Рассказ про почву для детей

Этот рассказ про косулю для детей, прочитав его, вы узнаете много интересного об этом представителе семейства оленевых.

Люди называют это животное дикой козой. На самом деле это не так, ведь косуля к козам не относится. Это самый маленький представитель немалой семьи оленевых.

Косуля обитает как в Европе, так и в Азии (кроме северных районов). Встретить её можно и на Кавказе.

Как и все олени, косуля стройная и грациозная. Рост самца достигает 75-90 см, длина тела – 100-135 см, масса – 20-37 кг. Самки немного меньше. Хвост у косуль короткий – 2-3 см. Длина рогов 22 см. Они растут только у самцов и каждый год меняются. На первом году у него вырастают прямые тонкие рога, на втором – они разделяются надвое, и только на третьем – имеют уже 3–4 ветви. На этом их рост прекращается.

Водятся косули в лесостепи и светлых смешанных лесах с подлеском и открытыми полянами. Сплошных лесов они избегают, держатся по окраинам и опушкам. Иногда они могут жить на сельскохозяйственных угодьях, а в лес уходить только в плохую погоду или, чтобы отдохнуть.

Для отдыха косули устраивают простые логова – это развернутые ногами листья, а зимой – снег. Держатся эти звери небольшими семейными табунами, где верховодит старая самка, а взрослые самцы большую часть года живут поодиночке. В лесах группа косуль редко бывает более 10-15 особей, а вот в полях и на лугах количество косуль в стаде может достигать 40-90 животных.

Летом мех косули рыжий, зимой – серый или серовато-буры. Молодые самки светло-бурые со светлыми пятнами, поэтому они почти не заметны между деревьями. Новорожденные косулята пятнистые.

Косуля животное травоядное. Её рацион включает около 900 видов растений. Летом она питается разнообразными травами, тоненькими веточками деревьев и кустов, ягодами и грибами, а в холодное время года – побегами и почками кустарников и деревьев.

Зимой ищут под снегом листья земляники, ежевики, плюща, хвощей и других растений, могут выкапывать из-под снега каштаны, желуди, буковые орешки, на полях кормиться сеном и остатками неубранных сельскохозяйственных культур. За сутки косуля съедает 1,5–2,5 кг зеленой растительной массы. Весной и летом животные активны ночью и в сумерках, а зимой – на протяжении всего дня.

Косуля – пугливое и осторожное животное, её невозможно застать врасплох. Убегая, она делает большие прыжки, легко преодолевает глубокие ямы, высокие заборы и кусты. Передние ноги у неё меньше, чем задние, поэтому она передвигается прыжками. Прыжки бывают до 6 м длиной. Косуля хорошо плавает, прекрасно лазает по горам, имеет хорошее обоняние и зрение.

Если одна из косуль принимает позу тревоги, то другие тоже настораживаются и сбиваются в стаю. Бегство одной косули является сигналом опасности.

Ежегодно весной косуля приводит двух, реже одного или трёх малышей. В течение недели косулята остаются на месте рождения, затаившись в траве. Отсутствие пахучих желез на ногах и яркая пятнистая окраска спасает малышей от хищников.

В первые дни, когда детёныши ещё малы и беспомощны, косуля спасает их тем, что пытается отвлечь внимание врага. Если одного из них похищают, она бежит вслед за похитителем, даже если это человек, топчется вблизи него и без остановки жалобно мычит. А вот самец во время опасности первым пытается убежать, бросив на произвол судьбы самку и детей.

Питаясь материнским молоком, косулята быстро растут и уже через месяц начинают есть траву и очень прытко бегать.

Основные враги косуль – волки, медведи, рыси, лисы, а иногда и бродячие собаки.

Живут косули 10-12 лет, самцы иногда доживают до 16 лет. В неволи могут прожить до 25 лет.

Рассказ про косулю для детей «Топ-тук»

Несколько дней мне пришлось жить на лесном кордоне. Однажды утром мы с лесничим Артамоном Захаровичем сидели за столом и чаевничали. Солнце ещё только показалось из-за еловых вершин и на полянах клубился сизо-белый туман. Окна и двери в сторожке были распахнуты настежь. Из леса доносились ароматы грибов, смолы, хвои. Веер медовым ароматом иван-чая и земляники.

Вдруг на крыльце, а затем в сенях послышались четкие звуки: топ-тук, топ-тук… Минута. Я поднял глаза и замер. На пороге, высоко подняв будто выточенную голову, стоял золотисто-рыжий лесной козлик-косуля. Его острые рожки напоминали два сухих сучка. Большие круглые глаза отсвечивали голубизной, блестящий носик казался окрашенным черным лаком, который ещё не успел высохнуть.

– Топтушка! Топтушенька! – ласковым голосом сказал Захарович. – Где же ты пропадал целую неделю?

И, взяв со стола кусок хлеба, лесник протянул руку к порогу. Спокойно водя ушами, козлик смело шагнул вперед и, звонко цокая черными копытцами по полу, подошел к столу. Понюхав хлеб, отвернулся. Огляделся по сторонам. Качнул головой. И неторопливо, как на каблуках, зашагал к кухне.

– Сытый, сорванец, – довольно улыбнулся Артамон Захарович. – Хлеба не хочет, пошел искать чего-то вкусного.

В кухне загремело ведро, что-то упало.

– Удивляюсь, – пожал я плечами. – Как только вам удалось приручить это кукольное животное?

И Артамон Захарович рассказал мне такую историю.

Весной, года три назад, обходя лесные кварталы, он услышал в кустах тихий, едва уловимый стон, похожий на блеяние ягненка. Пробравшись туда, он увидел маленькую косулю в светлых пятнах, лежавшую в траве у пенька. Животное, увидев незнакомца, трудно поднялось на слабых длинных ногах, потянулось к лесничему, но тут же, обессилено, упало. С голоду, наверное.

Захарович взял косулю на руки и принес в свою сторожку. Напившись коровьего молока, козлик спокойно задремал в углу за печкой. Коровье молоко пришлось ему по вкусу. Со временем он окреп. Свободно гулял козлик по двору ходил, как свой, в сторожке. И жена лесничего Дарья Максимовна назвала его Топ-Тук. С тех пор и остался на лесном кордоне козлик.

К осени он вырос, окреп, оделся в теплую светло-рыжую шубу. Его выпустили на бескрайние просторы родных лесов, но, привыкнув к людям, он в основном жил у них.

Шло время. Иногда, бывало, неделю, а то и целый месяц Топ-Тук пропадал в лесу со своими подружками-косулями. Казалось, что он одичает. Но нет! Этого не произошло. Вот и теперь, после длительных путешествий по лесам, Топ-Тук снова пришел в дом лесничего, где его ждут не только человеческая ласка и уют, но и хлеб-соль.

автор Павел Стефаров

Видео: интересные факты о косуле

Алгоритм “Осень” рассказ описание для детей |

Описываем Осень.

Будем составлять рассказ, опираясь на мнемотаблицу. Мнемотаблица – это карточка, схема с изображениями, смотря на которую ребенок понимает, о чем нужно рассказать и в какой очередности.

Смотря на эту карточку, ребенок понимает, что, и о чем надо говорить:

1. Нужно рассказать о погоде: какое солнце, какое небо, какая температура на улице, и какие особенности данного сезона.
2. Что особенного происходит в осенний период, какой растительный мир.
3. Как в это время года одеваются люди.
4. Как ведут себя птицы.
5. Как ведут себя животные.
6. Какие работы делают на улице люди в это время года.
7. Чем забавляются дети осенью.
8. Поведение насекомых.

Например:

Наступила осень. Дни становятся короче, а ночи длиннее. Солнце уже не поднимается высоко, и не так сильно греет.

Часто идут дожди, поэтому на дорогах лужи. Все чаще дует холодный ветер. Листья на деревьях желтеют, краснеют и опадают. Начинается листопад. В это время года с полей и огородов люди убирают урожай.

На улице все холоднее, и люди одеваются теплее. Теплые куртки, плащи, шапки и шарфы. Обувают сапоги и ботинки. Берут с собой зонтик, если вдруг пойдет дождь.Не слышно пение птиц. Птицы готовятся к зиме. Строят гнезда. А перелетные птицы улетают в теплые края. Они улетают, потому что осенью становится холодно и им нечего есть.

Животные осенью в лесу, тоже готовятся к зиме. Они делают запасы. Меняют летние шубки, на зимние.

Взрослые собирают урожай овощей и фруктов, на полях, садах, огородах.

Дети гуляют в осенних парках, собирают букеты из листьев. Ходят с родителями в лес за грибами. Катаются на велосипеде и роликах.

Насекомые готовятся к зиме. В лесах больше не видно насекомых. Так как они забираются в укромные места и впадают в спячку.

Скачать алгоритм «Осень»

---

Осень. Рассказы по картинкам. Наглядно-дидактическое пособие.

Серия наглядно-дидактических пособий «Рассказы по картинкам» предназначена для развития связной речи у детей 3—7 лет.

---

Алгоритм рассказа «Зима»

Алгоритм рассказа «Весна»

Алгоритм рассказа «Лето»

Времена года. Зима. Весна. Лето. Осень. Дидактический материал в стихах, картинках, заданиях, вопросах. Комплект в 4-х книгах. ФГОС

Осенью 2021 года в Краснодаре разработают собственную методику и алгоритм создания зеленого каркаса

Сегодня Краснодар участвует в российско-французском проекте в сфере умный городов «Водно-зеленый городской каркас». Сотрудники краснодарского Центра озеленения и экологии принимают участие в семинарах с ландшафтными архитекторами из Ниццы и Бордо. Мероприятия организовали при поддержке Министерства строительства и ЖКХ России.

На заседании общественного совета по озеленению Александр Водяник, председатель совета и советник главы Краснодара отметил, что идею создания в столице Кубани зеленого каркаса поддерживают Вениамин Кондратьев и Евгений Первышов. В этом году одним из пилотных городов для данного проекта стал Краснодар. Его автором являются Минстрой РФ и Министерство Экологического перехода Франции.

– На первом этапе проекта — планируется, что он продлится до ноября — проходят онлайн-семинары по правовым нормам и регламентам, необходимым для создания каркаса. Будут презентованы лучшие практики, реализованные во французских городах-партнерах проекта. Планируется, что к ноябрю 2021 г. в Краснодаре разработают собственную методику и алгоритм создания каркаса, – отметили в пресс-службе мэрии.

По большому счету работа по организации такого каркаса займет от 10 до 15 лет. Ведь это не простая высадка деревьев и других зеленых насаждений. На первом этапе проекта обучат специалистов и проведут работу с местными жителями.

Отметим, что создание каркаса будет параллельным с текущей работой по озеленению города.

В первую очередь, в рамках федерального проекта «Формирование комфортной городской среды» Минстроя РФ, благоустроят ландшафт – парки, скверы, набережные и бульвары. Обращение к имеющемуся мировому опыту только повысит эффективность.

Директор Центра озеленения и экологии Евгений Вечерка отметил, что полученную на семинарах информацию обсудят с представителями общественного совета города.

В заседании совета, которое состоялось сегодня, 25 февраля, приняли участие представители департамента городского хозяйства и ТЭК, общественники, экологи, архитекторы, научные сотрудники и биологи

Напомним, Краснодар стал самым комфортным и доступным городом страны по мнению россиян. Столица Кубани набрала более 38 баллов из 50 возможных. Такие результаты нового рейтинга приводит институт территориального планирования «Урбаника». Его специалисты провели анализ качества среды в 100 крупнейших городах России, стоимости жизни в них в расчете на среднюю для этого населенного пункта зарплату.

Ранее сообщалось, что Кубань вошла в десятку лучших регионов России по качеству жизни. Как и в прошлом году, регион занял шестую строчку рейтинга Российского информационного агентства. Лидерами являются Москва, Санкт-Петербург и Подмосковье. Итоговая оценка основывается на 70 показателях, касающихся условий жизни и ситуации в социальной сфере регионов. При составлении рейтинга использовались данные Росстата, Министерства здравоохранения РФ, Минфина России, ЦБ РФ и другие открытые источники.

Также Краснодар попал в топ-3 городов России, где пешеходы не чувствуют себя безопасно на дорогах. Специалисты исследовательского агентства Zoom Market выяснили, в каких населеных пунктах страны водители чаще всего нарушают ПДД. Для этого были опрошены 3360 пешеходов.

Первый Кубок по рационализации и производительности пройдет осенью в Екатеринбурге

Первый заместитель Председателя Правительства Андрей Белоусов провел заседание Организационного комитета Кубка по рационализации и производительности в рамках национального проекта «Производительность труда». В заседании также приняли участие генеральный директор Агентства развития профессионального мастерства (Ворлдскиллс Россия) Роберт Уразов, генеральный директор Федерального центра компетенций Николай Соломон и руководители субъектов страны – участников нацпроекта. Принято решение провести первый Кубок по рационализации и производительности с 25 по 29 октября 2021 года в Екатеринбурге, в рамках VIII Национального чемпионата рабочих профессий высокотехнологичных отраслей промышленности по методике Ворлдскиллс.

Как сообщается на сайте Производительность.рф, кубок станет соревновательной площадкой по совершенствованию и повышению эффективности процессов производства для работников предприятий-участников нацпроекта. Соревнование позволит выявить достижения и лучшие практики наиболее сильных представителей компаний в повышении эффективности их производств, которые в дальнейшем могут быть использованы другими участниками национального проекта.

«Движение рационализаторства — составная часть национального проекта, мы его туда включили, — сказал Андрей Белоусов.

— Безусловно, для того чтобы движение получило силу и смысл его нужно поставить на системную основу. Необходимо продумать основные треки работы, для того чтобы создать эту систему. Речь идет о методической работе, передаче опыта и поддержке этого движения на уровне руководителей компаний».

На заседании были подписаны соглашения о сотрудничестве между Агентством развития профессионального мастерства (Ворлдскиллс Россия) и компаниями-участниками нацпроекта (ОАО «РЖД», ГК «Римера», АО «Р-Фарм», компания «Технониколь», ГК «Роскосмос», ПАО «Сибур»).

Сотрудничество предполагает запуск «Точек кипения Hi-Tech» внутри предприятий–участников Кубка. Это будут современные пространства для коллективной работы рационализаторов, обмена знаниями о новых производственных решениях и передовых технологиях. Здесь работники предприятий смогут пройти подготовку по программе «Рационализаторство» WorldSkills, принять участие в проектно-аналитических и стратегических сессиях с привлечением отечественных и зарубежных экспертов и затем пройти отбор на Кубок.

Кроме того, на базе предприятий–участников соглашений будут созданы корпоративные центры опережающей подготовки (КЦОП). Это площадки со специальным производственным оборудованием для ускоренной профессиональной подготовки и обучения, повышения квалификации по наиболее востребованным и перспективным профессиям, компетенциям на мировом уровне, в том числе с использованием лучших практики, методик и технологий подготовки WorldSkills.

Экспертами WorldSkills будет разработана и передана предприятиям–участникам национального проекта методика аудита рабочих мест, разработки корпоративного стандарта профессий, формирования матрицы компетенций, оценки персонала, а также сборки коротких образовательных программ для дальнейшего тиражирования разработанных материалов и применения на практике.

Всего в 2021 году на базе предприятий–участников соглашений в рамках национального проекта «Производительность труда» должны открыться 15 «Точек кипения Hi-Tech» и 15 корпоративных центров опережающей подготовки с перспективой ежегодного увеличения их количества.

Фото: производительность.рф, Минэкономразвития РФ

Осенний онкологический марафон «Online-осень». Ассоциация онкологов России

Злокачественные новообразования занимают одну из лидирующих позиций в статистике причин смертности населения, а их количество продолжает расти. Борьба с онкологическими заболеваниями является приоритетной задачей проекта «Здравоохранение» и требует слаженной совместной работы врачей всех специальностей. Именно поэтому ассоциацией онкологов России при участии ФГБУ «НМИЦ радиологии» МЗ РФ и Ассоциации организаторов здравоохранения в онкологии был организован осенний онкологический марафон «Online-осень», который пройдет в виртуальной среде 19-20 октября.

Напомним, что подобное мероприятие уже проводилось весной 2020 года. Тогда в нем приняли участие 80 спикеров и более 1800 слушателей. Прозвучало 93 доклада, было проведено 3 трансляции из операционных, 2 мастер-класса и 9 разборов клинических случаев.

Марафон позволил объединить врачей из всех регионов РФ, а также из Беларуси, Казахстана, Украины, Таджикистана, Молдовии. Между участниками проводились конкурсы, по результатам которых многие наши коллеги получили ценные призы.

Целью осеннего марафона является создание площадки для обмена опытом, разработка оптимальных алгоритмов взаимодействия между врачами различных специальностей, повышение качества медицинской помощи в организациях, работающих с онкологическими пациентами. В структуру предстоящего мероприятия включены лекции, дебаты, дискуссионные клубы, симпозиумы и разборы клинических случаев. Кроме того, предполагается несколько онлайн-трансляций непосредственно из операционных. Прозвучат доклады по следующим темам:

• опухоли головы и шеи;
• онкодерматология и меланома;
• кардиоонкология;
• колоректальный рак;
• организация здравоохранения;
• лучевая терапия;
• торакальная и торакоабдоминальная онкология;
• онкогематология;
• иммуноонкология;
• онкогинекология;
• реабилитация в онкологии.

Будут рассматриваться материалы о современных высокоэффективных методах лечения ЗНО, побочных эффектах противоопухолевой терапии, особенностях оперативных вмешательств в онкологии, наиболее действенных методах облучения, оценке рисков для каждого конкретного пациента. Особое внимание спикеры уделят вопросам организации онкологической помощи и взаимодействию врачей смежных специальностей. Марафон будет проходить одновременно в трех виртуальных залах, поэтому вы сможете выбрать именно те темы, которые окажутся наиболее актуальными именно для вас.

В качестве спикеров выступят специалисты ведущих онкологических клиник страны. Председатель организационного комитета — генеральный директор ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр радиологии» МЗ РФ, президент Ассоциации онкологов России, академик РАН, д.м.н., профессор Андрей Дмитриевич Каприн. В ходе мероприятия у вас будет возможность напрямую пообщаться с лидерами мнений в каждой области и задать им свои вопросы.

Для участия в марафоне мы приглашаем врачей онкологов, акушеров-гинекологов, радиологов, урологов, хирургов, кардиологов, колопроктологов и других специалистов, так или иначе сталкивающихся в своей работе с онкологическими пациентами. Ожидается более полутора тысяч слушателей из всех регионов РФ и сопредельных государств. Мероприятие подано на аккредитацию НМО, поэтому все те, кто выполнит требования координационного совета, получат соответствующее количество баллов на свой личный счет. Для того, чтобы стать слушателем марафона, вам потребуется только зарегистрироваться на сайте MedStudio и заполнить заявку участника. Мы ждем всех вас 19 и 20 октября на просторах нашей онлайн-платформы!

Сеть Monero может осенью перейти на новый алгоритм PoW

Команда разработчиков криптовалюты Monero (XRM), ориентированной на конфиденциальность, может перейти на новый алгоритм доказательства работы (PoW). Переход может состояться в октябре 2019 года, соответствующее соглашение разработчики заключили с компанией Arweave.

Как уточняли ряд СМИ, партнер проекта Monero будет финансировать проверку эффективности нового алгоритма.

Сеть криптовалюты может перейти на использование алгоритма RandomX и отказаться от действующей системы проверки CryptoNight, если тестирование завершится успешно.

PoW необходим для защиты сетевых систем проекта

Доказательство выполненной работы или Proof-of-work (PоW) выступает формой защиты любой сети. Этот механизм позволяет предотвратить DoS-атаки или рассылку спама.

В основе PoW лежит вычислительная работа, результаты которой можно легко проверить на специальном сервере. Фактически доказательство выполнения работы ориентировочно на нахождения решения по конкретному алгоритму за некоторое конечное время.

Проверить эффективность работы можно при помощи небольшого количества специальных операций, используемых при майнинге.

Новый алгоритм снизит централизацию сети XRM

Сейчас разработчики Monero используют алгоритм CryptoNight, с помощью которого они один раз в шесть месяцев обновляют сеть через форки.

Таким образом они сопротивляются ASIC-майнерам. Однако применение данного решения ведет к чрезмерной централизации платформы. Arweave утверждает, что применение алгоритма RandomX требует меньшего вмешательства разработчиков и при этом устойчиво противодействует ASIC.

В ходе проверки эффективности нового решения планируется потратить на эту процедуру $150 000. Разработчики хотят завершить тестирование в течение ближайших трех месяцев.

Эксперты отмечают, что алгоритм RandomX требует от процессоров наличия оперативной памяти размером более 2 Гб. Кроме этого, новое решение минимизирует риски скрытого майнинга.

Отличная статья 1

Здравствуйте. Не совсем поняла алгоритм действий. Осенью нужно срезать сидераты, дать им повялиться пару дней и потом перекопать или перекопать только весной?

27.09.2020

27 сентября 2020, 21:56

я оставляю лежать срезанную массу до весны, потом капаю.

земля супер пышная))

28 сентября 2020, 02:46

Земля не уплотняется осадками, активно работают черви. Перекапывать сразу есть смысл, если сразу же сеять. Да и предварительное провяливание вопрос спорный. Здесь и среди ведущих научных специалистов нет единого мнения. Делайте, как внутренний голос велит и получается.

Как ведущий БелТВ Карась: “поговорить о лунном календаре люблю, а делаю как получается”.

Apple официально объявила о весенней презентации 20 апреля — Техника на vc.ru

Компания может представить обновлённые iPad Pro и маячки AirTag.

О возможной презентации 13 апреля рассказали журналисты, которые узнали дату мероприятия у Siri. Вечером Apple разослала приглашения, в том числе редакции vc.ru.

Как пишет CNBC, на презентации Apple может показать обновлённые iPad Pro и маячки AirTag для отслеживания и поиска потерянных вещей, анонс которых журналисты ожидали летом 2020 года.

В марте Bloomberg писало, что компания планирует представить новые модели iPad Pro с улучшенным процессором и камерами.

15 196 просмотров

{ “author_name”: “Таня Боброва”, “author_type”: “editor”, “tags”: [“u043du043eu0432u043eu0441u0442u044c”,”u043du043eu0432u043eu0441u0442u0438″,”apple”], “comments”: 168, “likes”: 66, “favorites”: 25, “is_advertisement”: false, “subsite_label”: “tech”, “id”: 233507, “is_wide”: true, “is_ugc”: false, “date”: “Tue, 13 Apr 2021 19:09:58 +0300”, “is_special”: false }

{“id”:283507,”url”:”https://vc.

ru/u/283507-tanya-bobrova”,”name”:”u0422u0430u043du044f u0411u043eu0431u0440u043eu0432u0430″,”avatar”:”bd0ad045-0c1f-979f-9083-5d293a5f6832″,”karma”:61407,”description”:”u0420u0435u0434u0430u043au0442u043eu0440 u043du043eu0432u043eu0441u0442u0435u0439 vc.ru. u041fu0438u0448u0438u0442u0435 u043du0430 [email protected]”,”isMe”:false,”isPlus”:true,”isVerified”:false,”isSubscribed”:false,”isNotificationsEnabled”:false,”isShowMessengerButton”:false}

{“url”:”https://booster.osnova.io/a/relevant?site=vc”,”place”:”entry”,”site”:”vc”,”settings”:{“modes”:{“externalLink”:{“buttonLabels”:[“u0423u0437u043du0430u0442u044c”,”u0427u0438u0442u0430u0442u044c”,”u041du0430u0447u0430u0442u044c”,”u0417u0430u043au0430u0437u0430u0442u044c”,”u041au0443u043fu0438u0442u044c”,”u041fu043eu043bu0443u0447u0438u0442u044c”,”u0421u043au0430u0447u0430u0442u044c”,”u041fu0435u0440u0435u0439u0442u0438″]}},”deviceList”:{“desktop”:”u0414u0435u0441u043au0442u043eu043f”,”smartphone”:”u0421u043cu0430u0440u0442u0444u043eu043du044b”,”tablet”:”u041fu043bu0430u043du0448u0435u0442u044b”}},”isModerator”:false}

Алгоритм прототипа

SMOS для обнаружения осеннего промерзания почвы

Основные моменты

•

Мы представляем алгоритм обнаружения осеннего промерзания почвы в масштабе полушария.

•

Яркостные температуры SMOS уровня 3 используются в качестве входных данных для алгоритма.

•

Ежедневная информация о состоянии почвы предоставляется в масштабируемой сетке Земли равной площади.

•

Замораживание почвы имеет важное значение для мониторинга газообмена в атмосфере.

•

Полученные оценки состояния почвы сравнивались с наблюдениями на месте и наблюдениями.

Реферат

Представлен прототип алгоритма для обнаружения осеннего промерзания почвы в масштабе полушария с использованием космических пассивных микроволновых наблюдений в L-диапазоне. Методология основана на ранее проведенных эмпирических и теоретических исследованиях эмиссионных свойств в L-диапазоне промерзающих и оттаивающих грунтов. Мы расширяем метод, первоначально разработанный для определения состояния замерзания-оттаивания почвы (F / T), от наблюдений с башни L-диапазона до спутникового масштаба, применяя наблюдения миссии Европейского космического агентства по влажности почвы и солености океана (SMOS).

Разработанный алгоритм основан на первом установлении пространственно переменных порогов для яркостных температур L-диапазона, представляющих мерзлое и талое состояние почвы, и сравнении их с текущими значениями различных показателей промерзания почвы, рассчитанными на основе наблюдаемой яркостной температуры при различных поляризациях и углах падения. . Экспоненциальная зависимость между показателями промерзания и глубиной промерзания почвы основана на большом количестве ручных наблюдений за замерзанием почвы по всей Финляндии.Дополнительный фильтр обработки, основанный на наблюдаемой физической температуре и информации о снежном покрове, используется для отметки очевидных ошибок обнаружения F / T. Расчетные F / T-состояния почвы, представленные в этом исследовании, ограничены периодом осеннего промерзания, так как тающий снег весной эффективно предотвращает получение информации с поверхности почвы с использованием микроволн для больших территорий в северных широтах. Оценка F / T производится как ежедневная информация и предоставляется в масштабируемой сетке Земли (EASE) с равной площадью. F / T-состояние почвы подразделяется на три дискретных уровня: «замороженный», «частично замороженный» и «оттаявший» и сопровождается матрицей данных о качестве, оценивающей надежность данных для каждого сезона заморозков отдельно. Сравнение с данными in situ было проведено в 10 различных точках Финляндии, Северной Америки и Сибири. Эти результаты сравнения показывают, что начало осеннего промерзания почвы можно оценить по данным наблюдений SMOS в пределах от 1 до 14 дней, в зависимости от применяемого индикатора промерзания и данных in situ и , используемых для сравнения.Хотя первоначальные результаты обнадеживают, более комплексная оценка оценок F / T почвы на основе SMOS по-прежнему требует дальнейшего сравнения с другими эталонными участками, особенно с участками с измерениями, доступными для всех местных репрезентативных типов почвенного покрова, а также других спутниковых замеров почвы продукты.

Ключевые слова

Микроволновая радиометрия

Замерзание / оттепель почвы

SMOS

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Просмотреть аннотацию

© 2016 Авторы.

Опубликовано Elsevier Inc.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Абстракции программирования (ускоренные) Анализ алгоритмов Предварительный просмотр

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот веб-сайт устарел на . Это веб-сайт курса за последний квартал Осень 2017 г. . Если вы сейчас слушаете этот курс, это не ваш веб-сайт класса, и вам следует посетить текущий веб-сайт класса по адресу http://cs106x.stanford.edu/. Если вы уже находитесь на http: // cs106x.stanford.edu/, веб-страница может не обновляться в новом квартале. Обратите внимание, что курсы меняются с каждой новой четвертью и инструктором. Любая информация на этой устаревшей странице может не относиться к вам в этом квартале.

Предварительный просмотр лекции: Анализ алгоритмов и Big-Oh

(Рекомендуемая литература: Programming Abstractions in C ++ , section 10.2)

Сегодня мы поговорим о способах анализа времени выполнения алгоритмов. Многие интересные алгоритмы обрабатывают данные.

Нас больше всего интересует время выполнения алгоритма, поскольку количество элементов данных (которые мы назовем «N») растет. Предположим, мы измеряем время выполнения трех гипотетических алгоритмов:

Очевидно, что алгоритм 3 намного быстрее, но главное, на что нужно обращать внимание, – это скорость роста. Для алгоритмов 1 и 2, когда вы удваиваете входной размер N, время выполнения увеличивается примерно в 4 раза. Для алгоритма 3, когда вы удваиваете N, время выполнения увеличивается примерно в 2 раза. Этот темп роста , а не абсолютное время выполнения, измеренное в конкретном прогоне, является наиболее важным, на что следует обращать внимание при анализе и выборе алгоритмов.

Мы классифицируем алгоритмы на группы, называемые классами сложности , исходя из скорости их роста относительно входного размера N. Предположим, вы измеряете время выполнения для определенного значения N, а затем меняете N.

• Если вы увеличиваете N и время выполнения не изменяется, мы говорим, что алгоритм имеет постоянное время выполнения .
• Если вы увеличиваете N в K раз, а время выполнения алгоритма также примерно увеличивается в K раз, мы говорим, что алгоритм имеет линейный рост на .(Алгоритм 3 выше)
• Если вы увеличиваете N в K раз, а время выполнения алгоритма примерно увеличивается в K * K, мы говорим, что алгоритм имеет квадратичный рост на . (Алгоритмы 1, 2 выше)
• …

Существует много различных классов сложности, и по мере написания и анализа алгоритмов мы будем изучать способы оценки и вычисления класса сложности данного фрагмента кода.

Авторские права на этот документ и его содержимое принадлежат Марти Степп, 2017.Все права защищены. Любое распространение, воспроизведение, передача или хранение части или всего содержимого в любой форме запрещено без письменного разрешения авторов.

DP алгоритма – осенний сбор листьев

сложность среднее

Сяокоу вышел на осеннюю прогулку. По дороге он собрал несколько красных и желтых листьев.

Он использовал эти листья для организации коллекции осенних листьев листьев , строки листьев Содержит только строчные буквы r и y , где символы r Представляет красный лист y Желтый лист – это лист.
Ради красоты и опрятности Сяокоу хочет разделить расположение листьев в коллекции на три части: красную, желтую и красную. Количество листьев в каждой части может быть не равным, но они должны быть больше или равны 1. При каждой настройке кнопка может заменять красный лист на желтый лист или желтый лист на красный лист. Я хотел бы спросить минимальное количество операций по настройке маленьких кнопок, чтобы завершить настройку осеннего сбора листьев.

Пример 1:
Ввод: leaves = «rrryyyryryyrr»
Вывод: 2
Объяснение: отрегулируйте дважды и замените два красных листа в середине желтыми, чтобы получить «rrryyyyyyyyrr»

Пример 2:
Ввод: leaves = «RyR»
Выход: 0
Пояснение: требования соблюдены и дополнительных операций не требуется

Наконечники:
3

5
Leaves содержит только символ «R» и символ «y»

Вначале идея заключалась в том, чтобы просто выяснить релевантную информацию о R и Y слева и R и Y справа с помощью нескольких итераций, а затем обсудить все ситуации. Было обнаружено, что существует множество ситуаций, и требуется много суждений

После долгой борьбы было обнаружено, что наиболее подходящим методом является динамическое программирование. Я считаю, что DP можно использовать до тех пор, пока возникает наименьшее или большинство проблем, потому что первоначальная цель динамического программирования – найти оптимальное решение через некоторую расчетную информацию.
Поскольку мы хотим использовать DP, нам нужно найти состояние, потому что нам нужно интегрировать строку в [красный, желтый, красный], поэтому мы можем определить три состояния: 0 и 2 представляют передний красный цвет и следующие красный, а 1 представляет средний желтый

• Затем мы можем определить двумерный массив int [leaves.length ()] [3] ， DP [i] [J] обозначает листья [0] Минимальное количество операций со строковым статусом J для .. I ]
• Первое – это состояние 0, то есть передняя часть – [красный], затем текущий dp [i] [0] Это зависит от минимального количества операций предыдущего символа в состоянии 0 плюс то, стандарт красный!
• Затем есть состояние 1, то есть передняя часть – [красный, желтый], которая в настоящее время составляет dp [i] [1] То есть принимает минимальное значение предыдущего символа в состоянии 0 и состоянии 1 （ Поскольку передняя сторона [красный] или [красный, желтый], может, в конце концов, стандарт будет изменен на желтый, и будет 0.Я должен быть государством 1! ） Плюс желтая ли стандартная!
• Наконец, это состояние 2, то есть передняя часть [красный, желтый, красный] !, затем текущий dp [i] [2] Это минимальное значение предыдущего символа в состоянии 1 и состояние 2 (* поскольку состояние 1 – [красный, желтый], а состояние 2 – [красный, желтый, красный]. В конце концов, стандарт будет изменен на красный, то 0 я должен удовлетворить [красный, желтый, красный ], но состояние 0 не допускается, потому что независимо от того, как регулировать положение [красный], его нельзя настроить на [красный, желтый, красный]! *) плюс то, является ли стандарт красным!

будьте осторожны

Поскольку количество выходов в каждом состоянии должно быть не менее 1, мы должны не только уделять особое внимание уравнению перехода между состояниями, когда J = 2, но также учитывать, удовлетворяет ли каждое состояние само по себе требованиям. Для состояния DP [i] [J] он включает в себя листья [0 .. I] с I + 1 листом и j + 1 состоянием, поэтому количество выходов должно быть больше или равно количеству состояний, т. Е. , I ≥ J. Таким образом, все состояние DP [i] [J] из I Рассматривая приведенное выше уравнение перехода между состояниями, мы берем минимальное значение на каждом этапе перехода, поэтому мы можем установить для всех состояний, которые не соответствуют требованиям, максимальное значение (например, N + 1 или верхний предел целочисленного типа, так далее.).

Этот метод использует информацию о предыдущем состоянии, чтобы ускорить сбор данных по стандарту, и, наконец, найти оптимальное решение – DP, поэтому очень важно найти правильное состояние и уравнение состояния!

Вот код:

  class Solution {
    public int minimumOperations (Строка уходит) {
        int len ​​= листья.длина();
        int [] [] dp = новый int [len] [3];
        dp [0] [0] = leaves.charAt (0) == 'y'? 1: 0;
        dp [0] [1] = dp [0] [2] = dp [1] [2] = Integer.MAX_VALUE; // Обратите внимание, что количество листьев должно быть больше или равно общему количеству состояний!
        for (int i = 1; i  = 2) {
               dp [i] [2] = Math.min (dp [i - 1] [1], dp [i - 1] [2]) + isYellow;
            }
        }
        return dp [len - 1] [2];
    }
}  

Данная работа принятаCC соглашение Автор и ссылка на статью должны быть указаны в перепечатке

CSE 373 – Анализ алгоритмов

Осень 2020

• Время курса: 15:00 – 16:20 вторник-четверг
  Место: на Zoom Ссылка Zoom доступна на Piazza, если вы не можете найти ее на Blackboard
• Время работы Стивена Скиены: с 11:05 до 12:35 со вторника по четверг. на Zoom и по предварительной записи.Вы также можете поймать меня сразу после занятий.
• Доска объявлений курса будет Piazza. Зарегистрируйтесь, нажав здесь.
• Наши выпускники ТА и их особые обязанности:
• Ассистенты курса бакалавриата перечислены ниже. Их рабочие часы будут в кабинетах TA для старшекурсников 2203 и 2217 Old Computer Science.
• У студентов бакалавриата будет одна обзорная сессия каждую неделю на Zoom (две перед серединой). График такой:

Конспект лекции

Документы курса

• Программа курса и расписание лекций в pdf формат.
• Ежедневные домашние задания в pdf формат.
• Список трудных задач, на которых можно бросить мне вызов.

Домашние задания

Домашнее задание 1 – DUE 17.09.20 в pdf формат.

Теперь доступен ключ ответа.

Домашнее задание 2 – СРОК 10.01.20 в pdf формат.

Теперь доступен ключ ответа.

Среднесрочная оценка 1 состоится в четверг, 24 сентября, и будет охватывать большой ох, структуры данных и сортировка. Я разместил копию Промежуточного отчета 1 за предыдущий год на помочь вам учиться.Примечание: мы предоставим ключ ответа , а не , особенно для множественного выбора. проблемы, чтобы побудить вас решить их самостоятельно.

Домашнее задание 3 – ДОПОЛНИТЕЛЬНО 20.10.2020 г. pdf формат. Четыре тестовых файла для Домашнего задания 3: файл 1, файл 2, файл 3, файл 4. Первое число представляет количество ребер, второе – число. вершин, а каждая последующая линия представляет собой ребро между парой пронумерованных вершин.

Теперь доступен ключ ответа.

Домашнее задание 4 – DUE 11/3/20 in pdf формат.Протестируйте свою программу на нашей коллекции наборы данных для HW4.

Midterm 2 состоится четверг, 12 ноября и будет охватывать графовые алгоритмы, возврат и динамическое программирование. Я разместил копию Среднесрочного экзамена 2 за предыдущий год на помочь вам учиться. Примечание: мы предоставим ключ ответа , а не , особенно для множественного выбора. проблемы, чтобы побудить вас решить их самостоятельно.

Домашнее задание 5 – DUE 12/3/20 in pdf. Попытайтесь решить задачи динамического программирования до середины семестра.Ключ ответа теперь доступен.

Пожалуйста, заполните онлайн-форму оценки курса. Я очень ценю ваши отзывы, чтобы улучшить курс в следующий раз, когда он будет предложен.

Ссылки по теме

Дополнительный кредит

Заинтересованные студенты может попытаться сделать следующее дополнительные задачи кредитного программирования от Скиена / Ревилла за небольшое количество дополнительные баллы – достаточно маленькие, чтобы вас заинтересовали в первую очередь интересом, а не жадностью.

Вы можете отправить эти проблемы через онлайн-судья UVA.Я дал соответствующий номер судьи UVA для каждой задачи в скобках. Google ”

График выполнения этих задач, который несколько согласован. с этим курсом это:

Пришлите мне всю свою работу в конце семестра, чтобы получить зачет.

Цели

Прочтите о программе аккредитации CS ABET. Цели курса ABET:

• Дайте подробное введение в анализ асимптотических алгоритмов наихудшего случая.
• Разработайте классические графовые и комбинаторные алгоритмы для таких задач, как сортировка, кратчайшие пути и минимальные остовные деревья.
• Представьте понятие вычислительной сложности и полноты NP.

Курс также удовлетворит следующие цель программы:

• (S6) хорошо разбираются в теории вычислений и фундаментальная математика.

Профессор

Стивен С. Скиена

251 Новый корпус информатики

Кафедра компьютерных наук

Государственный университет Нью-Йорка в Стоуни-Брук

Стоуни-Брук, Нью-Йорк 11794-4400, США

skiena @ cs.stonybrook.edu

631-632-9026

Присоединяйся к Общество компьютерных наук Стоуни-Брук

Счетные мысли – Адам Бланк

Весна 2021 г. (Калифорнийский технологический институт)

Зима 2021 (Калтех)

Осень 2020 (Калифорнийский технологический институт)

Весна 2020 (Калтех)

Зима 2020 (Калтех)

Осень 2019 (Калифорнийский технологический институт)

Весна 2019 (Калтех)

Зима 2019 (Калтех)

Осень 2018 (Калифорнийский технологический институт)

Весна 2018 (UW)

Зима 2018 (UW)

Осень 2017 (UW)

Весна 2017 (UW)

Зима 2017 (UW)

Осень 2016 (UW)

Весна 2016 (UW)

Зима 2016 (UW)

Осень 2015 (UW)

Лето 2015 (UW)

Весна 2015 (UW)

Зима 2015 (UW)

Осень 2014 (UW)

Осень 2013 (CMU)

15-151: Математические основы информатики

( Инструктор , Курс-дизайнер )

Осень 2012 г. (CMU)

15-151: Математические основы информатики

( Инструктор , Курс-дизайнер )

Весна 2012 (CMU)

15-251: Великие теоретические идеи в компьютерных науках

( Старший помощник учителя )

15-451: Разработка и анализ алгоритмов

( Ассистент преподавателя )

Осень 2011 г. (CMU)

15-131: Великие практические идеи для компьютерных ученых

( Инструктор , Курс-дизайнер )

21-127: Концепции математики

( Ассистент преподавателя )

Весна 2011 (CMU)

15-251: Великие теоретические идеи в области компьютерных наук

( Ассистент преподавателя )

Осень 2010 (CMU)

15-251: Великие теоретические идеи в области компьютерных наук

( Ассистент преподавателя )

Лето 2010 (CMU)

15-211: Фундаментальные структуры данных и алгоритмы

( Ассистент преподавателя )

Весна 2010 (CMU)

15-251: Великие теоретические идеи в компьютерных науках

( Ассистент преподавателя )

Осень 2009 г. (CMU)

15-211: Фундаментальные структуры данных и алгоритмы

( Ассистент преподавателя )

рынков алгоритмов и впереди ухабистая осень

В современной борьбе между фундаментальными принципами баланса старой школы и компьютеризированными «квантами», измеряющими тенденции, роботы, похоже, победили, поскольку более 70% сегодняшних рынков торгуются на алгоритмах, работающих на скорости 15 гигафлоп, что фактически подтверждает, что мы рынок с алгоритмом, который предвещает впереди ухабистую осень, а также просто странную «новую норму»…

21 акций

Я привык называть этот рынок «рынком терминаторов»; тот, который управляется безличными формулами и чрезвычайно дорогим программным обеспечением, а не человеческим интеллектом.

Я здесь не для того, чтобы высмеивать этот новый стиль инвестирования, поскольку он может работать и работает – до тех пор, пока он не работает, обычно из-за какого-то непредвиденного события человека , которое машины не могут ни предсказать, ни контролировать.

Я часто вспоминаю печально известную катастрофу Джона Мериуэзера с хедж-фондом Long-Term Capital Management .

В 1998 году в ее дорогостоящем штате работало два лауреата Нобелевской премии и тонны разработчиков программного обеспечения по прикладной математике, и ни один из них не помешал этому фонду в 125 миллиардов долларов развалиться с историческим размахом, когда Рубель пошел в одном направлении, а компьютеры – в другом.

Увы, долгосрочного капитала хватило ненадолго…

Но вместо того, чтобы вдаваться в подробности (или дискуссии) об искусственном интеллекте и человеческом здравом смысле, ниже я просто собираюсь использовать как фундаментальные, так и количественные технические характеристики, чтобы измерить состояние наших текущих рынков и направление ваших денег.

А что мне оба подхода говорят?

Что ж, готовьтесь к летучей осени…

Количественные сигналы – впереди волатильность

Что касается чисто технических индикаторов, они предоставляют достаточно доказательств предстоящих проблем, отчасти благодаря захвату рынков алгоритмов.

В прошлый понедельник кванты (также известные как фонды CTA и другие участники этих рынков алгоритмов) увидели, что S&P упал ниже их ключевых линий поддержки продаж (то, что модные парни называют «отрицательной гаммой»).

Не теряясь в определениях греческого рынка – это, по сути, означает, что поддержка покупателей ослабевает, и, следовательно, на рынках наблюдалось самое большое дневное падение за год.

Кванты обеспокоены рынками этих алгоритмов. Когда мы входим в август, трейдеры уходят на каникулы, и поэтому рынки обычно становятся менее ликвидными.Это плохая конвергенция, идеальная установка для всплесков волатильности, вызванных сигналами компьютера, а не человеческим усмотрением.

VIX, который является «индикатором страха» рынка, помогает измерить эту волатильность. У квантов также есть другая шкала, VVIX (которая, по сути, отслеживает волатильность VIX), и сезонные пики VVIX в конце августа и сентябре, которые рынки алгоритмов обычно используют в качестве индикатора продаж – и, следовательно, рыночного карателя.

Кванты прогнозируют две волны ожидаемых движений волатильности этой осенью: во-первых, распродажу, как мы видели на прошлой неделе, в результате чего VIX превысил 20, а VVIX превысил 100.

В частности, рынки алгоритмов наблюдали за крупными движущими силами рынка и игроками (хедж-фонды), которые в июне и июле были очень оптимистичными (покупали) и использовали другие бычьи стратегии (продажа пут и короткая продажа фьючерсов VIX).

Такие шаги создали менталитет стада, а затем, с 1 августа, это стадо стало нервничать и начало продавать, а не покупать акции США. Это 101 отслеживание потока, и это важно. Теперь есть математические доказательства того, что компьютеры, составляющие наши рынки алгоритмов, не рискуют в предстоящий осенний сезон.

И, конечно, отскок будет. Покупатели на провале – это , запрограммированные на покупку на провале. В конце концов, это машины, и рынки алгоритмов имеют тенденцию создавать свои собственные «провалы», а затем покупать эти самые спады в следующем цикле.

Тем не менее, сигналы от CTA, макрофондов и алгоритмов рынков алгоритмов, следующих за трендом, говорят нам о том, что крупные игроки этой осенью станут рыночно нейтральными, что означает меньшую поддержку покупок и, следовательно, большую волатильность рынка – и то, и другое. и вниз – но в основном вниз .Скорее всего, это станет достаточно рискованным, чтобы ФРС вмешалась и начала печатать деньги. Подождем, посмотрим…

Как выпускники хедж-фонда , мы хорошо знаем эту закономерность.

Появляется все больше свидетельств того, что этой осенью рынки фондов и алгоритмов CTA будут больше продавать, чем покупать, поэтому давление на цену снижается , ключевой тренд , который следует ожидать, особенно (и обычно) в конце месяца. когда фонды с паритетом риска (т. е. длинные и короткие фонды) перебалансируют свои портфели.

Наконец, кванты отслеживают индикаторы настроений на мировых фондовых рынках, которые, движимые сигналами обостряющейся торговой войны , ухудшаются и создают модель «лето-осень», опасно напоминающую технические модели, наблюдавшиеся до 2008 года. кризис.

Короче говоря, на этих рынках алгоритмов есть технические причины быть осторожными, поскольку мы завершаем 3 квартал и направляемся в 4 квартал.

Сигналы старой школы – впереди рецессия

Приведенные выше данные, конечно, очень важны – они основаны на диаграммах, потоках, тенденциях и очень интересной математике.Большая часть приведенных выше «количественных данных» с этих рынков алгоритмов не зависит от явных в остальном признаков классической, старой доброй рецессии, которую мы также отслеживаем .

Как мы уже несколько месяцев отмечали, классические (олдскульные) модели постоянного / падающего ВВП, умирающего среднего класса, массовых закрытий розничной торговли, замедления темпов роста грузовых и железнодорожных перевозок, PMI на опасных минимумах и полностью настроенного на провал рынок , поддерживаемый нечестным ФРС, и ныне утомленный (а не «средний цикл») деловой цикл ВСЕ указывают на неминуемую рецессию.Это означает, что мы можем, опять же, ожидать, что ФРС вскоре вмешается и отправит рынки к новым максимумам, потому что, эй, на этих искаженных рынках плохие новости – это просто повод для хороших новостей от ФРС …

Рецессия, однако, в конечном итоге имеет значение. Они убивают портфели для неподготовленных, когда поддержка ФРС теряет доверие. Это трудно «вовремя», все, что мы можем сделать, это наблюдать и реагировать до того, как расплавление наберет обороты.

ФРС, конечно же, мощный орган, и он может отложить официальное наступление рецессии способами, которые трудно оценить (т.е. за счет повышения надежды розничных инвесторов с помощью обещаний соучастников СМИ и большего количества волшебных снижений ставок или более волшебных денег, печатающих в будущем).

Но знайте это: ФРС может только отсрочить рецессии; не могут предотвратить их . Рынки алгоритмов тоже.

В конце концов, я считаю, что рецессия на Мэйн-стрит (которую ФРС и рынки алгоритмов фактически игнорируют) может в конечном итоге вызвать рецессию на Уолл-стрит (которая является всем, что ФРС видит и кланяется).

Не нужно иметь количественный фонд или степень в области прикладной математики, чтобы увидеть, как США гниют вокруг вас, когда расходы растут, несмотря на мифические данные по инфляции.

Кроме того, старый здравый смысл напоминает нам о том, что куда идут рост и прибыль, то же самое происходит и с фондовым рынком. В своих недавних объявлениях ФРС забыла сообщить вам, что как прибыль, так и рост в 3 и 4 кварталах будут значительно ниже.

И это довольно показательно. Опять же, я ожидаю, что ФРС вернется в четвертом квартале, чтобы «спасти положение» и подтолкнуть этот рынок к еще более опасным уровням долгов и печатания денег.

Подводя итоги

Независимо от того, смотрите ли вы только на современных роботов этих рынков алгоритмов, или отслеживаете старомодные и здравые уроки истории, доходов и роста ФРС, все признаки в настоящее время указывают на нестабильную осень.

А пока будьте готовы, потому что в пятницу я покажу вам один из самых слабых секторов рынка.

Я не стану вам портить, но скажу вам, что Уоррену Баффету есть что терять …

Увидимся в пятницу.

Комментарии

5 ответов на «Следите за своим шагом, пока мы приближаемся к осени»

1. Ричард Филлипс говорит:

14 августа 2019

Спасибо!

2. Том Шеттерли говорит:

14 августа 2019

Мэтт: Я не могу с тобой полностью согласиться. Имею несколько акций CLX и PG.
Эти акции показали хорошие результаты на недавнем рынке, но я вижу обратную сторону, когда все, что вы описываете, происходит.Что бы вы или ваша команда посоветовали мне сделать с ними, чтобы сохранить их ценность?

3. Джон Харвуд говорит:

14 августа 2019

Спасибо за краткий обзор многих рыночных «грозовых туч». Конечно, «перевернутая кривая доходности» уже некоторое время мигает желто-красным светом. RE на главной улице, когда наша страна тратит почти 20% на здравоохранение, а средняя семья не может позволить себе страховку или высокую франшизу, переломный момент наступает быстро, когда кормилец заболевает или получает травму.
Учитывая огромные и постоянно растущие расходы на здравоохранение, включая рецептурные лекарства, вы должны смеяться или плакать, когда ФРС сообщает о «низкой инфляции». Обычные семьи действительно застряли между камнем и наковальней. Если бы мы могли каким-то образом использовать эти мощные инструменты, которые превращают доли секунды / пенни в прибыль, чтобы помочь решить нашу проблему здравоохранения, это было бы действительно чудом, достойным празднования.

4. Филлипп Джейсон говорит:

14 августа 2019

Мэтт,
У вас больше здравого смысла, чем у трех последних победителей Triple Crown.Я полностью увлечен золотом и серебром и ждал, когда наступит этот момент. Теперь я наблюдаю за таянием и читаю отчет о критических сигналах. Я с нетерпением жду любых отчетов по золоту и серебру, а также любых других советов от вас относительно рынка. Я еще не инвестировал в фьючерсы или ETF. Мои инвестиции были вложены в акции по добыче чистого золота, такие как AEM, и еще в несколько спекулятивных горнодобывающих предприятий в этой области.

5. Роберт Барт говорит:

14 августа 2019

13.08 перевернулся один из моих компакт-дисков.Старая ставка составляла 2,17, а новая – 2,11 за один год. Поскольку эта цена не равна цене Inflatio
, я получу отрицательный возврат. Однако 14 августа акции банков упали, и за один день я заработал 3,45 процента, продавая банки.
Лучше окупаемость, чем годовой CD
Bob B

Осенний ветер, modelarts “Ai market algorithm fast SCNN guide” осенняя жирная паста

Это двойная одиннадцать, Дует осенний ветер, Рубить руки нельзя, верно, Пора приклеить осенний жир, Попробовать что-нибудь свежее, Я отправил свежие из духовки Алгоритм ModelArts AI Market Fast-Scnn （здесь и далее называемый алгоритмом）. Прилагаются секреты использования. Убедитесь, что начать работу легко.

Этот алгоритм использует набор данных высокого качества для определения размеров Cityscapes train Set и val Set, Use train Set training, stay val Тест на наборе достигает mIOU = 68,668. Точность.

1. Подготовьте набор данных

Формат набора данных, поддерживаемый этим алгоритмом, – это наборы данных городских ландшафтов.

Городские пейзажи Набор данных содержит данные из 50 различных стереофонических видеопоследовательностей, записанных в уличных сценах в разных городах, а также более крупных наборов фреймов для аннотаций Weak (Слабые) и 5,000 высококачественных комментариев на уровне пикселей для кадров.следовательно, набор данных по величине больше, чем существующий аналогичный набор данных. Для получения дополнительной информации об аннотированных классах и примерах аннотаций вы можете найти следующий официальный сайт набора данных.

Городские пейзажи Набор данных предназначен для:
(1) Оценить эффективность визуального алгоритма в основных задачах семантического понимания городской сцены ： Уровень пикселей, Уровень экземпляра и панорамная семантическая разметка;
(2) Поддержка предназначена для использования преимуществ большого количества (слабых) исследований аннотационных данных. Например, она используется для обучения глубокой нейронной сети.

1.1 Скачать наборы данных

можно перейти по этой ссылке. Загрузите gtFine_trainvaltest.zip и leftImg8bit_trainvaltest.zip Два документа, как показано на рисунке ниже ：

gtFine_trainvaltest.zip Структура каталогов после распаковки следующая (Этот алгоритм не требует распаковки, пакеты сжатия можно использовать напрямую)）

└─gtFine
├─test
├─train
└─val

Осталось

Img8bit_trainvaltest.zip Структура каталогов после распаковки следующая (Этот алгоритм не требует распаковки, пакеты сжатия можно использовать напрямую) ：

└─leftImg8bit
├─test
├─train
└─val
Если вам нужно тренироваться с собственным набором данных, вам необходимо отсортировать каталог данных в ту же форму, что и выше. Более подробное описание набора данных см. В описании официального веб-сайта набора данных Cityscapes выше.

1.2 установить OBS Browser + и загрузить набор данных

ModelArts Используйте службы хранилища объектов (OBS) для хранения данных. Обеспечение безопасности 、 Высокая надежность и низкая стоимость хранения.OBS Browser + – это служба хранения для доступа к объектам и управления ими （Object Storage Service, OBS） Графические инструменты для, поддержки идеального управления стволом и операций управления объектами .OBS Browser + Графический интерфейс может сделать очень удобным для пользователей работу в локальном OBS Выполните управление, например ： Создание корзин 、 Выгрузка и загрузка файлов 、 Просмотр файлов и т. Д.

Конкретные шаги операции следующие:
（1） Загрузите этот OBS Browser +, распакуйте после загрузки, дважды щелкните exe-установка, запустите после завершения установки;

(2) Интерфейс входа в систему показан на следующем рисунке. Вам необходимо ввести имя учетной записи Идентификатор ключа доступа (AK) и секретный ключ доступа (SK), Справочные ресурсы Этот документ, получить AK и SK, Многие продукты в облаке Huawei требуются ключи доступа. Сохраните файл ключа должным образом. Затем введите имя своей облачной учетной записи Huawei и полученное имя со ссылкой на рисунок ниже AK и SK. Нажмите «Войти»;

（3） См. Ниже, нажмите «Создание сегментов», введите имя сегмента, будьте осторожны ： Для региона следует выбрать Северный Китай – Пекин IV 、 Стандартное хранилище 、 частное 、 Закройте еще AZ, имя сегмента необходимо настроить, Имена сегментов OBS должны быть глобально уникальными. Если имя сегмента подсказки уже существует, вам необходимо изменить его на другое имя. Например, в этой статье устанавливается имя сегмента fast-scnn.Установленное вами имя сегмента должно отличаться от этого. См. Инструкции ниже fast-scnn. Пожалуйста, проявите инициативу и замените имя сегмента на свое собственное. Следующее не будет предложено;

（4） Нажмите на название корзины, в бочку, нажмите «Новая папка», введите имя папки, например «train_input», нажмите, чтобы войти в папку, снова «Создать» «наборы данных», нажмите «Загрузить» – > «Добавить файлы» -> Выбрать локальную загрузку хорошего пакета сжатия набора данных (Причина, по которой мы выбираем формат пакета сжатия, заключается в том, что если набор данных больше, загрузка сжатых пакетов происходит намного быстрее, чем загрузка папок) -> определить, как показано на рисунок ниже;

（5） Щелкните Браузер OBS + «Управление задачами» слева. Вы можете просмотреть ход загрузки данных.Как показано на рисунке ниже, нажмите «Настройки», в основных настройках установите максимальное число параллелизма на максимальное значение 50, это может ускорить загрузку данных.

2. Алгоритм подписки

Нажмите … В правом верхнем углу страницы 【подписаться】. Затем нажмите … Под страницей 【следующий шаг】 Кнопка, Нажмите еще раз 【Подтвердите платеж】 Кнопка, Наконец, нажмите 【определить】 Кнопка для перехода на страницу моей подписки. Вы можете увидеть алгоритм, на который вы только что подписались.Щелкните 【Консоль приложения】 Гиперссылки, выберите Северный Китай – четыре области Пекина, войдите на страницу управления алгоритмом.

Как показано на рисунке ниже, нажмите кнопку «Синхронизация», алгоритм синхронизации. Вы можете нажать кнопку обновления, «Обновить статус». Когда состояние становится готовым, означает, что синхронизация прошла успешно, Используйте последнюю версию, Это должна быть версия 6.0.0, Базовая версия для подписки.

3. Создание учебных заданий

Нажмите на изображение выше «Создание тренировочных заданий», введите параметры тренировки в соответствии с таблицей ниже ：

Нажмите «Далее», «Отправить». Состояние задания на обучение будет «инициализация», «развертывание», «выполнение» и «успешное выполнение». Четыре состояния.После успешной операции обучения, указанный в таблице выше «Путь к выходным данным модели» автоматически сгенерирует каталог модели. В этом каталоге находятся файлы моделей 、 Сценарий обоснования платформы ModelArts （config.json 、 customize_service.py） И другие файлы, необходимые для запуска. модель .

4. Импорт модели

После того, как модель и соответствующие необходимые документы подготовлены, вы можете импортировать сгенерированную модель в ModelArts Model management. Конкретная операция выглядит следующим образом ：

（1） остаться ModelArts На левой панели навигации консоли нажмите «Управление моделью» -> «Модель», нажмите на странице справа «Импорт».Заполните имя на странице импорта модели, выберите источник метамодели, вы можете выбрать из обучения напрямую (этот метод рекомендуется, простой и удобный, бесшовное соединение с обучением), вы также можете получить его из OBS Choose from. Если из OBS Choose from, Вам нужно выбрать для модели Следующий уровень каталога; Например, на этот раз можно выбрать каталог obs: // fast-scnn / алгоритмы / train_output, как показано на рисунке ниже ：

Будьте осторожны ： После выбора пути метамодели «AI Engine» он заполнится автоматически.Если он не заполняется автоматически, проверьте, что путь к метамодели – это модель. Следующий уровень каталога, возможно, модель. Содержит ли каталог файл конфигурации модели config.json.

（2） Нажмите «Создать … сейчас». Потребуется некоторое время, чтобы дождаться импорта и построения модели. Если после этого статус версии модели будет «нормальным», это означает, что импорт модели выполнен успешно.

5. Создание онлайн-сервисов

оставайтесь ModelArts On, модели можно развертывать как онлайн-сервисы, затем загружать изображение для прогнозирования, наблюдать за результатами прогнозирования непосредственно в Интернете, этот алгоритм поддерживает развертывание ЦП и графического процессора.

Конкретные шаги развертывания в онлайн-сервисе следующие:

9

（1） остаться ModelArts Выберите … На левой панели навигации «Развернуть онлайн -> Онлайн-сервисы», затем нажмите … На странице «Развернуть»;

（2） Заполните параметры на странице развертывания. Среди них в «Списке моделей» выберите модель и версию для импорта, выберите ЦП для выбора спецификации узла расчета;

（3） Щелкните «следующий шаг», после подтверждения параметров щелкните «Отправить».

После отправки вы можете просмотреть ход развертывания в списке онлайн-сервисов. Когда статус изменится на «Выполняется» после, нажмите на название сервиса, перейдите на страницу сведений, нажмите «прогноз», Загрузите изображения для тестирования. Результаты теста показаны на следующем рисунке. Справа – прогнозируемый результат. Разные числа обозначают разные категории.

6. ​​Создайте пакетную службу

оставайтесь ModelArts On. Вы также можете развернуть модель как пакетную службу из изображений набора нагрузочных тестов OBS для прогнозирования. Затем выведите результаты прогноза в OBS. Этот алгоритм поддерживает развертывание ЦП и ГП.

Конкретные шаги развертывания пакетной службы следующие:

（1） остаться ModelArts Выберите … На левой панели навигации «Развернуть онлайн -> Массовая служба», затем нажмите … На странице «Развернуть»;

（2） Заполните параметры на странице развертывания. Среди них в «Списке моделей» выберите модель и версию для импорта, Заполните каталог входных данных и каталог выходных данных, Выберите спецификацию узла расчета «Ядро ЦП 2 8 ГБ», Количество вычисляемых узлов установлено на 1;

Расположение каталога входных данных здесь – это место, где хранится изображение, которое нужно прогнозировать. Обратите внимание, что в этом месте могут храниться только изображения, которые необходимо прогнозировать, а расположение каталога выходных данных – это пустая папка, самоопределяется.

（3） Щелкните «следующий шаг», после подтверждения параметров щелкните «Отправить».

После отправки вы можете просмотреть ход развертывания в списке пакетных сервисов. Когда статус изменится на «Выполняется» после, это означает, что мы прогнозируем, Когда статус изменится на «Выполнить завершено», это означает, что этот пакет изображений был предсказан конец. Результатом прогноза является пакет текстового файла. Сохраните на рисунке выше. Расположение каталога выходных данных OBS. Вы можете перейти в этот каталог, чтобы увидеть результаты.

7. Модель для оценки

См. Раздел 2 Шаги в разделе, установите «Назначение тренировки», установите параметры тренировки в соответствии со следующей таблицей ：

Нажмите «Далее», «Отправить». Состояние задания на обучение будет «инициализация», «развертывание», «выполнение» и «успешное выполнение». Четыре состояния. После успешной операции обучения, указанный в таблице выше «Путь к выходным данным модели» автоматически сгенерирует каталог _result, содержащий рассуждения.png Картинки и рассуждения файл _results.txt. среди _results.txt Файл содержит результаты проверки, как показано на рисунке.

Хорошо, это конец, Как ты себя чувствуешь на этот раз？

Эта статья предоставлена ​​облачным сообществом Huawei 《Я принесу вам свежую еду осенью | ModelArts AI Market алгоритм Fast-SCNN Инструкция по эксплуатации》, автор оригинала ： Технический факелоносец.

Нажмите, чтобы подписаться, Вы впервые узнаете о новой облачной технологии Huawei ~

.