АРМАТУРА И ТРУБЫ ИЗ НЕРЖАВЕЮЩЕЙ СТАЛИ ДЛЯ ПИЩЕВОЙ, ПИВОВАРЕННОЙ, МОЛОЧНОЙ И ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТЕЙ

0 Комментарии

Содержание

%d0%Bf%d0%be%d1%88%d0%b0%d0%b3%d0%be%d0%b2%d0%be%d0%b5 — English translation – Linguee

Добавить код BF к соответствующим номерам […]

заказов муфт и ниппелей.

staubli.com

Add the code BF to the concerned part-numbers […]

of the sockets and the plugs.

staubli.com

влажность,W; —коэффициент биоразложения отходов на стадии

[…] полного метаногенеза Bf (зависит от морфологического […]

состава биоразлагаемой части ТБО).

ogbus.com

factor of biodecomposition of waste products at the stage of complete

[…] formation of methane Bf (depends on morphological […]

structure of biodecomposing part of MSW).

ogbus.ru

Она весит 13 т и может перевозить до 2 т

[…]

груза с помощью установленного

[…] дизельного двигателя Deutz BF 6L 913 мощностью 160 […]

л.с. или GM 4-53T мощностью 175 л.с. Колеса

[…]

амфибии имеют диаметр 2.96 м и ширину 1.5 м. Скорость на суше 8 км/ч, на воде — 5 км/ч. На палубу амфибии может приземляться небольшой вертолет, а чтобы амфибия не перевернулась от воздушных потоков, создаваемых лопастями вертолета, предусмотрена система 4х якорей, фиксирующих VARF.

trucksplanet.com

Weighing a total of 13 t, 2 t payload, it was powered by a

[…] Deutz BF 6L 913 160 hp or GM 4-53T 175 hp engine […]

with wheels of 2.96 m diameter and

[…]

1.5 m wide. Speed of 8 km / h on land and 5 in water.

trucksplanet.com

Светодиоды «, «BF«, «FDO» и «FS» не являются […]

элементами системы обеспечения безопасности и не должны использоваться в

[…]

качестве таковых.

download.sew-eurodrive.com

The «R«, «BF», «FDO» and «FS» LEDs are not safety-oriented […]

and may not be used as a safety device.

download.sew-eurodrive.com

Страхование типа
«Bf« и «Cf» подготовила EGAP […]

при тесном сотрудничестве с банковским сектором с целью позволить банкам оперативно

[…]

реагировать на потребности своих клиентов, а экспортёрам позволить получить от продажи экспортных дебиторских задолженностей финансовые средства для реализации последующих контрактов.

egap.cz

The insurance of the types «Bf» and «Cf» has been prepared […]

by EGAP in close cooperation with the banking sector with aim

[…]

of enabling banks to react flexibly to needs of their clients and helping exporters to acquire financial funds for realization of further contracts by selling of their export receivables.

egap.cz

ELSRMBF/AF облегченная версия […]

саморегулирующийся нагревательный кабель, включающий внешнюю оболочку, которая безопасна

[…]

для использования с пищевыми продуктами и питьевой водой.

eltherm.com

ELSR-M-BF/AF is the light version […]

of a self-regulating heating cable featuring an outer jacket which is KTW-proofed and

[…]

suitable for use in potable water.

eltherm.com

В 2000 году, проработав около года на должности начальника отдела обслуживания и продаж в подразделении Olympus France, он вернулся в компанию Olympus Medical Systems Europa GmbH в Гамбурге, заняв пост начальника отдела GI/EUS/BF и подразделения маркетинга услуг.

olympus.com.ru

In 2000, after spending about a year as Department Manager, Service & Sales Management with Olympus France, he returned to Olympus Medical Systems Europa GmbH in Hamburg to take on the role of Department Manager GI/EUS/BF and Service Marketing Division.

olympus.it

Выполнен проект по изготовлению пилотных

[…]

образцов портативного мультимедийного проигрывателя, использующего разнообразные

[…] аудиоинтерфейсы, на процессоре Blackfin BF548.

promwad.com

The project for the pilot samples production of the portable

[…]

multimedia players that use different audio interfaces and

[…] are based on Blackfin BF548 processor was successfully […]

completed.

promwad.com

SF1605x400 обработанной винт мяч

[…] шариковинтовая SF типа обрабатываемой в соответствии с BK12 и BF/FF
12 опор ШВП.

zappautomation.co.uk

The SF1605x400 machined ball screw is

[…] the SF type ballscrew machined to fit the BK12 and BF/FF12 ballscrew supports.

zappautomation.co.uk

Во-вторых,

[…] использовать VAV BF типа низкого шума […]

ветра шасси используется в основном для различных кондиционеры, воздушные

[…]

завесы, отопления и охлаждения, вентилятор и т.д., также могут быть использованы в промышленных и горнодобывающих предприятий, общественных мест, крытый вентиляции.

ru.shyngda.com

Second, use VAV BF type low-noise wind […]

chassis is mainly used for a variety of air conditioning units, air curtain, heating

[…]

and cooling fan, etc., can also be used in industrial and mining enterprises, public places, indoor ventilation.

en.shyngda.com

Чтобы привести автомобиль в боевую готовность и показать силу были использованы 3-дюймовые навесы и особые

[…]

колеса матового черного цвета, а также

[…] грязевые шины М/Т BF Goodrich, был добавлен […]

большой передний кенгурятник, ограничительная

[…]

планка и багажник на крыше.

ms-auto.co.jp

To be fully armed and show the impact, 3 inch lift ups and

[…]

special mat black wheel and BF Goodrich

[…] mud terrain tires, large front grill guard […]

and tail guard and roof racks are added.

ms-auto.co.jp

Мы также добавили черные боковые пороги, 2-дюймовый

[…]

навес, эксклюзивные колеса черного цвета и всесезонные

[…] грязевые шины BF Goodrich для придания […]

более неустрашимого вида.

ms-auto.co.jp

We also added black side tube step, 2 inch lift up, exclusive black color

[…] wheel and BF Goodrich mud terrain tire […]

to make it with a look of fearless determination.

ms-auto.co.jp

Поскольку пропорциональная

[…] счетная трубка BF3 будет реагировать […]

только на термальные нейтроны, полиэтиленовый модератор,

[…]

который замедляет случайные быстрые нейтроны до термальных энергий, окружает нейтронно чувствительную трубу.

ru.flukebiomedical.com

Since the
BF3 proportional counter […]

tube will only respond to thermal neutrons, a polyethylene moderator, which slows the

[…]

incident fast neutrons to thermal energies, surrounds the neutron sensitive tube.

flukebiomedical.com

В настоящий момент компания

[…] […] Promwad работает над системой видео наблюдения и регистрации с использованием стандарта сжатия изображения JPEG2000 на базе кодека ADV212/202 и двухъядерного процессора Blackfin BF561.

promwad.com

Currently Promwad Company develops a video surveillance and recording system using JPEG2000 image compression standard based on ADV212/202 codec and Blackfin BF561 duo core processor.

promwad.com

На грузовики могут устанавливаться зарубежные

[…]

дизели Perkins мощностью 65 л.с. (базовый

[…] двигатель) и Deutz BF 04L 2011 мощностью […]

79 л.с. или отечественный владимирский

[…]

ВМТЗ Д-130Т мощностью 65 л.с. Приводы от валов отбора мощности спереди и сзади позволяют навешивать различное дополнительное оборудование.

trucksplanet.com

The trucks can be equipped with foreign

[…]

Perkins 65 hp diesel (Base engine) and Deutz BF 04L 2011 with

[…] an out
pu
t of 79 hp or domestic VMTZ D-130T […]

developes 65 hp.

trucksplanet.com

Если заготовка имеет важное значение в стране, то

[…]

составителям кадастров рекомендуется использовать национальные

[…] данные по заготовкам или вывести значение BF по конкретной стране.

ipcc-nggip.iges.or.jp

If logging is significant in the

[…] country, the inventory compilers are encouraged to use national […]

harvest data or derive country-specific BF values.

ipcc-nggip.iges.or.jp

I. Общие сведения о Шанхае должен достичь Фан-Ко,

[…] дизайн и производство BF VAV низким шасси шум […]

ветра предназначены для вентилятора выхлопных

[…]

устройств для удовлетворения оперативных потребностей различных рабочих условиях, он имеет небольшой размер, легкий вес, красивый внешний вид, низкий уровень шума, простота в обслуживании.

ru.shyngda.com

I. Overview of Shanghai should reach a Fan Co., the design and

[…] production of the BF VAV low noise wind chassis […]

designed for the blower exhaust devices

[…]

to meet the operational requirements of different working conditions, it has a small size, light weight, beautiful appearance, low noise, easy maintenance.

en.shyngda.com

Параметр bf содержит файл, который […]

клиент должен получить по TFTP; подробности смотрите в Разд. 4.5.4.

debian.org

The “bf” option specifies the […]

file a client should retrieve via TFTP; see Section 4.5.4 for more details.

debian.org

Наряду со страхованием кредита на инвестиции мы наше предложение расширили на два следующих страховых продукта для страхования

[…]

просроченных задолженностей по экспортным

[…] поставочным кредитам (вид Bf и Cf), которые позволяют […]

банкам откупать экспортные задолженности

[…]

без регресса на экспортера.

egap.cz

Simultaneously with insurance of a credit for the financing of investments, we extended our offer by two other insurance products for

[…]

insurance of ceded receivables from export

[…] supplier credits (types Bf and Cf) which enable […]

banks to purchase export receivables

[…]

without recourse against the exporter.

egap.cz

Оборот

[…] компании Manitou BF, специализирующейся […]

только на подъемных машинах, превысил миллиард евро (более 15 миллиардов

[…]

эстонских крон) в год.

intrac.ee

The turnover of Manitou BF, who is focused […]

only on lifting machines, is over one milliard euro (more than 15 milliard Estonian kroons ) a year.

intrac.ee

Для учета коры в изымаемой при заготовке древесине необходимо использовать «долю коры в заготовленной древесине» (BF).

ipcc-nggip.iges.or.jp

Bark fraction in harvested wood (BF) should be 4.33 applied to account for bark in wood removals with harvest.

ipcc-nggip.iges.or.jp

Если бы Володя Малахов, до этого очень здорово

[…] игравший ту партию, пошел Bf5 c Ефименко, то мы […]

бы выиграли тот матч, вышли на чистое первое

[…]

место, и, что очень важно, поменялись бы с украинцами местами психологически.

crestbook.com

If Volodya Malakhov, who had played that game extremely well until

[…] then, had gone for Bf5 against Efimenko […]

then we’d have won the match, moved into

[…]

clear first place and, very importantly, switched places with the Ukrainians psychologically.

crestbook.com

Изъятие древесины (L древ.-изъятия ) рассчитывается с помощью уравнения 2.12 из главы 2, товарные круглые лесоматериалы с корой (H), коэффициент преобразования и

[…]

разрастания биомассы (BCEF ), доля

[…] коры в заготовленной древесине (BF), отношение подземной биомассы […]

к надземной биомассе (R), доля

[…]

углерода в сухом веществе (CF) и табличные данные по умолчанию, раздел 4.5.

ipcc-nggip.iges.or.jp

Wood removal (L wood-removals ) is calculated with Equation 2.12, Chapter 2, merchantable round wood over bark (H), biomass conversion expansion factor (BCEF ), bark

[…]

fraction in harvested wood

[…] (BF), below-ground biomass to above-ground biomass ratio (R), carbon […]

fraction of dry matter (CF)

[…]

and default tables, Section 4.5.

ipcc-nggip.iges.or.jp

В Институте агротехники и животноводства Баварского земельного управления сельского хозяйства вот уже много лет

[…]

используются инкубаторы с принудительной

[…] циркуляцией воздуха серии BF от BINDER, благодаря […]

которым качество исследований остается

[…]

неизменном высоким.

binder-world.com

At the Institute for Agricultural Engineering and Animal Husbandry at the Bavarian State Research Center for Agriculture,

[…]

incubators with mechanical convection of the BF

[…] series from BINDER have supported the consistently […]

high quality of research for many years.

binder-world.com

Хотя

[…] Me.410 превосходил Bf.110 по лётно-техническим […]

характеристикам, прежде всего по скорости и дальности полёта, но всё

[…]

же уступал ему в универсальности применения.

warthunder.com

Although the Me.410 was

[…] superior to the Bf 110 in its performance […]

characteristics, most of all in its speed and flight range,

[…]

it was inferior as far as versatility was concerned.

warthunder.com

BFC продолжает тесно сотрудничать с BFМ для обеспечения максимальной координации деятельности […]

с подразделениями на местах.

unesdoc.unesco.org

BFC continue to work closely with BFM to ensure maximum coordination with the field offices.

unesdoc.unesco.org

Пошаговое создание Первичной профсоюзной организации

Профессиональные союзы – как их создают?

Первым этапом будет создание первичной профсоюзной организации (то есть ячейки профсоюза, расположенной непосредственно на предприятии или в организации), упрощёнными синонимами этого термина являются просто «первичка» или сокращение ППО. В соответствии с российским законодательством, первичную организацию, могут учредить три человека, каждый из которых старше 14 лет, желающие стать членами образованного профсоюза. Также в числе учредителей «первички» будет профсоюз, то есть юридическое лицо, которое вынесло вердикт о создании конкретной ППО. Первичная профсоюзная организация создается в ходе первого собрания учредителей. Но помимо собственно принятия решения о создании целью такого созыва будет и обсуждение кандидатуры председателя профорганизации, выбор комитета профсоюза и принятия положения о «первичке».

Решение об организации ППО передается стоящему рангом выше профсоюзному органу (областной комитет того или иного профсоюза или непосредственно Федерацию профсоюзов Амурской области), затем наступает черед подтверждения данного решению по конкретному предприятию, переводе его на обслуживание профессиональным союзом. Таким образом, каждая «первичка» получает два главных документа – это решение учредителей о создании ППО, плюс решение, принятое высшим органом профсоюза.

Как только оговоренное решение было принято, данная «первичка» автоматически считается образованной. Она уже может осуществлять свою деятельность, оговоренную Уставом, а также получает все предусмотренные права. ППО также принимает обязательства, определенные в соответствии с законодательством, документацией профессионального союза.

Пошаговое создание первичной профсоюзной организации:

1 шаг: поиск сторонников

Если ваша цель – образование первичной профсоюзной организации на предприятии, в первую очередь необходимо найти сторонников создания «первички» среди коллег и вместе наметить методы взаимодействия с работодателем в зависимости от ситуации.

2 шаг: связь с крупным профсоюзным объединением

Инициативная группа единомышленников должна начать ведение переговоров с представителями общероссийского профессионального союза или объединения профсоюзов на региональном уровне. Лучше всего ориентироваться на профсоюз, к отрасли которого относиться ваше предприятие (учреждение). Так на пример, работникам поликлиники стоит обратиться в Амурскую областную организацию профсоюза работников здравоохранения РФ, а энергетикам в Амурский областной комитет «Электропрофсоюз». В ходе этих переговоров рассматривается вопрос о возможности организации «первички» на предприятии, а также начинается подготовка первичных документов для образования ППО.

3 шаг: агитация на предприятии

Чтобы выполнить поставленные задачи (создание и развитие первички, ведение переговоров с администрацией и так далее) инициативная группа должна провести серию агитационных мероприятий. Де-факто, это означает, что сотрудникам данного предприятия необходимо донести информацию о целях, которые ставит перед собой профорганизация. Расскажите им, как работает вышестоящий профсоюз, стать членами которого вы хотите. Объясните трудящимся, что такое коллективный договор, каким образом он помогает достигать увеличения оплаты, улучшения производственных условий, обеспечения каждого работниками социальными гарантиями и т.п. Суть агитации, естественно, может меняться в зависимости от текущей ситуации на предприятии и наиболее проблемных моментов работы на нём. По сути, необходимо донести до коллектива, почему вы решили обратиться к практике создания профсоюзной организации.

4 шаг: проведения собрания «первички»

Необходимо узнать позицию работодателя в отношении идеи об образовании профсоюза. При условии, что начальство настроено явно против объединения работников, подготовку собрания «первички» лучше проводить без особой огласки. Следует учесть, что работодателю не обязательно знать время и дату, на которую намечено это собрание. Помните: собрание можно провести как на территории предприятия, так и за ее пределами.

Если собственник предприятия лояльно отнесся к образованию ППО и готов строить с профессиональным союзом партнерские отношения, нет нужды скрывать от него информацию. В этом случае, процесс образование первички для инициативной группы сильно упрощается.

После уточнения подробностей по организации профсоюзного собрания (лучше всего воспользоваться специализированной профсоюзной литературой, либо помощью специалистов из вышестоящей профсоюзной организации) и выработке повестки будущего собрания, можно оповестить всех трудящихся, которые высказались за вступление в ряды профсоюза о дате и времени его проведения. На самом собрании принимается оговоренное выше решение, формируется комитет организации, ревизионный органы и т.д.

Какие ошибки необходимо учесть на этом шаге:

Большинство из пришедших на собрание впервые получат на руки собранные учредителями документы. То же самое относится и к кандидатам, выдвинутым на посты председателя и других руководителей ППО. Нужно учитывать, что участники могут сделать поспешные выводы и перенести все бремя доработки бумаг на учредителей. Чтобы исключить такой момент (а сделать это необходимо, ведь организация не будет сформированной без соответствующих документов), до начала собрания стоит раздать проекты документов. А уже на заседании сообща, голосованием принять их в том виде, в котором есть, либо внести в них необходимые правки.

Если собрание назначается на рабочие часы, не имея на это согласия собственника предприятия, это чревато возможностью выдвижения требования со стороны работодателя о запрете на проведение заседания, либо дисциплинарными взысканиями к работникам предприятия, участвующим в собрании. Однако, если работодатель был уведомлен о мероприятии заранее и выразил своё согласие, либо мероприятие будет протекать в нерабочее время и не на территории предприятия, препятствий возникнуть не должно. Ещё раз напомним, что собрание участников по созданию первичной профсоюзной организации, совершенно необязательно проводить на территории конкретного предприятия.

Желание учредителей привлечь на собрание как можно больше участников может затянуть начало мероприятия. К тому же скопление множества людей может навредить заседанию в том плане, что сложно будет добиться организованного принятия решений.

В этот период работодатели не редко выдвигают следующие аргументы, обосновывающие их позицию против организации ППО:

— У профсоюзной организации отсутствует вышестоящий руководящий орган, а значит, правомочность «первички» под сомнением.

Чтобы выдвинуть контраргумент, достаточно привлечь к участию в собрании членов расположенных на вашей территории профессиональных союзов, тех организаций, в которые вы намерены вступить. И тогда на учредительном заседании уже будет идти разговор о вступлении в ряды данного профсоюза.

— Мы – государственное, закрытое, частное или иное предприятие, а значит, функционирование профессионального союза не представляется возможным!

На это можно ответить, что по существующему законодательству деятельность профсоюзов не может быть регламентирована формой собственности предприятия, его организационно-правовой формой. Профсоюз – организация независимая как от работодателя, так и от государства.

Собранию предстоит решить вопрос о необходимости образования юридического лица. Или о возможности действий без этой процедуры. Если участники заседания высказалось за получение прав юридического лица, собрание должно назначить человека, ответственного за проведение регистрации. Традиционно эти обязанности поручают председателю образованной первички.

Стоит знать, что первичная профсоюзная организация не нуждается в обязательной государственной регистрации. Это говорит о том, что регистрация – всего лишь право, а не необходимость. К тому же оформление происходит в уведомительном порядке. При желании можно отказаться от регистрации в качестве юридического лица. При этом никаких преград к функционированию в качестве общественной организации существовать не будет.

В чем преимущества регистрации «первички» как юридического лица? ППО сможет официально заключать договоренности, вести собственный банковский счет, обладать и распоряжаться собственным имуществом, находящимся на балансе организации. Такие привилегии и делают статус юрлица привлекательным для первичной профсоюзной организации. То есть ППО сможет без труда решать свои хозяйственные дела. И статус необходим больше для этого, нежели для защиты прав работников и представительства в суде.

5 шаг

Каждому участнику заседания ППО необходимо составить и подать заявление о вступлении в профессиональный союз. Также члены первички должны приложить заявления о том, что они не возражают против взимания с них обязательных для каждого члена профсоюза взносов (для российских профессиональных союзов наиболее практикуемая сумма взноса это 1% от заработной платы). Принятие членов в профессиональный союз возложено на «первичку», это оговорено в уставе каждого отраслевого профсоюза. Членские взносы будут взиматься согласно уставу того или иного профсоюза. В соответствии с Законом о профсоюзах, работодатель обязан перечислять профсоюзные взносы в первичную профсоюзную организацию на безвозмездной основе.

Если создание профсоюзной организации по-прежнему кажется вам непростым делом, вы чувствуете, что не сможете сами разобраться во всех юридических аспектах, или опасаетесь, что после ППО работодатель может начать давление на вас и ваших коллег – вам может понадобиться помощь.

Специалисты Федерации профсоюзов Амурской области, помогут вам организовать первичную профсоюзную организацию. Для этого вам нужно зайти на сайт ФПАО http://www.fpao.ru найти там контактную информацию и узнать всё необходимое относительно создания первички.

Как взять ипотеку: пошаговая инструкция и рекомендации :: Деньги :: РБК Недвижимость

Рассказываем о том, что необходимо сделать для получения ипотечного кредита

Фото: Валерий Матыцин/ТАСС

Сегодня ипотека является одним из наиболее реальных способов обзавестись собственной квартирой или домом в обозримой перспективе. Жилищный кредит все чаще привлекает россиян возможностью не тратить долгие годы на накопление средств и не переплачивать за съемное жилье.

Мы подготовили инструкцию и рекомендации для россиян, которые решили впервые оформить ипотечный кредит. Эти восемь простых шагов помогут быстро и безопасно стать полноправным собственником квадратных метров.

1. Оцените финансовые возможности

Прежде всего заемщику следует определить свой бюджет: сколько будет стоить квартира, какой первоначальный взнос он готов внести, сколько может платить каждый месяц на протяжении долгих лет. Платежи по кредиту не должны превышать 40% от совокупного дохода семьи.

Заемщику необходимо заранее прогнозировать все расходы и объективно оценивать свои финансовые возможности. При этом важно учесть, что за 15–20 лет расходы семьи могут увеличиться в несколько раз — например, с рождением детей или возникновением непредвиденных обстоятельств. На такой случай рекомендуется иметь финансовую подушку безопасности в размере не менее шести ежемесячных платежей по кредиту.

Средняя ставка по ипотеке сегодня равна 9,57%, по данным Банка России. Однако чем больше первый взнос — тем меньше процентная ставка. Его минимальный размер в зависимости от программы кредитования составляет 10–15% от стоимости квартиры.

Брать кредит лучше всего в той валюте, в которой заемщик получает основной доход. Потому что желание сэкономить на пониженной ставке и курсах иностранных валют может обернуться еще большими расходами.

Аннуитетный платеж по ипотеке: особенности и подводные камни

2. Выберите жилье

Необходимо решить, на какую покупку пойдет ипотечный кредит. Это может быть частный дом, коттедж, квартира в новостройке или на вторичном рынке. Кроме того, некоторые банки предоставляют кредиты на индивидуальное строительство жилых домов и на участие в долевом строительстве.

Однако в этом случае риски выше — девелоперская компания может приостановить или вовсе прекратить строительство, объявив себя банкротом. По этой причине количество банков, желающих сотрудничать с застройщиком, будет ограничено. К тому же проценты по ипотеке в таком случае часто выше стандартных, предупреждает юрист коллегии адвокатов «Юков и партнеры» Александра Воскресенская.

При покупке жилья на вторичном рынке важно убедиться, что помещение свободно от прав третьих лиц, не обременено залогом и не находится под арестом. «Для получения информации о всех характеристиках квартиры необходимо заказать выписку из ЕГРН и ознакомиться со всеми ее разделами. Такая проверка обеспечит безопасность покупки для самого покупателя и повысит вероятность одобрения выбранного жилого помещения банком», — советует эксперт.

При этом договариваться с хозяином о покупке квартиры лучше уже после согласования кредита — тогда заемщик будет понимать, на какую сумму он может рассчитывать. К тому же кредитные организации предъявляют к залоговому жилью ряд требований. Банк может не одобрить выбранную квартиру, поэтому оставлять аванс или задаток за нее не стоит. Так, вряд ли удастся купить жилье в доме с деревянными перекрытиями, деревянным фундаментом, неузаконенной перепланировкой или без центрального отопления.

3. Выберите банк

Особое внимание следует уделить выбору кредитной организации, в которой будет оформлена ипотека. Найти в интернете информацию о программах и условиях кредитования сегодня не составит труда. По итогам мониторинга можно сделать список банков, условия выдачи жилищных кредитов в которых показались самыми привлекательными.

Часто выгоднее выбирать тот банк, в котором заемщик является участником зарплатного проекта. Как правило, таким клиентам предлагаются специальные условия: в частности, дополнительные льготы по ставке, ускоренный процесс рассмотрения заявки на кредит и сниженные требования к стажу на последнем месте работы.

Узнать о возможных дополнительных платежах и задать оставшиеся вопросы можно по телефону или при личном посещении офиса кредитной организации. Например, стоит спросить о необходимости оформлять страховку, предусмотренных штрафах и досрочном погашении. Нелишним будет попросить специалистов отдела ипотечного кредитования рассчитать ежемесячные платежи для разных сроков и сумм.

4. Cоберите документы

В стандартный пакет документов включены паспорт, справка о доходах, заверенная копия трудовой книжки и документы, подтверждающие семейное положение. В зависимости от финансового и юридического статуса заемщика пакет документов может сильно отличаться. Список документов, необходимых для оформления ипотеки, можно уточнить на сайте банка или по телефону.

Некоторые кредитные организации предлагают оформить ипотеку в упрощенном режиме — по двум документам. Для этого заемщику требуется предоставить только паспорт и, например, номер СНИЛС. Такие программы есть в Сбербанке, ВТБ, Газпромбанке, «Уралсибе» и Россельхозбанке.

Кроме того, если заемщик является зарплатным клиентом выбранной кредитной организации, перечень документов для него может быть существенно сокращен. Например, в Сбербанке в этом случае достаточно предоставить только паспорт.

5. Отправьте заявку

Заполнить заявление-анкету на предоставление жилищного кредита можно на сайте выбранного банка в режиме реального времени. После этого необходимо обратиться с пакетом документов в отделение кредитной организации.

Ключевым условием для согласования ипотеки будет соответствие потенциального заемщика действующим в кредитной организации требованиям. При этом кредитору важно максимально быстро и объективно определить уровень платежеспособности и благонадежности будущего заемщика.

6. Дождитесь решения банка

В среднем решение по ипотеке принимается в течение одной-двух недель. Если это специализированный ипотечный банк — на рассмотрение уйдет от одного до трех рабочих дней. После согласования заявки в банк необходимо предоставить документы на приобретаемую недвижимость. Их список можно также уточнить у сотрудников кредитной организации.

Важно помнить, что одобрение по ипотеке действует в течение определенного срока. Как правило, он составляет два-три месяца (в зависимости от банка). Если за это время заемщик не представит банку выбранный объект — приступать к оформлению заявки придется снова.

«Выбранное жилое помещение необходимо оценить у независимого оценщика. Покупателям следует иметь в виду, что банк не вправе навязывать клиенту отобранную им оценочную организацию», — предупреждает Александра Воскресенская.

На проверку недвижимости потребуется еще около двух недель. В это время в том числе проводятся оценка стоимости страхования и оценка выбранного жилья, готовятся документы на подписание. При этом неверное оформление или неполный пакет подготовленных документов могут стать причиной для отказа в выдаче кредита.

7. Внимательно прочтите кредитный договор

Необходимо внимательно читать весь текст ипотечного договора перед его подписанием. Очень часто банки включают туда пункты, которые крайне невыгодны для заемщика, отмечает адвокат, управляющий партнер юридической компании «АВТ Консалтинг» Александр Тарасов. После появления обширной судебной практики в пользу заемщиков это явление встречается реже. И все же остается ряд моментов, на которых следует заострить внимание.

В договоре должны быть указаны предмет ипотеки, его оценка, существо, размер и срок исполнения обязательства, обеспечиваемого ипотекой. Это существенные условия, без которых договор не будет считаться заключенным. Обязательно проверьте, предусмотрены ли в нем какие-либо дополнительные платежи — пошлина за оформление сделки в Росреестре, оплата услуг оценочных компаний, годовая комиссия.

Также изучите договор на предмет штрафов. «Как правило, банки устанавливают их за несвоевременные платежи, непредоставление информации о смене места жительства, работы и семейного положения, — рассказывает Александр Тарасов. — Обратите внимание на ограничения ваших прав на помещение. Это могут быть запреты на продажу жилья, сдачу его в аренду или на проведение ремонта, предусматривающего перепланировку».

В договоре не допускается наличие условий о предоставлении банком дополнительных услуг на возмездной основе — например, о взимании комиссии за подключение к программе страхования имущества. Это противоречит законодательству. При обнаружении такого положения клиенту следует либо требовать внесения изменений в договор, либо отказаться от дальнейшего сотрудничества с банком.

«В соответствии с законом об ипотеке, обязательному страхованию подлежит только заложенное имущество, — отмечает Александра Воскресенская. — При этом банк не вправе навязывать заемщику конкретного страховщика и условия страхования. Как следует из судебной практики, включение в договор положений об обязанности заемщика застраховать свою жизнь и здоровье свидетельствует о злоупотреблении свободой договора. Условия, навязывающие клиенту услуги по страхованию, не связанные с обязательным страхованием заложенного имущества, являются недействительными».

Кроме того, незаконным является включение в кредитный договор условий о запрете на досрочное погашение кредита в силу п. 4 ст. 11 закона «О потребительском кредите (займе)». Заемщику также следует пересмотреть договор, если его не устраивает возможность безакцептного списания средств со счета, открытого для обслуживания кредита. Этот вопрос необходимо обговорить с представителем банка.

8. Оформите право собственности

Следующий шаг — переоформление недвижимости на имя ипотечного заемщика. В течение нескольких дней после получения документов, подтверждающих право собственности, банк переведет средства на счет заемщика или выдаст их наличными. Остается только передать полученные средства бывшему хозяину квадратных метров и отпраздновать новоселье.

Другие материалы об ипотеке на РБК Недвижимость

Выбор изображений (увеличение, пошаговое перемещение вперед и фильтрация)| Как пользоваться| Imaging Edge Desktop

Если вы сняли много изображений и вам необходимо сравнить или выбрать изображения, вам может помочь увеличение или фильтрация (ранжирование) изображений, в дополнение к окну миниатюр или окну сравнения.

Увеличение изображений

В окне предварительного просмотра и окне сравнения вы можете увеличить изображения и легко проверить, находятся ли они в фокусе. Для изменения кратности зума либо воспользуйтесь регулятором в верхней части экрана, либо нажимайте клавиши со стрелками вправо и влево, удерживая нажатой клавишу Ctrl.

Пошаговое перемещение вперед

Вы можете пошагово перемещаться вперед или назад между изображениями от одного к другому, нажимая клавиши со стрелками вправо и влево. Если вы увеличите изображение, а затем нажмете клавишу со стрелкой вправо или влево, вы можете пошагово перемещаться вперед или назад между изображениями в увеличенном состоянии.

Кроме того, если изображения были сняты на камере*, которая поддерживает функцию для отображения во время воспроизведения рамки фокусировки, использовавшейся во время съемки, вы можете пошагово перемещаться вперед между изображениями с отображением по центру рамки фокусировки, нажимая клавишу со стрелкой вправо или влево и удерживая при этом нажатыми клавиши Shift и Ctrl.

* См. пункт “Отображение рамки фокусировки в Viewer” на странице Поддерживаемые устройства.
Поддерживаемые устройства

Примеры пошагового перемещения вперед между изображениями, снятыми на камере, поддерживающей “Отображение рамки фокусировки в Viewer”

Изображения в виде снимка

Пошаговое перемещение вперед между увеличенными изображениями, используя только клавиши со стрелками вправо и влево

Увеличенные изображения отображаются в том же месте внутри рамки

Пошаговое перемещение вперед между увеличенными изображениями, используя клавиши со стрелками вправо и влево при нажатых клавишах Shift и Ctrl

Увеличенные изображения отображаются с центром на рамке фокусировки, использовавшейся во время съемки

Разработка HR-бренда: пошаговая инструкция | Rusbase

Конкуренция за сотрудников — это так же сложно и важно, как конкуренция за внимание пользователей. Сильный HR-бренд кристаллизует самую суть того, что ждет человека внутри компании и транслирует эту мысль на рынок труда.

Сильный HR-бренд построен одновременно на том, что важно подходящим кандидатам, и том, что работодатель может закрыть лучше других. Сильный HR-бренд работает как ориентир для внутренних и внешних коммуникаций, как сигнальный код для подходящих и фильтр для неподходящих людей. С сильным HR-брендом работодатель быстрее, проще и точнее находит именно тех, кто органично вольется в сложившуюся среду, культуру и процессы, а значит, принесет команде ценность.

 

Начать с целеполагания 

Первое, что мы делаем — каскадируем цели бизнеса на уровень HR-целей и отвечаем на вопрос «Как именно HR-бренд должен помочь в достижении этих целей?». Не все можно решить обновленным брендом и коммуникацией. Какие-то вызовы в работе с людьми получится закрыть только на уровне процессов, организационной структуры и изменения подхода в целом. Можно на этапе исследования найти такие узлы и собрать рекомендации по внутренним изменениям, но сам по себе HR-бренд не исправит последствия, например, неправильных KPI.

Поэтому разбираем текущие вызовы на всех этапах HR-воронки (от построения знания о компании-работодателе до вовлечения и удержания) и формулируем, как на решение этих задач должен влиять новый HR-бренд. 

Какие задачи решает сильный HR-бренд?

  • Сделать рекрутинг быстрее и дешевле  
Получая больше откликов, используя недорогой или бесплатный трафик.
  • Сделать рекрутинг качественнее
Привлекая именно тех, кто вам подойдет по ценностям и складу характера.
  • Поднять вовлеченность сотрудников
(а с ней мотивацию и продуктивность), транслируя общие ценности
  • Сократить отток и увеличить срок работы
(а с ней мотивацию и продуктивность), транслируя общие ценности
  • Выигрывать конкуренцию за лучших
Предлагая именно то, что им важно (и это не только деньги)

 

Собрать понимание текущей культуры и вектора

Еще одно важное действие на старте — составить полную и актуальную картину культуры и ценностей. Независимо от того, что написано на сайте компании и во внутренних кодексах, соберите понимание культурного кода с нуля: что есть сейчас и куда вы хотите прийти.

Как воспринимают компанию сотрудники вы узнаете на этапе исследований, а на самом старте я рекомендую провести 5-6 глубинных интервью с идеологами и лидерами компании. Вам важно видение первых лиц, потому что именно они задают и будут задавать тон культуре. Их понимание культуры компании и направления, в котором она должна развиваться — это то, что должно быть в фундаменте HR-бренда. Рассинхрон на этом уровне разрушит все последующие усилия. Синхрон усилит и результат, и шансы на его успешную интеграцию. 

Вам важно видение первых лиц, потому что именно они задают и будут задавать тон культуре.

 

Договориться, какие люди вам нужны

Кроме стандартной сегментации важно выделить «портрет идеального сотрудника». Это описание ключевых черт характера, мотивационных векторов и мягких компетенций, которые вы ищете в сотрудниках независимо от сегмента.

Хорошие вопросы для формирования портрета: какой человек будет наиболее эффективным в культуре и среде? Какими качествами обладают те игроки в команде, которых хочется клонировать? Кому у нас будет хорошо? Какой человек расцветет в компании? И какие люди нужны, чтобы реализовать главные бизнес-вызовы? 


Верить исследованиям, а не ощущениям

Короткий и понятный совет — не создавайте HR-бренд на основе ощущений и общего представления о том, что нравится и не нравится вашим сотрудникам. Не всегда есть ресурсы на полный цикл качественных и количественных исследований, но 10-20 глубинных интервью и опрос на 50-100 человек — почти всегда посильная задача.

А вот исследовательский алгоритм, которого мы придерживаемся в команде Braining Lab: 

Дорожная карта исследований:

Анализ внутренних документов и статистики:

  • Миссия и видение компании
  • Цели бизнеса
  • Ценности
  • HR-цели 
  • Ключевые конкуренты
  • Статистика по сотрудникам 
  • Данные для портрета идеального сотрудника (например, карта компетенций)

Установочные интервью с рекрутингом:

  • Сегменты аудитории
  • Фокусировки и вызовы по сегментам
  • Критерии выбора (гипотезы)
  • Мотивы и барьеры (гипотезы)
  • Ключевые конкуренты
  • Портрет идеального сотрудника

Глубинные интервью с топ-менеджментом:

  • Валидация целеполагания
  • Валидация портрета идеального сотрудника
  • Особенности культуры и видение развития

Кабинетное исследование конкурентов:

  • Транслируемые преимущества 
  • Карта коммуникаций
  • Практики / инструменты / подходы к HR-маркетингу

Глубинные интервью с сотрудниками (текущими, уволившимися, отказавшимися от оффера):

  • Критерии выбора 
  • Мотивы и барьеры по отношению к нам
  • Оценка по критериям нас и конкурентов

Опрос сотрудников (тоже текущих, уволившихся, отказавшихся от оффера):

  • Проверка полученных данных по мотивам, барьерам и восприятию количественным методов  

 

Трезво взглянуть на свои минусы и плюсы

Действуем так:

  1. Соберите данные о том, как вас воспринимают сотрудники: текущие, потенциальные, бывшие и те, кто однажды отказался от предложения о работе. 
  2. Выделите ключевые мотивы (важно людям, вас оценивают высоко) и барьеры (важно людям, вас оценивают низко).
  3. Отделите частное от общего. 
  4. Разложите общее по корзинам — мотивы разделите на уровень базовых ожиданий и уровень преимуществ. Преимущества разделите на уникальные и неуникальные на рынке. 
  5. Барьеры разделите на три категории: фильтрующие (отсеивают тех, кто вам не подходит), то, что вы не планируете менять, и то, что является вашей зоной роста.

Ценностное предложение мы будем строить на основе уникальных преимуществ. А если с преимуществами негусто — на основе ближайших и реалистичных зон роста, при условии, что они могут стать сильным конкурентным отличием. Часто на этапе брендинга именно в этой точке случается фокусировка на необходимых изменениях.


Посмотреть на карту местности

Проанализируйте коммуникацию и восприятие ваших ключевых конкурентов. О чем говорят? Что предлагают? На какой территории играют? И где на этой карте вы?

Для анализа можно использовать perceptual map — карту из двух осей, значения которых показывают основные категории выбора (крупная-мелкая, семейная-корпоративная, быстрая-стабильная и т.д.). Чаще всего мы используем в работе оси «ориентация на индивидуальность-ориентация на команду» и «материальные-нематериальные ценности». На карте с такими осями можно выделить более или менее устоявшиеся сегменты работодателей.


Выбирая территорию, выделить главное 

После всех изысканий в вашем командном сознании соберется примерно такой набор: 

  1. мы знаем, какие мы и какими мы хотим быть;
  2. мы знаем, какие люди нам нужны;
  3. мы знаем, что этим людям важно;
  4. мы знаем, что из этого мы можем (или скоро сможем) им предложить;
  5. мы знаем, что из этого можем (или скоро сможем) предложить только мы.

Самый главный вызов этого этапа — построить бренд с одной главной острой мыслью во главе угла. С сутью, построенной на пункте 5. И если вам повезло и под пятым пунктом у вас есть несколько тезисов — важно выбрать ключевое. 

Для удобства мы разделяем ценностное предложение на две части: классическое EVP (employee value proposition) может включать в себя список важных преимуществ, но емкое и цепкое UVP (unique value proposition) — это всегда одна сильная мысль, одно (самое главное) сообщение о вас и работе у вас. 

 

Сохранить мысль, выстраивая пирамиду 

И последнее — на основе выбранной территории и ценностного предложения вам предстоит создать пирамиду бренда (совсем как в классическом маркетинге). 

Постарайтесь не растерять остроту мысли по пути и не сделать ваш HR-бренд «обо всем хорошем, против всего плохого». Как и человек, бренд убедителен только тогда, когда в нем есть понятный и характер. Неплохой инструмент для проверки на этом этапе — модель личностных черт «Большая пятерка». 

«Большая пятёрка» — это пять ключевых черт, формирующих то, что мы привыкли называть характером. Это не дихотомии, а скорее програсс-бар. Ничего не плохо, ничего не хорошо. Обществу нужны все типы личности.

В крайних точках каждой черты будут взаимоисключающие качества. Например, едва ли человек (и ваш бренд) может быть одновременно стабильным и открытым к постоянным изменениям. Еще одно сомнительное решение — поместить ваш бренд посередине в каждой шкале. Не бойтесь показаться людям живыми, выпуклыми и настоящими — кажется, всем нам нравится в друг друге именно это.

Иллюстрации в тексте предоставлены автором.

Пишем свою нейросеть: пошаговое руководство

Отличный гайд про нейросеть от теории к практике. Вы узнаете из каких элементов состоит ИНС, как она работает и как ее создать самому.

Если вы в поисках пособия по искусственным нейронным сетям (ИНС), то, возможно, у вас уже имеются некоторые предположения относительно того, что это такое. Но знали ли вы, что нейронные сети — основа новой и интересной области глубинного обучения? Глубинное обучение — область машинного обучения, в наше время помогло сделать большой прорыв во многих областях, начиная с игры в Го и Покер с живыми игроками, и заканчивая беспилотными автомобилями. Но, прежде всего, глубинное обучение требует знаний о работе нейронных сетей.


В этой статье будут представлены некоторые понятия, а также немного кода и математики, с помощью которых вы сможете построить и понять простые нейронные сети. Для ознакомления с материалом нужно иметь базовые знания о матрицах и дифференциалах. Код будет написан на языке программирования Python с использованием библиотеки numpy. Вы построите ИНС, используя Python, которая с высокой точностью классифицировать числа на картинках.

Искусственные нейросеть (ИНС) — это программная реализация нейронных структур нашего мозга. Мы не будем обсуждать сложную биологию нашей головы, достаточно знать, что мозг содержит нейроны, которые являются своего рода органическими переключателями. Они могут изменять тип передаваемых сигналов в зависимости от электрических или химических сигналов, которые в них передаются. Нейросеть в человеческом мозге — огромная взаимосвязанная система нейронов, где сигнал, передаваемый одним нейроном, может передаваться в тысячи других нейронов. Обучение происходит через повторную активацию некоторых нейронных соединений. Из-за этого увеличивается вероятность вывода нужного результата при соответствующей входной информации (сигналах). Такой вид обучения использует обратную связь — при правильном результате нейронные связи, которые выводят его, становятся более плотными.

Искусственные нейронные сети имитируют поведение мозга в простом виде. Они могут быть обучены контролируемым и неконтролируемым путями. В контролируемой ИНС, сеть обучается путем передачи соответствующей входной информации и примеров исходной информации. Например, спам-фильтр в электронном почтовом ящике: входной информацией может быть список слов, которые обычно содержатся в спам-сообщениях, а исходной информацией — классификация для уведомления (спам, не спам). Такой вид обучения добавляет веса связям ИНС, но это будет рассмотрено позже.

Неконтролируемое обучение в ИНС пытается «заставить» ИНС «понять» структуру передаваемой входной информации «самостоятельно». Мы не будем рассматривать это в данном посте.

2.1 Искусственный нейрон

Биологический нейрон имитируется в ИНС через активационную функцию. В задачах классификации (например определение спам-сообщений) активационная функция должна иметь характеристику «включателя». Иными словами, если вход больше, чем некоторое значение, то выход должен изменять состояние, например с 0 на 1 или -1 на 1 Это имитирует «включение» биологического нейрона. В качестве активационной функции обычно используют сигмоидальную функцию:

Которая выглядит следующим образом:


import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
x = np.arange(-8, 8, 0.1)
f = 1 / (1 + np.exp(-x))
plt.plot(x, f)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x)')
plt.show()

Из графика можно увидеть, что функция «активационная» — она растет с 0 до 1 с каждым увеличением значения х. Сигмоидальная функция является гладкой и непрерывной. Это означает, что функция имеет производную, что в свою очередь является очень важным фактором для обучения алгоритма.

2.2 Узлы

Как было упомянуто ранее, биологические нейроны иерархически соединены в сети, где выход одних нейронов является входом для других нейронов. Мы можем представить такие сети в виде соединенных слоев с узлами. Каждый узел принимает взвешенный вход, активирует активационную функцию для суммы входов и генерирует выход.

Круг на картинке изображает узел. Узел является «местоположением» активационной функции, он принимает взвешенные входы, складывает их, а затем вводит их в активационную функцию. Вывод активационной функции представлен через h. Примечание: в некоторых источниках узел также называют перцептроном.

Что такое «вес»? По весу берутся числа (не бинарные), которые затем умножаются на входе и суммируются в узле. Иными словами, взвешенный вход в узел имеет вид:

где wi— числовые значения веса ( b мы будем обсудим позже). Весы нам нужны, они являются значениями, которые будут меняться в течение процесса обучения. b является весом элемента смещения на 1, включение веса b делает узел гибким. Проще это понять на примере.

2.3 Смещение

Рассмотрим простой узел, в котором есть по одному входу и выходу:

Ввод для активационной функции в этом узле просто x1w1. На что влияет изменение в w1 в этой простой сети?


w1 = 0.5
w2 = 1.0
w3 = 2.0
l1 = 'w = 0.5'
l2 = 'w = 1.0'
l3 = 'w = 2.0'
for w, l in [(w1, l1), (w2, l2), (w3, l3)]:
  f = 1 / (1 + np.exp(-x * w))
plt.plot(x, f, label = l)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('h_w(x)')
plt.legend(loc = 2)
plt.show()

Здесь мы можем видеть, что при изменении веса изменяется также уровень наклона графика активационной функции. Это полезно, если мы моделируем различные плотности взаимосвязей между входами и выходами. Но что делать, если мы хотим, чтобы выход изменялся только при х более 1? Для этого нам нужно смещение. Рассмотрим такую сеть со смещением на входе:


w = 5.0
b1 = -8.0
b2 = 0.0
b3 = 8.0
l1 = 'b = -8.0'
l2 = 'b = 0.0'
l3 = 'b = 8.0'
for b, l in [(b1, l1), (b2, l2), (b3, l3)]:
  f = 1 / (1 + np.exp(-(x * w + b)))
plt.plot(x, f, label = l)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('h_wb(x)')
plt.legend(loc = 2)
plt.show()

Из графика можно увидеть, что меняя «вес» смещения b, мы можем изменять время запуска узла. Смещение очень важно в случаях, когда нужно имитировать условные отношения.

2.4 Составленная структура

Выше было объяснено, как работает соответствующий узел / нейрон / перцептрон. Но, как вы знаете, в полной нейронной сети находится много таких взаимосвязанных между собой узлов. Структуры таких сетей могут принимать мириады различных форм, но самая распространенная состоит из входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. Пример такой структуры приведены ниже:

Ну рисунке выше можно увидеть три слоя сети — Слой 1 является входным слоем, где сеть принимает внешние входные данные. Слой 2 называют скрытым слоем, этот слой не является частью ни входа, ни выхода. Примечание: нейронные сети могут иметь несколько скрытых слоев, в данном примере для примера был показан лишь один. И наконец, Слой 3 является исходным слоем. Вы можете заметить, что между Шаром 1 (Ш1) и Шаром 2 (Ш2) существует много связей. Каждый узел в Ш1 имеет связь со всеми узлами в Ш2, при этом от каждого узла в Ш2 идет по одной связи к единому выходному узлу в Ш3. Каждая из этих связей должна иметь соответствующий вес.

2.5 Обозначение

Вся математика, приведенная выше, требует очень точной нотации. Нотация, которая используется здесь, используется и в руководстве по глубинному обучению от Стэнфордского Университета. В следующих уравнениях вес соответствующего связи будет обозначаться как w ij(l), где i — номер узла в слое l+1, а j- номер узла в слое l. Например, вес связи между узлом 1 в слое 1 и узлом 2 в слое 2 будет обозначаться как w 21(l). Непонятно, почему индексы 2-1 означают связь 1-2? Такая нотация более понятна, если добавить смещения.

Из графика выше видно, что смещение 1 связано со всеми узлами в соседнем слое. Смещение в Ш1 имеет связь со всеми узлами в Ш2. Так как смещение не является настоящим узлом с активационной функцией, оно не имеет и входов (его входное значение всегда равно константе). Вес связи между смещением и узлом будем обозначать через bi(l), где i- номер узла в слое l+1, так же, как в w ij(l). К примеру с w 21(l) вес между смещением в Ш1 и вторым узлом в Ш2 будет иметь обозначение b2(1).

Помните, что эти значения -w ij(l)и bi(l) — будут меняться в течение процесса обучения ИНС.
Обозначение связи с исходным узлом будет выглядеть следующим образом: hjl, где j- номер узла в слое l. Тогда в предыдущем примере, связью с исходным узлом является h1(2).
Теперь давайте рассмотрим, как рассчитывать выход сети, когда нам известны вес и вход. Процесс нахождения выхода в нейронной сети называется процессом прямого распространения.

Чтобы продемонстрировать, как находить выход, имея уже известный вход, в нейронных сетях, начнем с предыдущего примера с тремя слоями. Ниже такая система представлена в виде системы уравнений:

, где f(∙) — активационная функция узла, в нашем случае сигмоидальная функция. В первой строке h1(2)— выход первого узла во втором слое, его входами соответственно являются w11(1)x1(1), w12(1)x2(1),w13(1)x3(1) и b1(1). Эти входы было сложены, а затем переданы в активационную функцию для расчета выхода первого узла. С двумя следующими узлами аналогично.

Последняя строка рассчитывает выход единого узла в последнем третьем слое, он является конечной исходной точкой в нейронной сети. В нем вместо взвешенных входных переменных (x1,x2,x3)берутся взвешенные выходы узлов с другой слоя (h1(2),h2(2),h3(2))и смещения. Такая система уравнений также хорошо показывает иерархическую структуру нейронной сети.

3.1 Пример прямого распространения

Приведем простой пример первого вывода нейронной сети языке Python . Обратите внимание, веса w11(1),w12(1),… между Ш1 и Ш2 идеально могут быть представлены в матрице:

Представим эту матрицу через массивы библиотеки numpy.


import numpy as np
w1 = np.array([
  [0.2, 0.2, 0.2],
  [0.4, 0.4, 0.4],
  [0.6, 0.6, 0.6]
])

Мы просто присвоили некоторые рандомные числовые значения весу каждой связи с Ш1. Аналогично можно сделать и с Ш2:


	w2 = np.zeros((1, 3))
	w2[0, : ] = np.array([0.5, 0.5, 0.5])

Мы можем присвоить некоторые значения весу смещения в Ш1 и Ш2:


b1 = np.array([0.8, 0.8, 0.8])
b2 = np.array([0.2])

Наконец, перед написанием основной программы для расчета выхода нейронной сети, напишем отдельную функцию для активационной функции:


	def f(x):
	  return 1 / (1 + np.exp(-x))

3.2 Первая попытка реализовать процесс прямого распространения

Приведем простой способ расчета выхода нейронной сети, используя вложенные циклы в Python. Позже мы быстро рассмотрим более эффективные способы.


def simple_looped_nn_calc(n_layers, x, w, b):
  for l in range(n_layers - 1): #Формируется входной массив - перемножения весов в каждом слое# Если первый слой, то входной массив равен вектору х# Если слой не первый, вход для текущего слоя равен# выходу предыдущего
if l == 0:
  node_in = x
else :
  node_in = h #формирует выходной массив для узлов в слое l + 1
h = np.zeros((w[l].shape[0], ))#проходит по строкам массива весов
for i in range(w[l].shape[0]): #считает сумму внутри активационной функции
f_sum = 0 #проходит по столбцам массива весов
for j in range(w[l].shape[1]):
  f_sum += w[l][i][j] * node_in[j] #добавляет смещение
f_sum += b[l][i]

#использует активационную функцию для расчета
#i - того выхода, в данном случае h2, h3, h4
h[i] = f(f_sum)
return h

Данная функция принимает в качестве входа номер слоя в нейронной сети, х — входной массив / вектор:


w = [w1, w2]
b = [b1, b2] #Рандомный входной вектор x
x = [1.5, 2.0, 3.0]

Функция сначала проверяет, чем является входной массив для соответствующего слоя с узлами / весами. Если рассматривается первый слой, то входом для второго слоя является входной массив xx, Умноженный на соответствующие веса. Если слой не первый, то входом для последующего будет выход предыдущего.
Вызов функции:


	simple_looped_nn_calc(3, x, w, b)

возвращает результат 0.8354. Можно проверить правильность, вставив те же значения в систему уравнений:

3.3 Более эффективная реализация

Использование циклов — не самый эффективный способ расчета прямого распространения на языке Python , потому что циклы в этом языке программирования работают довольно медленно. Мы кратко рассмотрим лучшие решения. Также можно будет сравнить работу алгоритмов, используя функцию в IPython:


	%timeit simple_looped_nn_calc(3, x, w, b)

В данном случае процесс прямого распространения с циклами занимает около 40 микросекунд. Это довольно быстро, но не для больших нейронных сетей с > 100 узлами на каждом слое, особенно при их обучении. Если мы запустим этот алгоритм на нейронной сети с четырьмя слоями, то получим результат 70 микросекунд. Эта разница является достаточно значительной.

3.4 Векторизация в нейронных сетях

Можно более компактно написать предыдущие уравнения, тем самым найти результат эффективнее. Сначала добавим еще одну переменную zi(l), которая является суммой входа в узел i слоя l, Включая смещение. Тогда для первого узла в Ш2, z будет равна:

, где n- количество узлов в Ш1. Используя это обозначение, систему уравнений можно сократить:

Обратите внимание на W, что означает матричную форму представления весов. Помните, что теперь все элементы в уравнении сверху являются матрицами / векторами. Но на этом упрощение не заканчивается. Данные уравнения можно свести к еще более краткому виду:

Так выглядит общая форма процесса прямого распространения, выход слоя l становится входом в слой l+1. Мы знаем, что h(1) является входным слоем x, а h(nl)(где nl- номер слоя в сети) является исходным слоем. Мы также не стали использовать индексы i и j-за того, что можно просто перемножить матрицы — это даст нам тот же результат. Поэтому данный процесс и называется «векторизацией». Этот метод имеет ряд плюсов. Во-первых, код его реализации выглядит менее запутанным. Во-вторых, используются свойства по линейной алгебре вместо циклов, что делает работу программы быстрее. С numpy можно легко сделать такие подсчеты. В следующей части быстро повторим операции над матрицами, для тех, кто их немного подзабыл.

3.5 Умножение матриц

Распишем z(l+1)=W(l)h(l)+b(l) на выражение из матрицы и векторов входного слоя ( h(l)=x):

Для тех, кто не знает или забыл, как перемножаются матрицы. Когда матрица весов умножается на вектор, каждый элемент в строке матрицы весов умножается на каждый элемент в столбце вектора, после этого все произведения суммируются и создается новый вектор (3х1). После перемножения матрицы на вектор, добавляются элементы из вектора смещения и получается конечный результат.

Каждая строка полученного вектора соответствует аргументу активационной функции в оригинальной НЕ матричной системе уравнений выше. Это означает, что в Python мы можем реализовать все, не используя медленные циклы. К счастью, библиотека numpy дает возможность сделать это достаточно быстро, благодаря функциям-операторам над матрицами. Рассмотрим код простой и быстрой версии функции simple_looped_nn_calc:


def matrix_feed_forward_calc(n_layers, x, w, b):
  for l in range(n_layers - 1):
  if l == 0:
  node_in = x
else :
  node_in = h
z = w[l].dot(node_in) + b[l]
h = f(z)
return h

Обратите внимание на строку 7, в которой происходит перемножение матрицы и вектора. Если вместо функции умножения a.dot (b) вы используете символ *, то получится нечто похожее на поэлементное умножение вместо настоящего произведения матриц.

Если сравнить время работы этой функции с предыдущей на простой сети с четырьмя слоями, то мы получим результат лишь на 24 микросекунды меньше. Но если увеличить количество узлов в каждом слое до 100-100-50-10, то мы получим гораздо большую разницу. Функция с циклами в этом случае дает результат 41 миллисекунду, когда у функции с векторизацией это занимает лишь 84 микросекунды. Также существуют еще более эффективные реализации операций над матрицами, которые используют пакеты глубинного обучения, такие как TensorFlow и Theano.

На этом все о процессе прямого распространения в нейронных сетях. В следующих разделах мы поговорим о способах обучения нейронных сетей, используя градиентный спуск и обратное распространение.

Расчеты значений весов, которые соединяют слои в сети, это как раз то, что мы называем обучением системы. В контролируемом обучении идея заключается в том, чтобы уменьшить погрешность между входом и нужным выходом. Если у нас есть нейросеть с одним выходным слоем и некоторой вход xx и мы хотим, чтобы на выходе было число 2, но сеть выдает 5, то нахождение погрешности выглядит как abs(2-5)=3. Говоря языком математики, мы нашли норму ошибки L1(Это будет рассмотрено позже).

Смысл контролируемого обучения в том, что предоставляется много пар вход-выход уже известных данных и нужно менять значения весов, основываясь на этих примерах, чтобы значение ошибки стало минимальным. Эти пары входа-выхода обозначаются как (x(1),y(1)),…,(x(m),y(m)), где m является количеством экземпляров для обучения. Каждое значение входа или выхода может представлять собой вектор значений, например x(1) не обязательно только одно значение, оно может содержать N-размерный набор значений. Предположим, что мы обучаем нейронную сеть выявлению спам-сообщений — в таком случае x(1) может представлять собой количество соответствующих слов, которые встречаются в сообщении:

y(1) в этом случае может представлять собой единое скалярное значение, например, 1 или 0, обозначающий, было сообщение спамом или нет. В других приложениях это также может быть вектор с K измерениями. Например, мы имеем вход xx, Который является вектором черно-белых пикселей, считанных с фотографии. При этом y может быть вектором с 26 элементами со значениями 1 или 0, обозначающие, какая буква была изображена на фото, например (1,0,…,0)для буквы а, (0,1,…,0) для буквы б и т. д.

В обучении сети, используя (x,y), целью является улучшение нахождения правильного y при известном x. Это делается через изменение значений весов, чтобы минимизировать погрешность. Как тогда менять их значение? Для этого нам и понадобится градиентный спуск. Рассмотрим следующий график:

На этом графике изображено погрешность, зависящую от скалярного значения веса, w. Минимально возможная погрешность обозначена черным крестиком, но мы не знаем какое именно значение w дает нам это минимальное значение. Подсчет начинается с рандомного значения переменной w, которая дает погрешность, обозначенную красной точкой под номером «1» на кривой. Нам нужно изменить w таким образом, чтобы достичь минимальной погрешности, черного крестика. Одним из самых распространенных способов является градиентный спуск.

Сначала находится градиент погрешности на «1» по отношению к w. Градиент является уровнем наклона кривой в соответствующей точке. Он изображен на графике в виде черных стрелок. Градиент также дает некоторую информацию о направлении — если он положителен при увеличении w, то в этом направлении погрешность будет увеличиваться, если отрицательный — уменьшаться (см. График). Как вы уже поняли, мы пытаемся сделать, чтобы погрешность с каждым шагом уменьшалась. Величина градиента показывает, как быстро кривая погрешности или функция меняется в соответствующей точке. Чем больше значение, тем быстрее меняется погрешность в соответствующей точке в зависимости от w.

Метод градиентного спуска использует градиент, чтобы принимать решение о следующей смены в w для того, чтобы достичь минимального значения кривой. Он итеративным методом, каждый раз обновляет значение w через:

, где wн означает новое значение w, wст— текущее или «старое» значение w, ∇error является градиентом погрешности на wст и α является шагом. Шаг α также будет означать, как быстро ответ приближается к минимальной погрешности. При каждой итерации в таком алгоритме градиент должен уменьшаться. Из графика выше можно заметить, что с каждым шагом градиент «стихает». Как только ответ достигнет минимального значения, мы уходим из итеративного процесса. Выход можно реализовать способом условия «если погрешность меньше некоторого числа». Это число называют точностью.

4.1 Простой пример на коде

Рассмотрим пример простой имплементации градиентного спуска для нахождения минимума функции f(x)=x4-3x3+2 на языке Python . Градиент этой функции можно найти аналитически через производную f»(x)=4x3-9x2. Это означает, что для любого xx мы можем найти градиент по этой простой формуле. Мы можем найти минимум через производную — x=2.25.

x_old = 0 # Нет разницы, какое значение, главное abs(x_new - x_old) > точность
x_new = 6 # Алгоритм начинается с x = 6
gamma = 0.01 # Размер шага
precision = 0.00001 # Точность

def df(x):
   y = 4 * x * * 3 - 9 * x * * 2
   return y

while abs(x_new - x_old) > precision:
   x_old = x_new
   x_new += -gamma * df(x_old)

print("Локальный минимум находится на %f"  % x_new)

Вывод этой функции: «Локальный минимум находится на 2.249965», что удовлетворяет правильному ответу с некоторой точностью. Этот код реализует алгоритм изменения веса, о котором рассказывалось выше, и может находить минимум функции с соответствующей точностью. Это был очень простой пример градиентного спуска, нахождение градиента при обучении нейронной сети выглядит несколько иначе, хотя и главная идея остается той же — мы находим градиент нейронной сети и меняем веса на каждом шагу, чтобы приблизиться к минимальной погрешности, которую мы пытаемся найти. Но в случае ИНС нам нужно будет реализовать градиентный спуск с многомерным вектором весов.

Мы будем находить градиент нейронной сети, используя достаточно популярный метод обратного распространения ошибки, о котором будет написано позже. Но сначала нам нужно рассмотреть функцию погрешности более детально.

4.2 Функция оценки

Существует более общий способ изобразить выражения, которые дают нам возможность уменьшить погрешность. Такое общее представление называется функция оценки. Например, функция оценки для пары вход-выход (xz, yz) в нейронной сети будет выглядеть следующим образом:

Выражение является функцией оценки учебного экземпляра zth, где h(nl)является выходом последнего слоя, то есть выход нейронной сети. h(nl) можно представить как yпyп, Что означает полученный результат, когда нам известен вход xz. Две вертикальные линии означают норму L2 погрешности или сумму квадратов ошибок. Сумма квадратов погрешностей является довольно распространенным способом представления погрешностей в системе машинного обучения. Вместо того, чтобы брать абсолютную погрешность abs(ypred(xz)-yz), мы берем квадрат погрешности. Мы не будем обсуждать причину этого в данной статье. 1/2 в начале просто константой, которая нормализует ответ после того, как мы продифференцируем функцию оценки во время обратного распространения.

Обратите внимание, что приведенная ранее функция оценки работает только с одной парой (x,y). Мы хотим минимизировать функцию оценки со всеми mm парами вход-выход:

Тогда как же мы будем использовать функцию J для обучения наших сетей? Конечно, используя градиентный спуск и обратное распространение ошибок. Сначала рассмотрим градиентный спуск в нейронных сетях более детально.

4.3 Градиентный спуск в нейронных сетях

Градиентный спуск для каждого веса w(ij)(l) и смещение bi(l) в нейронной сети выглядит следующим образом:

Выражение выше фактически аналогично представлению градиентного спуска:
wnew=wold-α*∇error. Нет лишь некоторых обозначений, но достаточно понимать, что слева расположены новые значения, а справа — старые. Опять же задействован итерационный метод для расчета весов на каждой итерации, но на этот раз основываясь на функции оценки J(w,b).

Значения ∂/∂wij(l)и ∂/∂bi(l) являются частными производными функции оценки, основываясь на значениях веса. Что это значит? Вспомните простой пример градиентного спуска ранее, каждый шаг зависит от наклона погрешности / оценки по отношению к весу. Производная также имеет значение наклона / градиента. Конечно, производная обозначается как d/dx. x в нашем случае является вектором, а это значит, что наша производная тоже будет вектором, который является градиент каждого измерения x.

4.4 Пример двумерного градиентного спуска

Рассмотрим пример стандартного двумерного градиентного спуска. Ниже представлены диаграмму работы двух итеративных двумерных градиентных спусков:

Синим обозначены контуры функции оценки, они обозначают области, в которых значение погрешности примерно одинаковы. Каждый шаг (p1→p2→p3) В градиентном спуске используют градиент или производную, которые обозначаются стрелкой / вектором. Этот вектор проходит через два пространства [x1, x2][x1,x2]и показывает направление, в котором находится минимум. Например, производная, исчисленная в p1 может быть d/dx=[2.1,0.7], Где производная является вектором с двумя значениями. Частичная производная ∂/∂x1 в этом случае равна скаляру →[2.1]- иными словами, это значение градиента только в одном измерении поискового пространства (x1).

В нейронных сетях не существует простой полной функции оценки, с которой можно легко посчитать градиент, похожей на функцию, которую мы ранее рассматривали f(x)=x4-3x3+2). Мы можем сравнить выход нейронной сети с нашим ожидаемым значением y(z), После чего функция оценки будет меняться из-за изменения в значениях веса, но как мы это сделаем со всеми скрытыми слоями в сети?

Поэтому нам нужен метод обратного распространения. Этот метод дает нам возможность «делить» функцию оценки или ошибку со всеми весами в сети. Другими словами, мы можем выяснить, как каждый вес влияет на погрешность.

4.5 Углубляемся в обратное распространение

Если математика вам не очень хорошо дается, то вы можете пропустить этот раздел. В следующем разделе вы узнаете, как реализовать обратное распространение языке программирования. Но если вы не против немного больше поговорить о математике, то продолжайте читать, вы получите более глубокие знания по обучению нейронных сетей.

Сначала, давайте вспомним базовые уравнения для нейронной сети с тремя слоями из предыдущих разделов:

Выход этой нейронной сети находится по формуле:

Мы можем упростить это уравнение к h1(3)=f(z1(2)), добавив новое значение z1(2), которое означает:

Предположим, что мы хотим узнать, как влияет изменение в весе w12(2) на функцию оценки. Это означает, что нам нужно вычислить ∂J/∂w12(2). Чтобы сделать это, нужно использовать правило дифференцирования сложной функции:

Если присмотреться, то правая часть полностью сокращается (по принципу 2552=22=1). ∂J∂w12(2) были разбиты на три множителя, два из которых можно прекрасно заменить. Начнем с ∂z1(2)/∂w12(2):

Частичная производная z1(2) по w12(2) зависит только от одного произведения в скобках, w12(1)h3(2), Так как все элементы в скобках, кроме w12(2), не изменяются. Производная от константы всегда равна 1, а ∂/∂w12(2))сокращается до просто h2(2), Что является обычным выходом второго узла из слоя 2.

Следующая частичная производная сложной функции ∂h1(3)/∂z1(2) является частичной производной активационной функции выходного узла h1(3). Так что нам нужно брать производные активационной функции, следует условие ее включения в нейронные сети — функция должна быть дифференцированной. Для сигмоидальной активационной функции производная будет выглядеть так:

, где f(z)является самой активационной функцией. Теперь нам нужно разобраться, что делать с ∂J∂h1(3). Вспомните, что J(w,b,x,y) есть функция квадрата погрешности, выглядит так:

здесь y1 является ожидаемым выходом для выходного узла. Опять используем правило дифференцирования сложной функции:

Мы выяснили, как находить ∂J/∂w12(2)по крайней мере для весов связей с исходным слоем. Перед тем, как перейти к одному из скрытых слоев, введем некоторые новые значения δ, чтобы немного сократить наши выражения:

, где i является номером узла в выходном слое. В нашем примере есть только один узел, поэтому i=1. Напишем полный вид производной функции оценки:

, где выходной слой, в нашем случае, l=2, а i соответствует номеру узла.

4.6 Распространение в скрытых слоях

Что делать с весами в скрытых слоях (в нашем случае в слое 2)? Для весов, которые соединены с выходным слоем, производная ∂J/∂h=-(yi-hi(nl))имела смысл, т.к. функция оценки может быть сразу найдена через сравнение выходного слоя с существующими данными. Но выходы скрытых узлов не имеют подобных уже существующих данных для проверки, они связаны с функцией оценки только через другие слои узлов. Как мы можем найти изменения в функции оценки из-за изменений весов, которые находятся глубоко в нейронной сети? Как уже было сказано, мы используем метод обратного распространения.

Мы уже сделали тяжелую работу по правилу дифференцирования сложных функций, теперь рассмотрим все более графически. Значение, которое будет обратно распространяться, — δi(nl), т.к. оно в ближайшей связи с функцией оценки. А что с узлом j во втором слое (скрытом слое)? Как он влияет на δi(nl) в нашей сети? Он меняет другие значения из-за веса wij(2)(см. диаграмму ниже, где j=1 i=1).

Как можно понять из рисунка, выходной слой соединяется со скрытым узлом из-за веса. В случае, когда в исходном слое есть только один узел, общее выражение скрытого слоя будет выглядеть так:

, где j номер узла в слое l. Но что будет, если в исходном слое находится много выходных узлов? В этом случае δj(l) находится по взвешенной сумме всех связанных между собой погрешностей, как показано на диаграмме ниже:

На рисунке показано, что каждое значение δ из исходного слоя суммируется для нахождения δ1(2), Но каждый выход δ должен быть взвешенным соответствующими значению wi1(2). Другими словами, узел 1 в слое 2 способствует изменениям погрешностей в трех выходных узлах, при этом полученная погрешность (или значение функции оценки) в каждом из этих узлов должна быть «передана назад» значению δ этого узла. Сформируем общее выражение значение δ для узлов в скрытом слое:
, где j является номером узла в слое l, i- номер узла в слое l+1(что аналогично обозначениям, которое мы использовали ранее). s(l+1)— это количество узлов в слое l+1.
Теперь мы знаем, как находить:
Но что делать с весами смещения? Принцип работы с ними аналогичный обычным весам, используя правила дифференцирования сложных функций:

Отлично, теперь мы знаем, как реализовать градиентный спуск в нейронных сетях:

Однако, для такой реализации, нам нужно будет снова применить циклы. Как мы уже знаем из предыдущих разделов, циклы в языке программирования Python работают довольно медленно. Нам нужно будет понять, как можно векторизовать такие подсчеты.

4.7 Векторизация обратного распространения

Для того, чтобы понять, как векторизовать процесс градиентного спуска в нейронных сетях, рассмотрим сначала упрощенную векторизованную версию градиента функции оценки (внимание: это пока неправильная версия!):

Что представляет собой h(l)? Все просто, вектор (sl×1), где sl является количеством узлов в слое l. Как тогда выглядит произведение h(l)δ(l+1)? Мы знаем, что α×∂J/∂W(l) должно быть того же размера, что и матрица весов W(l), Мы также знаем, что результат h(l)δ(l+1) должен быть того же размера, что и матрица весов для слоя l. Иными словами, произведение должно быть размера (sl + 1× sl).

Мы знаем, что δ(l+1) имеет размер (sl+1×1), а h (l)— размер (sl×1). По правилу умножения матриц, если матрицу (n×m)умножить на матрицу (o×p), То мы получим матрицу размера (n×p). Если мы просто перемножим h(l) на δ(l+1), то количество столбцов в первом векторе (один столбец) не будет равно количеству строк во втором векторе (3 строки). Поэтому, для того, чтобы можно было умножить эти матрицы и получить результат размера (sl+1× sl), Нужно сделать трансформирование. Оно меняет в матрице столбцы на строки и наоборот (например матрицу вида (sl×1)на (1×sl)). Трансформирование обозначается как буква T над матрицей. Мы можем сделать следующее:

Используя операцию трансформирования, мы можем достичь результата, который нам нужен.

Еще одно трансформирование нужно сделать с суммой погрешностей в обратном распространении:

символ (∙) в предыдущем выражении означает поэлементное умножение (произведение Адамара), не является умножением матриц. Обратите внимание, что произведение матриц (((W(l))Tδ(l+1))требует еще одного сложения весов и значений δ.

4.8 Реализация этапа градиентного спуска

Как тогда интегрировать векторизацию в этапы градиентного спуска нашего алгоритма? Во-первых, вспомним полный вид нашей функции оценки, который нам нужно сократить:

Из формулы видно, что полная функция оценки состоит из суммы поэтапных расчетов функции оценки. Также следует вспомнить, как находится градиентный спуск (поэлементная и векторизованная версии):

Это означает, что по прохождению через экземпляры обучения нам нужно иметь отдельную переменную, которая равна сумме частных производных функции оценки каждого экземпляра. Такая переменная соберет в себе все значения для «глобального» подсчета. Назовем такую «суммированную» переменную ΔW(l). Соответствующая переменная для смещения будет обозначаться как Δb(l). Следовательно, при каждой итерации в процессе обучения сети нам нужно будет сделать следующие шаги:

Выполняя эти операции на каждой итерации, мы подсчитываем упомянутую ранее сумму Σmz= 1∂/∂W(l)J( w , b , x(z), y(z))(и аналогичная формула для b). После того, как будут проитерированы все экземпляры и получены все значения δ, мы обновляем значения параметров веса:

4.9 Конечный алгоритм градиентного спуска

И, наконец, мы пришли к определению метода обратного распространения через градиентный спуск для обучения наших нейронных сетей. Финальный алгоритм обратного распространения выглядит следующим образом:
Рандомная инициализация веса для каждого слоя W(l). Когда итерация < границы итерации:

01. Зададим ΔW и Δb начальное значение ноль.
02. Для экземпляров от 1 до m: а. Запустите процесс прямого распространения через все nl слоев. Храните вывод активационной функции в h(l)б. Найдите значение δ( nl) выходного слоя. Обновите ΔW(l)и Δb( l ) для каждого слоя.
03. Запустите процесс градиентного спуска, используя:

Из этого алгоритма следует, что мы будем повторять градиентный спуск, пока функция оценки не достигнет минимума. На этом этапе нейросеть считается обученной и готовой к использованию.

Далее мы попробуем реализовать этот алгоритм на языке программирования для обучения нейронной сети распознаванию чисел, написанных от руки.

В предыдущем разделе мы рассмотрели теорию по обучению нейронной сети через градиентный спуск и метод обратного распространения. В этом разделе мы используем полученные знания на практике — напишем код, который прогнозирует, основываясь на данных MNIST. База данных MNIST — это набор примеров в нейронных сетях и глубинном обучении. Она включает в себя изображения цифр, написанных от руки, с соответствующими ярлыками, которые объясняют, что это за число. Каждое изображение размером 8х8 пикселей. В этом примере мы используем сети данных MNIST для библиотеки машинного обучения scikit learn в языке программирования Python . Пример такого изображения можно увидеть под кодом:


	from sklearn.datasets
	import load_digits
	digits = load_digits()
	print(digits.data.shape)
	import matplotlib.pyplot as plt
	plt.gray()
	plt.matshow(digits.images[1])
	plt.show()

Код, который мы собираемся написать в нашей нейронной сети, будет анализировать цифры, которые изображают пиксели на изображении. Для начала, нам нужно отсортировать входные данные. Для этого мы сделаем две следующие вещи:

01. Масштабировать данные.
02. Разделить данные на тесты и учебные тесты.

5.1 Масштабирование данных

Почему нам нужно масштабировать данные? Во-первых, рассмотрим представление пикселей одного из сетов данных:


digits.data[0, : ]
Out[2]:
   array([0., 0., 5., 13., 9., 1., 0., 0., 0., 0., 13.,
      15., 10., 15., 5., 0., 0., 3., 15., 2., 0., 11.,
      8., 0., 0., 4., 12., 0., 0., 8., 8., 0., 0.,
      5., 8., 0., 0., 9., 8., 0., 0., 4., 11., 0.,
      1., 12., 7., 0., 0., 2., 14., 5., 10., 12., 0.,
      0., 0., 0., 6., 13., 10., 0., 0., 0.
   ])

Заметили ли вы, что входные данные меняются в интервале от 0 до 15? Достаточно распространенной практикой является масштабирование входных данных так, чтобы они были только в интервале от [0, 1], или [1, 1]. Это делается для более легкого сравнения различных типов данных в нейронной сети. Масштабирование данных можно легко сделать через библиотеку машинного обучения scikit learn:


from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_scale = StandardScaler()
X = X_scale.fit_transform(digits.data)
X[0,:]
Out[3]:
array([ 0.        , -0.33501649, -0.04308102,  0.27407152, -0.66447751,
       -0.84412939, -0.40972392, -0.12502292, -0.05907756, -0.62400926,
        0.4829745 ,  0.75962245, -0.05842586,  1.12772113,  0.87958306,
       -0.13043338, -0.04462507,  0.11144272,  0.89588044, -0.86066632,
       -1.14964846,  0.51547187,  1.90596347, -0.11422184, -0.03337973,
        0.48648928,  0.46988512, -1.49990136, -1.61406277,  0.07639777,
        1.54181413, -0.04723238,  0.        ,  0.76465553,  0.05263019,
       -1.44763006, -1.73666443,  0.04361588,  1.43955804,  0.        ,
       -0.06134367,  0.8105536 ,  0.63011714, -1.12245711, -1.06623158,
        0.66096475,  0.81845076, -0.08874162, -0.03543326,  0.74211893,
        1.15065212, -0.86867056,  0.11012973,  0.53761116, -0.75743581,
       -0.20978513, -0.02359646, -0.29908135,  0.08671869,  0.20829258,
       -0.36677122, -1.14664746, -0.5056698 , -0.19600752])

Стандартный инструмент масштабирования в scikit learn нормализует данные через вычитание и деление. Вы можете видеть, что теперь все данные находятся в интервале от -2 до 2. По же на счет выходных данных yy, то обычно нет необходимости их масштабировать.

5.2 Создание тестов и учебных наборов данных

В машинном обучении появляется такой феномен, который называется «переобучением». Это происходит, когда модели, во время учебы, становятся слишком запутанными — они достаточно хорошо обучены, но когда им передаются новые данные, которые они никогда на «видели», то результат, который они выдают, становится плохим. Иными словами, модели генерируются не очень хорошо. Чтобы убедиться, что мы не создаем слишком сложные модели, обычно набор данных разбивают на учебные наборы и тестовые наборы. Учебный набором данных, на которых модель будет учиться, а тестовый набор — это данные, на которых модель будет тестироваться после завершения обучения. Количество учебных данных должно быть всегда больше тестовых данных. Обычно они занимают 60-80% от набора данных.

Опять же, scikit learn легко разбивает данные на учебные и тестовые наборы:


from sklearn.model_selection import train_test_split
y = digits.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4)

В этом случае мы выделили 40% данных на тестовые наборы и 60% соответственно на обучение. Функция train_test_split в scikit learn добавляет данные рандомно в различные базы данных — то есть, функция не берет первые 60% строк для учебного набора, а то, что осталось, использует как тестовый.

5.3 Настройка выходного слоя

Для того, чтобы получать результат — числа от 0 до 9, нам нужен выходной слой. Более-менее точная нейросеть, как правило, имеет выходной слой с 10 узлами, каждый из которых выдает число от 0 до 9. Мы хотим научить сеть так, чтобы, например, при цифре 5 на изображении, узел с цифрой 5 в исходном слое имел наибольшее значение. В идеале, мы бы хотели иметь следующий вывод: [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]. Но на самом деле мы можем получить что-то похожее на это: [0.01, 0.1, 0.2, 0.05, 0.3, 0.8, 0.4, 0.03, 0.25, 0.02]. В таком случае мы можем взять крупнейших индекс в исходном массиве и считать это нашим полученным числом.

В данных MNIST нужны результаты от изображений записаны как отдельное число. Нам нужно конвертировать это единственное число в вектор, чтобы его можно было сравнивать с исходным слоем с 10 узлами. Иными словами, если результат в MNIST обозначается как «1», то нам нужно его конвертировать в вектор: [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]. Такую конвертацию осуществляет следующий код:


import numpy as np
def convert_y_to_vect(y):
    y_vect = np.zeros((len(y), 10))
    for i in range(len(y)):
        y_vect[i, y[i]] = 1
    return y_vect

y_v_train = convert_y_to_vect(y_train)
y_v_test = convert_y_to_vect(y_test)
y_train[0], y_v_train[0]
Out[8]:
(1, array([ 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]))

Этот код конвертирует «1» в вектор [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0].

5.4 Создаем нейросеть

Следующим шагом является создание структуры нейронной сети. Для входного слоя, мы знаем, что нам нужно 64 узла, чтобы покрыть 64 пикселей изображения. Как было сказано ранее, нам нужен выходной слой с 10 узлами. Нам также потребуется скрытый слой в нашей сети. Обычно, количество узлов в скрытых слоях не менее и не больше количества узлов во входном и выходном слоях. Объявим простой список на языке Python , который определяет структуру нашей сети:


nn_structure = [64, 30, 10]

Мы снова используем сигмоидальную активационную функцию, так что сначала нужно объявить эту функцию и ее производную:


def f(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def f_deriv(x):
    return f(x) * (1 - f(x))

Сейчас мы не имеем никакого представления, как выглядит наша нейросеть. Как мы будем ее учить? Вспомним наш алгоритм из предыдущих разделов:
Рандомно инициализируем веса для каждого слоя W(l) Когда итерация <границы итерации:

01. Зададим ΔW и Δb начальное значение ноль.
02. Для экземпляров от 1 до m: а. Запустите процесс прямого распространения через все nl слоев. Храните вывод активационной функции в h(l)б. Найдите значение δ( nl) выходного слоя. Обновите ΔW(l)и Δb( l ) для каждого слоя.
03. Запустите процесс градиентного спуска, используя:

Значит первым этапом является инициализация весов для каждого слоя. Для этого мы используем словари в языке программирования Python (обозначается через {}). Рандомные значения предоставляются весам для того, чтобы убедиться, что нейросеть будет работать правильно во время обучения. Для рандомизации мы используем random_sample из библиотеки numpy. Код выглядит следующим образом:


import numpy.random as r
def setup_and_init_weights(nn_structure):
    W = {}
    b = {}
    for l in range(1, len(nn_structure)):
        W[l] = r.random_sample((nn_structure[l], nn_structure[l-1]))
        b[l] = r.random_sample((nn_structure[l],))
    return W, b

Следующим шагом является присвоение двум переменным ΔW и Δb нулевых начальных значений (они должны иметь такой же размер, что и матрицы весов и смещений)


def init_tri_values(nn_structure):
    tri_W = {}
    tri_b = {}
    for l in range(1, len(nn_structure)):
        tri_W[l] = np.zeros((nn_structure[l], nn_structure[l-1]))
        tri_b[l] = np.zeros((nn_structure[l],))
    return tri_W, tri_b

Далее запустим процесс прямого распространения через нейронную сеть:


def feed_forward(x, W, b):
    h = {1: x}
    z = {}
    for l in range(1, len(W) + 1):
    #Если первый слой, то весами является x, в противном случае
    #Это выход из последнего слоя
 if l == 1:
            node_in = x
        else:
            node_in = h[l]
        z[l+1] = W[l].(l+1)
                    tri_b[l] += delta[l+1]
        # запускает градиентный спуск для весов в каждом слое
        for l in range(len(nn_structure) - 1, 0, -1):
            W[l] += -alpha * (1.0/m * tri_W[l])
            b[l] += -alpha * (1.0/m * tri_b[l])
        # завершает расчеты общей оценки
        avg_cost = 1.0/m * avg_cost
        avg_cost_func.append(avg_cost)
        cnt += 1
    return W, b, avg_cost_func

Функция сверху должна быть немного объяснена. Во-первых, мы не задаем лимит работы градиентного спуска, основываясь на изменениях или точности функции оценки. Вместо этого, мы просто запускаем её с фиксированным числом итераций (3000 в нашем случае), а затем наблюдаем, как меняется общая функция оценки с прогрессом в обучении. В каждой итерации градиентного спуска, мы перебираем каждый учебный экземпляр (range (len (y)) и запускаем процесс прямого распространения, а после него и обратное распространение. Этап обратного распространения является итерацией через слои, начиная с выходного слоя к началу — range (len (nn_structure), 0, 1). Мы находим среднюю оценку на исходном слое (l == len (nn_structure)). Мы также обновляем значение ΔW и Δb с пометкой tri_W и tri_b, для каждого слоя, кроме исходного (исходный слой не имеет никакого связи, который связывает его со следующим слоем).

И наконец, после того, как мы прошлись по всем учебным экземплярам, накапливая значение tri_W и tri_b, мы запускаем градиентный спуск и меняем значения весов и смещений:

После окончания процесса, мы возвращаем полученные вес и смещение со средней оценкой для каждой итерации. Теперь время вызвать функцию. Ее работа может занять несколько минут, в зависимости от компьютера.


W, b, avg_cost_func = train_nn(nn_structure, X_train, y_v_train)

Мы можем увидеть, как функция средней оценки уменьшилась после итерационной работы градиентного спуска:


plt.plot(avg_cost_func)
plt.ylabel('Средняя J')
plt.xlabel('Количество итераций')
plt.show()


Выше изображен график, где показано, как за 3000 итераций нашего градиентного спуска функция средней оценки снизилась и маловероятно, что подобная итерация изменит результат.

5.5 Оценка точности модели

Теперь, после того, как мы научили нашу нейросеть MNIST, мы хотим увидеть, как хорошо она работает на тестах. Дан входной тест (64 пикселя), нам нужно получить вывод нейронной сети — это делается через запуск процесса прямого распространения через сеть, используя наши полученные значения веса и смещения. Как было сказано ранее, мы выбираем результат выходного слоя через выбор узла с максимальным выводом. Для этого можно использовать функцию numpy.argmax, она возвращает индекс элемента массива с наибольшим значением:


def predict_y(W, b, X, n_layers):
    m = X.shape[0]
    y = np.zeros((m,))
    for i in range(m):
        h, z = feed_forward(X[i, :], W, b)
        y[i] = np.argmax(h[n_layers])
    return y

Теперь, наконец, мы можем оценить точность результата (процент раз, когда сеть выдала правильный результат), используя функцию accuracy_score из библиотеки scikit learn:


from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = predict_y(W, b, X_test, 3)
accuracy_score(y_test, y_pred)*100

Мы получили результат 86% точности. Звучит довольно неплохо? На самом деле, нет, это довольно низкая точностью. В наше время точность алгоритмов глубинного обучения достигает 99.7%, мы немного отстали.

Не удается найти страницу | Autodesk Knowledge Network

(* {{l10n_strings.REQUIRED_FIELD}})

{{l10n_strings.CREATE_NEW_COLLECTION}}*

{{l10n_strings.ADD_COLLECTION_DESCRIPTION}}

{{l10n_strings.COLLECTION_DESCRIPTION}} {{addToCollection.description.length}}/500 {{l10n_strings.TAGS}} {{$item}} {{l10n_strings.PRODUCTS}} {{l10n_strings.DRAG_TEXT}}  

{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{l10n_strings.LANGUAGE}} {{$select.selected.display}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR}}  

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

{{$select.selected.display}} {{l10n_strings.CREATE_AND_ADD_TO_COLLECTION_MODAL_BUTTON}} {{l10n_strings.CREATE_A_COLLECTION_ERROR}}

Как рисовать — Пошаговое рисование для детей и начинающих

Кто не хочет научиться рисовать! Возьмите наш пошаговый рисунок для детей, начинающих и всех остальных! Все наши простые уроки снабжены очень удобным направленным рисунком, который можно распечатать, и они идеально подходят для всех возрастов.

Вы научитесь рисовать всевозможных милых, мультяшных и даже реалистичных персонажей, и наша коллекция уроков постоянно пополняется.

Как рисовать — пошаговое рисование для детей, начинающих и любителей

Вместе мы научимся рисовать много забавных вещей.К каждому из наших руководств прилагается удобный направленный рисунок, который можно распечатать со всеми включенными шагами, а также место для рисования. Идеально подходит для творчества на ходу или для использования в классе (вы также можете привязать их к своей личной книге для практики).

Вот наши последние уроки рисования:

Волшебные существа

Как каждому нужно немного волшебства.

Праздники и времена года

Обучение сезонным персонажам, животным и предметам.

Пасха

Хэллоуин

Осень

Цветы

Простые цветы, которые очень красивы.

Ошибки

Мультяшные кролики с милым внешним видом.

Животные

Чтобы было проще, мы разделили животных на несколько подразделов.

Домашние животные

Некоторые животные, которых мы обычно считаем домашними.

Лесные животные

Сельскохозяйственные животные

Коллекция животных, которые приходят на ум, когда вы думаете о фермах.

Океанические животные

Обитатели океана и моря.

Джунгли, Сафари…

Рептилии и земноводные

Лягушки, ящерицы и все, что между ними.

Объекты

Используйте эти объекты сами по себе или в качестве небольших изображений, чтобы дополнить другие ваши рисунки.

Обязательно заходите почаще, так как мы постоянно обновляем нашу коллекцию новыми уроками рисования.

 

Разблокируйте VIP-распечатки — станьте участником

Станьте участником программы Easy Peasy and Fun и получите доступ к нашим эксклюзивным шаблонам для творчества и образовательным печатным материалам.Благодаря еженедельному добавлению новых ресурсов у вас никогда не закончатся забавные вещи, которые можно сделать со своими детьми (будь то родитель или учитель).

Step by Step (телесериал)

Infobox Television
show_name = Step by Step

caption = начальные заголовки
format = ситком
продолжительность = прибл. 0:23 (за серию)
рейтинг = TV-PG
создатель = Уильям Бикли
Майкл Уоррен
разработчик = Томас Л. Миллер
Роберт Л. Бойетт
исполнительный_продюсер = Томас Л.Миллер
Роберт Л. Бойетт
Уильям Бикли
Майкл Уоррен
Алан Эйзенсток и Ларри Минц
(сезон 1)
Росс Браун (сезоны 2-7)
Боб Розенфарб (сезоны 4-7)
в ролях = Патрик Даффи
Сюзаннерс 9074 Brandon Call
Staci Keanan
Angela Watson
Christine Lakin
Christopher Castiine
Josh Byrne
Sasha Mitchell
Patrika Darbo
Peggy Re
Jason Marsden
Bronson PinchoT
Emily Mae Meeb
Alexandra Adi
Jeff Juday
Country = USA
Network = ABC /CBS
first_aired = 20 сентября 1991 г.
last_aired = 26 июня 1998 г.
num_seasons = 7
num_episodes = 160
imdb_id = 0101205

«Step by Step» американского телеканала ABC с 1991 г. по 15 августа 1997 г. и с изменением сети перешел на CBS с 19 сентября 1997 г. по 26 июня 1998 г.В шоу снимались Патрик Даффи и Сюзанна Сомерс. Он был частью состава TGIF ABC с 1991 по 1997 год, а затем перешел в состав группы CBS с 1997 по 1998 год.

Предпосылка

Предпосылка шоу, действие которого происходит в Порт-Вашингтоне, штат Висконсин, состоит в том, чтобы шаг за шагом перестраивать свою жизнь после того, как все развалилось. Фрэнк Ламберт, разведенный подрядчик, у которого было трое детей от предыдущего брака, импульсивно женится на Кэрол Фостер, овдовевшем косметологе, у которой было трое собственных детей.Оба они были жителями Порт-Вашингтона и познакомились, отдыхая по отдельности на Ямайке. В пилотном эпизоде ​​Фрэнк упоминает, что он «последовал» за Кэрол на Ямайку после разговора с ее турагентом Велмой. Их дети были удивлены и возмущены, когда узнали о браке.

Название шоу имеет двойной смысл. Одно значение связано с основной идеей шоу, которая заключается в повторном браке после развода / смерти супруга и восстановлении вашей жизни.Другое значение состоит в том, что каждый член семьи является «сводным» по отношению к половине остальных членов семьи, например: сводному брату, мачехе, сводной сестре, отчиму, падчерице и пасынку.

Истории изображали типичные ситуации новой смешанной семьи, пытающейся узнать друг друга и подружиться. Часто это было легче сказать, чем сделать, особенно в случае с J.T. и Дана, которые едва могли терпеть друг друга. Однако во многом многие ситуации отражали ситуацию в «Семейке Брейди».

Production

«Шаг за шагом» был произведен Bickley-Warren Productions & Miller-Boyett Productions совместно с Warner Bros. В более поздних сезонах (1996–1998) финальные титры превратились из кредитных логотипов в анимированные логотипы. В конце шоу последовал логотип Bickley-Warren «Static» и анимированный логотип M / B Miller-Boyett с фортепианной мелодией из 5 нот. (Также можно увидеть в «Семейных делах»)

Шоу длилось 7 сезонов, и основной состав менялся по мере развития сюжетной линии.Коди, который Дане нравился даже меньше, чем Джей Ти, покинул Порт-Вашингтон в 1996 году, чтобы путешествовать по миру. Это было сделано потому, что звезда сериала Саша Митчелл, чей персонаж стал главным персонажем во втором сезоне, была вынуждена уйти из-за обвинений в домашнем насилии; Позже он был оправдан по этим обвинениям. Митчелл вернулся в шоу для одного эпизода в 1998 году.

В 1997 году друг Джей Ти Рич Халке (Джейсон Марсден, который стал постоянным участником вступительных титров) переехал к семье после того, как стал парнем Даны; также в то время Ал серьезно увлекся актерским мастерством.

Самая большая перемена в сериале произошла в 1995 году, когда Кэрол объявила, что беременна. В финале сезона 1994–1995 годов она родила Лилли, единственного ребенка, взявшего фамилии «Фостер» и «Ламберт». Как и Крисси Сивер, Ники Бэнкс и Эндрю Китон, Лилли (Эмили Мэй Янг) внезапно постарела на пять лет после одного сезона в младенчестве.

Наряду с «Семейными делами» осенью 1997 года «Шаг за шагом» перешел на CBS, поскольку эта сеть пыталась создать свой собственный пятничный вечер семейных комедий положений под названием «The CBS Block Party».Рейтинги, которые снижались в течение нескольких сезонов, продолжали падать, и шоу завершилось в июле 1998 года. Официального финала сериала не было, хотя последнее шоу было о Фрэнке и Кэрол, рассматривающих возможность продажи дома.

Джош Бирн (Брендан Ламберт) появлялся все реже и реже по мере продвижения шоу (особенно после рождения Лилли). Когда шоу переместилось с ABC на CBS, его персонаж был снят с производства (а-ля «Джуди Уинслоу» из «Семейных дел»), и он был исключен из шоу, хотя продюсеры признали в интервью TV Guide, что, несмотря на его отсутствие (которое так и не было объяснено в сериале) Ламберты по-прежнему будут называть своих «семерых детей».Несмотря на это, в эпизоде ​​​​7-го сезона после ухода Бирна Кэрол было трудно иметь дело со всеми детьми, которые выросли и перешли во взрослую жизнь. Кэрол рассказывала Фрэнку, как она расстроилась из-за того, что все дети растут, а затем особо упомянула имена всех их детей, кроме имени Брендана. Брендан никогда даже не упоминался по имени или по какой-либо другой ссылке, чтобы предположить, что он все еще существовал в семье после того, как исчез, поэтому зрители сравнивают его с Джуди Уинслоу, поскольку то же самое было сделано с ее персонажем в «Семейных делах».

Музыкальная тема и вступительные титры

Тема «Шаг за шагом» называется «Second Time Around» и написана Джесси Фредериком и Беннетом Сальвеем (которые написали темы для других сериалов Миллера-Бойетта, включая «Полный дом»). » и «Семейные дела»), в исполнении Джесси Фредерика и Терезы Джеймс. По ходу сезона музыкальная тема и вступительные титры становились короче. Полная вступительная последовательность использовалась только в первом сезоне и длилась 1 (минута): 46 (секунд).Начиная со второго сезона, четвертый куплет и часть шестого куплета были вырезаны, а гитарная часть в начале была удалена в четвертом сезоне.

Сцены, составляющие вступительные титры, были сняты на Six Flags Magic Mountain в Валенсии, Калифорния. Океан компьютерной графики вставлен в пространство на переднем плане, где на самом деле находится парковка в парке, когда камера перемещается в сторону от парка. [ http://www.imdb.com/title/tt0101205/trivia ] Ближайшим настоящим тематическим парком к Порт-Вашингтону будет Six Flags Great America в Герни, штат Иллинойс, в полутора часах езды. .Так совпало, что парки Six Flags когда-то принадлежали Time Warner, которой принадлежали продюсерские компании, создавшие «Шаг за шагом»: Lorimar Productions и Warner Bros. Television

вывеска с надписью «Порт Вашингтон, Висконсин. Население: 9 338 человек». Фон этой первой сцены был снят в городе Южная Пасадена, штат Калифорния, на Меридиан-авеню (обратите внимание на музей и антикварный магазин рядом со станцией метро Gold Line).Эта сцена была вырезана после третьего сезона, и после этого последовательность началась с того, что главные американские горки настоящего парка развлечений приближались к камере. Во вступительной части были показаны Ламберты и Фостеры в парке развлечений (Джей Ти играет в игру «Проверь свою силу», Ал и Карен скользят в яму с мячами и т. Д.). Имена большинства актеров скользили по краям экрана. В первых трех сезонах, ближе к концу эпизода, вся семья, за исключением Марка и Айви или Коди, каталась на американских горках, а затем переходил к кадру американских горок, когда камера уменьшала масштаб с помощью показаны кредиты производителя.Другая часть эпизода, которая была вырезана, была, когда Кэрол и Фрэнк стояли на мосту рядом с водным аттракционом, который забрызгал их, когда он спускался по трассе.

К шестому сезону (последнему сезону шоу на ABC) музыкальная тема была полностью убрана. Имена актеров и имена продюсеров были показаны во вступительном тизере. Однако, когда шоу было перенесено на CBS в его седьмой и последний сезон вместе с «Family Matters», вступительная музыкальная тема вернулась, только на этот раз остались все, кроме пятого куплета и части шестого куплета.В этом эпизоде ​​​​был показан парк развлечений, но актеры были показаны на неподвижных изображениях на киноленте, как в фотобудке. Единственными продюсерами в этом эпизоде ​​были Томас Миллер и Роберт Бойетт.

Эпизоды

Актёрский состав

Приемная семья

* Сюзанна Сомерс (Кэрол) — нервная жена/мать, которая со временем научилась «отвязываться»
* Стейси Канана старалась быть идеальной, почти идентичной Кэрол.Она также была известна как «умница», особенно по отношению к Джей Ти. Позже в сериале она встречалась с лучшим другом Джей Ти, Ричем.
* Анджела Уотсон (Карен) — начинающая модель, которая была очень тщеславной, но иногда могла быть уравновешенной.
* Кристофер Кастиль (Марк) — ботаник, увлекавшийся компьютерами и учеными. Позже он стал «нормальным подростком» с «мужественными» друзьями и даже девушкой
* Патрика Дарбо (тетя Пенни Бейкер) — жадная до мужчин младшая сестра Кэрол (видна только в 1 сезоне)
* Пегги Ри ( Бабушка Айви Бейкер) — мать Кэрол и Пенни, которая умела высказывать свое мнение, особенно с Пенни Уайт (видна только в 1 сезоне)

Семья Ламбертов

* Патрик Даффи (Фрэнк) — шовинистический муж/отец, который был страстным фанатом спорта, особенно Milwaukee Bucks и Green Bay Packers
* Brandon Call (John Thomas, a.к.а. «J.T.») — бездельник, увлекавшийся спортом и не получивший академических результатов
* Кристин Лейкин (Алисия, также известная как «Эл») — девочка-сорванец из Америки, которая позже повзрослела сама по себе
* Джош Бирн (Брендан) — застенчивый, беззаботный юноша (в итоге снят с сериала после 6 сезона)
* Саша Митчелл (Коди) — племянник Фрэнка, которого Дж.Т. посмотрел до. Эксцентричный подросток, который жил в своем фургоне на подъездной дорожке, хотя неоднократно проявлял приступы мудрости. У него было несколько крылатых фраз, таких как «Чувак!»; «Чувак-сы!»; и «Ч-да!» (появление в 1 сезоне, 2-5 сезонах и 1 серии 7 сезона).

Другие актеры

* Эмили Мэй Янг (Лилли Фостер-Ламберт) — первый ребенок, зачатый Фрэнком и Кэрол вместе. (сезоны 6-7).
* Джейсон Марсден (Рич Халке) — лучший друг Джей Ти. Он мог быть как бездельником, так и серьезно преданным. Позже он встречался с Даной (к неудовольствию остальных). (появление в 5 сезоне, 6-7 сезоны).
* Александра Ади (Саманта «Сэм» Милано) — бывшая девушка Джей Ти. Работала слесарем в гараже. (сезоны 6-7)
* Бронсон Пиншо (Жан-Люк Рьепейру) — мужчина-косметолог, деловой партнер Кэрол.Его пригласили заменить персонажа Саши Митчелл в сериале. (6 сезон).

Индикация

В 1995 году программа «Шаг за шагом» стала распространяться вне сети и распространялась компанией Warner Bros. В настоящее время он транслируется на ABC Family (присоединился к сети в 2000 году, когда сеть была известна как Fox Family) и в настоящее время является одной из самых продолжительных внесетевых синдицированных программ ABC Family. Шоу выходит в эфир один раз в день по будням и дважды по утрам в выходные дни.

DVD Releases

Warner Home Video выпустила 6-серийный сборник Television Favorites 27 июня 2006 г.

Внешние ссылки by-step/show/354/summary.html?q=Step%20by%20Step&tag=search_results;title;1 ]

Фонд Викимедиа. 2010.

Шаг за шагом — Обзоры телешоу

Детали серии

и кредиты

Си-Би-Эс | Дата выпуска: 20 сентября 1991 г.

Резюме: Две привлекательные звезды, обаятельные дети и непревзойденный временной интервал в середине хитовой пятничной линейки ABC были важнее сюжета в раннем успехе этого стандартного семейного ситкома.Фрэнк (Патрик Даффи из Далласа) — вольный разведенный подрядчик, который порывисто женится на овдовевшей косметологе Кэрол (Сюзанна Сомерс из Three’sTwo привлекательных звезд, обаятельных детей и не может пропустить временной интервал в середине популярного пятничного состава ABC). Важно, чем сюжет в раннем успехе этого стандартного семейного ситкома.Фрэнк (Патрик Даффи из Далласа) — свободный, разведенный подрядчик, который порывисто женится на овдовевшей косметологе Кэрол (Сюзанна Сомерс из Three’s Company), когда они встречаются во время отпуска на Ямайке.Они прилетели домой в Порт-Вашингтон, штат Висконсин, где оба жили, рассказали своим детям — его троим и ее троим — и начались все проблемы слитой семьи. Она упорядочена и находится на грани обсессивно-компульсивного расстройства, он расслаблен и почти хаотичен. Дети с подозрением посмотрели на каждого. У нее были подростки Дана (самая старшая), такая же навязчивая, как ее мама, средняя сестра Карен, подающая надежды фэшн-тарелка и молодой зануда Марк. Фрэнк был подростком Дж.Т. (сокращение от Джона Томаса), классный покупатель, малолетний Эл, увлекающийся спортом и животными, и беззаботный Брендан.Вместе с Кэрол в ее салоне красоты по соседству работали ее мать Айви и сестра Пенни. Коди был 19-летним племянником Фрэнка, чьи безумные планы и навязчивые идеи вызывали у всех бурю негодования, но который был на самом деле умнее, чем казался. История шоу: SBS был последним дополнением к уже успешному вечернему пятничному составу на ABC, получившему название «TGIF». Запланированный сразу после популярного пятничного вечера «Семейные дела» в 8:30, он вскоре стал не менее большим хитом. К началу 3-го сезона сериал превратился в ночную позицию «шеста для палатки» в 9:00, позицию, которую он сохранит в течение трех лет.«Семейка Брейди для 90-х», как ее приветствовали критики после ее дебюта, была в значительной степени прямолинейной комедией о «домашних развлечениях», благодаря которой ABC процветала в конце 80-х и начале 90-х годов. Сериал был разработан и спродюсирован одной и той же командой (Майкл Уоррен, Уильям Бикли, Роберт Л. Бойетт и Томас Л. Миллер), ответственной за многие хиты ABC (включая все T.G.I.F в какой-то момент) в ту же эпоху. маленький городок Порт-Вашингтон, штат Висконсин, у вас есть молодожены Фрэнк Ламберт и Кэрол Фостер и их 6 детей.Фрэнк (Патрик Даффи) и Кэрол (Сюзанна Соммерс), познакомившиеся всего за неделю до этого в отпуске и импульсивно поженившиеся, теперь сталкиваются с монументальной задачей: объединить свои очень разные семьи в одну. Всевозможные личности наполняли дом. Со стороны Ламберта были Коди (Саша Митчелл), отстраненный, но добросердечный и милый племянник Фрэнка, Эл (Кристин Лакин), дочь-сорванец, Джей Ти (Брэндон Колл), шутник и старший сын, и Брендан ( Джош Бирн), младший сын. Со стороны Фостеров были Марк (Кристофер Кастиль), гениальный младший брат Фостеров, Дана (Стейси Кинан), гениальная старшая сестра и Карен (Анжела Уотсон), красивая, популярная и самодовольная средняя сестра.Было много других, особенно Рич (Джейсон Марсден), невысокий парень Даны, действующий из лучших побуждений, а также друг Джей Ти, и Жан-Люк (Бронсон Пиншо, «Миго»), французский парикмахер, работавший с Кэрол.… Развернуть

Поток включен
Поток включен

учитесь и практикуйтесь в программировании онлайн

Загрузка…

CodeStepByStep — это онлайн-инструмент для практики кодирования , в котором есть тысячи упражнений, которые помогут вам изучить и попрактиковаться в программировании на различных популярных языках.

Для учителей

  • Раздайте упражнения своим ученикам в Ява , питон , С++ , и многие другие языки
  • Создать новых пользовательских упражнения
  • Создать набора задач и заданий
  • просмотреть результаты учащихся
  • скачать/экспортировать журналы оценок

Для студентов

  • Упражнения по кодированию онлайн на Ява , питон , С++ , и многие другие языки
  • изучать новые языки и укреплять имеющиеся знания
  • получить немедленный отзыв о ваших решениях
  • хорошо подготовка к собеседованию и подготовка к экзамену

Наш сайт можно использовать бесплатно, но на нем есть реклама, помогающая покрыть наши расходы на хостинг и поддержку.
Пожалуйста, не используйте блокировщики рекламы на нашем сайте; сайт откажет вам в доступе, если будет обнаружен блокировщик рекламы.

сайт v0.8.9.6 бета (2022/04/09)

Название сайта, логотип, иконография, дизайн сайта, веб-приложение и упражнения являются оригинальной работой и охраняются авторским правом ©, если не указано иное. Этот сайт является независимым творением и интеллектуальной собственностью автора и не имеет прямой принадлежности или связи с какой-либо конкретной компанией, университетом, курсом, учебником или любым другим материалом или онлайн-ресурсом.Любое необразовательное использование содержимого этого сайта без письменного разрешения категорически запрещено. Все права защищены.

©, все права защищены.

Компонент React Stepper — Material UI

Степперы передают прогресс через пронумерованные шаги. Он обеспечивает рабочий процесс, похожий на мастер.

Степперы отображают ход выполнения последовательности логических и пронумерованных шагов. Их также можно использовать для навигации. Степперы могут отображать временную обратную связь после сохранения шага.

  • Типы шагов : редактируемые, нередактируемые, мобильные, дополнительные
  • Типы шаговых двигателей : горизонтальные, вертикальные, линейные, нелинейные

Примечание. Шаговые двигатели больше не задокументированы в рекомендациях по дизайну материалов, но MUI продолжит их поддержку.

Горизонтальный степпер

Горизонтальный степпер идеален, когда содержание одного шага зависит от более раннего шага.

Избегайте использования длинных имен шагов в горизонтальных степперах.

Линейный

Линейный степпер позволяет пользователю последовательно выполнять шаги.

Шаговым двигателем можно управлять, передав индекс текущего шага (начиная с нуля) в качестве реквизита activeStep . Ориентация шагового двигателя задается с помощью реквизита ориентации .

В этом примере также показано использование дополнительного шага путем размещения дополнительной опоры на втором компоненте Step . Обратите внимание, что вам решать, когда необязательный шаг пропущен.После того, как вы определили это для определенного шага, вы должны установить complete={false} , чтобы обозначить, что даже если индекс активного шага вышел за пределы необязательного шага, он на самом деле не завершен.

1Выберите настройки кампании

2Создайте группу объявленийНеобязательно

3Создайте объявление

Шаг 1

Нелинейный

Нелинейные степперы позволяют пользователю вводить многоэтапный поток в любой точке.

Этот пример аналогичен обычному горизонтальному степперу, за исключением того, что шаги больше не устанавливаются автоматически на disabled={true} на основе свойства activeStep .

Использование StepButton здесь демонстрирует кликабельные метки шагов, а также настройку завершено флаг. Однако, поскольку шаги могут быть доступны нелинейным образом, ваша собственная реализация определить, когда все шаги завершены (или даже если они должны быть выполнены).

1Выберите настройки кампании.

2Создайте группу объявлений.

3Создайте объявление.

Выберите настройки кампании master blaster
  
  {steps.map((метка) => (
    <Ключ шага={метка}>
      {метка
    
  ))}
  
Создать группу объявленийПредупредительное сообщение

3Создать объявление

Настраиваемый горизонтальный степпер

Вот пример настройки компонента. Вы можете узнать больше об этом на странице документации по переопределениям.

  <Альтернативная метка StepperLabel activeStep={1} Connector={}>
  {шаги.карта((метка) => (
    <Ключ шага={метка}>
      {метка}
    
  ))}

}>
  {steps.map((метка) => (
    <Ключ шага={метка}>
      {метка}
    
  ))}
  

Вертикальный степпер

Вертикальный степпер предназначен для узких экранов.Они идеально подходят для мобильных устройств. Все функции горизонтального шагового двигателя могут быть реализованы.

1Выберите настройки кампании

Для каждой рекламной кампании, которую вы создаете, вы можете контролировать, сколько вы готовы тратить на клики и конверсии, какие сети и географические местоположения, в которых вы хотите показывать свои объявления, и многое другое.

Производительность

Содержимое шага размонтируется при закрытии. Если вам нужно сделать контент доступным для поисковых систем или отобразить дорогие деревья компонентов внутри вашего модального окна, оптимизируя реакцию на взаимодействие, может быть хорошей идеей сохранить шаг, смонтированный с:

  
  

Мобильный шаговый двигатель

Этот компонент представляет собой компактный шаговый двигатель, подходящий для мобильного устройства.Он имеет более ограниченную функциональность, чем вертикальный степпер. См. мобильные шаги для его вдохновения.

Мобильный степпер поддерживает три варианта отображения хода выполнения доступных шагов: текст, точки и прогресс.

Текст

Текущий шаг и общее количество шагов отображаются в виде текста.

Для каждой рекламной кампании, которую вы создаете, вы можете контролировать, сколько вы готовы тратить на клики и конверсии, какие сети и географические местоположения, в которых вы хотите показывать свои объявления, и многое другое.

Текст с эффектом карусели

В этой демонстрации используется react-swipeable-views для создания карусели.

Сан-Франциско – Мост Окленд-Бей, США

Точки

Используйте точки, если количество ступеней невелико.

Ход выполнения

Используйте индикатор выполнения при наличии большого количества шагов или при наличии шагов, которые необходимо вставить в ходе процесса (на основе ответов на более ранние шаги).

Звезда сериала «Шаг за шагом» Кристин Лакин рассказывает, чему она научилась у телевизионных родителей

Спустя два десятилетия после окончания сериала «Шаг за шагом» у Кристин Лакин нет ничего, кроме любви к своим телевизионным родителям.

Лакин, которой сейчас 39 лет, рассказала СЕГОДНЯ о том, каково это было играть очаровательного сорванца Эла Ламберта в многолетнем ситкоме «TGIF», в котором Патрик Даффи и Сюзанна Сомерс играли ее отца Фрэнка и мачеху Кэрол.

«Они были невероятной частью моего детства, — сказала она. «Честно говоря, это были двое самых искренних, очень щедрых и невероятных людей. И я думаю, именно поэтому я так хорошо приспособлена, как бывший ребенок-актёр».

На самом деле, Даффи даже дал молодой актрисе несколько советов.

«Я научилась великому искусству прятать свои реплики на съемочной площадке, так что я могла просто лениться и ничего не запоминать», — пошутила она. «Итак, если вы заметите, если вы внимательно посмотрите, если вы проанализируете шоу, как это делали многие медиафилы на протяжении многих лет, вы заметите, что Патрик иногда просто случайно берет тарелку без уважительной причины или, вы знаете, заглядывает под книгу или, может быть, читал книгу, но на самом деле читал его строки».

Getty Images

Лакин также была близка с детьми-актёрами из других сериалов «TGIF» 90-х — она дружила с Джоди Суитин ещё со дней её «Полного дома», и теперь эта пара снимается вместе с Беверли Митчелл в «Голливудском сериале». Дорогие.

«Дела семейные» были на два этажа ниже, «Полный дом» — через дорогу, — вспоминала она. «Это было действительно странное, но удивительное женское общество/братство детей-актеров, которые все работали над шоу в одной сети. Вы постоянно виделись на вечеринках или благотворительных мероприятиях. Я тренировался с Мелиссой Джоан Харт, кажется, когда мне было 14 или 15 лет. Я имею в виду, это нормально, верно? Занимаюсь степ-аэробикой, потому что это твоя физкультура. потому что ты на съемочной площадке? Я имею в виду, кто живет этой жизнью? Это так странно.Но это было так весело».

ABC Photo Archives / ABC Photo Archives / Getty Images

Лакин до сих пор помнит реакцию детей 90-х, которые рассказали о смешанной семье шоу, в которой объединились шестеро детей Фрэнка и Кэрол.

«Я получила много писем от фанатов, которые говорили, что «Шаг за шагом» действительно напомнил им об их семье, потому что у них внезапно появились сводные брат и сестра», — сказала она. «И они любили их, но воевали с ними. Я имею в виду, что это была «Брэди Банч», но она была похожа на дисфункциональную «Брэди Банч».Знаешь, мы были более настоящими. Мы не понравились друг другу в начале. Мы все время ссорились. Я чувствую, что это нашло отклик у многих людей, и я подумал, что это действительно круто. Я думаю, что если вы когда-нибудь сможете показать по телевидению жизни других людей, которые заставят их почувствовать себя частью этого мира, это будет иметь огромное влияние, особенно на подрастающих детей».

ABC Photo Archives / ABC Photo Archives/Getty Images

Итак, где сейчас Ал?

«Знаете, как ни странно, я чувствую, что, несмотря на всю дерзость Эла, я чувствую, что она все еще будет в Порт-Вашингтоне, и я чувствую, что она все еще будет очень близка со своим отцом.Я чувствую, что у нее было бы трое детей, и, возможно, она развелась бы, а у кого-то еще трое детей. И я готов поспорить на что угодно, что она сейчас заново переживает ту жизнь».

В наши дни Лакин любит подшучивать над детской славой вместе со Свитином и Митчеллом, которые играют преувеличенные версии самих себя.

«Лучшая часть «Голливудских милых» — это работа с двумя моими лучшими друзьями», — сказала она. «У меня так много всего на этом шоу. Мы все трое так вовлечены в создание и с нуля.Вы знаете, это похоже на часть нашей жизни, которую мы превратили в 10. Так что, имея возможность создать что-то с двумя другими потрясающими и удивительными, талантливыми женщинами, и имея так много работы, я имею в виду, что я мог больше ничего не проси».

"Голливудские милашки" выходят в эфир по средам в 20:00. на Поп ТВ.

Пошаговое руководство для бизнеса

Как организовать отличную прямую трансляцию в Instagram

Теперь, когда вы знаете, как вести прямую трансляцию, мы можем углубиться в то, что лежит в основе действительно отличной стратегии!

Вот наши лучшие 6 советов по проведению прямых трансляций в Instagram следующего уровня, которые приносят реальную пользу вашему бренду:

Совет № 1: заранее продвигайте свои прямые трансляции в Instagram

Регулярно и стратегически продвигайте предстоящие прямые трансляции в Instagram может иметь решающее значение, когда дело доходит до обеспечения всех этих важных просмотров!

Теперь вы можете запланировать прямую трансляцию в Instagram за 90 дней до нее, что отлично подходит для создания ажиотажа и создания большего «события» из вашей предстоящей трансляции.

Going Live становится по-разному, когда приходят ваши подписчики 🙌

Расписание прямых трансляций позволяет планировать трансляцию на 90 дней вперед, а подписчики могут устанавливать напоминания, чтобы настроиться на нее ❤️🔔 pic.twitter.com/8t7BWmjEL7

— Instagram (@ instagram) 13 октября 2021 г.

Запланировав прямую трансляцию, вы можете делиться напоминаниями и обратным отсчетом  напрямую  в своих историях в Instagram и в ленте.

Расскажите своей аудитории, чего им ожидать в прямом эфире, и предложите им поделиться любыми вопросами в комментариях.Это может помочь вашим подписчикам чувствовать себя более вовлеченными и, в конечном счете, с большей вероятностью настроиться на них. сделать вашу жизнь в Instagram более успешной.

Но как заранее предсказать, когда ваша аудитория будет онлайн? Лучший способ сделать это — изучить тенденции исторических данных, чтобы понять, когда ваша аудитория обычно наиболее активна в Instagram.

Взгляните на свою статистику Instagram. На вкладке «Аудитория» вы найдете информацию о том, когда ваши подписчики наиболее активны в Интернете, с разбивкой по дням недели и времени суток.

А если вам нужны еще более подробные сведения, вы можете использовать «Позднюю аналитику», чтобы отточить поведение вашей аудитории.

На панели аналитики «Позднее» есть очень подробная информация о том, когда ваша аудитория находится в сети, и вы можете использовать эту информацию, чтобы адаптировать расписание прямых трансляций в Instagram.

СОВЕТ ПРОФЕССИОНАЛА: используйте функцию «Позже», чтобы определить лучшее время для публикации на основе тенденций вовлечения аудитории!   Обновите сейчас   , чтобы найти лучшие дни и время для публикации в Instagram для максимального вовлечения.

Совет № 3. Продумайте освещение и местоположение

Планирование местоположения и освещения для Instagram Live может оказать огромное влияние на то, насколько профессионально выглядит ваша трансляция.

Подумайте, как фон вашего Instagram Live поддерживает сообщение вашего бренда.Например, минимальная белая обстановка с растениями создаст совершенно иную эстетику, чем стена с фотографиями в стиле альбомов для вырезок.

Если ваш бренд веселый и игривый, подумайте, как отразить это с помощью цвета. Например, яркий пастельный оттенок может мгновенно изменить тон вашей трансляции в Instagram и сделать ее более похожей на бренд.

С точки зрения освещения естественный свет всегда является наиболее доступным (а часто и лучшим) вариантом.

Совет № 4. Составьте четкий план контента

Как и в случае с любым видеоконтентом, очень важно иметь четкое представление о том, что вы собираетесь освещать в прямой трансляции в Instagram.Наличие четкого плана поможет предотвратить любые неловкие паузы, а также обеспечит выполнение всех важных пунктов вашей деловой программы.

Один из лучших способов спланировать прямую трансляцию — думать о ней как о начале, середине и конце — или, точнее, о вступлении, фокусе и заключении — и отмечать самые важные сообщения. общаться во время трансляции.

Также неплохо подумать о том, что может пойти не так в «худшем случае».Например, если ваша прямая трансляция зависит от вопросов зрителей, приготовьте запасной план на случай, если вы их не получите. Это может быть список вопросов, которые вы собрали ранее из Instagram Stories, или альтернативная тема для обсуждения.

Совет № 5. Внедрите фирменные элементы

Одним из основных преимуществ прямых трансляций в Instagram является то, что вы предоставляете своей аудитории неотредактированный и прямой канал для взаимодействия с вашим бизнесом.

Однако это не означает, что вы не можете ввести некоторые фирменные элементы, чтобы ваша прямая трансляция больше соответствовала ценностям вашего бренда.

Это может быть так же просто, как использовать карточки-подсказки в цветовой палитре вашего бренда, держать фирменную кружку или выбрать фон, который соответствует вашей творческой эстетике.

Позже мы создали ряд фирменных шаблонов специально для наших прямых трансляций в Instagram — с цветной рамкой точно в том месте, где должен располагаться экран камеры, в верхнем правом углу.

Посмотрите наше видео TikTok , чтобы узнать, как именно это сделать здесь:

СОВЕТ ДЛЯ ЭКОНОМИИ ВРЕМЕНИ: Добавляйте настроенные шаблоны в специальную папку, чтобы их можно было легко найти и выбрать во время прямой трансляции. !

Совет № 6. Держите свои бизнес-цели в центре внимания

Существуют сотни причин для выхода в прямой эфир, поэтому определение наиболее важных моментов поможет сделать вашу трансляцию целенаправленной, эффективной и измеримой!

Это может быть создание ажиотажа вокруг запуска продукта, распространение новостей о важном обновлении компании, получение отзывов клиентов в режиме реального времени, стимулирование продаж существующей линейки продуктов или позиционирование вашего бренда как эксперта в определенной области.

Имея четко определенные цели, вы можете регулярно отступать и убедиться, что ваш контент-план Instagram Live полностью их поддерживает.

Как перепрофилировать прямые трансляции в Instagram

После того, как вы завершили прямую трансляцию в Instagram, веселье на этом не заканчивается!

Нажмите кнопку «Поделиться», чтобы преобразовать свою прямую трансляцию в видео из Instagram.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.