Остановка в: Как найти автобусный маршрут или остановку в ПК-версии — Помощник 2ГИС

Содержание

Олег Гуменюк: По просьбе горожан обустроим остановку в районе Назимовской батареи — Новости — События

Глава Владивостока Олег Гуменюк встретился с представителями Тихоокеанского флота и территориальной профсоюзной организации ТОФ Профсоюза гражданского персонала Вооруженных Сил России. Темой встречи стала организация новой остановки общественного транспорта в районе въезда на Русский мост и Назимовской батареи.

Во встрече принял участие председатель Федерации профсоюзов Приморского края Владимир Исаков, специалисты администрации города.

Олег Гуменюк рассказал представителям флота и профсоюзной организации, что с учетом обращений граждан принято решение создать в районе Назимовской батареи дополнительные остановки. Такая необходимость вызвана тем, что в воинских частях на полуострове Назимова служат офицеры и мичманы, трудится гражданский персонал. Многие пользуются общественным транспортом, поэтому автобусная остановка здесь очень нужна.

Представители военного ведомства и профсоюза подтвердили, что люди не раз обращались в мэрию, а также поблагодарили за решение вопроса. Специалисты управления транспорта уточнили: так как останавливаться на данной скоростной магистрали для посадки и высадки пассажиров автобусам запрещено по нормативам безопасности, транспорт будет заезжать ближе к воинской части, где и планируется обустроить остановку для высадки пассажиров. Остановка для посадки будет устроена в районе Назимовской батареи.

Для этого в новых контрактах с перевозчиками будет скорректирован маршрут № 5. Сейчас автобус ходит от остановки «Изумруд» до «Окатовой», в новых контрактах маршрут следования будет продлен до остановки «Назимовская батарея». Планируется, что контракты начнут действовать с июля.

Также во время встречи глава Владивостока познакомил гостей с ближайшими планами развития города. Он рассказал о строительстве детских садов и школы, реконструкции скверов и набережных, о создании в перспективе платного парковочного пространства, строительстве фонтана и многих других проектах.

Офицеры и представители профсоюза гражданского персонала ТОФ поблагодарили Олега Гуменюка за активное содействие в решении проблемы создания остановки транспорта, а также отметили большую работу городских служб по благоустройству Владивостока.

Марина Ивлева, [email protected]

Евгений Кулешов (фото) 

Иностранцы захотели переночевать на остановке в российской деревне

https://ria.ru/20210103/ostanovka-1591902742.html

Иностранцы захотели переночевать на остановке в российской деревне

Иностранцы захотели переночевать на остановке в российской деревне — РИА Новости, 03.01.2021

Иностранцы захотели переночевать на остановке в российской деревне

Иностранных пользователей платформы Reddit восхитила автобусная остановка в российской деревне. Некоторым место показалось настолько уютным, что они захотели… РИА Новости, 03.01.2021

2021-01-03T16:19

2021-01-03T16:19

2021-01-03T16:43

в мире

интернет

соцсети

reddit

россия

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdn24.img.ria.ru/images/07e5/01/03/1591900501_0:334:1706:1294_1920x0_80_0_0_c8482a65f52c0e18b4ad1a14e6ebf13a.jpg

МОСКВА, 3 янв — РИА Новости. Иностранных пользователей платформы Reddit восхитила автобусная остановка в российской деревне. Некоторым место показалось настолько уютным, что они захотели переночевать там.»Это похоже на открытку», — написал один из комментаторов.»Будь я там, я пропустил бы автобус! Даже если следующий пришел бы через три дня», — признался другой.»Когда ты видишь такие вещи, а не рекламу, мир становится лучше», — убежден еще один пользователь платформы.»Это место выглядит настолько уютным, что я переночевал бы там», — пошутил другой комментатор.Некоторые удивились, что необычное изображение деревенского дома на остановке не исписали граффити. Как отметили пользователи портала, они представляли себе элементы российской инфраструктуры «более советскими».

https://ria.ru/20201228/poezda-1591311824.html

https://ria.ru/20210103/grib-1591879739.html

россия

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2021

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdn24.img.ria.ru/images/07e5/01/03/1591900501_0:174:1706:1454_1920x0_80_0_0_6abf58b0326132202cc1306e9e7db61a.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

в мире, интернет, соцсети, reddit, россия

МОСКВА, 3 янв — РИА Новости. Иностранных пользователей платформы Reddit восхитила автобусная остановка в российской деревне. Некоторым место показалось настолько уютным, что они захотели переночевать там.

«Это похоже на открытку», — написал один из комментаторов.

28 декабря 2020, 22:54ТуризмИностранцы поделились впечатлениями от путешествий по России на поезде

«Будь я там, я пропустил бы автобус! Даже если следующий пришел бы через три дня», — признался другой.

«Когда ты видишь такие вещи, а не рекламу, мир становится лучше», — убежден еще один пользователь платформы.

«Это место выглядит настолько уютным, что я переночевал бы там», — пошутил другой комментатор.

Некоторые удивились, что необычное изображение деревенского дома на остановке не исписали граффити. Как отметили пользователи портала, они представляли себе элементы российской инфраструктуры «более советскими».

3 января, 11:44

В Китае восхитились «сибирским грибом бессмертия»

Лучшая часть путешествия: промежуточная остановка в Стамбуле

Пункты отправленияПункты прибытияЭлектронная почтаТелефон
АлжирАмерика, Азия — Дальний Восток, Ближний Восток[email protected]+21 366 907 8308
АвстралияБалканские страны, Европа, Ближний Восток, маршруты внутри Турции[email protected]+61 2 9255 9900
АзербайджанАмерика (США, Канада, Мексика, Колумбия, Венесуэла, Панама, Куба, Аргентина и Бразилия), Азия — Дальний Восток, Африка, Россия, Украина, Саудовская Аравия, Объединенные Арабские Эмираты, Израиль, Лондон, Норвегия, Швеция, Дания, Финляндия, Франкфурт, Барселона, Эстония, Латвия, Литва[email protected]+994 12 404 10 51
БелоруссияАзия — Дальний Восток, Ближний Восток, Северная Африка, Африка к югу от Сахары, Южная Европа, Америка[email protected]+375 17 3272555
Китай (PVG, XIY, CAN, PEK)Америка (США, Канада, Аргентина, Бразилия, Колумбия, Панама, Куба, Венесуэла, Мексика), Европа, Африка, Ближний Восток[email protected]+86 10 6465 1867
ДанияАмерика, Азия — Дальний Восток, Африка, Ближний Восток, Восточная Европа, Балканы[email protected]+45 33 38 0849
ЭстонияАзия, Дальний Восток и Восточная Африка, Южная Европа, Америка, Ближний Восток, Восточная Европа[email protected]+372 623 1111
ЭфиопияСША, Канада, Амстердам, Москва, Женева, Стокгольм[email protected]+251 11 662 7781
ФинляндияАмерика, Азия — Дальний Восток, Африка, Ближний Восток, Восточная Европа, Балканы[email protected]+358 9 774 518 15
ГанаЕвропа, Америка, Азия — Дальний Восток, Бейрут, Израиль
[email protected]+233 302 73 45 60
ГрецияБлижний Восток, Азия — Дальний Восток, Восточная Европа, Балканы, Северная Европа, Америка (США, Канада, Аргентина, Бразилия, Колумбия, Панама, Куба, Венесуэла, Мексика), Великобритания, Северная Африка, Африка к югу от Сахары[email protected]+30 210 985 00 76
ИрландияАзия, Дальний Восток, Африка, Ближний Восток[email protected]+353 1 844 79 20
ИндияАмерика (США, Канада, Аргентина, Бразилия, Колумбия, Панама, Куба, Венесуэла, Мексика), Европа и Ближний Восток
[email protected]+ 91 124 4193000
ИранАмерика, Азия — Дальний Восток, Восточная Европа, Северная Европа, Балканы, Великобритания, Африка, Австрия, Франция, Германия, Венгрия, Италия, Нидерланды, Испания[email protected]+98 21 235 46
ИталияАмерика, Китай, Малайзия, Индия, Таиланд, Япония, Россия, Объединенные Арабские Эмираты, Израиль, Египет, Оман, Ливан, Шри-Ланка, Южная Африка, Иордания, Южная Корея[email protected]+39 02 36563813
Кот-д’ИвуарЕвропа, Америка, Азия — Дальний Восток, Бейрут, Израиль, Медина
[email protected]+225 88 37 31 08
ЯпонияЕвропа, Ближний Восток, Африка[email protected]+81 3 3435 0421
КазахстанАмерика, Южная Африка, Болгария, Черногория, Грузия, Азербайджан, Москва, Санкт-Петербург, Белоруссия, Туркменистан, Египет, Греция, Киев, Таиланд, Гонконг, Индия, Великобритания, Ирландия, страны Шенгенского соглашения, Тель-Авив, Дубай, Доха, Бахрейн[email protected]+7727 250 6219
КувейтАмерика (США, Канада, Аргентина, Бразилия, Колумбия, Панама, Куба, Венесуэла, Мексика), Европа, Балканы, Азия — Дальний Восток, Африка, Ближний Восток, Кипр[email protected]+965 18 849 18
ЛатвияАзия и Дальний Восток, Ближний Восток, Африка, Америка (США, Канада, Колумбия, Венесуэла, Панама, Куба, Аргентина, Бразилия, Мексика) и Южная Европа, Восточная Европа, Балканы[email protected]+371 673 59441
ЛитваАзия и Дальний Восток, Ближний Восток и Америка (США, Канада, Колумбия, Венесуэла, Панама, Куба, Аргентина, Бразилия, Мексика), Южная Европа, Африка, Грузия[email protected]+370 521 90 725
МалайзияЕвропа, Ближний Восток, Африка, Америка[email protected]+60 3 2164 0849
МароккоБлижний Восток и Кипр, Саудовская Аравия (хадж и умра), Азия и Дальний Восток, Восточная Европа и Балканы, Африка к югу от Сахары, Судан, Египет, Греция, Франция, Мальта, Белоруссия, Россия, Швейцария, Чехия, Венгрия, Австрия, Швеция, Норвегия и Куба[email protected]+212 522 640 507
НигерияАзия — Дальний Восток, Ближний Восток, Америка[email protected]+234 1 277 22 30-32
НорвегияАмерика, Азия — Дальний Восток, Африка, Ближний Восток, Восточная Европа, Балканы[email protected]+ 47 930 85 235
ОманАмерика (США, Канада, Аргентина, Бразилия, Колумбия, Панама, Куба, Венесуэла, Мексика), Великобритания, Ирландия, Северная Африка, Европа, Балканы, Иордания, Ливан, Танзания, Эфиопия, Кения, Грузия, Азербайджан, Россия[email protected]+968 2476 5074
ПакистанСША, Великобритания, Ирландия, страны Шенгенского соглашения, Канада, Саудовская Аравия (хадж, умра), Азербайджан[email protected]+92 21 384 02 333
ПортугалияАзия — Дальний Восток, Ближний Восток, Африка, Европа, Балканские страны[email protected]+351 213163121
КатарЕвропа, Балканы, Северная Африка, Америка (США, Канада, Аргентина, Бразилия, Колумбия, Панама, Куба, Венесуэла, Мексика), Кипр, Мавритания, Гана и Эфиопия[email protected]+974 3030 4712
РоссияАмерика (США, Канада, Аргентина, Бразилия, Колумбия, Панама, Куба, Венесуэла, Мексика), Азия — Дальний Восток, Африка, Испания, Италия, Франция, Германия, Португалия, Греция, Ливан, Объединенные Арабские Эмираты, Грузия, Мальта, Израиль, Прага, Вена, Белград, Баку, Бухарест, Иордания, Хорватия, Иран, Саудовская Аравия, Болгария, Венгрия, Центральная Европа, Ближний Восток, Северная Европа, Балканы[email protected]+7495 980 5207
СербияБразилия, Аргентина, Куба, США, Канада, Россия, Украина, Португалия, Объединенные Арабские Эмираты, Иран, Индия, Израиль, Оман, Узбекистан, Непал, Шри-Ланка, Мальдивы, Таиланд, Египет, Алжир, Тунис, Марокко, Танзания, Маврикий, Сейшельские острова[email protected]+381 11 209 72 25
Южная АфрикаАзия — Дальний Восток, Америка, Великобритания, Ирландия, Европа, Саудовская Аравия (хадж, умра), Ближний Восток, Северная Африка [email protected]+27 21 936 3448
ИспанияБлижний Восток, Азия — Дальний Восток, Восточная Европа, Балканы, Северная Европа, Африка к югу от Сахары, Америка (США, Канада, Аргентина, Бразилия, Колумбия, Панама, Куба, Венесуэла, Мексика), Великобритания, Северная Африка, Греция[email protected]+34 91 758 23 35
ШвецияАмерика, Азия — Дальний Восток, Африка, Ближний Восток, Восточная Европа, Балканы[email protected]+46 8 120 95 115
ТанзанияАзия — Дальний Восток, Центральная Европа, Северная Европа, Америка, Ливан, Объединенные Арабские Эмираты, Тегеран, Эн-Наджаф, Оман, Париж, Лион, Израиль, Саудовская Аравия, Великобритания[email protected]+255 754 933 000
ТаиландЕвропа, Ближний Восток, Африка, Америка[email protected]+662 091 0300
ТунисАмерика, Великобритания, Африка, Азия — Дальний Восток, Ближний Восток, Швеция, Финляндия, Норвегия, Россия, Украина, Белоруссия, Польша, Румыния, Греция, Франция[email protected]+216 71 960 999
ВеликобританияАзия, Дальний Восток, Африка, Ближний Восток[email protected]+44 207 471 6640
УкраинаАмерика, Европа, Великобритания, Ирландия, Сейшельские острова, Маврикий, Грузия, Азербайджан, Таиланд, Израиль, Китай, Мальдивы, Дубай, Марокко, Россия, Египет, Индонезия, Япония, Казахстан, Туркменистан, Киргизия, Узбекистан, Таджикистан, Гонконг, Мексика, Сингапур, Индия, Вьетнам, Малайзия, Объединенные Арабские Эмираты[email protected]+38 044 289 44 00
США Африка, Восточная Европа, Балканы, Южная Европа, Пакистан, Индия, Бангладеш, Россия, Иран, Казахстан, Ливан, Иордания, Афганистан, Непал[email protected] +1 703 992 0476

Секретные документы минобороны Британии с планами маршрута «Дефендера» найдены на автобусной остановке

  • Пол Адамс
  • Дипломатический корреспондент Би-би-си

Автор фото, PA Media

Засекреченные документы министерства обороны Великобритании, содержащие подробную информацию о британском эсминце «Дефендер» и британских вооруженных силах, были обнаружены на автобусной остановке в английском графстве Кент.

В одном пакете документов обсуждается, в частности, вероятная реакция России на проход эсминца через воды вблизи побережья Крыма в районе Севастополя. Это место Россия считает своими территориальными водами, что не признается большинством государств мира, в том числе Великобританией, считающей эти воды украинскими. Россия аннексировала Крым в 2014 году.

Другая часть документов содержит обсуждение плана возможного военного присутствия Великобритании в Афганистане после завершения там операции НАТО под руководством США.

Правительство заявило, что начато расследование.

По словам представителя минобороны, один из сотрудников ведомства сообщил о потере конфиденциальных оборонных документов. От дальнейших комментариев представитель минобороны отказался.

Промокшая пачка документов, всего почти 50 страниц, была обнаружена за автобусной остановкой в Кенте рано утром во вторник, то есть накануне инцидента в Черном море.

Нашедший ее человек, пожелавший остаться неизвестным, связался с Би-би-си, когда осознал деликатный характер содержания найденных бумаг.

Би-би-си полагает, что документы, содержащие распечатанные электронные письма и презентации PowerPoint, исходят из офиса высокопоставленного чиновника министерства обороны.

Документы, относящиеся к эсминцу «Дефендер», показывают, что миссия, описанная минобороны как «мирный проход через украинские территориальные воды», с зачехленной корабельной артиллерией и корабельным вертолетом в ангаре, была проведена в ожидании, что Россия может ответить агрессивно.

В среду более 20 российских военных самолетов и два корабля береговой охраны преследовали «Дефендер» на отрезке длиной в 19 км вблизи побережья Крыма.

Как сообщило российское министерство обороны, по курсу британского корабля был открыт предупредительный огонь. Правительство Великобритании отвергло это, утверждая, что огонь открыт не был.

Как следует из обнаруженных документов, в понедельник операцию с участием «Дефендера», получившую название «Op Ditroite», обсуждали на высшем уровне. В частности, речь шла о возможной реакции России на появление корабля у побережья Крыма.

«Что мы понимаем о возможном «радушном приеме»? — задавался вопросом представитель Постоянного совместного штаба — это штаб трех видов вооруженных сил, который планирует и контролирует все военные операции.

В одной из презентаций, подготовленных к совещанию, отмечалось, что российские военные могут перейти от оборонительной тактики к более решительным действиям.

Подпись к фото,

Материалы с этой пометкой касались военного присутствия Великобритании в Афганистане после завершения там операции НАТО

В штабе рассматривали два возможных маршрута «Дефендера» и три вероятных варианта ответных действий России — от «безопасных и профессиональных» до «небезопасных и непрофессиональных». Выбор остановили на курсе, описанном как «безопасный и профессиональный прямой маршрут из Одессы в Батуми». В документах говорилось, что такой вариант позволил бы продемонстрировать, что Британия считает воды вблизи Крыма украинскими.

При выборе иного курса удалось бы избежать конфронтации с Россией, но в этом случае могло сложиться впечатление, что Британия «испугалась и убежала». Это позволило бы Москве говорить, что Британия де-факто признает крымские территориальные воды российскими.

В минобороны Британии заявили, что тщательно планируют операции, анализируя все возможные риски.

Британские чиновники обсуждали, кроме прочего, и то, что после прохода «Дефендера» Россия будет продвигать какую-то свою версию событий.

«Наш нарратив солидно обоснован», — говорится в документах. Кроме того, присутствие на борту эсминца журналистов Би-би-си и газеты Daily Mail, как рассчитывали авторы документов «станет дополнительным вариантом независимого подтверждения действий «Дефендера».

Из обнаруженных в Кенте документов следует, что решение направить эсминец именно таким курсом было принято британским правительством для того, чтобы выразить поддержку Украине, несмотря на возможные риски.

Стоит отметить, что материалы, относящиеся к операции в Черном море, были помечены как «официально конфиденциальные», что означает относительно низкий уровень секретности. Но среди обнаруженных в Кенте бумаг были и засекреченные материалы, с пометкой «Secret UK Eyes Only», касающиеся военного присутствия Великобритании в Афганистане после завершения там операции НАТО.

Дипломатия канонерок?

Несомненно, военный корабль использовали для достижения дипломатических целей. Но основная задача заключалась не в том, чтобы «рассердить русского медведя». Дело в свободе навигации и явной публичной поддержке суверенитета Украины.

Согласно принятой в 1982 году Конвенции ООН по морскому праву, прохождение иностранного корабля по территориальным водам страны законно, если это не наносит ущерба миру, порядку или безопасности этой страны. Почти для всего мира эта страна — Украина, а не Россия.

Комментарий официального представителя МИД России Марии Захаровой в «Фейсбуке»:

«На деле Лондон продемонстрировал очередную провокацию и порцию вранья для ее прикрытия. Агенты 007 уже не те.

А теперь вопрос-загадка для британского парламента: зачем нужны «русские хакеры», если есть британские автобусные остановки?»

Полностью прочитать статью на английском языке можно здесь.

Остановка в пустыне: «Джерри» Гаса ван Сента

Оба героя фильма не только носят одно и то же имя, но и вообще почти полностью лишены индивидуальных черт. Немногочисленные диалоги имеют в основном практический характер, но и в тех случаях, когда Джерри и Джерри говорят не о плане дальнейших действий, из их разговора невозможно узнать ничего об их повседневной жизни или бэкграунде. Даже одеты они невыразительно (и это по меркам 2002 года, то есть максимально невыразительно), а их общее имя в разговорах то и дело превращается в нарицательное слово — оба персонажа используют gerry как глагол или существительное, обозначающее неудачу. Вывести из событий фильма можно только динамику отношений между героями — безо всякого контекста этих отношений, — которая и проявится в развязке. Ван Сент с соавторами удаляют из действия интригу и драматургию, оставляя в нем одну, очищенную от всего лишнего линию постепенного движения к смерти. Характерно и то, что все происходит в пустыне — «никаком» пространстве, на голой сцене мира, причем пейзаж (калифорнийской долины Смерти, хотя в фильме об этом не говорится) становится все более мертвым по мере путешествия.

Вдохновленный, по словам ван Сента, фильмами Белы Тарра, «Джерри» смотрит в сторону традиции европейского модернизма. С ее представителями, наверное, фильм и стоит сравнивать. Что ж — неловкие, совсем не похожие на экстремалов-выживальщиков герои «Джерри» в своем бесцельном путешествии напоминают Владимира и Эстрагона в ожидании Годо. Можно ли назвать сюжет пьесы Беккета «приключением»? Пожалуй — зависит от того, кто же есть Годо, которого они ждут (у Беккета, как известно, это не сообщается). Здесь стоит заметить, что Джерри приезжают на туристическую тропу в пустыне — которая, разумеется, называется просто «тропа», — в поисках некой «штуки» (the thing). Должно быть, речь о какой-то природной достопримечательности, но аналогия с Беккетом подсказывает: «штука» может быть такой же, как Годо, абсурдистской метафорой с абстрактным пустым означающим, которое предлагается заполнить зрителю.

%d0%be%d1%81%d1%82%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%b2%d0%ba%d0%b0 %d0%b2 %d0%bf%d1%83%d1%82%d0%b8 %d1%81%d0%bb%d0%b5%d0%b4%d0%be%d0%b2%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d1%8f — English translation – Linguee

На грузовики могут устанавливаться зарубежные

[…]

дизели Perkins мощностью 65 л.с. (базовый

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

79 л.с. или отечественный владимирский

[…]

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

trucksplanet.com

The trucks can be equipped with foreign

[…]

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

[…] an output of 79 hp or domestic VMTZ D-130T […]

developes 65 hp.

trucksplanet.com

Организация обеспечила подготовку сотрудников и предоставила оборудование для укрепления базы четырех общинных радиостанций в

[…]

Карибском бассейне («Roоts FM», Ямайка; «Radio

[…] Paiwomak», Гайана; «Radio em ba Mango», Доминика; «Radio […]

Muye», Суринам).

unesdoc.unesco.org

The Organization also provided training and equipment to reinforce the capacity of four community radio

[…]

stations in the Caribbean (Roots FM, Jamaica; Radio Paiwomak, Guyana;

[…] Radio em ba Mango, Dominica
; and Radio Muye, […]

Suriname).

unesdoc.unesco.org

Долгосрочный рейтинг в иностранной и национальной валюте подтвержден на уровне «BB».

telecom.kz

The long-term rating in foreign and national currency was confirmed at “BB” level.

telecom.kz

Отметим, что к кривой

[…] ликвидных банковских выпусков с рейтингом Ba3 и Ba2 (BB и BB соответственно) нижняя граница доходности […]

нового выпуска

[…]

Промсвязьбанка предлагает премию в 160 б.п., что в то же время выглядит вполне адекватным за столь «длинный» риск.

veles-capital.ru

Note, versus the curve of liquid

[…]

bank issues with Ba3 and

[…] Ba2 rat
ings
(BB- and BB respectively), the lower border of the yield on the new issue by […]

Promsvyazbank provides

[…]

for a premium of 160 b.p., which looks quite adequate for such a “long” risk.

veles-capital.ru

RFLQ_S007BA Расчет ликвидности: […]

перенести фактические данные в нов. бизнес-сферу .

enjoyops.de

enjoyops.de

RFLQ_S007BA Liquidity Calculation: […]

Transfer Actual Data to New Business Area .

enjoyops.de

enjoyops.de

BD выпускается в строгом соответствии с техническими условиями, все аудио могут быть расшифрованы вывода см. в разделе BD RIP,
BD ISO треков были совершенны следующего поколения выходе источника

macbook-covers.net

BD produced in strict accordance with specifications, all the audio can be decoded output, see BD RIP, BD ISO tracks were perfect the next generation of source output

macbook-covers.net

Параметр bf содержит файл, который […]

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

debian.org

The “bf” option specifies the […]

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

debian.org

На устройствах РПН с числом переключений более чем 15.000 в год мы

[…]

рекомендуем применять маслофильтровальную установку OF100 (инструкция по

[…] эксплуатации BA 018) с бумажными […]

сменными фильтрами.

highvolt.de

If the number of on-load tap-changer operations per year

[…]

is 15,000 or higher, we recommend the use of

[…] our stationary oil filter unit OF […]

100 with a paper filter insert (see Operating Instructions BA 018).

highvolt.de

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

[…]

используются инкубаторы с принудительной

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

которым качество исследований остается

[…]

неизменном высоким.

binder-world.com

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

[…]

incubators with mechanical convection of the BF

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

high quality of research for many years.

binder-world.com

влажность,W; —коэффициент биоразложения отходов на стадии

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

состава биоразлагаемой части ТБО).

ogbus.com

factor of biodecomposition of waste products at the stage of complete

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

structure of biodecomposing part of MSW).

ogbus.ru

RM06BA00
Пр
осмотр списка заявок .

enjoyops.de

enjoyops.de

RM06BA00 List Display of Purchase Requisitions .

enjoyops.de

enjoyops.de

C. Согласившись с

[…] тем, что BSP и BB следует отнести […]

к одному структурному элементу и так же, как BFC, они непосредственно

[…]

связаны с программой, эти члены Группы сочли, что по своему характеру эти службы обеспечивают выполнение программы и поэтому должны фигурировать в Части III бюджета вместе с Бюро по управлению людскими ресурсами (HRM).

unesdoc.unesco.org

C. While agreeing that BSP

[…] and BB should be placed together […]

and, with BFC, were directly linked to programme, they considered

[…]

that this was in a programme support capacity and that these services should therefore figure under Part III of the budget along with HRM.

unesdoc.unesco.org

bb) Место производства, свободное […]

от вредного организма – место производства, где данный вредный организм отсутствует, и

[…]

где оно официально поддерживается, cc) Участок производства, свободный от вредного организма — Определённая часть места производства, для которой отсутствие данного вредного организма научно доказано, и где в случае необходимости оно официально поддерживается в течение определённого периода времени, и которая управляется как отдельная единица, но таким же образом, как и свободное место производства.

fsvfn.ru

bb) Pest free place of production […]

denotes to a place of production where a specific type of pest is not present and the

[…]

place is officially protected, 3 cc) Pest free production site denotes to a production area where a specific type of pest is not present and this status is officially protected for a certain period of time and to a certain part of production area administered as a separate unit as in the case of place of production free from pests.

fsvfn.ru

Эта опция меню будет доступна после установки CD/DVD/BDROM-привода в NMT, или при подключении внешнего USB-привода CD/DVD/BDROM.

popcornhour.es

This option will only be accessible when a CD/DVD/BD-ROM drive has been installed into or attached to your NMT.

popcornhour.es

Хотя

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

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

[…]

же уступал ему в универсальности применения.

warthunder.com

Although the Me.410 was

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

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

[…]

it was inferior as far as versatility was concerned.

warthunder.com

Быстроразъемные

[…] соединения SPH/BA с защитой от […]

утечек при разъединении и быстроразъемные полнопоточные соединения DMR для

[…]

систем охлаждения: масляных систем и систем вода/гликоль.

staubli.com

SPH/BA clean break and DMR full […]

flow quick release couplings for cooling applications such as oil and water glycol connections.

staubli.com

Компания также поставляет систему шасси для первого в мире гражданского конвертоплана «Tiltrotor»

[…] […] (воздушного судна, оснащённого поворотными несущими винтами): Messier-Bugatti-Dowty поставляет оборудование для BA609 фирмы Bell/Agusta Aerospace, летательного аппарата, сочетающего в себе скорость и дальность самолёта с маневренностью […] […]

вертикально взлетающего вертолёта.

safran.ru

It also supplies the landing gear for the Bell/Agusta Aerospace BA609, the world’s first civilian tilt-rotor aircraft, combining the flexibility of vertical flight with the speed and range of a conventional aircraft.

safran.ru

Используйте сигнал BB или синхронизирующий сигнал уровня HDTV 3 в качестве […]

внешнего синхронизирующего сигнала.

service.jvcpro.eu

Make use of BB signal or HDTV 3 level synchronizing signal as the external […]

synchronizing signal.

service.jvcpro.eu

Рейтинг финансовой устойчивости

[…] «D-» (что отображает Ba3 по BCA оценке) присвоен […]

Ардшининвестбанку как одному из крупнейших

[…]

банков Армении (будучи вторым банком в Армении по величине активов с долей рынка в 12,2% в 2007 году, Ардшининвестбанк в марте 2008 года стал лидером по этому показателю), широкой филиальной сетью, хорошими финансовыми показателями, особенно – растущей рентабельностью, высокой капитализацией и показателями эффективности выше среднего в контексте армянского рынка.

ashib.am

According to Moody’s, ASHIB’s «D-» BFSR — which maps to a Baseline

[…] Credit Assessment of Ba3 derives from its […]

good franchise as one of Armenia’s largest

[…]

banks (ranking second in terms of assets with a 12.2% market share as at YE2007 — reportedly moving up to first place by March 2008) and good financial metrics, particularly, buoyant profitability, solid capitalisation and above-average efficiency ratios, within the Armenian context.

ashib.am

В январе 2009 года, в рамках ежегодного пересмотра кредитных рейтингов, рейтинговой агентство Moody’s

[…]

подтвердило

[…] присвоенный в 2007 году международный кредитный рейтинг на уровне Ba3 / Прогноз «Стабильный» и рейтинг по национальной шкале […]

Aa3.ru, что свидетельствует

[…]

о стабильном финансовом положении ОГК-1.

ogk1.com

In January 2009 as part of annual revising of credit ratings, the international rating agency Moody’s

[…]

confirmed the international

[…] credit rating at the level Ba3 with Stable outlook attributed in 2007 and the national scale rating Aa3.ru, which is […]

an evidence of OGK-1’s stable financial position.

ogk1.com

Она весит 13 т и может перевозить до 2 т

[…]

груза с помощью установленного

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

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

[…]

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

trucksplanet.com

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

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

with wheels of 2.96 m diameter and

[…]

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

trucksplanet.com

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

элементами системы обеспечения безопасности и не должны использоваться в

[…]

качестве таковых.

download.sew-eurodrive.com

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

and may not be used as a safety device.

download.sew-eurodrive.com

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

при тесном сотрудничестве с банковским сектором с целью позволить банкам оперативно

[…]

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

egap.cz

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

by EGAP in close cooperation with the banking sector with aim

[…]

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

egap.cz

ELSRMBF/AF облегченная версия […]

саморегулирующийся нагревательный кабель, включающий внешнюю оболочку, которая безопасна

[…]

для использования с пищевыми продуктами и питьевой водой.

eltherm.com

ELSR-M-BF/AF is the light version […]

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

[…]

suitable for use in potable water.

eltherm.com

S&P также понизило оценку риска перевода и

[…]

конвертации валюты для украинских

[…] несуверенных заемщиков с «BB» до «BB», однако подтвердило краткосрочные […]

рейтинги Украины по

[…]

обязательствам в иностранной и национальной валюте на уровне «В», рейтинг по национальной шкале «uaAA» и рейтинг покрытия внешнего долга на уровне «4».

ufc-capital.com.ua

S&P also downgraded the risk of currency transfer and

[…]

conversion for Ukrainian non-sovereign

[…] borrowers from BB to BB-, but confirmed the short-term ratings […]

of Ukraine for liabilities

[…]

denominated in foreign and domestic currencies – at B level, its national scale rating — uaAA and foreign debt coverage rating – at the level 4.

ufc-capital.com.ua

Для целей повышения безопасности и защиты корпоративной информации, СКУД bb guard является не просто профессиональным устройством контроля доступа с распознаванием лица, а предоставляет возможность интеграции как с системой bb time-management (с последующим формированием различных отчетов о посещаемости сотрудников […]

для целей финансовой мотивации),

[…]

так и c третьими устройствами, такими как: электрические замки, сигнализация, датчики и т.д.

moscow-export.com

In order to increase security of corporate information, bb guard is not only a professional device for access control with face recognition, it also presents the possibility of integration with system bb time-management (with subsequent formation of various reports of staff attendance for their motivation) […]

and with outside devices such as  electric locks, alarms, sensors, etc.

moscow-export.com

Самостоятельная

[…]

финансовая позиция Самрук-Энерго на

[…] уровне рейтинговой категории BB отражает преимущество вертикальной […]

интеграции, так как деятельность

[…]

компании включает весь процесс выработки энергии, начиная от добычи угля и заканчивая генерацией и распределением электрической и тепловой энергии.

halykfinance.kz

SE’s standalone business and financial profile

[…] is assessed at BB rating category, which benefits […]

from its vertical integration as its

[…]

activities range from coal mining to generation and distribution of power and heat.

halykfinance.kz

Насос типа MSD имеет самый широкий спектр гидравлических характеристик из всех

[…] многоступенчатых насосов класса BB3 на рынке.

sulzer.com

The MSD pump has the broadest

[…] hydraulic coverage of any BB3 type multistage pump […]

in the market.

sulzer.com

bb) проводить регулярный […]

обзор процесса дальнейшего осуществления Пекинской платформы действий и в 2015 году в установленном

[…]

порядке собрать все заинтересованные стороны, включая гражданское общество, для оценки прогресса и проблем, уточнения задач и рассмотрения новых инициатив через 20 лет после принятия Пекинской платформы действий

daccess-ods.un.org

(bb) To review regularly […]

the further implementation of the Beijing Platform for Action and, in 2015, to bring together all

[…]

relevant stakeholders, including civil society, to assess progress and challenges, specify targets and consider new initiatives as appropriate twenty years after the adoption of the Beijing Platform for Action

daccess-ods.un.org

bb) содействовать созданию […]

у женщин и девочек положительного представления о профессиональной деятельности в области науки

[…]

и техники, в том числе в средствах массовой информации и социальных средствах информации и через информирование родителей, учащихся, преподавателей, консультантов по вопросам профориентации и разработчиков учебных программ, а также посредством разработки и расширения других стратегий, призванных стимулировать и поддерживать их участие в этих областях

daccess-ods.un.org

(bb) Promote a positive image […]

of careers in science and technology for women and girls, including in the mass media and

[…]

social media and through sensitizing parents, students, teachers, career counsellors and curriculum developers, and devising and scaling up other strategies to encourage and support their participation in these fields

daccess-ods.un.org

Семь человек пострадали в результате наезда на остановку в Екатеринбурге :: Общество :: РБК

Фото: Оксана Маклакова / Е1.RU

В центре Екатеринбурга столкнулись автомобили SEAT Leon и Toyota Camry, после чего одна из машин врезалась в остановку, где находились люди, сообщается на сайте прокуратуры Свердловской области. В результате ДТП пострадали семь человек, в том числе два брата семи и десяти лет.

Авария произошла вечером 11 мая на пересечении улицы Мамина-Сибиряка и проспекта Ленина. По предварительным данным, один из водителей нарушил правила, не остановившись на красный свет.

В Екатеринбурге автомобиль вылетел на тротуар и сбил пешехода

Водители попавших в аварию машин были трезвы. Полиция начала проверку, прокуратура взяла ее под контроль.

В марте на северо-востоке Москвы автомобиль врезался в автобус, который высаживал пассажиров. Машиной управляла девушка, она пострадала, а двое пешеходов получили травмы.

Определение остановки по Merriam-Webster

\ ˈStäp \

переходный глагол

: закрыть, заполнив или заблокировав

б : , чтобы затруднить или предотвратить прохождение

c : встать на пути : быть раненым или убитым легко остановить пулю на одинокой… дороге — Харви Фергюссон

: , чтобы закрыть или заблокировать (отверстие) : заглушка

c : , чтобы закрыть или заполнить (отверстие или щель)

: , чтобы заставить отказаться или изменить образ действий

б : удерживать от выполнения предложенного действия : сдерживать, предотвращать остановили их от выезда

: для вычета или удержания (причитающаяся сумма)

б : , чтобы дать банку указание отказаться (платеж) или отказать в оплате (чего-либо, например чека)

: , чтобы остановить продвижение или движение : , вызвать остановку остановил машину

d : победить в боксерском поединке нокаутом широко : поражение

: для изменения высоты звука (чего-либо, например, струны скрипки) нажатием пальца

б : для изменения высоты звука (духового инструмента), закрыв одно или несколько отверстий для пальцев, или воткнув руку или немой в колокол.

8 : , чтобы держать карту чести и достаточное количество защитных карт, чтобы иметь возможность блокировать (масть бриджа), прежде чем противник сможет выполнить множество трюков.

непереходный глагол

: для прекращения деятельности или операции его сердце остановилось двигатель остановился

б : заканчиваться особенно внезапно : закрываться, кончаться Разговор прекратился, когда она вошла в комнату.2а : прекратить движение : остановить 3а : , чтобы прервать свой путь : остаться

c : для короткого звонка : зайдите

4 : засоряется : засоряется раковина часто забивается

б : пауза или прерывание речи

2а (1) : градуированный набор органных труб аналогичного дизайна и качества звука.

(2) : соответствующий набор вибраторов или язычков язычкового органа.

(3) : стопорная ручка — часто используется образно в таких фразах, как , вытащите все упоры , чтобы предложить ничего не сдерживать

б : средство регулирования высоты звука музыкального инструмента.

б : апертура объектива фотоаппарата также : маркировка серии (по f-числам) на камере для индикации настроек диафрагмы.

4 : устройство для остановки или ограничения движения.

: остановка в пути : остановка сделал короткую остановку для дозаправки

б : место остановки автобусная остановка

7а в основном британский : любой из нескольких знаков препинания

б —Используется в телеграммах и телеграммах для обозначения периода

c : пауза или пауза в стихе, обозначающая конец грамматической единицы.

: приказ об остановке платежа (в виде чека или векселя) банком

9 : согласный звук, характеризующийся полным закрытием дыхательного прохода в процессе артикуляции — ср. Континуант

10 : впадина на морде животного на стыке лба и морды.

11 : функция электронного устройства, останавливающего запись.

: служит для остановки : предназначена для остановки стоп сигнал остановки линии

Должны ли велосипеды останавливаться у знаков остановки в Калифорнии?

В Калифорнии велосипед считается транспортным средством для всех правил дорожного движения и правил проезда и может передвигаться по улицам вместе с автомобилями.Это означает, что велосипедист должен останавливаться у знака остановки, как и любой другой автомобиль.

Многие велосипедисты просто игнорируют закон и продолжают движение, если считают, что это безопасно. Эти велосипедисты считают, что замедляться и останавливаться у каждого знака «стоп» неудобно и даже небезопасно. Когда велосипедист останавливается, ему или ей приходится набирать скорость, и это заставляет некоторых автомобилистов проявлять нетерпение и не желать ждать, пока велосипедист сравняется с потоком движения и попытается их объехать.

В статье Los Angeles Times автор процитировал исследование, в котором говорится, что в городах, где велосипедистам разрешено проезжать через знаки остановки, количество аварий вокруг знаков остановки уменьшилось.

Должна ли Калифорния перестать быть законной для велосипедистов?

В мае 2017 года был принят закон, разрешающий велосипедистам «останавливаться в Калифорнии», но до сих пор он не поднялся по карьерной лестнице, чтобы стать законом. Остановка в Калифорнии — это разговорный термин, означающий, что нужно сбавить скорость у знака остановки и не останавливаться полностью, если это безопасно.

Многие группы защиты велосипедистов считают, что это необходимо для безопасности велосипедистов и позволяет велосипедистам не отставать от движения. В Калифорнии, когда велосипедист не может идти в ногу с движением транспорта, он должен либо оставаться на велосипедной полосе, если она существует, а если нет, то ехать по дальнему правому краю правой полосы. Таким образом, если велосипедист может не отставать, ему разрешается ездить по улице на автомобиле.

Имеет ли это значение?

Другие говорят, что по правде говоря, это не имеет значения, потому что полиция редко применяет правило знака «стоп» для водителей и тем более для велосипедистов.Однако для тех, кто действительно получит билет, это может стоить пару сотен долларов и время, необходимое, чтобы обратиться в суд и позаботиться о нем.

Таким образом, несмотря на то, что он может применяться слабо, многие велосипедисты хотят, чтобы законодательный орган принял предложенный закон и сделал остановки катания законными для велосипедистов. А пока велосипедисты должны решить для себя, стоит ли соблюдение буквы закона дополнительного времени и усилий, необходимых для остановки у каждого знака остановки.

Вы попали в аварию на велосипеде?

Если вы попали в аварию, катаясь на велосипеде, и чувствуете, что это вина другого человека, то вам нужно поговорить с кем-нибудь об аварии.Bay Area Bicycle Law работает с клиентами по всему штату Калифорния и является одной из немногих юридических фирм в штате, занимающихся травмами, и работает исключительно с травмированными велосипедистами. Мы ведем дела в вашем регионе, и работа со специалистом дает много преимуществ.

Свяжитесь с нами сегодня для получения бесплатной консультации по электронной почте или по телефону 866-bike-law (866-242-9253). Годы защиты жертв велосипедных аварий дали нашим адвокатам необходимые навыки для ведения дел о велосипедных авариях с высочайшим профессиональным уровнем знаний.Мы всегда предложим вам юридическую консультацию, которая отвечает вашим интересам.

Отказ остановиться у знака «Стоп» — Руководство по правовым нормам

Проезжать через знак «Стоп» или преодолевать поздний желтый свет может показаться несущественным, но если вас поймает инспектор дорожного движения, вы можете столкнуться с серьезными штрафами и указывает на вашу лицензию. Узнайте больше о несоблюдении законов в штате Миссури с командой юристов MRD.

Отказ остановиться у знака «Стоп» — Закон о нарушении правил дорожного движения

300.270. Знаки остановки и уступки.

Образец цитирования: MO Rev Stat § 300.270 (2018)

  1. Водитель транспортного средства, приближающегося к знаку уступки, если это требуется для безопасной остановки, должен остановиться перед въездом на пешеходный переход на ближней стороне перекрестка или, в случае отсутствия пешеходного перехода, на четко обозначенной стоп-линии, но если таковой нет , затем в точке, ближайшей к пересекающейся проезжей части, откуда водитель видит приближающиеся машины на пересечении проезжей части.
  2. За исключением случаев, когда сотрудник полиции или сигнал управления движением направляет движение, каждый водитель транспортного средства, приближающегося к перекрестку с остановкой, обозначенному знаком «Стоп», должен остановиться перед въездом на пешеходный переход на ближайшей стороне перекрестка или, если нет пешеходный переход, должен останавливаться на четко обозначенной стоп-линии, но если ее нет, то в точке, ближайшей к пересекающейся проезжей части, где водитель может видеть приближающиеся транспортные средства на пересекающейся проезжей части перед въездом на перекресток.

Несоблюдение устройства контроля дорожного движения — Закон о нарушении правил дорожного движения

304.271. Соблюдение средств регулирования дорожного движения — презумпции — штраф.

Образец цитирования: MO Rev Stat § 304.271 (2018)

  1. Водитель любого транспортного средства должен подчиняться инструкциям любого официального устройства управления дорожным движением, применяемого к нему, размещенного в соответствии с положениями закона, если иное не предписано сотрудником дорожного движения или полиции, за исключением случаев, предоставленных водителю уполномоченного машина скорой помощи в законе.
  2. Никакое положение закона, согласно которому требуются официальные устройства управления дорожным движением, не должно применяться в отношении предполагаемого нарушителя, если в момент и в месте предполагаемого нарушения официальное устройство находится в неправильном положении и недостаточно разборчиво, чтобы его мог увидеть обычный наблюдатель. человек. Если в конкретном разделе не указано, что требуются официальные устройства контроля дорожного движения, такой раздел должен действовать, даже если устройства не установлены или не установлены.
  3. Всякий раз, когда официальные устройства регулирования дорожного движения устанавливаются в положение, приблизительно соответствующее требованиям закона, считается, что такие устройства были размещены таким образом в соответствии с официальным актом или указанием законных властей, если иное не будет установлено компетентными доказательствами.
  4. Любое официальное устройство управления дорожным движением, размещенное в соответствии с положениями закона и предназначенное для соответствия законным требованиям, относящимся к таким устройствам, должно считаться соответствующим требованиям данной главы, если иное не будет установлено компетентными доказательствами.
  5. Несмотря на положения раздела 304.361, нарушение этого раздела является правонарушением класса C.

304.361. Штраф за нарушение разделов 304.271 до 304,351.

Образец цитирования: MO Rev Stat § 304.361 (2018)

Любое лицо, нарушившее любое из положений разделов 304.271–304.351, виновно в проступке и подлежит наказанию в виде штрафа в размере от пяти до пятисот долларов или тюремного заключения в окружной тюрьме на срок до одного года или как штрафом, так и тюремным заключением.

Наказание обвинительного приговора

Если вы осуждены по любому из вышеперечисленных законов, вам могут грозить сотни долларов штрафов и баллов на ваших водительских правах.Невероятно важно обратиться к опытной команде юристов для защиты ваших прав. Свяжитесь с командой MRD Lawyers сегодня, чтобы начать работу.

Губернатор Кокса

Губернатор Юты Спенсер Кокс подписал закон, который запрещает велосипедистам полностью останавливаться на знаках остановки, где это безопасно, по всему штату.

После неудачной попытки пройти на нескольких предыдущих сессиях законодательного собрания, законопроект 142 палаты представителей прошел через голосование в Сенате 5 марта с 28 голосами и только одним сенатором Джоном Д.Джонсон, Р.-Огден, воспротивился.

Представитель Кэрол Спакман Мосс, штат Д-р Солт-Лейк-Сити, которая спонсировала законопроект, сказала, что, по ее мнению, он наконец прошел в этом году, потому что была снята дополнительная мера, позволяющая велосипедистам также проезжать через стоп-сигналы. Несмотря на неудачные попытки принять эту меру в Юте за последние 11 лет, она неоднократно поддерживала законопроект, потому что аналогичное законодательство в других штатах показало уменьшение количества столкновений между автомобилями и велосипедистами, когда велосипедисты могут использовать свое суждение, чтобы перемещаться по тихим перекресткам, а не на дороге. по закону требуется полная остановка.

«По всем имеющимся у меня данным, большинство несчастных случаев происходит на перекрестках. Мы хотим побудить людей ездить на велосипедах. Велосипедистов убивают на перекрестках. Так что все, что мы можем сделать, чтобы проводить меньше времени на перекрестках, это безопаснее. «Сказал Мосс.

Подробнее: Вам нужно летнее вдохновение? Прокатитесь по велосипедной дорожке до точки вдохновения Брайс-Каньона

Согласно исследованию 2020 года, проведенному Государственной школой здравоохранения Беркли, в штате Айдахо травматизм велосипедистов снизился на 14,5% через год после принятия штатом «Стоп Айдахо» в 1982 году.Подобные законы недавно были приняты в Делавэре (2017 г.), Колорадо (2018 г.), Арканзасе (2019 г.), Орегоне (2020 г.) и Вашингтоне (2020 г.), и в этом году они были рассмотрены в Нью-Йорке и Калифорнии.

«Мы пытаемся добиться некоторого согласования с законами о велосипедном движении на всем Западе», — сказал Крейг Шанклин, который является президентом Южного велосипедного альянса штата Юта (SUBA), поддержавшего закон. «Многие штаты на Западе уже приняли аналогичные законы. Поэтому, когда люди путешествуют по Западу, особенно приезжие, часто они приезжают из штата, где этот закон уже является законным, и действуют в его соответствии.»

» Когда вы полностью останавливаетесь и вам нужно притормозить или просто полностью остановить свой импульс, трудно набрать скорость, чтобы иметь возможность маневрировать через перекресток «, — согласился Дэйв Илтис, редактор Cycling West. и публикации Cycling Utah. «Велосипеды не ускоряются, как автомобили, поэтому, если у вас есть хоть немного инерции, это позволит вам безопасно проехать через чистый перекресток».

Хотя закон дает велосипедистам юридическую свободу ставить ногу на землю перед каждым знаком остановки, он по-прежнему требует от них проявлять осторожность на перекрестках и проверять наличие перекрестного движения.Велосипедисты также должны ехать в том же направлении, что и движение транспорта, ехать не более чем двумя в ряд, использовать жесты руками, чтобы указать на намерение повернуть или сменить полосу движения, избегать езды в местах, где велосипеды запрещены (например, на некоторых шоссе), и следить за тем, чтобы их велосипед безопасен в эксплуатации, с рабочими тормозами и фарами при езде после наступления темноты. Велосипедисты на проезжей части должны ехать как можно правее, за исключением случаев, когда они проезжают, поворачивают налево, продолжают движение по перекрестку или избегают узких или небезопасных условий на обочине дороги.

Со своей стороны, автомобилисты должны предоставлять велосипедистам три фута свободного пространства при проезде их по проезжей части в соответствии с «законом трех футов». «Закон о подвижном угле» запрещает автомобилистам выпускать излишки выхлопных газов, которые могут отвлекать или подвергать опасности уязвимого участника дорожного движения. Автомобилистам также запрещается отправлять текстовые сообщения во время вождения, отвлекать велосипедистов или вытеснять их с проезжей части.

После того, как Кокс подписал закон, защитники велосипедистов рассматривают следующий шаг как образование автомобилистов, чтобы водители знали, что велосипедисты, проезжающие через четкие перекрестки, находятся в рамках их законных прав.

«Что касается автомобилистов, я надеюсь, что благодаря прохождению этого закона они получат какое-то образование, и они будут лучше понимать, почему он был принят, а также уникальность того, чтобы быть велосипедистом по сравнению с автомобилистом, и почему он добавляет чтобы их безопасность могла воспринимать это как знак уступки », — сказал Шанклин.

Подробнее: Бывшая звезда BYU, игрок НБА Шон Брэдли парализован после аварии на велосипеде в Сент-Джордж.

Важность принятия всех возможных мер для обеспечения безопасности велосипедистов на дорогах Юты подчеркивается новостями на этой неделе, что бывший профессиональный баскетболист Шон Брэдли был парализован в январе, когда его сбила машина, когда он ехал на велосипеде в Санкт-Петербурге.Джордж. Конгрессмен Мосс и другие сторонники законопроекта № 142 надеются, что этот новый закон поможет предотвратить травмы велосипедистов, которых можно избежать.

«Юта только что стала тем штатом, где все хотят приехать сюда и насладиться природой. И я думаю, что мы должны позволить им «, — сказала Мосс.

Джоан Майнерс — репортер по окружающей среде для The Spectrum & Daily News в рамках инициативы Report for America от The Ground Truth Project. Поддержите ее работу, сделав пожертвования этим некоммерческим программам. Cегодня.Следите за сообщениями Джоан в Twitter по адресу @beecycles или по электронной почте [email protected]

Невозможность остановиться на железнодорожном переезде школьным автобусом, грузовым автомобилем

Как обычные автомобили должны останавливаться на железнодорожных переездах, так и специальные автомобили. Транспортные средства, такие как коммерческие автомобили и школьные автобусы, должны ездить безопасно. Это означает остановки на железнодорожных переездах. Хотя это должны делать все автомобили, важно, чтобы это делали специальные автомобили, подобные этим.Это потому, что они обычно перевозят ценный груз. Школьные автобусы и другие транспортные средства перевозят много людей, и во многих случаях они возят детей. Это заставляет водителей быть еще более осторожными. Те, кто управляет коммерческими автомобилями, часто перевозят тяжелые грузы или опасные грузы.

Авария с этими транспортными средствами может нанести большой ущерб большому количеству людей. Если вы регулярно управляете одним из транспортных средств, упомянутых в этой статье, вам необходимо знать об остановках на железнодорожных переездах.Это защитит вас и окружающих. Это также предотвратит обвинения в нарушении правил дорожного движения.

Остановка на железнодорожных переездах

Школьные автобусы, коммерческие автомобили, такси и автобусы всегда должны останавливаться на железнодорожных переездах. Они должны остановиться на расстоянии не менее 15 футов, но не более 50 футов от рельсов пути. При остановке водитель транспортного средства должен смотреть и прислушиваться к приближающимся поездам или локомотивам. Водитель должен смотреть и слушать в обоих направлениях.Это позволит убедиться, что поезд не приближается. Это следует сделать перед тем, как продолжить движение. При появлении предупреждения о приближении поезда или локомотива автомобиль ни в коем случае не должен пересекать железнодорожные пути. Предупреждение может быть автоматическим сигналом, флагманом, проходными воротами, сотрудником правоохранительных органов или чем-то еще.

Переезд через железнодорожные пути

Кроме того, транспортное средство не должно пересекать железнодорожные пути, если оно не может пересечь железнодорожные пути без переключения передач.Если транспортному средству не хватает места, чтобы полностью пересечь рельсы без остановки, он не должен пересекать рельсы.

Несоблюдение любого из пунктов, упомянутых в этой статье, приведет к нарушению правил дорожного движения. Вам грозит 2 балла на основании ваших водительских прав и штраф в размере 150–250 долларов в случае признания виновным в данном нарушении. Чтобы убедиться, что ваши права защищены, подумайте о том, чтобы связаться с адвокатом по нарушениям правил дорожного движения.

Связанные поисковые запросы

  1. Должен ли школьный автобус останавливаться на каждом железнодорожном переезде?
  2. Штраф за неиспользование железнодорожного переезда
  3. Правила переезда через железную дорогу CDL
  4. Транспортные средства, требующие остановки на железнодорожных переездах
  5. Почему школьные автобусы останавливаются на железнодорожных переездах и открывают двери?
  6. Лицензия на коммерческий автотранспорт
  7. Почему мой грузовик считается грузовым автомобилем?
  8. При приближении к железнодорожному переезду с мигалками необходимо
  9. Штраф за пересечение железнодорожных путей
  10. Вам нужно останавливаться на школьный автобус на железнодорожных путях?

Используйте раннюю остановку, чтобы остановить обучение нейронных сетей в нужное время

Последнее обновление 25 августа 2020 г.

Проблема с обучением нейронных сетей заключается в выборе количества используемых эпох обучения.

Слишком много эпох может привести к переобучению обучающего набора данных, а слишком малое — к неполноценной модели. Ранняя остановка — это метод, который позволяет указать произвольно большое количество эпох обучения и прекратить обучение, как только производительность модели перестанет улучшаться на удерживаемом наборе данных проверки.

В этом руководстве вы откроете для себя Keras API для добавления ранней остановки, чтобы оптимизировать модели нейронных сетей с глубоким обучением.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

  • Как отслеживать производительность модели во время обучения с помощью Keras API.
  • Как создавать и настраивать раннюю остановку и моделировать обратные вызовы контрольных точек с помощью Keras API.
  • Как уменьшить переобучение путем добавления ранней остановки к существующей модели.

Начните свой проект с моей новой книги «Лучшее глубокое обучение», включающей пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

  • Обновлено в октябре 2019 г. : Обновлено для Keras 2.3 и TensorFlow 2.0.

Как остановить обучение глубоких нейронных сетей в нужное время с помощью ранней остановки
Фото Яна Д. Китинга, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на шесть частей; их:

  1. Использование обратных вызовов в Keras
  2. Оценка набора данных проверки
  3. Мониторинг производительности модели
  4. Ранняя остановка в Керасе
  5. Контрольно-пропускной пункт в Керасе
  6. Пример использования ранней остановки

Использование обратных вызовов в Keras

Обратные вызовы

позволяют выполнять код и автоматически взаимодействовать с процессом модели обучения.

Обратные вызовы могут быть предоставлены функции fit () через аргумент « callbacks ».

Во-первых, должны быть созданы экземпляры обратных вызовов.

Затем один или несколько обратных вызовов, которые вы собираетесь использовать, должны быть добавлены в список Python.

Наконец, список обратных вызовов предоставляется аргументу обратного вызова при подборе модели.

… model.fit (…, callbacks = cb_list)

model.fit (…, callbacks = cb_list)

Оценка набора данных проверки в Керасе

Для ранней остановки требуется, чтобы набор проверочных данных оценивался во время обучения.

Этого можно достичь, указав набор данных проверки для функции fit () при обучении вашей модели.

Это можно сделать двумя способами.

Первый включает в себя ручное разделение обучающих данных на набор данных для обучения и проверки и указание набора данных проверки для функции fit () с помощью аргумента validation_data .Например:

… model.fit (train_X, train_y, validation_data = (val_x, val_y))

model.fit (train_X, train_y, validation_data = (val_x, val_y))

В качестве альтернативы, функция fit () может автоматически разделить ваш обучающий набор данных на обучающий и проверочный наборы на основе процентного разделения, указанного с помощью аргумента validation_split .

validation_split — это значение от 0 до 1 и определяет процентную долю обучающего набора данных, которая будет использоваться для набора данных проверки. Например:

… model.fit (train_X, train_y, validation_split = 0,3)

model.fit (train_X, train_y, validation_split = 0,3)

В обоих случаях модель не обучается на наборе данных проверки.Вместо этого модель оценивается в наборе данных проверки в конце каждой эпохи обучения.

Хотите лучших результатов с помощью глубокого обучения?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Мониторинг производительности модели

Функция потерь, выбранная для оптимизации для вашей модели, вычисляется в конце каждой эпохи.

Для обратных вызовов это доступно через имя « потеря ».

Если набор данных проверки указан для функции fit () с помощью аргументов validation_data или validation_split , то потеря в наборе данных проверки будет доступна через имя « val_loss ».

Дополнительные метрики можно отслеживать во время обучения модели.

Их можно указать при компиляции модели с помощью аргумента « metrics » функции компиляции.Этот аргумент принимает список известных метрических функций Python, например « mse » для среднеквадратичной ошибки и « точность » для точности. Например:

… model.compile (…, metrics = [‘precision’])

модель. Совокупность (…, метрики = [‘точность’])

Если во время обучения отслеживаются дополнительные метрики, они также доступны для обратных вызовов через одно и то же имя, например « precision » для точности набора данных обучения и « val_accuracy » для точности набора данных проверки.Или « mse » для среднеквадратичной ошибки в наборе обучающих данных и « val_mse » для набора данных проверки.

Ранняя остановка в Керасе

Keras поддерживает раннюю остановку обучения с помощью функции обратного вызова EarlyStopping .

Этот обратный вызов позволяет вам указать показатель производительности для мониторинга, триггер, и после его запуска он остановит процесс обучения.

Обратный вызов EarlyStopping настраивается при создании экземпляра с помощью аргументов.

«Монитор » позволяет указать показатель производительности, который нужно отслеживать, чтобы завершить обучение. Напомним из предыдущего раздела, что расчет показателей в наборе данных проверки будет иметь префикс « val_ », например « val_loss » для потерь в наборе данных проверки.

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’)

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’)

В зависимости от выбора показателя производительности, в аргументе « mode » необходимо указать, является ли целью выбранной метрики увеличение (максимизация или « макс., ») или уменьшение (минимизация или « мин. ‘).

Например, мы будем искать минимум для потерь при проверке и минимум для среднеквадратичной ошибки при проверке, тогда как мы будем искать максимум для точности проверки.

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’)

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’)

По умолчанию режим установлен на « авто » и знает, что вы хотите минимизировать потери или максимизировать точность.

Это все, что нужно для простейшей формы ранней остановки. Обучение остановится, когда выбранный показатель производительности перестанет улучшаться. Чтобы определить эпоху обучения, в которой обучение было остановлено, аргумент « verbose » может быть установлен в 1. После остановки обратный вызов напечатает номер эпохи.

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1)

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1)

Часто первый признак отсутствия дальнейшего улучшения может быть не лучшим временем для прекращения тренировки.Это связано с тем, что модель может выйти на плато без улучшения или даже немного ухудшиться, прежде чем станет намного лучше.

Мы можем учесть это, добавив задержку к триггеру с точки зрения количества эпох, в которых мы не хотели бы видеть никаких улучшений. Это можно сделать, задав аргумент « терпение ».

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1, терпение = 50)

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1, терпение = 50)

Точное количество терпения будет зависеть от модели и проблемы.Просмотр графиков вашего показателя производительности может быть очень полезным, чтобы понять, насколько шумным может быть процесс оптимизации вашей модели на ваших данных.

По умолчанию любое изменение показателя производительности, даже незначительное, будет считаться улучшением. Возможно, вы захотите рассмотреть улучшение, которое представляет собой конкретное приращение, например, 1 единицу для среднеквадратичной ошибки или 1% для точности. Это можно указать с помощью аргумента « min_delta ».

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_accuracy’, mode = ‘max’, min_delta = 1)

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_accuracy’, mode = ‘max’, min_delta = 1)

Наконец, может быть желательно прекратить тренировку только в том случае, если производительность остается выше или ниже заданного порога или базового уровня.Например, если вы знакомы с обучением модели (например, кривыми обучения) и знаете, что после того, как достигается потеря валидации заданного значения, нет смысла продолжать обучение. Это можно указать, задав аргумент « baseline ».

Это может быть более полезным при точной настройке модели после того, как пройдут первоначальные резкие колебания показателя производительности, наблюдаемые на ранних этапах обучения новой модели.

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, baseline = 0.4)

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, baseline = 0.4)

КПП в Керасе

Обратный вызов EarlyStopping прекратит обучение после запуска, но модель в конце обучения может не быть моделью с наилучшей производительностью в наборе данных проверки.

Требуется дополнительный обратный вызов, чтобы сохранить лучшую модель, наблюдаемую во время обучения, для дальнейшего использования.Это обратный вызов ModelCheckpoint .

Обратный вызов ModelCheckpoint гибок в том, как его можно использовать, но в этом случае мы будем использовать его только для сохранения лучшей модели, наблюдаемой во время обучения, как определено выбранным показателем производительности в наборе данных проверки.

Для сохранения и загрузки моделей требуется, чтобы на вашей рабочей станции была установлена ​​поддержка HDF5. Например, используя установщик Python pip , этого можно достичь следующим образом:

Вы можете узнать больше из документации по установке h5py.

Обратный вызов сохранит модель в файл, для чего необходимо указать путь и имя файла с помощью первого аргумента.

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’)

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’)

Предпочтительная функция потерь, которую необходимо отслеживать, может быть указана с помощью аргумента монитора так же, как обратный вызов EarlyStopping .Например, потеря в наборе данных проверки (по умолчанию).

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’, monitor = ‘val_loss’)

.

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’, monitor = ‘val_loss’)

Также, как и в случае обратного вызова EarlyStopping , мы должны указать « mode » как минимизирующий или максимизирующий показатель производительности. Опять же, значение по умолчанию — « авто », что учитывает стандартные показатели производительности.

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’, monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’)

.

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’, monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’)

Наконец, нас интересует только самая лучшая модель, наблюдаемая во время обучения, а не лучшая по сравнению с предыдущей эпохой, которая может быть не лучшей в целом, если тренировка шумная. Этого можно добиться, задав для аргумента « save_best_only » значение True .

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’, monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, save_best_only = True)

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’, monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, save_best_only = True)

Это все, что необходимо для обеспечения максимальной производительности модели при использовании ранней остановки или в целом.

Может быть интересно узнать значение показателя производительности и в какой период была сохранена модель.Это можно распечатать с помощью обратного вызова, установив для аргумента « подробный » значение « 1 ».

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’, monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1)

.

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’, monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1)

Сохраненную модель затем можно загрузить и оценить в любое время, вызвав функцию load_model () .

# загрузить сохраненную модель из keras.models импортировать load_model сохраненная_модель = load_model (‘best_model.h5’)

# загрузить сохраненную модель

из keras.models import load_model

saved_model = load_model (‘best_model.h5’)

Теперь, когда мы знаем, как использовать API ранней остановки и моделирования контрольных точек, давайте посмотрим на рабочий пример.

Пример использования ранней остановки

В этом разделе мы продемонстрируем, как использовать раннюю остановку для уменьшения переобучения MLP в простой задаче двоичной классификации.

В этом примере представлен шаблон для применения раннего останова к вашей собственной нейронной сети для задач классификации и регрессии.

Задача двоичной классификации

Мы будем использовать стандартную задачу двоичной классификации, которая определяет два полукруга наблюдений, по одному полукругу для каждого класса.

Каждое наблюдение имеет две входные переменные с одинаковым масштабом и выходным значением класса 0 или 1. Этот набор данных называется набором данных « луны » из-за формы наблюдений в каждом классе при нанесении на график.

Мы можем использовать функцию make_moons () для создания наблюдений по этой проблеме. Мы добавим шум к данным и заполним генератор случайных чисел, чтобы при каждом запуске кода генерировались одни и те же выборки.

# создать 2d набор данных классификации X, y = make_moons (n_samples = 100, noise = 0.2, random_state = 1)

# сгенерировать 2d набор данных классификации

X, y = make_moons (n_samples = 100, noise = 0.2, random_state = 1)

Мы можем построить набор данных, где две переменные взяты как координаты x и y на графике, а значение класса будет принято как цвет наблюдения.

Полный пример создания набора данных и его построения приведен ниже.

# генерируем набор данных двух лун из sklearn.datasets импортировать make_moons из matplotlib import pyplot из панд импортировать DataFrame # создать 2d набор данных классификации X, y = make_moons (n_samples = 100, noise = 0.2, random_state = 1) # точечная диаграмма, точки, раскрашенные по значению класса df = DataFrame (dict (x = X [:, 0], y = X [:, 1], label = y)) colors = {0: ‘красный’, 1: ‘синий’} fig, ax = pyplot.subplots () grouped = df.groupby (‘метка’) для ключа, сгруппируйте в сгруппированные: group.plot (ax = ax, kind = ‘scatter’, x = ‘x’, y = ‘y’, label = key, color = colors [key]) pyplot.show ()

# сгенерировать набор данных двух лун

из sklearn.datasets import make_moons

from matplotlib import pyplot

from pandas import DataFrame

# сгенерировать 2d набор данных классификации

X, y = make_moons (n_samples.2, random_state = 1)

# точечная диаграмма, точки, раскрашенные по значению класса

df = DataFrame (dict (x = X [:, 0], y = X [:, 1], label = y))

colors = {0: ‘red’, 1: ‘blue’}

fig, ax = pyplot.subplots ()

grouped = df.groupby (‘label’)

для ключа, группа в группу:

группа .plot (ax = ax, kind = ‘scatter’, x = ‘x’, y = ‘y’, label = key, color = colors [key])

pyplot.show ()

При выполнении примера создается диаграмма рассеяния, показывающая полукруглую или лунную форму наблюдений в каждом классе.Мы можем видеть шум в рассредоточении точек, делающий луны менее заметными.

Точечная диаграмма набора данных лун с цветом, показывающим значение класса для каждого образца

Это хорошая тестовая задача, потому что классы не могут быть разделены строкой, например не разделимы линейно, поэтому для адресации требуется нелинейный метод, такой как нейронная сеть.

Мы сгенерировали только 100 выборок, что мало для нейронной сети, что дает возможность переоснастить обучающий набор данных и иметь более высокую ошибку в тестовом наборе данных: хороший случай для использования регуляризации.Кроме того, в образцах присутствует шум, что дает модели возможность изучить аспекты образцов, которые не являются обобщающими.

Многослойный персептрон Overfit

Мы можем разработать модель MLP для решения этой проблемы двоичной классификации.

Модель будет иметь один скрытый слой с большим количеством узлов, чем может потребоваться для решения этой проблемы, что даст возможность переобучения. Мы также будем тренировать модель дольше, чем это требуется, чтобы обеспечить соответствие модели.

Прежде чем мы определим модель, мы разделим набор данных на обучающий и тестовый наборы, используя 30 примеров для обучения модели и 70 для оценки производительности подобранной модели.

# создать 2d набор данных классификации X, y = make_moons (n_samples = 100, noise = 0.2, random_state = 1) # разделить на поезд и тест n_train = 30 trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:] trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

# сгенерировать 2d набор данных классификации

X, y = make_moons (n_samples = 100, noise = 0.2, random_state = 1)

# разделить на train и test

n_train = 30

trainX, testX = X [: n_train ,:], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

Затем мы можем определить модель.

Скрытый слой использует 500 узлов и функцию выпрямленной линейной активации. В выходном слое используется сигмоидальная функция активации для прогнозирования значений класса 0 или 1. Модель оптимизирована с использованием двоичной функции кросс-энтропийных потерь, подходящей для задач двоичной классификации и эффективной версии Адама градиентного спуска.

# определить модель model = Последовательный () model.add (Dense (500, input_dim = 2, Activation = ‘relu’)) модель.добавить (Плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = ‘adam’, metrics = [‘precision’])

# define model

model = Sequential ()

model.add (Dense (500, input_dim = 2, activate = ‘relu’))

model.add (Dense (1, activate = ‘sigmoid’))

model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = ‘adam’, metrics = [‘precision’])

Затем определенная модель подходит для обучающих данных для 4000 эпох и размера пакета по умолчанию, равного 32.

Мы также будем использовать тестовый набор данных в качестве набора данных для проверки. Это просто упрощение этого примера. На практике вы бы разделили обучающий набор на обучающий и проверочный, а также отложили бы набор тестов для окончательной оценки модели.

# подходящая модель history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0)

# подходящая модель

история = модель.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0)

Мы можем оценить производительность модели на тестовом наборе данных и сообщить результат.

# оценить модель _, train_acc = model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0) _, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0) print (‘Поезд:% .3f, Тест:% .3f’% (train_acc, test_acc))

# оценить модель

_, train_acc = model.оценить (trainX, trainy, verbose = 0)

_, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)

print (‘Train:% .3f, Test:% .3f’% (train_acc, test_acc ))

Наконец, мы построим график потерь модели как для поезда, так и для тестового набора для каждой эпохи.

Если модель действительно соответствует обучающему набору данных, мы ожидаем, что линейный график потерь (и точности) на обучающем наборе будет продолжать увеличиваться, а тестовый набор будет расти, а затем снова падать, поскольку модель изучает статистический шум в обучении. набор данных.

# сюжет истории тренировок pyplot.plot (history.history [‘потеря’], label = ‘поезд’) pyplot.plot (history.history [‘val_loss’], label = ‘test’) pyplot.legend () pyplot.show ()

# история обучения графика

pyplot.plot (history.history [‘loss’], label = ‘train’)

pyplot.plot (history.history [‘val_loss’], label = ‘test’)

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

Мы можем связать все эти части вместе; полный пример приведен ниже.

# mlp overfit в наборе данных лун из sklearn.datasets импортировать make_moons from keras.layers import Плотный из keras.models импорт Последовательный из matplotlib import pyplot # создать 2d набор данных классификации X, y = make_moons (n_samples = 100, noise = 0.2, random_state = 1) # разделить на поезд и тест n_train = 30 trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:] trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:] # определить модель model = Последовательный () модель.add (Dense (500, input_dim = 2, Activation = ‘relu’)) model.add (Плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = ‘adam’, metrics = [‘precision’]) # подходящая модель history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0) # оценить модель _, train_acc = model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0) _, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0) print (‘Поезд:% .3f, Тест:% .3f’% (train_acc, test_acc)) # сюжет истории тренировок пиплот.сюжет (history.history [‘loss’], label = ‘train’) pyplot.plot (history.history [‘val_loss’], label = ‘test’) pyplot.legend () pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

# mlp overfit в наборе данных лун

из sklearn.наборы данных import make_moons

из keras.layers import Dense

from keras.models import Sequential

from matplotlib import pyplot

# генерировать 2d набор данных классификации

X, y = make_moons (n_samples = 100, noise = 0.2 1)

# разделить на поезд и протестировать

n_train = 30

trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [ n_train:]

# определить модель

model = Sequential ()

model.add (Dense (500, input_dim = 2, activate = ‘relu’))

model.add (Dense (1, activate = ‘sigmoid’))

model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = ‘adam ‘, metrics = [‘ precision ‘])

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0)

# оценить модель

_, train_acc = model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0)

_, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)

print (‘Поезд:%.3f, Test:% .3f ‘% (train_acc, test_acc))

# сюжет истории обучения

pyplot.plot (history.history [‘ loss ‘], label =’ train ‘)

pyplot.plot (history. history [‘val_loss’], label = ‘test’)

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

При выполнении примера отображается производительность модели в наборах данных поезда и тестирования.

Мы видим, что модель имеет лучшую производительность на обучающем наборе данных, чем на тестовом наборе данных, что является одним из возможных признаков переобучения.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

Поскольку модель сильно переоборудована, мы обычно не ожидаем большой разницы в точности при повторных прогонах модели на одном и том же наборе данных.

Поезд: 1.000, Тест: 0.914

Поезд: 1.000, Тест: 0,914

Создается рисунок, показывающий линейные графики потерь модели на поезде и тестовых наборах.

Мы можем видеть ту ожидаемую форму модели с переобучением, где точность теста увеличивается до определенного значения, а затем снова начинает уменьшаться.

Просматривая рисунок, мы также можем видеть плоские участки на подъемах и падениях в потерях при проверке. Любая ранняя остановка должна учитывать такое поведение. Мы также ожидаем, что хорошее время для прекращения тренировок может быть около 800-й эпохи.

Линейные графики потерь на тренировочных и тестовых наборах данных во время тренировки, показывающие модель переобучения

Переоборудование MLP с ранней остановкой

Мы можем обновить пример и добавить очень простую раннюю остановку.

Как только потеря модели начнет увеличиваться на тестовом наборе данных, мы прекратим обучение.

Во-первых, мы можем определить обратный вызов для ранней остановки.

# простая ранняя остановка es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1)

# простая ранняя остановка

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1)

Затем мы можем обновить вызов функции fit () и указать список обратных вызовов с помощью аргумента « callback ».

# подходящая модель history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0, callbacks = [es])

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0, callbacks = [es])

Полный пример с добавлением простой ранней остановки приведен ниже.

# mlp overfit на наборе данных лун с простой ранней остановкой из склеарна.наборы данных импортировать make_moons из keras.models импорт Последовательный from keras.layers import Плотный из keras.callbacks import EarlyStopping из matplotlib import pyplot # создать 2d набор данных классификации X, y = make_moons (n_samples = 100, noise = 0.2, random_state = 1) # разделить на поезд и тест n_train = 30 trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:] trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:] # определить модель model = Последовательный () model.add (Dense (500, input_dim = 2, Activation = ‘relu’)) модель.добавить (Плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = ‘adam’, metrics = [‘precision’]) # простая ранняя остановка es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1) # подходящая модель history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0, callbacks = [es]) # оценить модель _, train_acc = model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0) _, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0) print (‘Поезд:%.3f, Тест:% .3f ‘% (train_acc, test_acc)) # сюжет истории тренировок pyplot.plot (history.history [‘потеря’], label = ‘поезд’) pyplot.plot (history.history [‘val_loss’], label = ‘test’) pyplot.legend () pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

# mlp overfit в наборе данных лун с простой ранней остановкой

из sklearn.наборы данных import make_moons

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from keras.callbacks import EarlyStopping

from matplotlib import pyplot

# generate 2d classification dataset

=

X 100, noise = 0.2, random_state = 1)

# разделить на train и test

n_train = 30

trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

# определить модель

model = Sequential ()

model.add (Dense (500, input_dim = 2, activate = ‘relu’))

model.add (Dense (1, activate = ‘sigmoid’))

model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = ‘adam ‘, metrics = [‘ precision ‘])

# простая ранняя остановка

es = EarlyStopping (monitor =’ val_loss ‘, mode =’ min ‘, verbose = 1)

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0, callbacks = [es])

# оценить модель

_, train_acc = model.оценить (trainX, trainy, verbose = 0)

_, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)

print (‘Train:% .3f, Test:% .3f’% (train_acc, test_acc ))

# история обучения графика

pyplot.plot (history.history [‘loss’], label = ‘train’)

pyplot.plot (history.history [‘val_loss’], label = ‘test’)

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

При выполнении примера отображается производительность модели в наборах данных поезда и тестирования.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

Мы также можем видеть, что обратный вызов остановил обучение в эпоху 200. Это слишком рано, поскольку мы ожидаем, что ранняя остановка будет около эпохи 800. Это также подчеркивается точностью классификации как для поезда, так и для наборов тестов, которая хуже чем без ранней остановки.

Эпоха 00219: ранняя остановка Поезд: 0,967, Тест: 0,814

Эпоха 00219: ранняя остановка

Поезд: 0,967, Тест: 0,814

Просматривая линейный график потерь поездов и тестов, мы действительно видим, что обучение было остановлено в момент, когда потеря валидации впервые начала выходить на плато.

Линейный график потери поезда и теста во время тренировки с простой ранней остановкой

Мы можем улучшить триггер для ранней остановки, подождав некоторое время перед остановкой.

Этого можно добиться, задав аргумент « терпение ».

В этом случае мы будем ждать 200 эпох, прежде чем обучение будет остановлено. В частности, это означает, что мы позволим обучению продолжаться еще до 200 эпох после того, как потеря валидации начала ухудшаться, давая процессу обучения возможность преодолеть плоские участки или найти какое-то дополнительное улучшение.

# пациент преждевременно прекратил лечение es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1, терпение = 200)

# пациент преждевременно прекращает лечение

es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1, терпение = 200)

Полный пример с этим изменением приведен ниже.

# mlp overfit в наборе данных лун с ранней остановкой пациента из sklearn.datasets импортировать make_moons из keras.models импорт Последовательный from keras.layers import Плотный из keras.callbacks import EarlyStopping из matplotlib import pyplot # создать 2d набор данных классификации X, y = make_moons (n_samples = 100, noise = 0.2, random_state = 1) # разделить на поезд и тест n_train = 30 trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:] trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:] # определить модель model = Последовательный () модель.add (Dense (500, input_dim = 2, Activation = ‘relu’)) model.add (Плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = ‘adam’, metrics = [‘precision’]) # пациент преждевременно прекратил лечение es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1, терпение = 200) # подходящая модель history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0, callbacks = [es]) # оценить модель _, train_acc = model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0) _, test_acc = модель.оценить (testX, testy, verbose = 0) print (‘Поезд:% .3f, Тест:% .3f’% (train_acc, test_acc)) # сюжет истории тренировок pyplot.plot (history.history [‘потеря’], label = ‘поезд’) pyplot.plot (history.history [‘val_loss’], label = ‘test’) pyplot.legend () pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

# mlp overfit в наборе данных лун с ранней остановкой пациента

из sklearn.наборы данных import make_moons

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from keras.callbacks import EarlyStopping

from matplotlib import pyplot

# generate 2d classification dataset

=

X 100, noise = 0.2, random_state = 1)

# разделить на train и test

n_train = 30

trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

# определить модель

model = Sequential ()

model.add (Dense (500, input_dim = 2, activate = ‘relu’))

model.add (Dense (1, activate = ‘sigmoid’))

model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = ‘adam ‘, metrics = [‘ precision ‘])

# ранняя остановка пациента

es = EarlyStopping (monitor =’ val_loss ‘, mode =’ min ‘, verbose = 1, терпение = 200)

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0, callbacks = [es])

# оценить модель

_, train_acc = model.оценить (trainX, trainy, verbose = 0)

_, test_acc = model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)

print (‘Train:% .3f, Test:% .3f’% (train_acc, test_acc ))

# история обучения графика

pyplot.plot (history.history [‘loss’], label = ‘train’)

pyplot.plot (history.history [‘val_loss’], label = ‘test’)

pyplot.legend ()

pyplot.show ()

Запустив пример, мы видим, что обучение было остановлено намного позже, в данном случае после 1000-й эпохи.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

Мы также можем видеть, что производительность на тестовом наборе данных лучше, чем без использования какой-либо ранней остановки.

Эпоха 01033: ранняя остановка Поезд: 1.000, Тест: 0.943

Эпоха 01033: ранняя остановка

Поезд: 1.000, Тест: 0,943

Просматривая линейный график потерь во время тренировки, мы видим, что терпение позволило тренировке пройти мимо некоторых небольших плоских и плохих точек.

Линейный график потерь при тренировке и тестировании во время тренировки с ранней остановкой пациента

Мы также можем видеть, что потери в тестах снова начали расти примерно за последние 100 эпох.

Это означает, что, хотя производительность модели улучшилась, у нас может быть не самая эффективная или самая стабильная модель в конце обучения.Мы можем решить эту проблему, используя обратный вызов ModelChecckpoint .

В этом случае мы заинтересованы в сохранении модели с максимальной точностью в тестовом наборе данных. Мы также могли бы найти модель с лучшими потерями в тестовом наборе данных, но это может или не может соответствовать модели с наилучшей точностью.

Это подчеркивает важную концепцию при выборе модели. Представление о модели « лучший » во время обучения может противоречить друг другу при оценке с использованием различных показателей эффективности.Попробуйте выбирать модели на основе метрики, по которой они будут оцениваться и представляться в предметной области. В задаче сбалансированной двоичной классификации это, скорее всего, будет точность классификации. Поэтому мы будем использовать точность проверки в обратном вызове ModelCheckpoint , чтобы сохранить лучшую модель, наблюдаемую во время обучения.

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’, monitor = ‘val_accuracy’, mode = ‘max’, verbose = 1, save_best_only = True)

mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5 ‘, monitor =’ val_accuracy ‘, mode =’ max ‘, verbose = 1, save_best_only = True)

Во время обучения вся модель будет сохранена в файл « best_model.h5 » только тогда, когда точность набора данных проверки улучшится в целом на протяжении всего процесса обучения. Подробный вывод также будет информировать нас об эпохе и значении точности каждый раз, когда модель сохраняется в один и тот же файл (например, перезаписывается).

Этот новый дополнительный обратный вызов может быть добавлен в список обратных вызовов при вызове функции fit () .

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0, callbacks = [es, mc])

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0, callbacks = [es, mc])

Нас больше не интересует линейный график потерь во время обучения; он будет почти таким же, как и в предыдущем прогоне.

Вместо этого мы хотим загрузить сохраненную модель из файла и оценить ее производительность на тестовом наборе данных.

# загружаем сохраненную модель сохраненная_модель = load_model (‘best_model.h5’) # оценить модель _, train_acc = Saved_model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0) _, test_acc = Saved_model.evaluate (testX, testy, verbose = 0) print (‘Поезд:% .3f, Тест:% .3f’% (train_acc, test_acc))

# загрузить сохраненную модель

saved_model = load_model (‘best_model.h5’)

# оценить модель

_, train_acc = saved_model.оценить (trainX, trainy, verbose = 0)

_, test_acc = saved_model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)

print (‘Train:% .3f, Test:% .3f’% (train_acc, test_acc ))

Полный пример с этими изменениями приведен ниже.

# mlp overfit в наборе данных лун с ранней остановкой пациента и контрольными точками модели из sklearn.datasets импортировать make_moons из keras.models импорт Последовательный from keras.layers import Плотный из кераса.обратные вызовы импортируют EarlyStopping из keras.callbacks импортировать ModelCheckpoint из matplotlib import pyplot из keras.models импортировать load_model # создать 2d набор данных классификации X, y = make_moons (n_samples = 100, noise = 0.2, random_state = 1) # разделить на поезд и тест n_train = 30 trainX, testX = X [: n_train,:], X [n_train :,:] trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:] # определить модель model = Последовательный () model.add (Dense (500, input_dim = 2, Activation = ‘relu’)) модель.добавить (Плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = ‘adam’, metrics = [‘precision’]) # простая ранняя остановка es = EarlyStopping (monitor = ‘val_loss’, mode = ‘min’, verbose = 1, терпение = 200) mc = ModelCheckpoint (‘best_model.h5’, monitor = ‘val_accuracy’, mode = ‘max’, verbose = 1, save_best_only = True) # подходящая модель history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0, callbacks = [es, mc]) # загружаем сохраненную модель save_model = load_model (‘лучшая_модель.h5 ‘) # оценить модель _, train_acc = Saved_model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0) _, test_acc = Saved_model.evaluate (testX, testy, verbose = 0) print (‘Поезд:% .3f, Тест:% .3f’% (train_acc, test_acc))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

# mlp overfit в наборе данных лун с ранней остановкой пациента и контрольной точкой модели

из sklearn.наборы данных import make_moons

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from keras.callbacks import EarlyStopping

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

from matplotlib

import python

# сгенерировать 2d набор данных классификации

X, y = make_moons (n_samples = 100, noise = 0.2, random_state = 1)

# разделить на train и test

n_train = 30

trainX, testX = X [: n_train, :], X [n_train :,:]

trainy, testy = y [: n_train], y [n_train:]

# определить модель

model = Sequential ()

model.add (Dense (500, input_dim = 2, activate = ‘relu’))

model.add (Dense (1, activate = ‘sigmoid’))

model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = ‘adam ‘, metrics = [‘ precision ‘])

# простая ранняя остановка

es = EarlyStopping (monitor =’ val_loss ‘, mode =’ min ‘, verbose = 1, терпение = 200)

mc = ModelCheckpoint (‘ best_model .h5 ‘, monitor =’ val_accuracy ‘, mode =’ max ‘, verbose = 1, save_best_only = True)

# fit model

history = model.fit (trainX, trainy, validation_data = (testX, testy), epochs = 4000, verbose = 0, callbacks = [es, mc])

# загрузить сохраненную модель

saved_model = load_model (‘best_model.h5 ‘)

# оценить модель

_, train_acc = saved_model.evaluate (trainX, trainy, verbose = 0)

_, test_acc = saved_model.evaluate (testX, testy, verbose = 0)

print (‘ Поезд:% .3f, тест:% .3f ‘% (train_acc, test_acc))

Запустив пример, мы можем увидеть подробные выходные данные обратного вызова ModelCheckpoint как при сохранении новой лучшей модели, так и при отсутствии улучшений.

Мы видим, что лучшая модель наблюдалась в эпоху 879 во время этого сеанса.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

Опять же, мы видим, что раннее прекращение терпеливо продолжалось до 1000-й эпохи. Обратите внимание, что эпоха 880 + терпение 200 — это не эпоха 1044. Напомним, что ранняя остановка отслеживает потери в наборе данных проверки и что контрольная точка модели сохраняет модели на основе точности.Таким образом, терпение к ранней остановке началось в эпоху, отличную от 880 года.

… Эпоха 00878: значение val_acc не улучшилось с 0,92857 Эпоха 00879: значение val_acc улучшено с 0,92857 до 0,94286, модель сохранена в best_model.h5 Эпоха 00880: значение val_acc не улучшилось с 0,94286 … Эпоха 01042: значение val_acc не улучшилось с 0,94286 Эпоха 01043: значение val_acc не улучшилось с 0,94286 Эпоха 01044: значение val_acc не улучшилось с 0,94286 Эпоха 01044: ранняя остановка Поезд: 1.000, Тест: 0,943

Epoch 00878: val_acc не улучшилось с 0,92857

Epoch 00879: val_acc улучшилось с 0,92857 до 0,94286, сохранение модели в best_model.h5

Epoch 00880: val_acc не улучшилось с 0,94000286 … 9000

Эпоха 01042: val_acc не улучшилась с 0,94286

Эпоха 01043: val_acc не улучшилась с 0,94286

Эпоха 01044: val_acc не улучшилась с 0.94286

Эпоха 01044: ранняя остановка

Поезд: 1.000, Тест: 0,943

В этом случае мы не видим дальнейшего улучшения точности модели в тестовом наборе данных. Тем не менее, мы следовали хорошей практике.

Почему бы не контролировать точность проверки для ранней остановки?

Это хороший вопрос. Основная причина заключается в том, что точность — это грубая мера производительности модели во время обучения, а потеря дает больше нюансов при использовании ранней остановки с проблемами классификации.Та же мера может использоваться для ранней остановки и определения контрольных точек модели в случае регрессии, например, среднеквадратичная ошибка.

Расширения

В этом разделе перечислены некоторые идеи по расширению учебника, которые вы, возможно, захотите изучить.

  • Использовать точность . Обновите пример, чтобы отслеживать точность набора тестовых данных, а не потери, и построить кривые обучения, показывающие точность.
  • Использовать набор истинной проверки . Обновите пример, чтобы разделить обучающий набор на обучающий и проверочный, а затем оценить модель на тестовом наборе данных.
  • Пример регрессии . Создайте новый пример использования ранней остановки для решения проблемы переобучения простой регрессии и отслеживания среднеквадратичной ошибки.

Если вы изучите какое-либо из этих расширений, я хотел бы знать.

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Посты

API

Сводка

В этом руководстве вы открыли для себя Keras API для добавления ранней остановки, чтобы оптимизировать модели нейронных сетей с глубоким обучением.

В частности, вы выучили:

  • Как отслеживать производительность модели во время обучения с помощью Keras API.
  • Как создавать и настраивать раннюю остановку и моделировать обратные вызовы контрольных точек с помощью Keras API.
  • Как уменьшить переоснащение путем добавления ранней остановки к существующей модели.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте лучшие модели глубокого обучения сегодня!

Тренируйтесь быстрее, меньше перетяжек и ансамбли

…с всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Better Deep Learning

Он предоставляет руководств для самообучения по таким темам, как:
снижение веса , пакетная нормализация , выпадение , укладка моделей и многое другое …

Сделайте свои проекты более глубокими!

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Останавливаются ли движущиеся грузовики на весовых станциях? [Обновлено 2021 г.]

Если вы совершаете переезд на большие расстояния, вам может быть интересно, останавливаются ли арендованные грузовики на станциях взвешивания по пути.В некоторых штатах требуется, чтобы арендованные движущиеся грузовики останавливались на станциях взвешивания, однако арендованные грузовики, используемые для перевозки личного имущества, обычно не нуждаются в остановке на станциях взвешивания.

Что такое арендованный движущийся грузовик?

Грузовик U-Haul — это движущийся грузовик, который вы можете арендовать. Самая распространенная причина, по которой люди арендуют грузовик, — это переезд в другой дом. Вы можете использовать арендованный грузовик, чтобы перемещаться по улице или по стране.

Некоторые другие причины, по которым люди арендуют грузовик, заключаются в том, чтобы пожертвовать мебель, забрать недавно купленную мебель или перевезти предметы домашнего обихода на местную свалку мусора.

U-Haul — не единственная компания по аренде грузовых автомобилей, но они наиболее известны. Другие компании по аренде грузовиков включают:

  • Penske Truck Rental
  • Budget Truck Rental
  • Enterprise Truck Rental
  • Ryder Truck Rental
  • Home Depot Truck Rental

Грузовые фургоны и пикапы можно арендовать для местных перемещений из U- Перевозка, Предприятие или Домашний склад.

В чем смысл весовой станции?

Весовые станции — это контрольно-пропускные пункты на автомагистралях, где крупногабаритные автомобили, в основном грузовики, проверяются на безопасность и вес.Их основная цель — предотвратить движение тяжелых или небезопасных грузовиков по межштатным автомагистралям, сделав его более безопасным для всех водителей.

Интересный факт : Станция взвешивания, которая расположена недалеко от государственной границы, обычно называется «портом въезда». Дальнобойщики часто называют их «весами».

Должны ли арендованные грузовики останавливаться на весовых станциях?

Придется ли вам останавливаться у весов, зависит от штата, через который вы проезжаете. Есть два основных фактора, которые государство использует для определения того, кто должен останавливаться перед своими весами:

Вы перемещаете личную собственность или коммерческие товары?

Во многих штатах коммерческие автомобили должны останавливаться только на станциях взвешивания.Если ваш арендованный грузовик загружен вашим личным имуществом, например, домашними товарами, вам не нужно останавливаться в этих штатах.

Грузовик какого размера вы водите?

Даже если ваш U-Haul заполнен только вашими домашними товарами, во многих штатах требуется, чтобы все транспортные средства весом 10 000 фунтов и более останавливались. Подождите, мы ведь говорили о грузовике размера , а не о весе ? Посмотри на себя, как мило!

Поскольку это путеводитель специально посвящен арендованным грузовикам, я хотел облегчить понимание нашими читателями.И хотя я не ожидаю, что кто-то, кто арендует U-Haul каждые 2-3 года, узнает (или запомнит), сколько весит их грузовик, я, или , думаю, что большинство людей знают, какой размер грузовика они арендовали.

К счастью для всех нас, довольно легко определить вес вашего движущегося грузовика по его размеру. Ниже приведена приблизительная полная масса автомобиля для наиболее распространенных размеров арендованных грузовиков. Вы можете найти вес для всех размеров U-Haul, Penske и Budget Truck в нашем справочнике по весу арендованных грузовиков.

  • 10-футовый грузовик = 8600 фунтов
  • 16-20-футовый грузовик = 12 500 — 14 500 фунтов
  • 26-футовый грузовик = 26 000 фунтов

Вы должны останавливаться на каждой станции взвешивания?

Если вы едете через штат, который требует, чтобы вы останавливались на их станциях взвешивания, то да, вы должны останавливаться на каждом из них, с которым сталкиваетесь (при условии, что они открыты). Это не так ужасно, как может показаться, и, скорее всего, вам не придется останавливаться более одного раза в большинстве штатов. И вот почему:

  • Количество станций взвешивания в каждом штате намного меньше, чем вы думаете.Во многих штатах действует менее 15 станций
  • Около 1/3 всех станций взвешивания открыты только сезонно
  • Станции взвешивания, которые работают круглый год, обычно не открыты круглосуточно. Часы работы обычно соответствуют времени, когда грузовики находятся на дороге.
  • Не на каждой станции взвешивания все грузовики должны останавливаться. Некоторые станции являются специализированными и могут требовать остановки только определенных типов транспортных средств, например транспортных средств, перевозящих сельскохозяйственные товары или домашний скот

В каких штатах арендованные грузовики должны останавливаться на станциях взвешивания?

Скоро переедете? Найдите доступных местных грузчиков, которые сделают за вас тяжелую работу, на нашей торговой площадке.

Требования к весовым станциям для арендованных движущихся грузовиков , которые перевозят личных вещей :

  • 8 штатов требуют, чтобы арендованные движущиеся грузовики останавливались на некоторые или все станции взвешивания
  • 23 штата не требуют остановки арендованных грузовиков . Алабама, Айдахо и Монтана технически требуют прекращения аренды грузовиков, но только если они превышают 26 000 фунтов стерлингов. Арендованным грузовикам не нужно останавливаться в этих штатах, потому что максимальная полная масса арендованного грузовика составляет 26000 фунтов, поэтому она никогда не превысит пороговое значение веса
  • В 2 штатах, Южная Дакота и Вирджиния, требуется остановка, когда полная масса автомобиля превышает 8000 фунтов .10-футовый U-Haul весит больше, поэтому все арендованные грузовики должны останавливаться
  • В 14 штатах требуется аренда грузовиков весом 10000 фунтов или более для остановки . 10-футовый грузовик U-Haul — единственный движущийся грузовик, который вы можете арендовать, который весит меньше
  • В 3 штатах, Иллинойс, Миссури и Орегон, для остановки требуется только самых больших грузовиков , исходя из их пороговых значений веса

Это информация была обновлена ​​в июле 2021 года.

Штат

Остановить?

Сводка

Алабама

Нет *

Транспортные средства весом более 26000 фунтов должны остановиться.Арендованный грузовик не превышает 26 000 фунтов.

Аляска

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовика, перевозящего личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена.

Аризона

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовика, перевозящего личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена.

Арканзас

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Калифорния

Да

Аренда всех грузовиков должна быть прекращена.

Колорадо

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Коннектикут

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Делавэр

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Флорида

Да

Все арендованные грузовики останавливаются на сельскохозяйственных инспекционных станциях, которые обычно находятся на границе штата. Это единственные весы, на которых вам необходимо остановиться, если вы перемещаете личное имущество.

Джорджия

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовиков, перевозящих личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена.

Гавайи

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовика, перевозящего личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена.

Айдахо

Нет *

Транспортные средства весом более 26 000 фунтов должны остановиться. Арендованный грузовик не превышает 26 000 фунтов.

Иллинойс

Более 16 000 фунтов

Вы должны остановиться, если арендованный грузовик весит более 16 000 фунтов.

Индиана

Да

Аренда всех грузовиков должна быть прекращена.

Айова

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовика, перевозящего личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена.

Канзас

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовика, перевозящего личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена.

Кентукки

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Луизиана

Остановка не требуется для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество.

Мэн

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Мэриленд

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовика, перевозящего личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена.

Массачусетс

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Мичиган

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Миннесота

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовика, перевозящего личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена.

Миссисипи

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Миссури

Более 18 001 фунт

Транспортные средства весом 18 001 фунт и более должны остановиться.

Montana

№ *

Транспортные средства весом более 26 000 фунтов должны остановиться. Арендованный грузовик не превышает 26 000 фунтов.

Небраска

Да

Аренда всех грузовиков должна быть прекращена.

Невада

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Нью-Гэмпшир

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Нью-Джерси

Более 10 001 фунт

Транспортные средства весом 10 001 фунт и более должны остановиться.

Нью-Мексико

Остановка не требуется для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество.

Нью-Йорк

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовика, перевозящего личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена. Сюда входят автомобили, буксирующие прицеп, если общий вес превышает 10 000 фунтов.

Северная Каролина

Более 10 001 фунт

Транспортные средства весом 10 001 фунт и более должны останавливаться.

Северная Дакота

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовика, перевозящего личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена.

Огайо

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовика, перевозящего личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена.

Оклахома

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Орегон

Более 20 000 фунтов

Вы должны остановиться, если ваш арендованный грузовик весит более 20 000 фунтов.

Пенсильвания

Да

В Пенсильвании для остановки требуется любое транспортное средство, зарегистрированное как грузовик, включая личные автомобили и арендованные грузовики.

Род-Айленд

Остановка не требуется для арендованного грузовика, перевозящего личное имущество.

Южная Каролина

Да

Аренда грузовиков для перевозки личного имущества должна быть прекращена, но, вероятно, будет отменена.

Южная Дакота

Более 8000 фунтов

Транспортные средства весом 8000 фунтов и более должны остановиться.

Теннесси

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Техас

Остановка на станциях взвешивания не требуется, но все транспортные средства (включая арендуемые грузовики) должны останавливаться на контрольно-пропускных пунктах пограничного патрулирования.

Юта

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Вермонт

Да

Аренда всех грузовиков должна быть прекращена.

Вирджиния

Более 7500 фунтов

Транспортные средства весом 7500 фунтов и более должны остановиться.

Вашингтон

Остановка не требуется для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество.

Западная Вирджиния

Для арендованного грузовика, который перевозит личное имущество, остановка не требуется.

Висконсин

Более 10 000 фунтов

Аренда грузовика, перевозящего личную собственность на сумму более 10 000 фунтов, должна быть остановлена.

Вайоминг

Да

Все грузовики должны останавливаться каждый раз, когда вы видите регулирующий знак (черные буквы на белом фоне), предписывающий вам остановиться, или офицер приказал вам остановиться.Скорее всего, на этих знаках будет указано «коммерческие автомобили», и в этом случае арендованный грузовик, везущий личное имущество, не должен будет останавливаться.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *