染质量以及多平台，易用性上都有高质量的保证...，将会递归进行数据劫持，viewer 这个实例中的属性数量非常多，如果将它放置 data 中。。。...data中，这点一定需要注意 控件隐藏 上面我们可以看到，在默认初始化里，页面上有很多控件，开发时我们基本用不到，但是还是先来介绍下这些控件的作用 在创建 Cesium 实例时，new Cesium.Viewer...service=wmts&request=GetTile&version=1.0.0&LAYER=img&tileMatrixSet=w&TileMatrix={TileMatrix}&TileRow=...service=wmts&request=GetTile&version=1.0.0&LAYER=cia&tileMatrixSet=w&TileMatrix={TileMatrix}&TileRow=
“渲染1，矩阵”教程将2D旋转矩阵定义为 ? ，但它表示逆时针旋转。当我们需要顺时针旋转时，我们必须翻转sinθ的符号，这得到我们最终的旋转矩阵 ? 。...因为我们的流体贴图不包含单位长度的向量，所以我们必须首先对其进行归一化。然后通过float2x2构造函数使用该方向向量构造矩阵。使用mul函数将该矩阵与原始UV坐标相乘。...当流速非常低时（由于我们使用0.1的流动强度），这种情况会退化，因为图案会变得特别大。每个单元中只能容纳一个非常小的波纹图案区域。 我们仍然可以适度缩放模式。...我们可以通过为恒定平铺和调制平铺都设置一个属性，以与缩放高度相同的方式执行此操作。我将恒定平铺设置为3，将调制平铺设置为50。调制平铺必须设高以补偿低流速。 ? ?...这是编译过程的预处理步骤。一个着色器变体中包含该行代码，另一个则没有。 ? ? （切换双网格模式） 最后，删除流体贴图的临时缩放比例。 ? 当使用平铺缩放时，双网格还为我们提供了更多的摆动空间。 ?
就像遮挡一样，我们还将为其指定强度参数以缩放效果。由于视差效果非常强，因此我们将其范围设置为0–0.1。 ? 视差贴图是我们将通过_PARALLAX_MAP关键字启用的着色器功能。...实际上，如果将缩放比例设置为1×1以外的比例，则缩放比例应相对于主UV平铺。这样可以确保它始终有效。 ? ? （正确的细节UV） 偏移量是否也应通过主平铺来缩放？...你可以这样做，而不用将细节偏移量除以主平铺。通过这种方法，视差强度将随主平铺而缩放。但是，在增加主贴图的平铺时，通常需要较弱的视差效果。...注意 t = 0时候 a-c是线高之间的绝对差， ，d-b是t = 1处的绝对高度差。 ? （线-线相交关系图） 实际上，在这种情况下，我们可以使用插值器来缩放必须添加到上一点的UV偏移。...旋转相机时，这一点非常明显。但是，这仅发生在游戏视图和构建中，而不发生在场景视图中。请注意，标准着色器也存在此问题，但是当使用弱偏移视差效果时，你可能不会立即注意到它。 ?
卷积神经网络（CNN）利用各种图像特征的空间不变性，在图像分类、图像分割甚至图像生成等计算机问题中非常受欢迎。...虽然学习网络权值的训练阶段很缓慢，但在推理过程中，由于要数百万次的引用内存和矩阵乘法，就算是大型模型也需要大量能耗和内存。...（b）多通道无约束数字卷积层、多通道非负数字卷积层、平铺核单通道 opt-conv 层，以及以先前优化的平铺核为目标的相位掩模优化产生的 PSF 的特征优化核。 ? 图 3：混合光电 CNN。...（a）有单个 opt-conv 层的模型原理图，对传感器图像进行处理并送入后续的数字 CNN 层。（b）优化的相位掩模模板和生成的相位掩模在不同缩放级别的显微图像。...在相关时，学习参数和 FLOP 被分为网络的光学部分和电学部分。 ?
ZeroQuant引入了权重的组级别的量化策略和激活的token级别的量化方法。在此方法的基础上，ZeroQuantV2提出了LoRC(低秩补偿)技术，采用低秩矩阵来减轻量化不准确性。...为了解决这个问题，OS+引入了一种通道级别的移动和缩放技术。在搜索过程去确定移动和缩放参数，能有效地处理集中和不对称的离群值分布。...由于FlatGEMM具有新的计算特性，传统GEMM的平铺策略需要进行修改。作者观察到，随着工作负载的变化，存在两个问题：低并行性和内存访问瓶颈。...当请求来临时，vLLM以不连续的方式动态地将生成的KV缓存映射到预分配的物理块。通过这种方式，vLLM显著减少了存储碎片，并在大模型服务中实现了更高的吞吐量。...作者还在表中列出了针对每个框架的优化。除了HuggingFace外，所有框架都实现了operator级别或图优化级别的优化以提高性能，其中一些框架还支持推测解码技术。
因此当n和d接近无穷大时，函数P在数学上可以无限增长，但现实世界的情况会限制LLM缩放，因为复杂的非线性生长函数P强调了经验现实，即Transformer 架构的缩放确实存在实际限制。...Transformer 的崩溃问题: 注意矩阵的秩是至关重要的，因为它反映了流经网络的信号的维数。当这个秩被降低时，秩崩溃就会发生，这会限制模型学习复杂模式的能力。...在数学上如果注意力矩阵A的秩显著降低，则意味着该矩阵变得更接近于低维子空间，从而失去了捕捉数据中各种关系的能力。 为了防止秩崩溃，引入了Value-SkipInit修改。...他们采用了“Crammed”BERT设置，在消费级的GPU上进行资源受限（24小时）的训练。...他们强调了在大幅减少计算占用的情况下实现相当甚至改进的模型性能是非常有可能的。
更多干货，第一时间送达 删除权重矩阵的一些行和列，让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%，模型还能保持 99% 的零样本任务性能，同时计算效率大大提升。...当对区块间的信号矩阵 X 应用 PCA 时，作者从未将 N × D 信号矩阵具体化，而是将删除矩阵 D 应用于构建该矩阵前后的运算。在上述运算中，该矩阵已乘以 Q。...表 1 展示了模型经过不同级别的剪裁后保留的复杂度。相比 LLAMA-2 模型，SliceGPT 在应用于 OPT 模型时表现出了更优越的性能，这与作者根据模型频谱的分析得出的推测相符。...最大型的 OPT 和 LLAMA-2 模型可以被有效压缩，当从 66B 的 OPT 模型中删除 30% 时，SliceGPT 可以做到仅损失了几个百分点。 作者还进行了恢复微调（RFT）实验。...作者表示，在撰写本文时，他们的基线 SparseGPT 2:4 无法实现端到端的性能提升。
输入矩阵 W_in 被前面 LayerNorm 块的比例预乘。嵌入矩阵 W_embd 必须进行均值减法，而 W_head 必须按照最后一个 LayerNorm 的比例重新缩放。...当对区块间的信号矩阵 X 应用 PCA 时，作者从未将 N × D 信号矩阵具体化，而是将删除矩阵 D 应用于构建该矩阵前后的运算。在上述运算中，该矩阵已乘以 Q。...表 1 展示了模型经过不同级别的剪裁后保留的复杂度。相比 LLAMA-2 模型，SliceGPT 在应用于 OPT 模型时表现出了更优越的性能，这与作者根据模型频谱的分析得出的推测相符。...最大型的 OPT 和 LLAMA-2 模型可以被有效压缩，当从 66B 的 OPT 模型中删除 30% 时，SliceGPT 可以做到仅损失了几个百分点。 作者还进行了恢复微调（RFT）实验。...作者表示，在撰写本文时，他们的基线 SparseGPT 2:4 无法实现端到端的性能提升。
当使用现代神经网络架构时，这些图像必须被平铺成更小的块以进行训练和推理。虽然已经有一些研究使用SR作为预处理步骤，但是没有一个研究量化了它对多分辨率卫星图像中目标检测性能的影响。...虽然平铺一张大的图片仍然是必要的，但是与简单的分类器(低至10个像素)相比，这些框架更大的视场(几百个像素)导致所需的平铺数量减少了1000倍。这样就减少了块的数量，从而相应地显著提高了推理速度。...总的来说，我们观察到，当图像在较粗的分辨率中具有较少的需要识别的精细特征时，算法无法产生幻觉并恢复所有目标类型。...最终，当分辨率从30厘米下降到120厘米时，目标检测性能下降了22 - 27%，而当分辨率从120厘米下降到480厘米时，目标检测性能又下降了73 - 100%。...对于SSD来说，480cm的提升在统计上是相当显著的，尽管这主要是由于本地图像的0.0。当目标的范围大于≈20像素时，性能会显著提高。
，但是目前推荐模型并没有表现出类似于在大型语言模型领域观察到的规律，本文在模型本身结构上做出调整，提出了一种基于堆叠的因子分解机（FM）的网络架构Wukong，以在推荐领域建立一个缩放定律，所提模型复杂性每增加四倍性能提高...同时为了计算的稳定性，加入了残差连接和Layer norm。...当大数据场景下，特征数n往往大于d， d<=n ，则内积矩阵 XX^T 是一个低秩的，因此可以通过一个 n\times k 的可学习矩阵 Y 先对其进行降维，表示为 XX^TY ，先计算 X^TY ，则整体复杂度为...结果 在低复杂度下时相对于其他模型的效果，以此来说明结构本身是有效的 如图所示，本文所提模型在参数缩放的过程中loss始终比其他模型低，并且随着参数放大，模型性能变化更加稳定 下图展示了模型质量和计算复杂性之间的关系...结果表明，悟空在各种复杂度级别上始终优于所有基线，值得注意的是，悟空在模型复杂性的两个数量级上都保持着其缩放定律：复杂性每增加四倍性能提高0.1%。其他模型在增大到一定程度就性能就达到了瓶颈。
译者按：当拥有非常高纬度的数据集时，给数据降低纬度对于分析来说是非常重要的。降维要求分析人员在最大程度降低数据纬度的同时，尽可能多的保留原数据中包含的信息。...本文在不涉及太多数学细节的条件下，形象生动地解析数据降维的过程，并通过人脸识别的例子，直观地展示了主成分分析的显著降维效果。...当你想要构建任何统计模型，你必须要增加所拥有的数据点和样本的数量，而不幸的是这样也将会使你拥有数据的维度出现指数级的增长。你拥有的维度越高，想要得到运用统计方法得到推论时需要的数据就越多。...理解主成分分析（PCA）和最小二乘法（OLS）之间的差别的非常重要的。...但是，当X是一个规模很小或者很大的矩阵时，这些操作（即前述的PCA实现步骤）是非常昂贵的。
2014年14岁时，在跳过四年级到六年级之后，Tang就读于UT奥斯汀，主修数学和计算机科学。2017年春天，Tang在量子计算方面的着名研究员Scott Aaronson教授量子信息课程。...Aaronson认为Tang是一位非常有才华的学生，并且自称是一个独立研究项目的顾问。Aaronson给了Tang一些可供选择的问题，包括推荐问题。唐有点不情愿地选择了它。...你可以将这些数据视为以巨大网格或矩阵排列，顶部列出的电影，侧面列出的用户，以及网格中各点的值，用于量化每个用户是否喜欢每部电影的程度。...他们通过简化问题来实现这一量子加速：不是填写整个矩阵并确定推荐的单一最佳产品，而是开发了一种将用户分类为少数类别的方式，如他们喜欢大片还是独立电影？并对现有数据进行抽样，以便生成足够好的建议。...因此，当Aaronson在2017年开始与Tang合作时，这就是他提出的问题，证明没有快速的经典推荐算法，从而确认Kerenidis和Prakash的量子加速是真实的。
在icon设计中照片或者截图效果通常都会很糟糕，那是因为这些相片级的细节在小尺寸中非常难以辨识。因此，我们最好以艺术的方式来诠释现实，因为这样能够让用户很容易领悟到你想他们注意到的方面。...iOS也会在Safari的收藏夹中展示网页图标，当用户点击Safari的URL栏或者打开一个新的网页标签时，这些网页图标就会以矩阵的形式出现。...据你所提供的可缩放图片，iOS会进行拉伸或者平铺，直到图片可以正确填充当前UI元素的背景区域。拉伸指的是在不考虑图片原始比例的情况下放大图片。拉伸图片的性能较高，但对于多像素图片来说，会出现失真现象。...平铺指的是按照图片的原始尺寸多次复制图片，直到填充目标区域。平铺的性能较低，但它是能够准确实现纹理和图案的唯一方法。...一般来说，提供一张不包含端盖的最小尺寸可缩放图像即可达到想要的效果，比如： 如果你需要不包含渐变的实色图，制作1×1像素的图片。
当 n = 1 时 ? 当 n > 1 时 ? 举例，n = 2 时，（为了说明，n =1 和 n > 1 时，梯度下降法的思路是类似的） ?...这样梯度下降法就能更快的收敛 eg： 特征1 —— x1 为房屋的大小（0 ~ 2000） 特征2 —— x2 为房间数 （1~5） 如果 x1 和 x2 的值差的很多，那么 代价函数J(Θ) 的等高线图就会是非常歪斜且椭圆的形状...然后会经过很长时间最终才收敛到全局最小值 个人理解：【如果 x1 和 x2 的值差的很多，那么 代价函数J(Θ) 的等高线图就会是非常歪斜且椭圆的形状】这句话可以这么理解： 如下图所示。...若 n 是百位数级别，或千位数级别，现代计算机对其计算逆矩阵算法还是很快的。 若 n 是万级别的，可能有用“正规方程法”就会比较慢了，此时可能会倾向于使用梯度下降法。...万级别是一个中间级别，可以都试试看。。。 若 n 远大于万级别，我们可能就会使用梯度下降法了。如，一个百万级别个数的特征量 经验：当 n 在一万左右，会考虑换成“梯度下降法”或其他算法。
而当我自己做了一个简单的卷积层实现，发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时，我非常震惊。 大家都知道，现代深度学习库对大部分运算具备高度优化的生产级实现。但是这些库使用了哪些人类不具备的「黑魔法」呢？...它们如何将性能提升100倍？当它们「优化」或加速神经网络运算时，它们在做什么？当谈及高性能/高效DNN时，我常常问（或被问及）这些问题。 本文尝试介绍在DNN库中如何实现一个卷积层。...随着矩阵规模越来越大，内存成为更加严重的问题，而性能也会继续逐渐下降。你看到图中的剧烈下跌了吗？这表示当矩阵太大无法适应缓存时，吞吐量突然下跌。 缓存 RAM是大的存储空间，但速度较慢。...庆幸的是，我们可以将矩阵相乘分解为子矩阵。要想计算 C 的r×c平铺，我们仅需要A的r行和B的c列。...在全部32x24平铺上并行化这一过程。 ? 最后，我们将速度提升至超过120 GFLOPs，接近峰值性能160 GFLOPs，堪比OpenBLAS等生产级库。
然而，当考虑到效率时，这种BN层的使用出乎意料地在训练阶段带来了巨大的计算开销。在推理阶段，复杂的块可以被压缩成一个卷积层。...这也揭示了为什么比例因子是重要的。 注意，当每个分支的权值 是随机初始化的，而缩放因子 被初始化为1时，条件1和条件2都始终满足。...命题1:一个单分支线性映射，当通过超两层多分支拓扑重参化部分或全部时，整个端到端权重矩阵将得到不同的优化。如果映射的一层被重参化到多达一层的多分支拓扑，则优化将保持不变。...从表3中发现，无论是部署标量缩放层还是不部署缩放层，都会导致较差的结果。因此，选择向量缩放作为默认策略。 作者还研究了加法后BN层的有效性。如3.2中所述。添加了后BN层来稳定训练过程。...4.3 目标检测与语义分割 4.4 局限性 当简单地将所提出的OREPA从ResNet转移到RepVGG时，作者发现基于残差和无残差(VGG-like)结构之间的性能不一致。
对于ResNet，只要求每层的神经元数量随着网络深度的实现多项式缩放。我们进一步将此类分析扩展到深度残余卷积神经网络上，并获得了类似的收敛结果。...只要神经元数量m =Ω（poly（n，H）），那么随机初始化的梯度下降会以线性速率收敛到零训练损失。与第一个结果相比，ResNet对网络层数的依赖性呈指数级上升。这证明了使用残差连接的优势。...其次，作者使用Li和Liang[2018]的观察结果，如果神经网络是过参数化的，那么每个权重矩阵都接近其初始化状态。本文在分析深度神经网络时，需要构建更多深度神经网络的架构属性和新技术。...其中关键是证明了Gram矩阵在过参数化条件下会越来越稳定，因此梯度下降的每一步都以几何速率减少损失。 最后列出未来的一些潜在研究方向： 1.本文主要关注训练损失，但没有解决测试损失的问题。...如何找到梯度下降的低测试损失的解决方案将是一个重要问题。尤其是现有的成果只表明梯度下降在与kernel方法和随机特征方法相同的情况下才起作用。
当人看到一个人脸图像时，首先会先识别出其中的点、线等边缘。然后进入第二层，会识别出图像中一些基本的组成元素，比如眼睛、耳朵、鼻子。最后，会生成一个对象模型，也就是一张张完整的脸。 ?...比如说，我想将图片扩大到原图的3倍，那么 r 就是缩放因子 3，Channel 为9。通过将一个像素扩充为一个3x3的矩阵，模拟为一个像素的矩阵，来达到超分辨率的效果。 ?...DRRN 在这个模型里你可以看到DRCN、VDSR的影子。它采用了更深的网络结构来提升性能。其中有很多个图片增强层。可以理解为，一张模糊的图片，经过多个增强层，一级级变得更加清晰，最终得出高清图片。...大家可以在名为tyshiwo的 Github 上找到源码。 ? LapSRN LapSRN 的特别之处在于引入了一个分级的网络。每一级都只对原图放大两倍，然后加上残差获得一个结果。...如果对图片放大8倍的话，这样处理的性能会更高。同时，在每一级处理时，都可以得到一个输出结果。 ? SRDenseNet 它引入了一个 Desent Block 的结构。
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
对象存储
腾讯会议
云直播
