众包平台允许用户上传历史地图，手动矫正 众包平台的切入点是Warper，Warper是基于MapWarper开源的Web应用程序，它允许用户上传地图的历史图像，并通过在历史地图上找到控制点，以及底图上的对应点来对它们进行地理校正...其初始猜测将会把地图放在大概的位置上，并允许用户通过在历史地图和参考地图上放置成对的控制点来对地图像素进行参照标记。...Warper使用许多开源地理空间库和技术可以像Ruby on Rails应用程序进行运行，其中就包括PostGIS、GDAL。 它可以将生成的地图导出为PNG，GeoTIFF和其他开放格式。...矢量格式的提取的几何图形以及元数据，例如地址，名称以及开始或结束日期，都存储在地理空间数据库中，可以对其进行查询，编辑，样式化并呈现到新地图中。 ?...谷歌即将推出的3D模型将重建历史建筑的详细完整3D结构，将图像与地图数据相关联，并在存储库中正确组织这些3D模型，并将其呈现在具有时间维度的地图上。
在这个模式中， Model 代表数据存取层，View 代表的是系统中选择显示什么和怎么显示的部分，Controller 指的是系统中根据用户输入并视需要访问模型，以决定使用哪个视图的那部分。...在 MTV开发模式中： M代表模型（Model），即数据存取层。 该层处理与数据相关的所有事务： 如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。...如果你熟悉其它的 MVC Web开发框架，比方说 Ruby on Rails，你可能会认为 Django 视图是控制器，而 Django 模板是视图。...很不幸，这是对 MVC 不同诠释所引起的错误认识。 在 Django 对 MVC 的诠释中，视图用来描述要展现给用户的数据；不是数据 如何展现 ,而且展现 哪些 数据。...相比之下，Ruby on Rails 及一些同类框架提倡控制器负责决定向用户展现哪些数据，而视图则仅决定 如何 展现数据，而不是展现 哪些 数据。 两种诠释中没有哪个更加正确一些。
因为我配置的是域名，因为我的域名没有备案，所以我访问的时候提示我备案域名，如下图： ? 配置完成后就开始下载并安装，过程大概会持续一个小时左右，视服务器具体带宽而定。...[‘smtp_enable’] = true gitlab_rails[‘smtp_address’] = “smtp.163.com” gitlab_rails[‘smtp_port’] = 25...gitlab_rails[‘smtp_user_name’] = “xxx@163.com” gitlab_rails[‘smtp_password’] = “xxx” gitlab_rails...3.其他异常情况处理 另外，如果 访问 GitLab 时的速度非常慢，或者报 502 错误，如下图 ?...提示 FirewallD is not running 说明防火墙未开启， 执行 systemctl status firewalld 如果出现 Active: inactive (dead) 表示防火墙未开启
模型负责处理数据逻辑和数据库操作，视图负责呈现用户界面，控制器负责处理用户请求和协调模型和视图之间的交互。...它还提供了丰富的查询接口和数据验证功能。 自动化测试 Rails框架鼓励开发人员编写自动化测试代码，以确保应用程序的稳定性和可靠性。...丰富的插件生态系统 Rails拥有一个庞大的插件生态系统，开发人员可以通过安装插件来扩展框架的功能。这些插件提供了各种功能，如身份验证、文件上传、缓存等，可以大大加快开发速度。...MVC架构 Rails框架采用了MVC架构模式，将应用程序分为模型、视图和控制器三个部分，使代码分离更清晰。这种架构模式使得开发人员可以更好地组织和管理代码，提高了应用程序的可维护性和可测试性。...它还提供了丰富的查询接口和数据验证功能，使数据库操作更加简单和安全。
1 简 介 在本文中，旷视研究院首先通过验证实验，对前述论点进行了证明。具体来说，为了解析再平衡策略的工作方式，把深度网络的训练过程分为两个阶段：1）表征学习；2）分类器学习。...2 论点证明 为探究再平衡策略对表征学习和分类器学习的影响，旷视研究院设计了一个两阶段的验证实验，把深度学习模型解耦为了表征提取器和分类器。...如图 2 所示，旷视研究院在 CIFAR-100-IR50 数据集（这是不平衡比为 50 的长尾 CIFAR-100）上通过对照实验对上述论点进行了验证。...此外，如图 2 左图所示，通过在表征学习上应用 CE 和在分类学习上应用 RS，在 CIFAR-100-IR50 的验证集上得到的错误率最低。...经过广泛的实验验证，旷视研究院证明 BBN 能在长尾基准数据集上取得最佳的结果，其中包括大规模的 iNaturalist 数据集。
但是，尽管再平衡方法最终能得到良好的预测结果，这些方法仍会产生不良影响，即会在一定程度上出人意料地损害深度特征的表征能力。 简介 在本文中，旷视研究院首先通过验证实验，对前述论点进行了证明。...论点证明 为探究再平衡策略对表征学习和分类器学习的影响，旷视研究院设计了一个两阶段的验证实验，把深度学习模型解耦为了表征提取器和分类器。...如图 2 所示，旷视研究院在 CIFAR-100-IR50 数据集（这是不平衡比为 50 的长尾 CIFAR-100）上通过对照实验对上述论点进行了验证。...此外，如图 2 左图所示，通过在表征学习上应用 CE 和在分类学习上应用 RS，在 CIFAR-100-IR50 的验证集上得到的错误率最低。...经过广泛的实验验证，旷视研究院证明 BBN 能在长尾基准数据集上取得最佳的结果，其中包括大规模的 iNaturalist 数据集。
然而，在处理更大的数据集时，这种速度差异并非呈线性增长，而是呈现出不规则的变化。...将业务逻辑、约束、验证和计算推入数据库，等于放弃了最简单、通常也最经济的性能提升手段：“增加更多服务器”。 Rails 正如多次提到的，Rails 的复杂性导致了真正难以解决的性能问题。...最糟糕的是，这些 “错误” 被团队贴上了 “以 Rails 方式完成” 的标签。 Rails 里到处都是这样的 footgun（footgun，意即伤自己的脚的枪，Rails 称其为“尖刀”。...使用 Rails，很容易累积许多小错误，从而使数据库成为瓶颈。但是，即使所有这些都在你的控制之下，高性能的数据库调用仍然比许多其他调用慢很多。...[3] 一个快速 grep：超过 9000 个类，超过 33000 个方法；不包括所有神奇的动态方法，比如围绕数据库模型的方法。这还不包括 rails 本身附带的 70 多个依赖项。
安装它以纠正错误： sudo apt install dirmngr 运行官方RVM安装脚本： curl -sSL https://get.rvm.io | bash -s stable --ruby...以root身份或使用sudo命令打开文件/etc/nginx/conf.d/mod-http-passenger.conf并验证以下两行是否存在且未注释： /etc/nginx/conf.d/mod-http-passenger.conf1...重启NGINX： sudo systemctl restart nginx 要验证是否已正确安装和启用Passenger支持： sudo passenger-memory-stats 如果Passenger...安装并正确配置后，发出以下命令： sudo apt-get install libmysqlclient-dev 部署Rails应用程序 将您的Rails应用程序复制到您的Linode。...为您的Rails应用配置新站点。
并发模型：Go语言通过轻量级的goroutines（协程）和channels（通道）实现了高效的并发编程模型。...步骤三：验证安装 打开命令行，输入 go version，若输出Go的版本信息（如 go version go1.18 darwin/amd64），说明安装及环境配置成功。...导入包未使用 Go语言编译器会报错提示导入的包没有被实际使用。解决方法是在导入语句后添加 _ 以显式忽略该包的未使用警告，或者确保包中的某个元素被正确引用。...import ( "fmt" // 正确使用了fmt包 _ "github.com/pkg/errors" // 显式忽略未使用的errors包 ) 2....错误处理 Go语言强制要求对可能出现错误的函数调用进行检查。忽略错误可能导致程序崩溃或数据丢失。
DataType属性用于指定类型的数据，在本例它是一个日期，所以不会显示存放在该字段时间详情。DisplayFormat属性在Chrome浏览器里有一个bug：呈现的日期格式不正确。...注意，视图模板在文件的顶部有 @model MvcMovie.Models.Movie的声明，这将指定视 图期望的模型类型为` Movie。...视图模板在文件的顶部有 @model MvcMovie.Models.Movie的声明，这将指定视 图期望的模型类型为 Movie。 ? 处理 POST 请求 回看前面的Eidt的Post方法。...数据保存之后，代码会把用户重定向到 MoviesController类的Index操作方法，页面将显示电影列表，同时包括刚刚所做的更新。 一旦客户端验证确定某个字段的值是无效的，将显示出现错误消息。...如果禁用 JavaScript，则不会有客户端验证，但服务器将检测回传的值是无效的，而且将重新显示 表单中的值与错误消息。在本教程的后面，我们验证更详细的审查。
重要的是，谷歌的系统在提取其他类型信息也是很容易扩展的。比如现在帮助谷歌自动提取商店前面的商户名称。目前该模型已经开源。 ? 图中为法国街道名称标识数据集中的一个例子，被谷歌的系统正确识别。...上图是识别起来很有难度的一些标识，也被谷歌系统通过对图像的理解而正确判断了。尤其是第二个，不过这个模型在之前学习了语言模型，使其能够消除歧义，并正确识别出街道名。...在这个图中，模型没有被图中的两个街道名称迷惑，将"Av"正确转化为"Avenue",同时也识别出了数字"1600" 尽管这个模型非常精确，它依然有15.8%的序列错误率。...不过，在分析错误样本后，团队发现，其中48%是由于地面实况错误，也就是说，模型与标记质量呈现的准确度基本一致。...在这种特殊情况下，如果我们已经知道这个商户在谷歌地图的位置，可以只提取商业名称来进行验证，使之能够更准确地更新商业列表。 ?
在大多数情况下，该工具将自动识别并正确读取字符，并生成字符标记，您可以接受这些标记作为进一步训练的标签。标注至少一个字符实例然后训练工具。然后在训练阶段未使用的图像上验证该工具。...#️⃣您可以更改特征的值。如果已找到的黄色特征具有错误的字符值（例如“8”为“B”），则可以将该特征转换为标签，选择标签然后键入正确的值即可。...此外还有一个与附加标记关联的上下文菜单，允许您删除匹配或编辑模型。 ⭐ 已找到的字符（在未标注的视图中匹配）：这是工具指示未标记视图上的特征和匹配的实例的方式。...字符模型： 训练完成后，您可以根据预期字符的数量、它们的间距和位置以及它们的字符安排生成字符模型 4.8.4验证训练 训练完成后，您将需要重新查看图像确保工具正确识别图像中的字符。...如果工具正确找到所有实例，则工具已准备好进行运行时部署。但是如果必须重新标注某些实例，则需要重新训练工具，然后重复验证过程。
它仅包括对少量与Rails相关的CVE的检查。使用bundler-audit或相关工具进行依赖性检查。...（更改） 基本身份验证检查修复 雨果·科布奇（Hugo Corbucci）修复了在检查authenticate_or_request_with_http_basic无块文字的情况下调用时的错误。...变化 降价的信心 由于先前的重构，Markdown报告中未提供置信度。 变化 报告比较修复 由于存在一个非常老的错误，当将带有某些警告的旧报告与带有零警告的新报告进行比较时，旧警告未报告为已修复。...将识别出更多的情况，特别是当它是方法调用的目标时。 更多范围 无论检测到Rails的版本如何，都将处理named_scope和scope。...模型文件名 在某些情况下，警告丢失了文件名，因为该文件名未传递给模型处理器。 现在将传递文件名，并且测试套件中有一个针对警告文件名的新测试。
Web 指标是一组由 Google 定义的指标，用于衡量呈现时间、响应时间和布局偏移。每个数据点都提供有关应用程序整体性能的见解。...这可以是来自文档对象模型 (DOM) 的任何形式，例如图像（images）、SVG 或文本块（text blocks）。视口中最大的像素区域，因此最直观。...首次渲染（FP） 首次渲染 (FP) 测量第一个像素出现在视口中所需的时间，呈现与先前显示内容相比的任何视觉变化。...首次内容绘制 (FCP) 首次内容绘制 (FCP)测量第一个内容在视口中呈现的时间。这可以是来自文档对象模型 (DOM) 的任何形式，例如图像、SVG 或文本块。FCP 经常与首次渲染（FP）重叠。...每个 Web 指标的垂直标记是观察到的数据点的第 75 个百分位。换句话说，25% 的记录值超过了该数量。 如果您注意到任何直方图上的感兴趣区域，请单击并拖动放大该区域以获得更详细的视图。
如果原始资料来源未报告任何此类信息， 可以尝试猜测MIME类型 @result接收者的MIME类型。...，如果和response的状态码不匹配，则进入if块，生成错误和标识。...，那么数据仍旧会解析错误。...我们看一下如何进行有效性的验证的。...验证有效性的方法。
然而，在时变的室外环境中，由于光照、季节和结构变化等因素导致的外观差异，使得 2D-3D 匹配变得十分困难，因此在这种具有挑战性条件下的视觉定位仍是一个未解决的问题。...视觉定位的相关工作 1 基于三维模型的视觉定位 基于三维模型的视觉定位通过在查询图像和三维模型间建立 2D-3D 对应关系，估计相机六自由度的位姿。...具体而言，首先使用多层级网络提取查询图 和参考图 的粗（用 表示）、细（用 表示）粒度特征，然后将局部点云 投影在参考特征图上并进行插值、平均，得到点云特征。...论文在 PnP RANSAC 迭代中插入一个简单有效的验证模块，以保证重力方向的正确性。...具体地，对于 RANSAC 迭代生成的位姿假设 ，其与传感器位姿 在重力方向 上差值为 论文可采用条件 预先过滤掉大部分错误位姿，实现更高效、鲁棒的位姿解算。
所示，与仅做出下载决策的传统流媒体自适应以及简单地利用计算资源的解耦下载和增强自适应相比，协作下载和增强自适应方法通过有效利用网络和计算资源而呈现出巨大的优化潜力。...如果发生卡顿时没有 SR 任务正在运行，则中断可能是由于网络不良或预测错误导致视口中缺少图块而导致的，在这种情况下，算法应该以最低分辨率下载丢失的图块。...如果中断是由于重建时间过长造成的，算法会中止所有正在运行的 SR 任务，以播放未增强的下载版本。...论文团队通过将四种方法的性能与错误预测和无错误预测进行比较来检查视口预测误差的容忍度。图 10 分别绘制了平均 QoE、平均重新缓冲时间和平均缓冲区占用率的结果。...可以看到，CASE 在错误和无错误的情况下都优于其他模型。另一个观察结果是，CASE 和 TBRA 对视口预测错误具有更高的容忍度，因为它们的性能下降（特别是在播放平滑度方面）是适度的。
更加灵活，不仅仅支持表单数据，传入同样的 JSON 数据一样可以正确解析，并且不用做额外的处理（意思是前端不管提交的是表单数据，还是 JSON 数据，.data 都能够正确解析）。...注意： 如果客户端发送格式错误的内容，则访问 request.data 可能会引发 ParseError 。...request.auth 的确切行为取决于正在使用的身份验证策略，但它通常可能是请求经过身份验证的令牌（token）实例。...相反，您传递的是未渲染的数据，可能包含任何 Python 对象。...由于 Response 类使用的渲染器不能处理复杂的数据类型（比如 Django 的模型实例），所以需要在创建 Response 对象之前将数据序列化为基本的数据类型。
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