在代码运行时出现内存溢出的错误通常是由于程序使用的内存超过了系统的可用内存限制。...内存过度分配：如果程序在运行时分配了过多的内存，超出了系统可用的物理内存或虚拟内存限制，就会导致内存溢出错误。为避免这种情况，可以评估程序的内存需求，尽量减少内存使用，合理分配内存空间。...为有效避免和处理内存溢出错误，可以采取以下措施： 避免无限递归，确保递归函数有递归终止条件。 及时释放不需要的内存，避免内存泄漏。 使用合理的数据结构和算法，减少对内存的需求。...对于大规模数据处理，可以考虑使用分块处理方式，避免一次性加载所有数据。 评估程序的内存需求，合理分配内存空间。 监测内存使用情况，及时发现和处理内存溢出问题。...总之，避免和处理内存溢出错误需要综合考虑代码逻辑、内存管理和资源限制等因素，采取合理的措施来优化程序和管理内存。
地图是表达国家版图最常用、最主要的形式。但在影视剧《亲爱的，热爱的》中出现了明显的错误，从上至下引起了极大的关注度。...地图错用的问题确实很普遍，不仅出现在影视剧中，还经常出现在科学论文中，甚至还会出现在世界顶级期刊中。...主要原因是因为网上传播着大量的“问题地图”，大家在关注科学问题时而忽略了地图的重要性，致使大量“问题地图”出现在各大学术期刊中。...MeteoAI的小伙伴从资源环境平台下载了中国的行政区划，将其制作成shp文件，并和权威机构的标准地图做了比对，吻合一致。详情见：中国地图的正确打开方式。...这回我们就教大家如何用python的地图库Cartopy来加载自制shp文件来绘制出正确的中国地图。
Python地理信息库包—— Cartopy 一、简介 在前面的教程中，我们已经讲解了常用的二维型数据的可视化方法。...按照之前的教程，请随意新建一个文档，输入import cartopy ,如果没有报错（无事发生*囧*），说明库包已正常安装。...（如何绘制完美中国地图会在后续文章推送） 先等一等，这幅地图是不是缺点什么东西。没错，作为专业地图，竟然没有经纬度，这是对cartopy库包的侮辱。...首先解决刻度重叠的问题，在前面的文章中，我们已经指出——所有刻度类型的问题基本可以通过字典的方式解决，查阅官方文档，我们发现一条命令可以更改刻度字体大小： gl.xlabel_style={'size...经纬网格问题是怎么出现的呢？不知道到大家是否还记得Python切片操作时的一个特点。例如我们对a=[1,2,3,4,5]这个列表进行切片，b=a[0,1]，那么，b里面有几个数字呢？
如何使用WRFOUT绘制雷达组合反射率 前言 有读者问如何使用wrfout绘制雷达组合反射率，其实当初刚接触wrf时小编也找了很久。...，还能深入探究大气中的水汽分布和动力学过程。...本文旨在为初学者解惑，详细介绍如何从WRF模拟结果中提取雷达反射率数据，并利用Python等现代科学计算工具将其可视化。...实战演练与优化：通过一个完整的示例代码，使得读者能够简单获得较好的学习体验 通过本项目的学习，你将不仅掌握从WRF模拟结果中提取并绘制雷达反射率的基本技能，为进一步的气象研究与应用打下坚实的基础。...无论是学术探索还是业务实践，都能让你的雷达反射率分析更加得心应手 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击以下链接运行Fork查看 如何使用WRFOUT绘制雷达组合反射率 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看
导语 从90年代中期开始，人们普遍认识，对于内容索引来说，文件签名技术比反向链接效果更差。最近几年必应搜索引擎开发与部署了一套基于位分割的标签索引。...但是，还有一个问题就是现实中 N 的数量也非常庞大。 那么这点如何处理呢？这就引进了今天要讲的重点算法：BitFunnel。...最终出现了十亿中不同的解决方案，我们只评价了每种方案的IDF值，这一步花费了几秒钟，然后配置在系统中。...处理错误率 最后我们来聊聊如何处理错误率，传统上我们为了降低匹配错误率大幅度地提高了存储代价。这样做真的有意义么？...采用了BitFunnel之后运行的速度更快， 但也同样会生成错误样本传递Ranking Oracle，BitFunnel之所以胜出在于能够将错误样本变少的同时保证时间效率。
LWC是指空气中以液态存在的水的质量，通常以克/千克为单位。IWC是指空气中以冰态存在的水的质量，也以克/千克为单位。...这可以帮助我们观察和分析云和降水过程中液态和冰态水的分布情况，从而更好地了解大气中的物理过程。...在计算LWC和IWC时，我们需要获取WRF模式输出数据中的相关变量，例如云水混合比（QCLOUD）、冰水混合比（QICE）、雪水混合比（QSNOW）以及空气密度（dens）。...最后，我们使用Python中的科学计算库（如metpy、netCDF4和WRF-Python）以及数据可视化库（如Matplotlib和Cartopy）来进行数据处理、计算和绘图。...这些库提供了丰富的功能，使我们能够方便地从WRF模式的输出数据中提取所需信息，并通过绘制分布图来展示LWC和IWC的空间分布。
前言 对流有效位能（Convective Available Potential Energy，简称CAPE）是气象学中的一个重要概念，特别是在研究大气不稳定性和对流天气（如雷暴、龙卷风等）的形成机制时...这种能量可以被看作是由于温度层结不稳定性而储存于大气中，当条件允许时，可以转换为动能，驱动强烈的对流活动。 CAPE 的计算通常基于环境大气的温度和湿度廓线。...具体来说，它是通过比较一个假想的干绝热 parcel（即假设其上升过程中不与周围环境交换热量和水汽的理想化空气包）从其起始位置上升到平衡高度（这个高度上parcel的温度等于环境大气的温度，即 parcel...，详细介绍如何从WRF模拟结果中提取最大cape，并利用Python等现代科学计算工具将其可视化。...WRFOUT绘制最大对流有效位能与最大对流抑制能量 运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，
对于该例，我们可以将损失函数简化为仅依赖于正样本 （在区域 中） 两个函数的图像如下： ? 左图对应交叉熵损失函数，右图对应错误分类损失函数，图中的点取自之前例子中左边的分割。...为了简化分析，这里考虑二元分类问题，其中包含 个样本、 个特征以及一个深度为 的树。 在测试时，对于一个样本点，我们搜索树直到一个叶子节点，然后输出预测，运行时间为 。...在训练时，每个数据点最多只会在 个节点中出现，通过排序和对中间值的智能缓存，我们可以使得针对每个节点的每个数据点的每个特征，其分摊运行时间为 。...此外，bagging 还可以处理缺失特征，如果一个特征有缺失，则排除在分割中使用到该特征的树。不过当该特征是重要的预测依据时，它仍然会保留在大部分的树中。...最终，即便是非常有用的特征也不会出现在每个树中（假设树的数量足够且每次分割对特征有充分的限制），这种方法同时还能更优雅地处理缺失特征。
总体流程：首先利用pygrib读取grib数据中的累计降水量数据，然后利用matplotlib进行绘图，其中利用cartopy进行地图shp文件的处理，并绘制南海小地图。...# 具体可查阅matplotlib官方文档中对ListedColormap的说明 #cm.register_cmap(name='dbzcmap', cmap=cmap3) levels = [0,0.1,10,25,50,100,250...往 期 推 荐 WRF模式安装 WRFChem的安装 WRF嵌套方式总结 MPAS-A模式的介绍 WRFDA的Little R格式介绍 ROMS区域海洋模式的安装和运行 风向搞不清？...如何根据u v风求风向？...WRF中使用SRTM高分辨率的地形资料 构建适合大气与海洋应用的Anaconda环境 WRF后处理：降雨量的说明以及降雨的绘制 python爬取中央气象台台风网当前台风实况和预报数据
为了摆脱对 SHP 文件的依赖，我们需要思考如何直接进行绘图而不受其限制。本文将介绍三种不使用 SHP 文件进行气象绘图的工具。...02 项目目标 本项目旨在解决在气象作图过程中对 SHP 文件的依赖问题。 03 项目方法 在以下内容中，将详细介绍三种不使用 SHP 文件进行气象绘图的方法，帮助读者更好地进行气象数据可视化。...04 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可...pip install frykit -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ #从指定镜像下载安装工具包，镜像URL可自行修改 !...Apparent_temperature_height_above_ground', 'Dewpoint_temperature_height_above_ground') data = ncss.get_data(query) 08 数据处理
它提供了一种简单而灵活的方式来导航、搜索和修改解析树，使得从网页中提取数据变得更加容易 Cartopy Cartopy是一个Python包，用于地理空间数据处理，以便生成地图和其他地理空间数据分析。...在分类问题中，如果数据集中的一个类别的样本数量远远大于另一个类别，这会导致模型对多数类别的偏向，从而降低对少数类别的识别能力。...小波是在时间和频率上都局部化的数学基函数，小波变换则是利用小波的时频变换来分析和处理信号或数据。...requests库具有简单易用、功能强大、灵活性高等特点，因此被广泛应用于Python网络编程中 scikit-image Scikit-image是一个基于Python脚本语言开发的数字图片处理包，它将图片作为...它是为了解决真实世界中的问题而开发的，并且在学术和商业环境中都得到了广泛的应用。
“ 本篇的目的在于介绍ArcGIS Pro中的深度学习，简洁清晰梳理其流程，并介绍流程中的难点。通篇是对官方文档以及同事实践经验的总结，适合入门过程，无法把握整体思路的用户。”...语义分割，图像中的每个像素被归为一类时，将会进行语义分割。例如，在左上方图像中，道路像素与非道路像素分别进行了分类。在右侧，照片中构成猫的像素将分类为猫，而图像中的其他像素则属于其他类别。...在 GIS 中，这通常称为像素分类、图像分割或图像分类，通常用于创建土地利用分类地图。 实例分割，实例分割是一种更加精确的对象检测方法，将在其中绘制每个对象实例的边界。...经验之谈，可能需要额外安装Torchvision 0.3 当然也可以把别人安装好深度学习包的python环境直接添加应用为自己的python环境 04 — 处理流程 深度学习的处理过程只有三步：样本制作...output model，输出模型位置，注意不与样本数据放在同一文件夹下，且输入输出不出现中文路径。 Epoch，样本训练的次数，默认20。
笔者邀请您，先思考： 1 信用评分如何结果过拟合问题？ 2 信用评分如何处理不平衡数据集？...以满足科学模型开发的主要标志 - 严谨性，可测试性，可复制性和精确性以及可信度 - 考虑模型验证以及如何处理不平衡数据非常重要。...对于包含少量观测值的数据集尤其如此。 在调整模型参数时，会出现另一个简单验证问题，并不断测试同一测试样本的模型性能。...这导致数据泄漏，因为模型有效地从测试样本中“学习”，这意味着测试样本不再是真正的holdout样本，并且过度拟合可能成为问题。...标准bootstrap验证过程从原始数据中随机创建M个不同样本，大小相同。该模型适用于每个bootstrap样本，并随后对整个数据进行测试以测量性能。
2.信息增益率 维持了一个分离信息度量，通过这个分离信息度量当分母，进行限制 3.基尼增益 1.基尼值： 从数据集D中随机抽取两个样本...通过对属性的类别进行划分 6.如何评估分割点的好坏？...，但CART一定是二叉树 是信息增益的简化版本 4.3 cart剪枝 1.剪枝原因 噪声、样本冲突，即错误的样本数据 特征即属性不能完全作为分类标准...2.常用剪枝方法 预剪枝 在构建树的过程中，同时剪枝 eg: 限制节点最小样本数...7.tfidf 1.主要思想： 如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类
对原文进行转码后的列表 encoded 完成了前面的数据预处理操作，接下来就是要划分我们的数据集，在这里我们使用 mini-batch 来进行模型训练，那么我们要如何划分数据集呢？...同样的，在 LSTM 中，batch_size 意味着每次向网络输入多少个样本，在上图中，当我们设置 batch_size=2 时，我们会将整个序列划分为 6 个 batch，每个 batch 中有两个数字...我这里设置的迭代次数为 20 次，并且在代码运行中我们设置了结点的保存，设置了每运行 200 次进行一次变量保存，这样的好处是有利于我们后面去直观地观察在整个训练过程中文本生成的结果是如何一步步 “进化...当训练结束时（本文仅训练了 3960 步），生成的文本已经有小部分可以读的比较通顺了，而且很少有单词拼写的错误。 五....我对 RNN 也是在不断地探索与学习中，文中不免会有一些错误和谬误，恳请各位指正，非常感谢！
，这可能是由于人工标注过程中的错误或从旧系统中继承的标签错误所导致的。...自适应偏差学习框架（ADL）： 自监督鲁棒偏差学习：利用软标签生成从图像特征导出的异常分数，并调整个体数据实例的损失目标，使用非均匀重要性权重，有效处理错误标记的样本。...自适应偏差学习框架（ADL） 自监督鲁棒偏差学习：利用软标签从图像特征生成异常分数，并调整个体数据实例的损失目标，有效处理错误标记的样本。...综上所述，论文的主要贡献在于展示了LLMs在处理关系数据库预测任务时的潜力，并提出了一种简单的方法来构建信息丰富的文档，使LLMs能够进行有效的预测。 论文如何解决这个问题？...文档参数的影响 研究了不同的文档生成参数对预测性能的影响，包括ninc、nrel、nnest和d的不同值。 对于每个参数组合，进行了单一运行的实验，并报告了使用Llama 3.2 1B模型的结果。
我作为初学者，写的文肯定错误不少，欢迎大家给我留言指正，要是有老板叫我去打工就更好了，嘿嘿嘿 Cartopy介绍 Cartopy 是一个开源免费的第三方 Python 扩展包，由英国气象办公室的科学家们开发...GeoAxes 类为特定于绘制地图的轴添加了额外的功能。创建一个 GeoAxes 对象的办法是，在创建 axes（或 subplot）时，通过参数 projection 指定一个 ccrs 中的投影。...('Cartopy') #添加标题Cartopy Cartopy绘图进阶 在前文中提到过，Cartopy的中国地图边界是有问题的，那么在日常使用中，我们该如何避免这些问题呢?...这里从province_9south.shp这份全国省级行政区划数据中选中山西（通过属性表SHENG_ID字段），然后使用 ax.add_geometries() 方法将它们加入到原有地图元素中。...在本文的学习过程中，我在和鲸社区找到了大量优质的学习博文，十分建议大家可以去看一看，同时以也才cartopy的文档里得到了非常多的帮助，里面还有很多地图的绘制方式，如果有机会，我希望我可以学习一下。
❝cartopy：基于matplotlib的python地理数据处理和可视化库，本文会用来展示地图 shapely: 是一个对几何对象进行操作和分析的Python库，本文用来处理点线数据 ❞ cartopy...文档：https://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/ shapely文档：https://shapely.readthedocs.io/en/stable/...：m/s ❞ 绘制地图 台风路径需要在地图上展示，那么如何获取地图呢？...方式有很多种，既可以用离线的GeoJson数据，也可以用JPG图片，或者第三方库提供的地图。 我这里用的是cartopy内置的地图数据，可以很方便的修改配置属性。...但这里没有区别显示台风强度，一般是在.add_geometries()方法中添加参数调整。
模块化方法的主要优势是，它在少数几行代码中帮助打造复杂的数据载入器：当你想在一个新数据库上训练模型时，只要执行一个返回数据库中样本数量的函数、以及一个返回某个具体样本的函数就行。...接下来，表1中的数据库可以基于某个特定的分布用于各项操作，包括重新平衡类别、打造小批量进行训练、将数据分割为训练数据和测试数据等等。...数据库迭代器 当运行训练或测试时，必须在数据库中所有样本上进行迭代，并进行参数更新或者性能测量积累（分别是 Engine 和 Meter 函数的功能）等操作。...函数从数据中取样、在模型中传输数据并测量最终预测的质量。...让同一个样本运行 GPU 需要为代码做一些简单的增补，特别是将模型和数据都复制到 GPU。要复制数据样本到 GPU 的一个缓冲器上，可以通过实施一个钩子来实现，钩子在可用的样本出现后执行： 4.
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