Путанный вопрос как пишется

Правописание нн и н в причастиях и отглагольных прилагательных

В суффиксах страдательных причастий прошедшего времени пишется два н; как правило, эти причастия имеют при себе приставки или пояснительные слова: исправленная рукопись, правленные корректором гранки.
При отсутствии приставок или пояснительных слов обычно образуются имена прилагательные, в которых пишется одно н: правленый текст, бешеный волк, вяленая вобла. Сравните: замощенные дороги — мощенные булыжником дороги -мощеные дороги.
Разграничение страдательных причастий и образованных от них прилагательных (тем самым выяснение вопроса о написании нн — н) иногда производится не по формальному признаку, а по смысловому значению. Так, в предложении: Будучи раненным, солдат оставался в строю — слово раненным пишется с двумя н, несмотря на отсутствие при нем приставки и пояснитель¬ных слов: оно сохраняет глагольное значение, указывает не на постоянный признак-качество, а на временное состояние, то есть является причастием, а не прилагательным; отглагольные прилагательные действия не обозначают и отвечают на вопросы: какой?  какая?  какое? какие?
Аналогично решается вопрос в предложении: Такие же худые женщины выносили на улицу тазики, стирали белье, переговаривались и тут же развешивали стиранное. Наоборот, в сочетаниях глаженые-переглаженые брюки, латаная-перелатаная шуба и тому подобное во второй части сложных образований, несмотря на наличие приставки пере-, целесообразно писать одно н, так как сложное слово все в целом имеет значение прилагательного (высокая степень качества), а не значение «прилагательное плюс причастие».
При переходе причастия в имя прилагательное возможно изменение лексического значения слова: верченый парень (ветреный, легкомысленный), конченый человек (ни на что больше уже не способный), писаная красавица (красивая, как на картине), Прощеное воскресенье (последнее воскресенье перед Великим постом).
Не влияет на написание отглагольных прилагательных наличие приставки не-: нехоженый, незваный, непуганый.
Не меняется написание отглагольных прилагательных также в составе сложных слов: цельнокроеный, домотканый, свежемороженый и другие. Сравните с такими же терминами, в которых вторая часть сложного слова образована от приставочного глагола: гладкоокрашенный, малонаезженный, свежезамороженный и другие.
Два н пишутся в бесприставочных причастиях, образованных от глаголов совершенного вида (брошенный, данный, купленный, лишенный и другие), и в немногих причастиях, образованных от глаголов несовершенного вида (виданный, виденный, слыханный, читанный и другие).
С двумя н пишутся приставочные образования, даже если они имеют значение имени прилагательного: выдержанное вино, поношенное платье. Но: названый брат, посаженый отец, смышленый мальчик.
С двумя н пишутся прилагательные глагольного происхождения на -ованный, -еванный: балованный ребенок, рискованный проект, корчёванный участок.
В прилагательных кованый и жеваный сочетания -ов- и —ев- входят в состав корня, а не суффикса.
В существительных, образованных от страдательных причастий и отглагольных прилагательных, пишется два н или одно н в соответствии с производящей основой:
бесприданница, воспитанник, избранник, священник, ставленник;
вареник, копчености, мороженое, ученик. То же самое относится к производным наречиям: деланно улыбаться, путано отвечать.
В кратких страдательных причастиях, в отличие от полных, пишется одно н, и кратких отглагольных прилагательных (как и в отыменных) сохраняется написание двух н. Сравните: Мировая общественность была взволнована сообщениями о зверствах фашистов. — Игра актера была проникновенна и взволнованна (отглагольные прилагательные отвечают на вопросы: каков? какова? каково? каковы?).
В период дворцовых переворотов в России многие фавориты были приближены ко двору и возвышены. — Идеалы и стремления революционеров ныли возвышенны.
С точки зрения логики эти выводы мало или даже совсем не обоснованы. -Предъявленные нам требования произвольны и необоснованны.
Все варианты дальнейшей игры шахматистом до конца продуманы. -Ответы экзаменующихся были содержательны и продуманны.
Некоторые отглагольные прилагательные пишутся в полной форме с двумя н, а в краткой — с одним н, подобно причастиям, с которыми их сближает наличие приставки и значение вида: заплаканные глаза — глаза заплаканы, поношенное платье — платье поношено.То же в сложных словах: общепризнанное превосходство — превосходство общепризнано.
В некоторых именах прилагательных допускается двоякое написание в краткой форме в зависимости от значения и конструкции:
Сестра намерена вскоре уехать («имеет намерение» — в сочетании с инфинитивом) — Его дерзость намеренна («нарочита» — без инфинитива).
Наши легкоатлеты уверены в победе (с дополнением) — Движения гимнастов легки и уверенны (без дополнения).

Правописание -Н- и -НН- в различных частях речи

Задание № 15

Задание № 15 сформулировано двумя способами: 1. Укажите все цифры, на месте которых пишется НН. 2. Укажите все цифры, на месте которых пишется Н. Приступая к выполнению задания, перепроверьте себя: слова с одной или двумя Н вам надо найти. За правильное выполнение этого задания вы получите один балл. В ответе может быть указано любое количество цифр.

Написание -НН- в прилагательных

Исключение: ветреный

С основой на Н: стена – стенной

Н Исключения Н

Юный
Зелёный
Румяный
Багряный
Пьяный
Пряный
Рьяный
Единый
+ прилагательные фауны:
Павлиний
Фазаний
Тюлений
Сазаний
Кабаний
Свиной
Обезьяний

Обратите внимание: в кратких прилагательных пишется столько Н, сколько в полных!

Каков? Румян
Какова? Пустынна
Каково? Багряно
Каковы? Юны

Написание -Н- в прилагательных

Суффикс -ан-/-ян- обозначает материал, из которого сделан предмет.

Суффикс -ин- обозначает принадлежность кому-либо или чему-либо.

НН Исключения НН

Стеклянный
Оловянный
Деревянный
*Безымянный

Акцент на словах с основой на -ИН-:

холстинный
глубинный
старинный
былинный
картинный
общинный
пустынный
овчинный
подлинный
истинный
дюжинный
диковинный

Написание -Н-/-НН- в причастиях и отглагольных прилагательных

Исключение: РАНЕНЫЙ

Примечание 1: в суффиксе -ОВАНН-, ЕВАНН- всегда пишется НН
асфальтирОВАННый, замаскирОВАННый, исследОВАННый.

Исключения: КОВАНЫЙ, ЖЁВАНЫЙ

Примечание 2: необходимо запомнить написание слов:

Н	НН
1. Посажёный (отец) 2. Названый (брат) 3. Смышлёный (малыш) 4. Незваный (гость) 5. Званый (обед) 6. Конченый (человек) 7. Непрошеный 8. Приданое (невесты) 9. Прощёное воскресенье 10. Масленица	1. Неслыханный 2. Невиданный 3. Нежданный 4. Негаданный 5. Неожиданный 6. Медленный 7. Жеманный 8. Желанный 9. Слышанный 10. Обещанный 11. Чванный 12. Чеканный 13. Нечаянный 14. Отчаянный 15. Окаянный 16. Священный 17. Данный

 
Обратите внимание! В кратких формах страдательных причастий пишется всегда Н. Перед Н в краткой форме пишется та же гласная, что и перед НН в полной форме: оклЕнный – оклеЕн(а), рассеЯнный – рассеЯн(а).

Правописание Н и НН в прилагательных и причастиях. Н в суффиксах

Правописание Н или НН в прилагательных и причастиях в русском языке зависит от грамматических особенностей слова и от способа его образования.

Различают отыменные прилагательные — образованные от существительных (балкон — балконный, лев — львиный), а также отглагольные прилагательные и причастия (рисованный — рисовать, мороженый — морозить, поношенный — поносить).

Н и НН в прилагательных, образованных от существительных (отыменных прилагательных)

НН пишется в прилагательных, образованных от существительных, если:

НН пишется, если прилагательное образовано при помощи суффиксов -онн-, -енн-:
революционный
лиственный
торжественный
утренний
Исключения: с одной Н пишется масляный, ветреный.
При добавлении приставки снова пишется НН: безветренный, подветренный.

НН пишется, если одну букву н дает суффикс, а другую — основа:
бетонный
ценный
именной

Исключение. С одной Н пишутся слова: багряный, бараний, буланый, вороний, единый, зеленый, павлиний, поганый, пряный, пьяный, румяный, рьяный, свиной, синий, тюлений, фазаний, юный

Одна Н пишется в прилагательных, образованных от существительных, если:

Если прилагательное образовано с помощью суффиксов -ин-, -ан-, ян-: 
лев — львиный
соль — соляной
кожа — кожаный
платина — платиновый
полотно — полотняный

Исключения: с НН пишутся слова оловянный, стеклянный, деревянный

В кратких прилагательных Н и НН пишутся так же, как в полных формах:
юный студент — студент юн
зеленые деревья — деревья зелены
длинная дорога — дорога длинна

Написание отглагольных прилагательных не меняется в составе сложных слов:
мороженый — свежемороженый
стриженый — гладкостриженый

Н и НН в причастиях и отглагольных прилагательных

Написание Н и НН в суффиксах прилагательных и причастий зависит от наличия приставок, зависимых слов, а также от вида глагола — совершенного или несовершенного.

НН пишется в страдательных причастиях прошедшего времени, которые образованы от глаголов несовершенного вида, если есть зависимые слова:
читанный неоднократно роман
раненный в перестрелке солдат — раненый солдат
крашенная белой краской стена — крашеная стена
груженный углем вагон — груженый вагон

НН пишется в прилагательных и причастиях, образованных от глаголов с приставками
заброшенный
замороженный
присыпанный

Исключение: одно Н пишется, если это приставки не- и полу-:
полумороженый
неубраный
незваный

При этом НН пишется в словах нечаянный, нежданный, негаданный.

НН пишется в образованных от глаголов совершенного вида, обозначающих завершенное действие:
собранный
обрезанный
купленный
решенный

Исключения: крещеный, раненый, смышленый

НН пишется в причастиях и прилагательных на -ованный, -еванный:
лакированный
рифмованный
образованный
рискованный

НН пишется в причастиях и прилагательных с суффиксами -ова-, -ева-, -ирова-:
асфальтированный
маринованный
пролонгированный

Одна Н пишется:

Если отглагольное прилагательное образовано от глагола несовершенного вида без приставки при помощи суффиксов -ен-, -н- и не имеет зависимых слов:
мороженый
топленый
плетеный

Исключения — деланный, желанный, действенный и другие.

В кратких причастиях всегда пишется одна Н:
убран 
достроен
поглажен

​Одна Н пишется в прилагательных кованый, жёваный, клёваный.

Не путайте их с причастиями, где есть приставки и пишется НН: подкованный, разжёванный, исклёванный.

Н и НН в существительных и наречиях, образованных от причастий и прилагательных

В существительных и наречиях, образованных от причастий и отглагольных прилагательных, пишется столько Н, сколько их было в производящей основе:
воспитанник — воспитанный
избранник — избранный
священник — священный

Н и НН в существительных:
вареник — вареный
копчености — копченый
мороженое — мороженый
воспитанность — воспитанный
приданое — это слово-исключение

Н и НН в наречиях:
организованно — организованный
путано — путаный
удивленно — удивленный

Как это все запомнить?

Пользуйтесь следующим списком действий:

Определите, от какой части речи образовано слово — от глагола или от существительного?

Если от существительного: смотрите на суффикс и основу.

Если от глагола, смотрите на приставку, зависимое слово, суффиксы.

Смотрите, краткая или полная форма причастия и прилагательного.

Примеры предложений с Н и НН в прилагательных и причастиях

Роняет лес багряный свой убор. (А.С. Пушкин)

Небо все было засеяно звездами. (Н.В. Гоголь)

Из числа всей ее челяди самым замечательным лицом был дворник Герасим, мужчина двенадцати вершков роста, сложенный богатырем и глухонемой от рожденья. (И.С. Тургенев)

Каждый почтенный господин солидной наружности, нанимавший извозчика, на глаза мои тотчас же обращался в почтенного отца семейства. (Ф.М. Достоевский)

Проедешь две-три версты — городок, — кирпичная островерхая кирка, мощеная площадь с каменным колодцем… (А.Н. Толстой)

Дядя Миша мог совершить самый неожиданный, даже необдуманный поступок. (А. Рыбаков)

Был сдержан и официален, разговор был краток. (Д. Гранин)

Широкое звездное небо, посеребренная звездным светом туманная даль лугов прояснились и стали зримыми. (В. Солоухин)

Правописание Н и НН в суффиксах прилагательных — Русский язык

Правописание  Н и НН в суффиксах полных и  кратких прилагательных обусловлено тем, от какой части речи оно образовано.

Одна буква Н

Одно н пишется:

1. В прилагательных с суффиксами -ин-, -ан-, -ян-, например: голубиный, песчаный, серебряный (исключения: оловянный, деревянный, стеклянный).
2. В прилагательных первообра́зных (не образованных от других частей речи), например: юный, зеленый, свиной, пряный, рьяный.

Две буквы Н

Два н (нн) пишутся:

1. В прилагательных, образованных при помощи суффикса -н- от существительных с основой на -н, например: осенний (осень), временный (времен-и).
2. В прилагательных с суффиксами -енн- и -онн-, например: мужественный (мужество), соломенный (солома), дискуссионный (дискуссия).

В краткой форме прилагательных пишутся нн, если они были в полной форме, например: дорога пустынна (пустынный), но яблоко зелено (зеленый).

Прилагательные на -йный в краткой форме единственного числа мужского рода оканчиваются на -ен, например: беспокойный — беспокоен, знойный — зноен.

Исключение: достоин, недостоин (от достойный, недостойный), но: удостоен (от удостоить).

Примечания

1. Следует писать ветреный в значении «с ветром» (ветреный день, ветреная погода) и переносно в значении «легкомысленный» (ветреный человек, ветреная молодость). Это прилагательное имеет краткую форму (погода ветрена, молодость ветрена). Следует писать ветряно́й (устарелое ветряный) в значении «приводимый в движение ветром» (ветряной двигатель, ветряная мельница, также ветряная оспа, ветрянка). Это прилагательное краткой формы не имеет. Прилагательное ветреный пишется с одним н, а все приставочные образования об слова ветер пишутся с нн, например: безветренный, подветренный.
2. Следует писать масленый в значении «смазанный, пропитанный маслом» (масленые руки, масленый блин; переносно — «льстивый, заискивающий»: масленый голос). Следует писать масляный в значении «из масла», «с маслом» (масляные краски, масляный выключатель).

Поделиться с друзьями

Навигация по записям

данные или даные — как правильно пишется слово

Данное слово в предложении может играть роль как прилагательного, так и существительного. Оно является достаточно распространённым, но его правописание вызывает определённые сложности.

Давайте с этим разберёмся.

Существует два варианта правописания анализируемого слова:

• “данные”, где слово пишется с двумя буквами “н”,
• “даные”, где слово пишется с одной буквой “н”.

Как правильно пишется: “данные” или “даные”?

Согласно орфографической норме русского языка изучаемое слово пишется, как в первом варианте независимо от части речи.

Данные – прилагательное

Почему пишется две буквы “н”?

Правило:

“В прилагательных пишется две буквы “н”, если они образованы от глагола совершенного вида”.

Прилагательное “данные” образовано от совершенного глагола “дать”, поэтому оно пишется с двумя “н”. Причем обе буквы “н” входят в суффикс “-нн-“, а корнем является “да-“.

Отметим, что слово “данные” в предложении может играть и роль причастия.

Данные – существительное

Почему пишется две буквы “н”?

Сделаем морфемный разбор слова, чтобы разобраться:

• дан – корень
• н – суффикс
• ые – окончание

Правило:

“В существительных пишется две буквы “н”, если одна буква “н” входит в корень слова, а вторая – в суффикс”.

Как мы видим, в нашем случае одна буква входит в корень “дан-“, а вторая – в суффикс “-н-“.

• Примеры для закрепления:
• Данные были утрачены еще на прошлой неделе.
• Советы, данные матерью, он всегда считал самыми ценными.
• Данные картины представляют особую ценность для нашего музея.

Правописание Н-НН » 4ЕГЭ

Проверочная работа по русскому языку. Задание 15.

2 варианта с ответами: n-nn.docx

1. Укажите цифры, на месте которых пишется НН.

Он медле(1)о, как о чём-то далёком, дорогом и необыкнове(2)ом, начал рассказывать ей об усыпа(3)ых желудями дубравах, о бобровых хатках на озёрах, о ветре(4)ых весе(5)их вечерах…

2.Укажите все цифры, на месте которых пишется НН.

Спустя несколько минут его напряжё(1)ый слух, однако, начинает различать посторо(2)ие звуки, чьё-то присутствие неподалёку и размере(3)ый перестук водя(4)ых капель, словно в мартовскую капель под крышей.

3. Укажите все цифры, на месте которых пишется одна буква Н.

Картины Крамского были купле(1)ы П.М. Третьяковым и позже выставле(2)ы на всеобщее обозрение почте(3)ейшей публике, восторже(4)о принявшей это решение.

4. Укажите цифры, на месте которых пишется одна буква Н.

Это был неуклюжий пожилой толстяк в короткой кожа(1)ой тужурке, полотня(2)ой шляпе с голубой кисточкой за скруче(3)ым шнурком и поноше(4)ых, пузырящихся на коленях штанах.

5.Укажите все цифры, на месте которых пишется НН.

В 1857 году Шишкин за выставле(1)ую картину «В окрестностях Петербурга», в которой отраже(2)ы многогра(3)ые особе(4)ости его дарования, и за рисунки, выполне(5)ые в Дубках летом, получает две Малые серебря(6)ые медали.

6. Укажите все цифры, на месте которых пишется одна буква Н.

Бывшая партизанка, Ольга Григорьевна, хрупкая женщина с точе(1)ым профилем, была дважды контуже(2)а, ране(3)а, но никогда не покидала ее убежде(4)ость в том, что невозможно отсиживаться в тылу, пока фашисты топчут русскую землю.

7. Укажите цифры, на месте которых пишется НН.

Самые необыкнове(1)ые, самые поэтичные страницы «Войны и мира» связа(2)ы с картинами природы, переда(3)ыми через восприятие ю(4)ой Наташи Ростовой, естестве(5)ой и искре(6)ей.

8. Укажите все цифры, на месте которых пишется НН.

Изгна(1)ый из време(2)ого пристанища, медведь беше(3)о рявкнул и испуга(4)о ринулся по нехоже(5)ым тропам в глубину тайги.

9. Укажите все цифры, на месте которых пишется Н.

На торжестве(1)ой церемонии вручения государстве(2)ых наград была произнесе(3)а пламе(4)ая речь, которая произвела сильное впечатление на собравшихся в зале труже(5)иков тыла.

10. Укажите все цифры, на месте которых пишется НН.

Грачи(1)ые гнёзда, бесчисле(2)ое множество которых находилось на высоче(3)ом дубе у ветря(4)ой мельницы, издали были похожи на дикови(5)ые переплетения веток.

Ответы

1. 1235
2. 123
3. 12
4. 12
5. 1345
6. 123
7. 1356
8. 124
9. 35
10. 235

Правописание Н и НН в прилагательных

В кратких прилагательных написание  -Н-  и  -НН-  определяется полной формой, например:

длинная – длинна,

красная – красна.

	Правило	Примеры
-нн-	В прилагательных с суффиксами  -ЕНН-, -ОНН-. Исключение:  ветреный.	клюквенный операционный
	В прилагательных, образованных от слов с основой на  -Н-.	истинный (истина) лимонный (лимон) ценный (цена)
	При наличии у прилагательного приставки.	безветренный пережаренный
	В прилагательных, образованных от существительных на  -МЯ-.	временный (время) пламенный (пламя)
	В прилагательных, образованных от существительных на  -ИНА.	картинный (картина) старинный (старина)
-н-	В прилагательных, которые не образованы от других частей речи.	зелёный синий
	В прилагательных с суффиксами  -АН-, -ЯН-, -ИН-. Исключения:  стеклянный,  оловянный,  деревянный,  безымянный,  стремянной.	куриный кожаный глиняный

Если основа слова, от которого образовано прилагательное, заканчивается на  К, Ц, Ч, то перед суффиксом  -Н-  пишется  Ч:

мрак – мрачный,  огурец – огуречный.

Ветреный и масленый

Прилагательное  ветреный  пишется через  -ЕН-  в значении с ветром: ветреная погода,  ветреный человек (переносное значение). Оно имеет краткую форму:  ветрена  (погода ветрена, молодость ветрена).

Ветреный  пишется с одним  Н, а прилагательные, образованные от него с помощью приставок с  НН:  безветренный,  подветренная.

Прилагательное  ветряной  пишется через  -ЯН-  в значении приводимый в действие силой ветра — ветряная мельница,  ветряной двигатель, в значении болезни — ветряная оспа,  ветрянка. Ветряной  краткой формы не имеет.

Прилагательное  масляный  пишется через  -ЯН-  в значении из масла, на масле, для масла: масляные краски,  масляное пятно,  масляный насос. Прилагательное  масленый  пишется через  -ЕН-  в значении смазанный, испачканный или пропитанный маслом и в переносных значениях: масленая каша,  масленые руки,  масленый взгляд. Но в сочетании масленая неделя (Масленица) пишется  Е.

Буква N Действия

Уровень оценки: Детский сад

Буква N обычно надежная. Обычно это делает «ннн»
звук как в н лёд.

Буква N иногда молчит, если она следует за буквой m, как в hy mn

Буква N является частью / ng / орграфа, как в bri ng

.

---

Действия организованы от самого простого к самому сложному. Не стесняйтесь
выполнять занятия только частично, в зависимости от уровня комфорта
ребенок!

Признание буквы

• Рабочий лист: Скрытое изображение — раскрасьте
  заглавная буква N одного цвета и строчная буква n другого цвета, чтобы раскрыть
  скрытое изображение.

слов, начинающихся на букву N:

• Рабочий лист:
  Произнесите вслух название каждого изображения и прислушайтесь к звуку Nn.
• Рабочий лист: Современный
  Рукопись: Обведите (распечатайте) слова
  которые начинаются с буквы N.
• Рабочий лист: Стандартный шрифт: Обведите (распечатайте) слова
  которые начинаются с буквы N.
• Рабочий лист: проведите линию к словам
  которые начинаются на звук N
• Рабочий лист:
  Раскрась слова
  которые начинаются на звук Н.
• Книга Итси Битси:
  Маленькая тетрадь со словом, которое начинается на звук N.

слов на букву N:

Буква N Банк слов:

слов на букву N

• гвоздь
• няня
• нектарин
• нетто
• Ницца
• ночь
• девять
• нет
• кивок
• нет
• нос
• не
• примечание
• подтолкнуть

слов, оканчивающихся на букву N

• коричневый
• вентилятор
• зеленый
• лев
• семь
• солнце
• десять

---

Другие ссылки:

Хотя занятия больше ориентированы на дошкольную возрастную группу, добавив
одно или два менее сложных задания при изучении букв могут быть
приветственный перерыв для детей и может быть предоставлен в качестве бонуса для тех, кто
закончить свою работу раньше срока.

• Посетите Alphabuddies
  для веселых раскрасок и поделок для закрепления знаний.
• Посетить Раскраски
  Азбука для большего количества раскрасок.

Нейронные сети — Руководства по PyTorch 1.8.1 + документация cu102

Нейронные сети можно построить с помощью пакета torch.nn .

Теперь, когда вы взглянули на autograd , nn зависит от
autograd для определения моделей и их различения.Модуль nn.Module содержит слои, а метод вперед (ввод) , который
возвращает вывод .

Например, посмотрите на эту сеть, которая классифицирует цифровые изображения:

свёрточная сеть

Это простая сеть прямого распространения. Он принимает ввод, кормит его
через несколько слоев один за другим, а затем, наконец, дает
выход.

Типичная процедура обучения нейронной сети выглядит следующим образом:

• Определите нейронную сеть, которая имеет некоторые обучаемые параметры (или
  веса)
• Итерация по набору входных данных
• Процесс ввода через сеть
• Вычислить потерю (насколько результат не верен)
• Распространение градиентов обратно в параметры сети
• Обновите веса сети, обычно используя простое правило обновления:
  вес = вес - скорость обучения * градиент

Определите сеть

Определим эту сеть:

 импортная горелка
импортный фонарик. nn как nn
импортировать torch.nn.functional as F


класс Net (nn.Module):

    def __init __ (сам):
        super (Net, self) .__ init __ ()
        # 1 входной канал изображения, 6 выходных каналов, квадратная свертка 5x5
        # ядро
        self.conv1 = nn.Conv2d (1, 6, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d (6, 16, 5)
        # аффинная операция: y = Wx + b
        self.fc1 = nn.Linear (16 * 5 * 5, 120) # 5 * 5 от размера изображения
        self.fc2 = nn.Linear (120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear (84, 10)

    def вперед (self, x):
        # Максимальное объединение в (2, 2) окне
        х = F.max_pool2d (F.relu (self.conv1 (x)), (2, 2))
        # Если размер квадратный, вы можете указать его одним числом
        x = F.max_pool2d (F.relu (self.conv2 (x)), 2)
        x = torch.flatten (x, 1) # выровнять все размеры, кроме размера партии
        х = F.relu (self.fc1 (x))
        х = F.relu (self.fc2 (x))
        х = self.fc3 (х)
        вернуть х


net = Net ()
печать (нетто)
 

Вне:

 нетто (
  (conv1): Conv2d (1, 6, размер_ядра = (5, 5), stride = (1, 1))
  (conv2): Conv2d (6, 16, размер_ядра = (5, 5), stride = (1, 1))
  (fc1): линейный (in_features = 400, out_features = 120, bias = True)
  (fc2): линейный (in_features = 120, out_features = 84, bias = True)
  (fc3): линейный (in_features = 84, out_features = 10, bias = True)
)
 

Вам просто нужно определить функцию вперед и назад
функция (где вычисляются градиенты) автоматически определяется для вас
с использованием автограда . Вы можете использовать любую из тензорных операций в функции forward .

Обучаемые параметры модели возвращаются функцией net.parameters ()

 params = список (net.parameters ())
печать (len (параметры))
print (params [0] .size ()) # Вес конв1.
 

Вне:

 10
torch.Size ([6, 1, 5, 5])
 

Давайте попробуем случайный ввод 32×32.
Примечание: ожидаемый размер входа этой сети (LeNet) — 32×32. Чтобы использовать эту сеть на
набор данных MNIST, пожалуйста, измените размер изображений из набора данных на 32×32.

 вход = torch.randn (1, 1, 32, 32)
out = net (ввод)
распечатать)
 

Вне:

 тензор ([[- 0,0794, 0,0241, 0,0712, -0,0940, 0,0481, -0,0220, 0,0628, 0,0115,
         -0.0880, -0.0059]], grad_fn = )
 

Обнулить градиентные буферы всех параметров и обратных ссылок со случайным
градиенты:

 net.zero_grad ()
out.backward (torch.randn (1, 10))
 

Примечание

torch. nn поддерживает только мини-партии. Весь факел .№
пакет поддерживает только входные данные, которые являются мини-партией образцов, а не
единичный образец.

Например, nn.Conv2d примет 4D тензор
nSamples x nChannels x Высота x ширина .

Если у вас один образец, просто используйте input.unsqueeze (0) , чтобы добавить
поддельный размер партии.

Прежде чем продолжить, давайте вспомним все классы, которые вы уже видели.

Резюме:

• резак.Tensor — многомерный массив с поддержкой автограда
  такие операции, как backward () . Также поддерживает уклон w.r.t. в
  тензор.
• nn.Module — Модуль нейронной сети. Удобный способ
  инкапсулируя параметры , с помощниками для их переноса в GPU,
  экспорт, погрузка и др.
• nn. Параметр — своего рода тензор, то есть автоматически
  регистрируется как параметр при присвоении атрибута
  Модуль .
• autograd. Функция — Реализует прямое и обратное определение
  автограда . Каждая операция Tensor создает на
  как минимум один узел Function , который подключается к функциям, которые
  создал Tensor и кодирует его историю .

На данный момент мы охватили:

• Определение нейронной сети
• Обработка входных данных и обратный вызов

Еще осталось:

• Расчет убытка
• Обновление весов сети

Функция потерь

Функция потерь принимает пару входов (выход, цель) и вычисляет
значение, оценивающее, насколько далеко выход от цели.

Есть несколько разных
функции потерь при
пакет nn.
Простая потеря: nn.MSELoss , которая вычисляет среднеквадратичную ошибку.
между входом и целью.

Например:

 output = net (вход)
target = torch. randn (10) # фиктивная цель, например
target = target.view (1, -1) # сделать ту же форму, что и output
критерий = nn.MSELoss ()

потеря = критерий (результат, цель)
печать (потеря)
 

Вне:

 тензор (0,8815, grad_fn = )
 

Теперь, если вы проследите убыток в обратном направлении, используя его
.grad_fn , вы увидите график вычислений, который выглядит
как это:

 вход -> conv2d -> relu -> maxpool2d -> conv2d -> relu -> maxpool2d
      -> плоский -> линейный -> relu -> linear -> relu -> linear
      -> MSELoss
      -> потеря
 

Итак, когда мы вызываем loss.backward () , весь граф дифференцируется
w.r.t. параметры нейронной сети и все тензоры в графе, которые имеют
requires_grad = True будет иметь свои .grad Тензор, накопленный с помощью
градиент.

Для иллюстрации сделаем несколько шагов назад:

 print (loss.grad_fn) # MSELoss
print (loss. grad_fn.next_functions [0] [0]) # Линейный
print (loss.grad_fn.next_functions [0] [0] .next_functions [0] [0]) # ReLU
 

Вне:

Обратное соединение

Для обратного распространения ошибки все, что нам нужно сделать, это потерять .назад () .
Однако вам необходимо очистить существующие градиенты, иначе градиенты будут
накапливаются до существующих градиентов.

Теперь мы вызовем loss.backward () и посмотрим на смещение conv1.
градиенты до и после обратного.

 net.zero_grad () # обнуляет градиентные буферы всех параметров

print ('conv1.bias.grad перед обратным')
печать (net.conv1.bias.grad)

loss.backward ()

print ('conv1.bias.grad после обратного')
печать (net.conv1.bias.grad)
 

Вне:

 conv1.bias.grad перед обратным
тензор ([0., 0., 0., 0. , 0., 0.])
conv1.bias.grad после обратного
тензор ([0,0029, -0,0122, 0,0044, 0,0115, 0,0076, 0,0122])
 

Теперь мы увидели, как использовать функции потерь.

Прочитать позже:

Пакет нейронной сети содержит различные модули и функции потерь.
которые образуют строительные блоки глубоких нейронных сетей. Полный список с
документация здесь.

Осталось выучить:

• Обновление весов сети

Обновить вес

Самым простым правилом обновления, используемым на практике, является стохастический градиент.
Спуск (SGD):

вес = вес - скорость обучения * градиент

Мы можем реализовать это, используя простой код Python:

 скорость обучения = 0.01
для f в net.parameters ():
    f.data.sub_ (f.grad.data * скорость обучения)
 

Однако, поскольку вы используете нейронные сети, вы хотите использовать различные
такие правила обновления, как SGD, Nesterov-SGD, Adam, RMSProp и др.
Для этого мы создали небольшой пакет: torch.optim , который
реализует все эти методы. Пользоваться им очень просто:

 импорт torch.optim as optim

# создайте свой оптимизатор
optimizer = optim.SGD (net.parameters (), lr = 0,01)

# в вашем цикле обучения:
оптимизатор.zero_grad () # обнуляем градиентные буферы
output = net (ввод)
потеря = критерий (результат, цель)
loss.backward ()
optimizer.step () # Выполняет ли обновление
 

Примечание

Обратите внимание, как градиентные буферы нужно было вручную установить на ноль с помощью
optimizer.zero_grad () . Это потому, что градиенты накапливаются
как описано в разделе Backprop.

Общее время работы скрипта: (0 минут 3,839 секунды)

Галерея создана Sphinx-Gallery

Дети учатся читать Письмо N, / n /

Покажите ребенку, как произносится буква N.Как и в случае с буквой М, здесь присутствует поражение носа. Попросите ребенка прижать язык к верхней части рта, а затем издайте звук буквы N, выдыхая воздух из носа.

Многие слова начинаются с N, и ваш ребенок, вероятно, знает некоторые из этих примеров:

№

Нос

Нетто

Гнездо

Имя

Номер

Обучение вашего ребенка букве N начинается с самого раннего возраста.Вы должны читать им каждый день, и есть специальные книги на букву N. Вы можете найти эти книги в магазинах или в Интернете. Их также можно взять в библиотеке. По возможности купите книги с забавными рисунками и стишками, так как это действительно поможет вашему ребенку запомнить, что он изучает. Будьте последовательны здесь и всегда проявляйте большое терпение.

Есть ли у вашего ребенка буква М в имени? Если да, то вы можете по буквам написать имя ребенка и показать им место, где встречается буква N.Если в их имени нет буквы N, вы можете найти другие имена с буквой N. Это могут быть члены семьи или телевизионные персонажи, если ваш ребенок может их узнать. Не забудьте написать все эти имена по буквам, чтобы ребенок увидел букву N.

Вот некоторые имена, начинающиеся с N, которые ваш ребенок, возможно, уже знает:

Нина

Нэнси

Ник

Нелли

Нед

Nat

Затем вы можете перейти к более сложным именам, которые начинаются с буквы N, например:

Норман

Натаниэль

Найджел

Норма

Надин

Наоми

Если вы развлекаетесь, ваш ребенок узнает больше

Вы хотите весело провести время, обучая своего ребенка букве N.Очень важно, чтобы они воспринимали этот учебный опыт как удовольствие, потому что тогда они захотят узнать больше. Есть много способов, которыми выучить букву N может быть интересно, и некоторые из этих упражнений на букву N обсуждаются позже в этой статье. Есть рабочие листы с буквой N, которые вы можете получить в Интернете с забавными рисунками, которые понравится вашему ребенку.

По-настоящему веселое занятие — петь песни на букву N. Вы можете найти множество этих песен в Интернете, и когда вы найдете хорошие, обязательно выучите их и спойте вместе с ребенком. Также доступны видеоролики Letter N, и вы также можете смотреть их вместе. Ниже приведен пример песни с буквой N, которая также является видео с буквой N.

Вы действительно поможете своему ребенку выучить букву N, разучив и спев эти песни вместе. Они будут думать, что это очень весело, и захотят повторить это много раз, поэтому найдите время, чтобы сделать это вместе с ними. Они никогда не забудут этот опыт изучения буквы N.

Другие развлечения на букву N для детей дошкольного возраста, которые могут быть действительно увлекательными

Наряду с рабочими листами, песнями и видео есть и другие занятия на букву L, которыми интересно заниматься с вашим ребенком.Это начинается с:

Ищете вещи, которые начинаются с буквы N в вашем доме

Вашему ребенку будет очень весело искать вещи, начинающиеся на букву N, дома. Вы можете найти ряд вещей, которые помогут вам подумать о начо, салфетках, ожерельях, галстуках, газете, ночной рубашке, лапше и орехах. Когда вы найдете эти предметы, найдите время, чтобы составить буквы слов с помощью игрушечных букв или просто ручки и бумаги.

Есть много других N слов, которые ваш малыш услышит по телевизору или в разговоре с членами его семьи.Некоторые из этих N слов для детей: нос, нет, нет, шея, ногти, гнездо, ночь, девять, ноябрь и сейчас. Опять же, здесь важно показать примеры из реальной жизни или изображения. Например, вы можете указать на свою шею. Снова произнесите слова по буквам, чтобы ребенок увидел, что они начинаются с N

.

А как насчет слов с буквой N, но не слов, начинающихся с буквы N? Таких слов огромное количество. Всегда начинайте с более простых, таких как любой, один, тонкий, булавка, сковорода, снег, победа, улитка, банка, бег, булочка, чернила и ручка.Произнесите эти слова пластиковыми буквами или магнитными буквами и укажите, где в словах появляется буква N.

Вы можете взять это занятие на улицу, когда ходите по магазинам или путешествуете с малышом. Вы можете искать слова, начинающиеся с N или слова с N в них, в магазинах, ресторанах и в любом другом месте, куда вы отправитесь с ребенком. Не забывайте эти дорожные знаки, когда путешествуете.

Животные, начинающиеся на букву N

Животные — это развлечение для детей, поэтому поиск N животных будет для них удовольствием.Не так много животных, которые начинаются с N, поэтому это будет довольно сложно. Ваш ребенок, возможно, будет знать тритона и соловья, а также менее известных животных, таких как нарвал, натрикс, игла и ньюфаундленд. Найдите изображения этих животных и по буквам напишите их имена.

Затем вы можете перейти к животным, у которых в имени есть буква N, но не в начале. Их будет немного легче найти, и некоторые хорошо известные примеры — змея, муравей, антилопа, шимпанзе, дельфин, стрекоза, слон, фламинго и панда.В Интернете есть много изображений этих животных, и обязательно пишите их имена так, чтобы положение буквы N было четким.

Научите своего ребенка разнице между заглавной буквой N и строчной буквой N

Хорошей идеей будет показать вашим малышам изображения буквы N как в формате большой буквы N (заглавная N), так и в формате маленькой буквы N (строчная буква N), чтобы они поняли, что существует разница. Объясните ребенку, где будет использоваться заглавная буква N.Хорошим примером этого является использование имен людей.

Вы можете распечатать большие примеры обоих форматов буквы N или найти их в Интернете, которые можно распечатать. Попросите ребенка обвести оба формата, чтобы они прочувствовали их. Когда они смогут, попросите их написать оба формата буквы N.

Вашему ребенку необходимо разбираться в акустике

Для того, чтобы ваш ребенок стал хорошим читателем, он должен понимать фонетику. Фоники буквы N — это звуки или фонемы, образованные буквой N.Все буквы алфавита имеют уникальные фонемы, и объединение некоторых букв также дает их. Развитие у вашего ребенка фонематической осведомленности имеет решающее значение для развития чтения. Более подробная информация о звуках буквы N приведена ниже.

Английский алфавит БУКВА N ЗВУКИ:

№№:

14-я буква в алфавите — это N, которая является звонким звуковым согласным и, как звук M, это носовой звук, который издается через НОС, а не через рот.Буква N произносится так же, как M и NG. Вашему ребенку может быть трудно различать звуки N и M, поэтому будьте внимательны и повторяйте правильный звук во время уроков.

Звук N издается, когда середина вашего языка касается нёба. Единственная разница между звуками N и M состоит в том, что когда вы говорите N, ваш рот слегка приоткрыт, а в случае M он закрывается.

Покажите ребенку, что, когда он произносит другие слова, такие как / a /, / b / / c / или любые другие слова, звук производится воздухом, идущим через рот, а не через нос.

Найдите минутку, чтобы произносить каждое слово вслух, извлекая при этом звук NNNNNNNN.

Примеры:

НЕ: / н / / о / / т /

НОВИНКА: / n / / e / / w /

ГАЙКИ: / n / / u / / t / / s /

Упражнения для / n /

1. Прежде чем начать, распечатайте лист бумаги для письма N / n /

.

2. Также распечатайте лист бумаги со следующими словами для N:
   NET
   NAP
   NEST
   NECK

НУЖНО
ДЕВЯТЬ
СЕЙЧАС

1. Покажите ребенку Букву на каталожной карточке или бумаге и повторите звук буквы несколько раз: N, а также вытяните букву nnnnn, услышав носовой звук
2. Постарайтесь научить ребенка издавать звук из носа.Как и в случае со звуком М, ущипните нос и продемонстрируйте, как вы не можете воспроизвести звук n при этом. Затем посмотрите, как ваш ребенок делает то же самое. Вначале всегда убедитесь, что ваш ребенок вытаскивает звук nnnnnnn.
   Примечание: дети иногда путаются со звуками n и m и непреднамеренно переносят буквы, такие как net для met.
3. Найдите время с ребенком, чтобы убедиться, что звук / n / произносится правильно
4. Внимательно слушайте, как ребенок повторяет звук вслед за вами
5. Спросите ребенка, есть ли в разных словах звук / п /, и дождитесь ответа.Всегда повторяйте слово, используя буквенный звук, чтобы убедиться, что ваш ребенок знает звук
6. Продолжайте повторять другие короткие звуковые слова, такие как NEW, NEXT, NAME, NEED
7. Завершите урок, попросив ребенка произнести вам звук букв

Научить ребенка читать дома легко, когда у вас есть правильная помощь

Многие родители учили своих детей читать дома до того, как они пошли в школу, и нет никаких причин, по которым вы не можете делать то же самое.Большинству из этих родителей помогала проверенная высококачественная программа чтения, которая руководила им на каждом этапе пути. Используя эти программы чтения, они смогли научить своих детей читать, даже если им было всего 2 года.

Вы хотите использовать программу, которая доказала свою эффективность и к тому же стоит недорого. В программе Джима Янга «Дети учатся читать» вам будут предоставлены точные инструкции, а также все книги и другие материалы, которые вам понадобятся, чтобы научить вашего ребенка читать.Джим научил своих троих детей читать, когда им было всего 2 года. Ознакомьтесь с этой очень эффективной программой для чтения здесь.

Если вам нужен простой и эффективный способ научить букву O, нажмите здесь, чтобы перейти к следующему разделу.

Как создать собственную нейронную сеть с нуля на Python | Джеймс Лой

Мотивация: В рамках моего личного пути к лучшему пониманию глубокого обучения я решил создать нейронную сеть с нуля без библиотеки глубокого обучения, такой как TensorFlow.Я считаю, что понимание внутренней работы нейронной сети важно для любого начинающего специалиста по данным.

Эта статья содержит то, что я узнал, и, надеюсь, она будет полезна и для вас!

В большинстве вводных текстов по нейронным сетям при их описании используются аналогии с мозгом. Не углубляясь в аналогии с мозгом, я считаю, что проще просто описать нейронные сети как математическую функцию, которая сопоставляет заданный вход с желаемым выходом.

Нейронные сети состоят из следующих компонентов

• Входной уровень , x
• Произвольное количество скрытых слоев
• Выходной слой , ŷ
• Набор весов и смещает между каждым слоем, W и b
• Выбор функции активации для каждого скрытого слоя, σ .В этом руководстве мы будем использовать функцию активации сигмовидной формы.

На схеме ниже показана архитектура двухуровневой нейронной сети ( обратите внимание, что входной уровень обычно исключается при подсчете количества слоев в нейронной сети )

Архитектура двухуровневой нейронной сети

Создание Класс нейронной сети в Python прост.

Обучение нейронной сети

Результат ŷ простой двухуровневой нейронной сети:

Вы могли заметить, что в приведенном выше уравнении веса W и смещения b — единственные переменные, которые влияют на выход ŷ.

Естественно, правильные значения весов и смещений определяют силу прогнозов. Процесс точной настройки весов и смещений на основе входных данных известен как обучение нейронной сети .

Каждая итерация процесса обучения состоит из следующих шагов:

• Вычисление прогнозируемого результата ŷ , известное как с прямой связью
• Обновление весов и смещений, известное как обратное распространение

последовательный график ниже иллюстрирует процесс.

Прямая связь

Как мы видели на последовательном графике выше, прямая связь — это просто простое вычисление, а для базовой двухуровневой нейронной сети вывод нейронной сети:

Давайте добавим функцию прямой связи в наш код Python сделать именно это. Обратите внимание, что для простоты мы предположили, что смещения равны 0.

Однако нам все еще нужен способ оценить «достоверность» наших прогнозов (т.е. насколько далеко наши прогнозы)? Функция потерь позволяет нам делать именно это.

Функция потерь

Существует много доступных функций потерь, и характер нашей проблемы должен диктовать наш выбор функции потерь. В этом руководстве мы будем использовать простую ошибку суммы квадратов в качестве функции потерь.

То есть ошибка суммы квадратов — это просто сумма разницы между каждым прогнозируемым значением и фактическим значением. Разница возводится в квадрат, так что мы измеряем абсолютное значение разницы.

Наша цель в обучении — найти лучший набор весов и смещений, который минимизирует функцию потерь.

Обратное распространение

Теперь, когда мы измерили ошибку нашего прогноза (потерю), нам нужно найти способ распространить ошибку обратно и обновить наши веса и смещения.

Чтобы узнать соответствующую сумму для корректировки весов и смещений, нам необходимо знать производную функции потерь по весам и смещениям .

Вспомните из математического анализа, что производная функции — это просто наклон функции.

Алгоритм градиентного спуска

Если у нас есть производная, мы можем просто обновить веса и смещения, увеличивая / уменьшая вместе с ней (см. Диаграмму выше). Это известно как градиентный спуск .

Однако мы не можем напрямую вычислить производную функции потерь по весам и смещениям, потому что уравнение функции потерь не содержит весов и смещений. Следовательно, нам нужно правило цепочки , чтобы помочь нам его вычислить.

Цепное правило для вычисления производной функции потерь по весам.Обратите внимание, что для простоты мы отобразили только частную производную, предполагая одноуровневую нейронную сеть.

Уф! Это было некрасиво, но это позволяет нам получить то, что нам нужно — производную (наклон) функции потерь по весам, чтобы мы могли соответствующим образом скорректировать веса.

Теперь, когда это у нас есть, давайте добавим функцию обратного распространения в наш код Python.

Для более глубокого понимания применения исчисления и правила цепочки в обратном распространении я настоятельно рекомендую этот учебник от 3Blue1Brown.

Теперь, когда у нас есть полный код Python для прямого и обратного распространения, давайте применим нашу нейронную сеть на примере и посмотрим, насколько хорошо она работает.

Наша нейронная сеть должна изучить идеальный набор весов для представления этой функции. Обратите внимание, что для нас нетривиально вычислить веса просто путем осмотра.

Давайте обучим нейронную сеть на 1500 итераций и посмотрим, что получится. Глядя на график потерь на итерацию ниже, мы ясно видим, что потери монотонно уменьшаются до минимума. Это соответствует алгоритму градиентного спуска, который мы обсуждали ранее.

Давайте посмотрим на окончательный прогноз (результат) нейронной сети после 1500 итераций.

Прогнозы после 1500 итераций обучения

Мы сделали это! Наш алгоритм прямого и обратного распространения успешно обучил нейронную сеть, и прогнозы сошлись на истинных значениях.

Обратите внимание на небольшую разницу между прогнозами и фактическими значениями. Это желательно, поскольку это предотвращает переоснащение и позволяет нейронной сети лучше обобщать для невидимых данных.

К счастью для нас, наш путь еще не закончен. Еще есть , еще многое предстоит узнать о нейронных сетях и глубоком обучении. Например:

• Какую еще функцию активации мы можем использовать помимо сигмовидной функции?
• Использование скорости обучения при обучении нейронной сети
• Использование сверток для задач классификации изображений

Я напишу больше по этим темам в ближайшее время, так что подписывайтесь на меня на Medium и следите за ними !

Я многому научился, создавая свою собственную нейронную сеть с нуля.

Хотя библиотеки глубокого обучения, такие как TensorFlow и Keras, позволяют легко создавать глубокие сети без полного понимания внутренней работы нейронной сети, я считаю, что для начинающего специалиста по данным полезно получить более глубокое понимание нейронных сетей.

Это упражнение было большим вложением моего времени, и я надеюсь, что оно будет полезно и для вас!

Будьте лаконичны! (Написание для Интернета)

Три основных правила написания для Интернета:

• Будьте краткими : напишите не более 50% текста, который вы бы использовали в печатной публикации
• Запись для возможности сканирования : пользователи не должны читать длинные непрерывные блоки текста
• Используйте гипертекст для разделения длинной информации на несколько страниц

Короткие тексты

Чтение с экрана компьютера примерно на 25% медленнее , чем чтение с бумаги.Даже пользователи, не знакомые с этим исследованием человеческого фактора, обычно говорят, что им неприятно читать онлайн-текст. В результате люди не хотят читать много текста с экранов компьютеров: вам следует писать на 50% меньше текста , а не только на 25%, поскольку это не только вопрос скорости чтения, но и вопрос хорошего самочувствия. . Мы также знаем, что пользователи не любят прокручивать страницы — еще одна причина, чтобы страницы были короткими.

Проблема удобочитаемости экрана будет решена в будущем, поскольку были изобретены экраны с разрешением 300 dpi, которые, как было установлено, имеют такую ​​же хорошую читаемость, как бумага.Экраны с высоким разрешением в настоящее время слишком дороги (высококачественные мониторы, используемые в коммерческих целях, имеют разрешение около 110 точек на дюйм), но будут доступны через несколько лет и станут обычным явлением через 10 лет.

Сканируемость

Из-за того, что читать текст на экранах компьютеров так больно, и поскольку работа в сети, кажется, вызывает некоторое нетерпение, пользователи, как правило, не читают потоки текста полностью. Вместо этого пользователи просматривают текст и выбирают интересующие ключевые слова, предложения и абзацы, пропуская те части текста, которые им не важны.

Скимминг вместо чтения — это факт Интернета, подтвержденный бесчисленными исследованиями юзабилити. Веб-писатели должны признать этот факт и написать для сканирования:

• Структурируйте статьи с 2 или даже 3 уровнями заголовков (общий заголовок страницы плюс подзаголовки — и, при необходимости, подзаголовки). Вложенные заголовки также облегчают доступ слепым пользователям программ чтения с экрана
• Используйте значимые, а не симпатичные заголовки (то есть, чтение заголовка должно рассказать пользователю, о чем страница или раздел)
• Используйте для выделения и выделения , чтобы важные слова привлекали внимание пользователя.Цветной текст также можно использовать для выделения, а якоря гипертекста выделяются синим цветом и подчеркнуты.

Структура гипертекста

Сделайте текст коротким, не жертвуя глубиной содержания, разделив информацию на несколько узлов, соединенных гипертекстовыми ссылками. Каждая страница может быть краткой, но полное гиперпространство может содержать гораздо больше информации, чем это было бы возможно в печатной статье. Длинную и подробную справочную информацию можно отнести к второстепенным страницам; Точно так же информация, представляющая интерес для меньшинства читателей, может быть доступна по ссылке без наказания тех читателей, которые этого не хотят.

Гипертекст , а не следует использовать для сегментирования длинного линейного рассказа на несколько страниц: необходимость загрузки нескольких сегментов замедляет чтение и затрудняет печать. Правильная структура гипертекста — это не единый поток «продолжение на странице 2» ; вместо этого разделите информацию на последовательные блоки, каждый из которых посвящен определенной теме . Руководящий принцип должен заключаться в том, чтобы позволить читателям выбирать те темы, которые им интересны, и загружать только эти страницы.Другими словами, структура гипертекста должна быть основана на анализе аудитории .

Каждая гипертекстовая страница должна быть написана по принципу «обратной пирамиды» и начинаться с короткого заключения, чтобы пользователи могли понять суть страницы, даже если они не прочитают ее полностью.

Рукописный ввод Ll, Mm, Nn

• Должное

  26 августа 2020 г.
  23:59

• Точки
  100
• Отправка
  поле ввода текста
• Имеется в наличии

  26 августа 2020 г., 12:00 — 4 сентября 2020 г., 23:59
  10 дней

Это задание было заблокировано 4 сентября 2020 г. в 23:59.

Указания: Напишите буквы Ll, Mm и Nn на бумаге для рукописного ввода. (используйте любую бумагу дома, чтобы писать) Вы должны заполнить всю строку с письмом. Постарайтесь сформировать буквы, как в примерах, и не забудьте поставить пробелы между буквами! Последний, напишите свое имя!

Учитель Пример:

Для отправки работы: (в этом видео показано, как отправить пример более раннего задания, но вы выполните те же действия) Сделайте снимок своего письма с помощью камеры на iPad Нажмите «Независимый» Практика при чтении Нажмите «Отправить задание» Нажмите «Вставить», «Изображение», «Загрузить изображение» Выберите изображение вашего письма Нажмите «Отправить»

Если вашему ребенку нужна помощь, напишите буквы карандашом, чтобы он мог обвести их маркером, ИЛИ напишите буквы только 3-5 раз. Вы также можете попробовать взять их руку в свою, чтобы показать им, как формировать письмо, направляя их руку. Если вашему ребенку нужна более сложная задача, попросите его придумать слово, которое начинается с каждой буквы (l, m и n), и попросите их написать эти слова на обратной стороне листа.

1598504399
26.08.2020
23:59

Рубрика

Невозможно изменить рубрику после того, как вы начали ее использовать.

Заголовок

Вы уже оценили студентов по этой рубрике. Любые серьезные изменения могут повлиять на результаты их оценки.

Заголовок

Критерии	Рейтинги	Оч
Этот критерий связан с результатом обучения. Описание критерия порог: 5 баллов	Эта область будет использоваться оценщиком, чтобы оставлять комментарии, относящиеся к этому критерию.	баллы / 5 баллов —
Общее количество очков: 5 из 5

Как найти черту над буквой N на клавиатуре ноутбука | Small Business

Стандартный метод создания «ñ» или «Ñ» на клавиатуре включает использование цифровой клавиатуры для вставки соответствующего кода ASCII.Этот метод становится более сложным или даже невозможным в некоторых случаях, когда вы используете ноутбук без отдельной клавиатуры. Однако у вас есть несколько других вариантов вставки этих символов в ваши документы.

Включить Num Lock

Нажмите клавишу «Num Lock» или ее эквивалент на клавиатуре ноутбука. На некоторых ноутбуках вам может потребоваться удерживать клавишу «Fn» или «Shift» при нажатой клавише «Num Lock». Некоторые ноутбуки могут использовать разные комбинации клавиш, а некоторые вообще не поддерживают режим Num Lock, и в этом случае вы должны использовать другой метод.

Найдите цифровую клавиатуру, вставленную на основную клавиатуру. Обычно числа отображаются мелким шрифтом на верхней или передней поверхности клавиш. Например, цифра «4» может быть напечатана на клавише «U».

Удерживая нажатой клавишу «Alt», введите «164» с цифровой клавиатуры, чтобы создать строчную «ñ», или введите «165», чтобы создать прописную «». На некоторых ноутбуках вы должны удерживать одновременно клавиши «Fn» и «Alt» при вводе чисел.

Ярлык Microsoft Word

Откройте документ Microsoft Word и поместите курсор в то место, куда вы хотите вставить символ.

Удерживая клавиши «Ctrl» и «Shift», нажмите клавишу «~».

Отпустите клавиши, а затем введите «n» или «N», чтобы создать «ñ» или «Ñ».

Карта символов

Нажмите «Поиск» на панели чудо-кнопок, введите «символ» в поле поиска, а затем выберите «Карта символов» из результатов.

Щелкните символ, который хотите использовать, щелкните «Выбрать», а затем щелкните «Копировать».

Вставьте символ в документ, щелкнув правой кнопкой мыши и выбрав «Вставить».

Международная клавиатура

Нажмите «Поиск» на панели чудо-кнопок, нажмите «Настройки», введите «язык» в поле поиска, а затем выберите «Изменить методы ввода» в результатах.

Нажмите «Параметры» рядом с «Английский (США)», а затем нажмите «Добавить метод ввода».

Выберите список для «США — международная раскладка сенсорной клавиатуры», а затем нажмите кнопку «Добавить». Закройте окно «Параметры языка»

Щелкните буквы «ENG», которые появляются на панели задач рабочего стола рядом с часами, а затем выберите раскладку клавиатуры «ENG INTL».

Вернитесь к своему документу, куда вы хотите вставить «ñ» или «Ñ».

Нажмите и отпустите клавишу «~», а затем введите «n» или «N.»

Щелкните «ENG» на панели задач и выберите «ENG US», чтобы вернуть клавиатуру к обычной раскладке.

Ярлык Microsoft Office

Введите букву «n» или «N» при использовании любого приложения Microsoft Office, например Word, Excel, PowerPoint или Outlook.

Введите цифры «0303» сразу после буквы.Этот номер представляет собой обозначение Unicode для объединяющей тильды.

Нажмите «Alt-X» на клавиатуре. Цифры исчезнут, и буква станет «ñ» или «Ñ».

Ссылки

Биография писателя

Алан Сембера начал писать для местных газет в Техасе и Луизиане. Его профессиональная карьера включает в себя работу в качестве компьютерного специалиста, редактора информации и составителя налоговой декларации. Шембера теперь постоянно пишет о бизнесе и технологиях. Он имеет степень бакалавра журналистики Техасского университета A&M.

Читай также

Сколько всего слов в английском языке?

Читай также

Извинения на английском: sorry, pardon, excuse me