本文介绍了一种基于能量的生成流网络算法(EB-GFN),通过随机构造数据策略来建模生成过程,并将昂贵的MCMC探索分摊开来。该算法可以近似执行大块Gibbs采样以在多个模式之间混合。
本文介绍了使用PgOSM Flex和自定义图层集、多个模式和osmium加载OpenStreetMap数据的方法。通过设置自定义图层集和运行PgOSM Flex docker镜像,可以加载较大区域的有限数据和较小目标区域的详细数据。作者展示了加载Colorado地区和Fort Collins地区的示例,并提供了加载数据的命令和结果。这种加载不同区域的不同详细级别的技术具有广泛的实际用途。
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