是一个关于地理编码的python库。...主要有以下几个功能 地理编码：将字符串转换为地理位置 逆地理编码：用于将地理坐标转换为具体地址 计算两个点的距离：经纬度距离和球面距离 GitHub数据 3.7k stars 96 watching 597...forks 开源地址:https://github.com/geopy/geopy 安装 pip install geopy 举几个例子 地址与坐标计算 支持众多的电子地图服务，例如著名的 Google...location = geolocater.reverse('39.916527, 116.397128') print(location.address) 东城区, 北京市, 100010, 中国 距离计算...geopy 的距离计算功能包含在 distance 中,下面计算北京到上海的距离。
python处理文本的功能非常强大，但是如果是初学者，没有搞清楚python中的编码机制，也经常会遇到乱码或者decode error。...问题来了，程序现在知道s中的01串，还知道这个01串表示的是字符串，但这个字符串的编码是什么呢？我们必须知道01串的现有编码才能解析出里面的字符，也才能用新的编码方式，如utf-8来重新编码它。...操作系统只给程序传来了01串，并没有告诉程序这个01串用的字符编码是什么。 此时，python程序就会用它自己默认的编码当作s的编码，进而来识别s中的内容。...ASCII编码中没有这玩意儿，因为ASCII编码中字节第一位都是0。 怎么办？ 报错呗，于是我们就看到了上面的错误。 错误中的0xe4就是字符 “中” 的utf8编码的第一个字节。 问题3：How?...e.encode("utf-8") e.encode("gbk") 只要你选择的编码能够对e中的字符进行编码即可，如果不能编码，就会报错。
特别是，由于可以在反向传播过程中顺便求得空间梯度，DeepSDF 能生成非常平滑的表面。 ? 图 1：DeepSDF 通过潜在编码和前馈解码器网络来表征形状的符号距离函数。...符号距离函数是一种连续的函数，对于给定的空间点，输出该点至最近表面的距离，该表面的符号则编码该点是在水密表面的内部（负）还是外部（正）： SDF(x) = s : x ∈ R^3 , s ∈ R，(1)...图 3：在单个形状的 DeepSDF 实例化中，形状信息包含在网络中；而在编码形状的 DeepSDF 中，形状信息包含在编码向量中，并和 3D 样本位置拼接。...在两种案例中，DeepSDF 都能生成 3D 查询位置的 SDF 值。 ? 图 4：不同于由编码器生成潜在编码的自编码器，自解码器直接接收潜在向量作为输入。...在训练刚开始的时候，每一个数据点都会被分配一个随机初始化的潜在向量。并且潜在向量会通过标准反向传播和解码器权重一起优化。在推断过程中，解码器权重是固定的，此时会估计最优的潜在向量。 ?
跨视角地理定位的目标是匹配地面透视图像和地理参考航拍图像。在本研究中，我们将从车载前置有限FOV相机拍摄的图像称为第一人称视角(POV)图像，将卫星或航拍图像称为航拍图像。...标准化温度缩放的交叉熵损失 三元组损失一直用于CVGL研究中，以将正图像对拉近，并将负图像对推远在表示空间中。使用三元组损失函数训练BEV-CV产生了满意的结果。...确定负对的各种技术通常取决于嵌入之间的初始L2距离。硬三元组挖掘使用的负样本距离锚点比正样本距离更近，对于半硬三元组挖掘，负样本不接近锚点胜过正样本，但它仍然有一个正损失。...我们不明确地为训练选择三元组，而是使用批次中每个其他航拍图像作为负示例，从而批量大小为B会有B(B-1)个负示例。...然而，我们已经证明基于CNN的BEV网络可以用作CVGL中通常使用的CNN编码器主干的替代品。
，将 GPS 信息转化为网格，再对 quadkey 进行编码，损失函数部分加上负样本概率对负样本进行加强。...OverView 现有问题 地理位置信息没有得到充分利用。POI 的位置信息对于描述 POI 之间的物理距离很重要，并且用户的移动历史通常表现出空间聚集现象。...这篇论文提出了一种基于自注意力网络的地理感知顺序推荐算法（GeoSAN），针对上面提到的两个问题，一方面，使用一个基于自注意力的地理位置编码器来编码 GPS；另一方面，提出了基于重要性抽样的加权二元交叉熵损失函数...将经纬度映射到网格中，那么如何对网格进行编码呢？ 现在，我们成功地将经纬度映射到网格中，那么如何对网格进行编码呢？...敏感性分析 对不同损失函数的研究 针对损失函数，论文又进行排列组合，研究不同情况下的性能表现： 对 N-gram 的研究 总结 总体而言，感觉这篇论文主体的模型框架还是 Transformer，最大的创新主要在于地理位置信息编码
在 WebDev Arena 中，GPT-5 创下了新纪录： 比 Gemini 75 Pro +2.5 分 +100 分，高于 Claude Opus 4 迄今为止用于实际编码的最佳模型。...马里奥一号 Vibecode + GPT5 Vibecode 是一个构建移动应用程序的氛围编码工具，Bolt、Lovable这些是构建网页程序的氛围编码工具。...创建一个100x100的网格世界，并能可视化。 b. 在世界中随机生成‘食物’，并随时间缓慢再生。 c. 允许用户通过点击，在世界中添加或删除‘觅食者’和‘守护者’。 d....构建一个“反向搜索引擎”。用户输入一句话或一段文字作为“答案”。Agent会进行【逆向推理和联想】，生成5个最有可能导致这个“答案”出现的【高质量、有深度的“问题”】 这个案例需要ai api支持。...请提供一个UI按钮,可以随时向系统中添加一个新的、有初速度的粒子，并观察它如何与其他粒子相互作用，改变整个系统的轨迹。
对人脸识别而言，正例图像是来自锚图像中同一人的图像，而负例图像则是从 mini-batch 中随机选择的人的图像。但是，我们这个案例却没有能轻松选择正实例和负实例的分类。...为了定义语义相似度，我们可以使用托伯勒提出的「地理学第一定律」：「在地表空间中，所有事物是相互联系的，但是距离近的事物比距离远的事物间的联系更密切。」 下面，设 I(.)...图 10：这个三重损失直接优化「锚嵌入和正例嵌入之间的距离」与「锚嵌入和负例嵌入之间的距离」的比 这个损失函数定义为，这样优化网络就对应于最小化向量 相比于向量 (0,1) 的均方误差（MSE）。...其效果是，在优化过程中，该网络会尝试学习一个度量空间，其中锚嵌入和正例嵌入都离负例嵌入尽可能地远。相对而言，原来的 SoftMax 比值损失仅考虑了锚嵌入和负例嵌入之间的距离。...图 11：SoftPN 损失优化这个更困难问题的方式是最大化负例嵌入与锚嵌入和正例嵌入两者之间的最小距离 神经网络架构 我们使用了一个相当传统的卷积神经网络架构作为编码器，其中包含 5 个过滤器大小为
优点：将负载均衡的工作交给了 DNS，省却了网站管理维护负载均衡服务器的麻烦，同 时许多DNS 还支持基于地理位置的域名解析，将域名解析成距离用户地理最近的一个服 务器地址，加快访问速度，改善性能。...缺点：目前的 DNS 解析是多级解析，每一级 DNS 都可能化缓存记录，当某一服务器下线 后，该服务器对应的 DNS 记录可能仍然存在，导致分配到该服务器的用户访问失败。负 载均衡效果并不是太好。...优点：在响应请求时速度较反向服务器负载均衡要快。 缺点：当请求数据较大 (大型视频或文件) 时，速度较慢。 ④反向代理负载均衡。 优点：部署简单，处于 http 协议层面。...缺点：用了反向代理服务器后，web 服务器地址不能直接暴露在外，因此 web 服务器不 需要使用外部 IP 地址，而反向代理服务作为沟通桥梁就需要配置双网卡、外部内部两 套 IP 地址。...通常，预防性维护可定义为“把今天的方法学用于昨天的系统以满足明天的需要”。 也就是说，采用先进的软件工程方法对需要维护的软件或软件中的某一部分 (重新) 进行设 计、编码和测试。
优点：将负载均衡的工作交给了 DNS，省却了网站管理维护负载均衡服务器的麻烦，同时许多DNS 还支持基于地理位置的域名解析，将域名解析成距离用户地理最近的一个服 务器地址，加快访问速度，改善性能。...缺点：目前的 DNS 解析是多级解析，每一级 DNS 都可能化缓存记录，当某一服务器下线后，该服务器对应的 DNS 记录可能仍然存在，导致分配到该服务器的用户访问失败。负 载均衡效果并不是太好。...优点：在响应请求时速度较反向服务器负载均衡要快。 缺点：当请求数据较大 (大型视频或文件) 时，速度较慢。④反向代理负载均衡。 优点：部署简单，处于 http 协议层面。...缺点：用了反向代理服务器后，web 服务器地址不能直接暴露在外，因此 web 服务器不需要使用外部 IP 地址，而反向代理服务作为沟通桥梁就需要配置双网卡、外部内部两 套 IP 地址。...通常，预防性维护可定义为“把今天的方法学用于昨天的系统以满足明天的需要”。 也就是说，采用先进的软件工程方法对需要维护的软件或软件中的某一部分 (重新) 进行设 计、编码和测试。
(x) 接近 p(x)，我们首先必须提出两个分布之间距离的概念。...在统计学中，更常见的是设计一种较弱的「距离」概念，我们将其称为「散度」。与几何距离不同，散度并不是对称的 (D(p,q)≠D(q,p))。...例如，如果目标密度为 p 是多模态的且模型分布 q 的表达较弱，则最小化前向 KL D_KL(p || q) 将学习模式覆盖行为；而最小化反向 KL D_KL(q||p) 将导致模式丢弃行为。...通过一些代数运算，负交叉熵可以用 KL 散度（相对熵）和 p 的绝对熵重写： 香农（Shannon）的信源编码定理（1948）告诉我们，熵 H(p) 是你可以构造的任何编码的平均编码长度的下界，以无损地传递来自...因此，负交叉熵的蒙特卡罗估计 L(θ) 也用 nat 表示。 将二者放在一起，交叉熵只不过是使用基于 p_θ 的码本，传送来自 p 的样本所需的平均编码长度。
A.B两相联接，用于正反向计数、判断正反向和测速。 A、B、Z三相联接，用于带参考位修正的位置测量。 ...A、A-，B、B-，Z、Z-连接，由于带有对称负信号的连接，电流对于电缆贡献的电磁场为0，衰减最小，抗干扰最佳，可传输较远的距离。 ...对于TTL的带有对称负信号输出的编码器，信号传输距离可达150米。 对于HTL的带有对称负信号输出的编码器，信号传输距离可达300米。...增量型编码器的一般应用: 测速，测转动方向，测移动角度、距离(相对)。 ...从单圈绝对值编码器到多圈绝对值编码器 旋转单圈绝对值编码器，以转动中测量光电码盘各道刻线，以获取唯一的编码，当转动超过360度时，编码又回到原点，这样就不符合绝对编码唯一的原则，这样的编码只能用于旋转范围
点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ 对比学习是无监督表示学习中一种非常有效的方法，核心思路是训练query和key的Encoder，让这个Encoder对相匹配的query和key生成的编码距离接近...，不匹配的编码距离远。...负样本数量越多，越接近对比学习的实际目标，即query和所有不匹配的key都距离远。...1 End-to-End End-to-End是一种最直接的对比学习方法，对于一个query，每次采样一个正样本以及多个负样本，使用对比学习loss计算损失，正样本和负样本都进行梯度反向传播。...为了提升运行效率，本文采用Model Bank的方法，每个样本的表示更新后会存储到model bank中。下次需要负样本的时候直接从model bank取该样本表示，而不会进行前向计算和反向传播。
2.3基于对比（Contrastive based） 基于对比的约束，通过构建正样本（positive）和负样本（negative），然后度量正负样本的距离来实现自监督学习。...核心思想样本和正样本之间的距离远远大于样本和负样本之间的距离。 1. score 是度量函数，评价两个特征间的相似性。通常称为“anchor” 数据。 2....为了优化 anchor 数据和其正负样本的关系，可以使用点积的方式构造距离函数，然后构造一个 softmax 分类器，以正确分类正样本和负样本。 3....CPC 主要是利用自回归的想法，对相隔多个时间步长的数据点之间共享的信息进行编码来学习表示，这个表示 c_t 可以代表融合了过去的信息，而正样本就是这段序列 t 时刻后的输入，负样本是从其他序列中随机采样出的样本...动量更新主要是为了解决字典这部分数据在反向传播的时候更新参数的问题，因为反向传播需要在队列中所有的样本中进行传播。
上面是以SimCLR为代表的典型负例对比学习系统的要点，在介绍其它对比学习模型之前，我们下面先更深入地理解对比学习工作机理，这样能更透彻了解其它对比学习系统。 秘境召唤：对比学习到底在学什么 ?...所谓惩罚，就是在模型优化过程中，将这些负例从 身边推开，是一种斥力。也就是说，距离 越近的负例，温度超参会赋予更多的排斥力，将它从 推远。...Batch里Aug2对应的特征表示编码放入队列，而最老的那个Batch对应的图像编码出队，这样就可以不断更新负例队列内负例编码内容。...实验表明，假设动量更新公式中的m取很小的数值，意味着更多依赖最新参数 ϑ 来更新负例队列的编码，对比学习模型效果会急剧下降。...如果拿掉Predictor，或者把Target结构中的模型参数改成近乎实时和Online对应结构保持一致（就是说，每个Batch反向传播后，将Online部分最新的参数完全赋予给Target对应结构参数
又称为地理坐标系统，它是一种利用三度空间的球面来定义地球上的空间的球面坐标系统，能够标示地球上的任何一个位置（小数点后7位，精度可以到1厘米）。...经度的范围在 (-180, 180]，纬度的范围 在(-90, 90]，纬度正负以赤道为界，北正南负，经度正负以本初子午线 (英国格林尼治天文台) 为界，东正西负。...附近的人核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的 Ta； 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离； 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户。...Hash看起来好像可以实现，但是 LBS 应用除了记录经纬度以外，还需要对 Hash 集合中的数据进行范围查询，根据经纬度换算成距离排序。 而 Hash 集合的数据是无序的，显然不可取。...当做完 N 次的二分区后，经度值就可以用一个 N bit 的数来表示了。 所有的地图元素坐标都将放置于唯一的方格中。方格越小，坐标越精确。然后对这些方格进行整数编码，越是靠近的方格编码越是接近。
又称为地理坐标系统，它是一种利用三度空间的球面来定义地球上的空间的球面坐标系统，能够标示地球上的任何一个位置（小数点后7位，精度可以到1厘米）。...经度的范围在 (-180, 180]，纬度的范围 在(-90, 90]，纬度正负以赤道为界，北正南负，经度正负以本初子午线 (英国格林尼治天文台) 为界，东正西负。...附近的人核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的 Ta； 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离； 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户。...” Hash看起来好像可以实现，但是 LBS 应用除了记录经纬度以外，还需要对 Hash 集合中的数据进行范围查询，根据经纬度换算成距离排序。 而 Hash 集合的数据是无序的，显然不可取。...当做完 N 次的二分区后，经度值就可以用一个 N bit 的数来表示了。 所有的地图元素坐标都将放置于唯一的方格中。方格越小，坐标越精确。然后对这些方格进行整数编码，越是靠近的方格编码越是接近。
1.One-Hot编码: 一种简单的单词编码方式在NLP领域，如何将单词数值化呢，One-Hot编码就是一种很简单的方式。...yellow这4个单词，但是训练过程中，这个预测结果很有可能并不是这4个单词，但是没关系，我们会使用这4个单词和预测的单词进行计算损失，通过损失的方式将正确的这4个单词的信息，使用梯度信息反向传播中心词...例如，先指定一个中心词（spiked）和一个目标词正样本（Pineapples），再随机在词表中采样几个目标词负样本（如”dog，house”等）。...这个做法就是负采样。我们再回到图7看一看整体的训练流程是怎么样的。图7中相当于有两个词向量矩阵：黄色的和灰色的，他们的shape都是一样的。整体的流程大概是这样的。...将预测的结果和标签使用交叉熵计算损失值，并计算梯度进行反向迭代，优化参数。
三种loss的结合约束自监督学习过程，在表示学习中取得SOTA效果，且不依赖负样本构造。...比如对于一张图像，使用翻转、裁剪等方法生成另一个增强图像，两个图像分别经过两个共享参数的编码器，得到表示，模型的优化目标是让这两个表示的距离近。...这种方法一个比较大的挑战在于，模型在训练过程中容易出现坍塌问题。模型可以把所有样本的表示都学成完全相同的常数向量（比如每个样本模型的输出都是全0向量），这样就能满足上述两个表示距离近的要求了。...，teacher network不通过反向传播更新参数。...W-MSE的整体网络结构如上图，模型中输入一对互为正样本的样本对（例如一个图像的不同增强形式），使用共享参数Encoder分别编码后，增加一个whitening模块，对每个batch内的所有embedding
轴的静止检测 1.4 轴功能中的反向间隙补偿 反向间隙是指当电机旋转方向开始反转时，直至轴实际产生了运动时电机必须行进的距离或角度。...机械背隙与方向有关，这种机械间隙可以是正的也可以是负的，下图显示了线性轴的转轴上的反向间隙： 激活反向间隙补偿功能后，轴在行进反向运行开始阶段时，轴的实际机械位置不变，但电机位置发生变化。...在指定持续时间内，将根据指定距离输出设定值。轴将移动指定的一段距离。将在“跟踪”(Trace) 区域创建运动的跟踪记录（设定值和实际值）。 10....编码器参数设置是否正确？ PLC控制器启动时一次性读取编码器的绝对值。控制器中对编码器值获取的数值和编码器实际的参数不一致，则会显示错误的位置值。...应该检查编码器的参数化值r979参数如下图所示，需要把r979参数填写到轴参数中： 并且激活循环绝对值编码器功能：
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