修改（PATCH）的方法提交一个补丁包（name="file"; filename="*.zip"）

修改（PATCH）方法是一种HTTP请求方式，用于向Web服务器发送对已有资源的局部更新请求，而不是完全替换资源。当你有一个名为“file”的文件，例如一个ZIP格式的补丁包（".zip"），你可以使用PATCH方法将其作为主体数据发送到指定的URL，让服务器在接收到这个补丁之后仅应用其中的更改，而不影响整个资源。

通常，你需要在HTTP头信息中包含如Content-Type: application/zip这样的字段，明确表示你正发送的是一个ZIP文件。例如，请求可能会看起来像这样：

PATCH /api/resource HTTP/1.1
Host: example.com
Authorization: Bearer your_token
Content-Type: application/zip
Content-Length: <补丁大小>

<base64-encoded-zip-file>

这里`<base64-encoded-zip-file>`是ZIP补丁的内容经过Base64编码后的字符串。服务器会解析并应用这个补丁，如果一切正常，它将返回一个新的状态码和可能的响应内容，表示更新已经成功。

相关问题

minx, maxx = ax.get_xlim() miny, maxy = ax.get_ylim() ylen = maxy - miny xlen = maxx - minx left = [minx + xlen * (loc_x - width * .5), miny + ylen * (loc_y - pad)] right = [minx + xlen * (loc_x + width * .5), miny + ylen * (loc_y - pad)] top = [minx + xlen * loc_x, miny + ylen * (loc_y - pad + height)] center = [minx + xlen * loc_x, left[1] + (top[1] - left[1]) * .4] triangle = mpatches.Polygon([left, top, right, center], color='k') ax.text(s='N', x=minx + xlen * loc_x, y=miny + ylen * (loc_y - pad + height), fontsize=labelsize, horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom', fontdict=colorbar_label_font_E) ax.add_patch(triangle)

这段代码是用于在一个matplotlib图表上绘制一个带有文本标签和三角形的形状。首先，使用`ax.get_xlim()`和`ax.get_ylim()`获取图表的x和y轴的最小值和最大值。然后计算出x轴和y轴的长度（`xlen`和`ylen`）。接下来，根据给定的位置和尺寸计算出左边、右边、顶部和中心点的坐标。然后使用`mpatches.Polygon`创建一个三角形形状，并设置其颜色为黑色。接着使用`ax.text`在顶部位置添加一个文本标签，内容为"N"，字体大小为`labelsize`，水平对齐方式为居中，垂直对齐方式为底部，字体设置为`colorbar_label_font_E`。最后，使用`ax.add_patch`将三角形形状添加到图表上。

norm_layer=norm_layer if self.patch_norm else None

`norm_layer=norm_layer if self.patch_norm else None` 这段代码是一个条件判断语句，用于根据 `self.patch_norm` 的值来决定是否创建一个 `norm_layer` 对象。这里的 `norm_layer` 可能是一个卷积层之后的标准化层（如 BatchNorm、LayerNorm 或 InstanceNorm）。

- 如果 `self.patch_norm` 为 True 或非 None，则执行 `norm_layer = norm_layer`，这意味着会创建并使用指定的标准化层。
- 如果 `self.patch_norm` 为 False 或 None，则赋值为 None，表示不应用任何标准化层。

这种写法常用于可训练的神经网络架构中，当某些部分需要规范化而其他部分不需要时，提供了一种灵活性。相关问题：

1. 为什么要用条件语句控制是否使用 `norm_layer`？
2. `self.patch_norm` 是哪个类或结构的一部分，它有什么作用？
3. 如果在训练过程中发现 `patch_norm` 应该总是启用，该如何修改这段代码？