Как нарисовать машину в тетради по клеточкам: Рисунки по клеточкам машины Лада

Рисунки по клеточкам автомобили — 79 фото

Машинки по клеточкам в тетради

Машина по клеточкам

Машинки по клеточкам в тетради

Машины в клетку

Автомобиль по клеточкам в тетради

Рисунки по клеточкам автомобили

Машина по клеточкам

Рисование по клеточкам машины

Рисовать по клеточкам в тетради машины

Пиксельный молния Маккуин

Машинки по клеточкам

Машинки по клеточкам

Машина по клеточкам для детей

Вышивка пожарная машина

Рисование по клеточкам автомобили

Пиксельная машина сзади

Машина пиксель арт

Красивое авто схема для вышивки крестом

Рисунки по клеточкам машинки

Вышивка крестиком машинки

Рисунки по клеточкам марки машин маленькие

Машинка по клеточкам для детей

Машина сзади пиксельарт

Вышивка Поли Робокар крестом

Пиксель кар рейсер 2

Пиксельная машинка

Машинки по клеточкам

Раскраска по клеточкам машина

Рисунки машин без клеток

Задания по клеткам для дошкольников

Рисунки по клеточкам маленькие для мальчиков

Рисование по клеточкам машины

Вышивка для детей машинки

Молния Маккуин по клеточкам

Рисунки по клеточкам машины

Вышивка крестом машина простые гоночные

Рисунки в тетради

Рисование по клеточкам значки

Рисунки по клеточкам марки машин

Рисунки по клеточкам машины

Пиксельная машина

Рисунки по клеточкам приложение

Схемы вышивки крестом автомобили

Рисунок машины карандашом

Бисероплетение схемы марки машин

Значки по клеточкам в тетради

Значки по клеточкам в тетради

Вышивка крестом машины схемы

Машины для срисовки

Вышивка крестом автомобили

Схема вывязывания машинки спицами

Рисунки по клеточкам в тетради фирмы

Рисунки для срисовки машины лёгкие

Математический диктант для дошкольников по клеточкам 6-7 лет

Рисунки по клеточкам машины

Вышивка крестиком машина

Рисунки по клеточкам приложение

Рисование по клеточкам машины

Значки по клеточкам в тетради

Рисунки по клеточкам в тетради приложения

Рисунки по клеточкам машины

Машины по клеткам

Рисунки по клеточкам маленькие

Вышивка крестом машина автомобиль

Рисунки по клеточкам машины

Рисование по клеточкам для дошкольников

Жаккард машинки для мальчиков спицами

Вышивка машина

Значки машин по клеткам

Рисование по клеточкам значки машин

8 Бит машина вид сбоку

Детский жаккард схемы машинки

Рисунки по клеточкам иномарки машин

Машина по клеточкам в тетради

Pixel car Art ВАЗ 2113

Рисование по клеточкам транспорт

Машинка по клеточкам для детей

Танк по клеточкам

Пиксель машина

| Paperspace

Добро пожаловать в Gradient Notebooks! В этом руководстве мы рассмотрим все, что вам нужно знать, чтобы начать использовать ноутбуки с мощными бесплатными и платными экземплярами графического процессора.

Введение​

Gradient Notebooks — это веб-среда Jupyter IDE с мощными графическими процессорами. В ходе этого руководства мы научимся создавать и запускать новые блокноты Gradient, используя предварительно созданную среду выполнения из Paperspace и добавляя собственные файлы и контейнеры с расширенными параметрами.

Если у вас есть опыт работы с Jupyter Notebooks или JupyterLab в других управляемых облачных службах (или на вашем локальном компьютере), вы обнаружите, что Gradient Notebooks сочетает в себе функциональность Jupyter с дополнительным набором мощных функций:

• Постоянное хранилище
• Многочисленные экземпляры CPU и GPU бесплатного уровня
• Мощные экземпляры CPU и GPU платного уровня
• Неограниченное время работы платных экземпляров
• Запуск на предварительно настроенном шаблоне или собственном образе Docker

В результате Gradient Notebooks является одним из самых популярных сервисов управляемых ноутбуков, доступных на сегодняшний день, и используется сотнями тысяч разработчиков по всему миру.

Зачем начинать с Gradient Notebooks?​

Блокноты становятся все более популярной абстракцией в машинном обучении. Блокноты избавляют от многих головных болей, связанных с инструментами, связанных с созданием среды разработки для машинного обучения, и полезны для создания воспроизводимой и совместной среды разработки.

Но блокноты не для всех. Специалисты по обработке и анализу данных и инженеры по машинному обучению часто расходятся во взглядах на полезность блокнота. Это совершенно нормально.

Записные книжки Gradient предназначены для того, чтобы быть самой простой точкой входа в Gradient, но не единственной. Если вас больше интересуют возможности MLOps, предоставляемые рабочими процессами Gradient или развертываниями Gradient, мы предлагаем вам перейти к этим руководствам.

А пока, если вы не знаете, с чего начать, начните с Gradient Notebooks. Нет более быстрого способа начать создание мощного приложения машинного обучения, чем в удобных пределах ноутбука с графическим процессором. Мы постараемся продемонстрировать вам этот факт прямо здесь, в этом уроке.

Начнем.

Часть 1. Запуск Fast.ai в качестве нашей первой записной книжки

В первой части этого руководства мы создадим записную книжку с градиентом для запуска последней версии популярного курса «Практическое глубокое обучение для программистов» от Fast.ai.

Для начала нам нужно создать проект градиента, если мы еще этого не сделали. Ради этого урока мы назвали наш проект Fast.ai: Практическое глубокое обучение для программистов . Позже мы изменим название нашего проекта, когда добавим второй блокнот.

Создание блокнота​

В нашем новом проекте давайте перейдем на вкладку Блокноты и выберем кнопку с надписью Создать .

Каждый раз, когда мы создаем записную книжку, нам будет предложено настроить несколько параметров. В первой части этого руководства мы выберем среду выполнения и машину. Позже мы будем более продвинуты на этом этапе, но сейчас мы собираемся использовать предварительно созданную среду выполнения, которую Gradient предоставляет непосредственно в консоли.

Для запуска выберем среду выполнения Paperspace + Fast.ai . Мы объясним, что именно это означает, во второй части урока.

На данный момент нам просто нужно понять, что мы инструктируем Gradient скопировать содержимое специального репозитория fast.ai (который содержит файлы упражнений fast.ai) в нашу новую записную книжку и запустить эти файлы на вычислительном экземпляре. предварительно установлен с совместимыми зависимостями.

Выбор машины и запуск нового ноутбука​

Теперь мы выберем машину, на которой мы хотели бы запустить ноутбук. У нас есть несколько вариантов запуска нашего первого ноутбука, включая экземпляры Free-CPU и Free-GPU . В этом руководстве мы будем использовать инстанс Free-GPU , насколько это возможно, однако, если вы уже обновили свою подписку Gradient и хотели бы использовать более продвинутые инстансы, такие как Free-P5000 или Free-RTX4000 (или даже платный экземпляр вроде V100 ) пожалуйста, вперед!

На данный момент мы выберем машину Free-GPU , потому что она доступна и нам здесь не нужен мощный графический процессор. Давайте тогда продолжим и начнем нашу тетрадь.

IDE Gradient Notebooks

После создания блокнота мы должны увидеть IDE Gradient Notebooks. Загрузка ноутбука может занять минуту, поэтому следите за строкой состояния.

После включения ноутбука в Работает , мы увидим что-то вроде этого:

Мы официально запущены! Теперь наш ноутбук может запускать и выполнять команды.

Когда мы начнем выполнять команды, давайте следить за нижней панелью IDE, которая предоставляет некоторую полезную информацию и показатели. Всякий раз, когда мы хотим знать, «делает ли что-то» наш экземпляр, мы можем посмотреть на нижнюю панель, чтобы увидеть, что происходит с нашей машиной.

Теперь мы начнем запускать ячейки из файла с именем 01_intro.ipynb . Мы должны увидеть выполнение ячейки следующим образом:

Мы смогли запустить нашу первую ячейку, но, возможно, мы хотим, чтобы наши операторы !pip install находились в их собственной ячейке? Это легко! Сначала мы вырежем команду !pip install из существующей ячейки, затем воспользуемся кнопкой + , выберем Вставить код , а затем вставим команду pip в только что созданная ячейка.

Возможно, вы также заметили, что можно выбрать Вставьте Markdown , который пригодится, если вы хотите добавить пояснительный или справочный блок текста в файл ipynb.

Следует отметить, что Gradient Notebooks поддерживает редактирование стандартных файлов кода, а также полные возможности автосохранения. На этом изображении мы изменяем содержимое файла requirements.txt , который поставляется с учебными материалами fast.ai:

Отлично! На этом этапе мы рекомендуем вам запустить столько файлов и ячеек fast.ai, сколько вы хотите запустить. Это фантастический курс, написанный одними из лучших преподавателей машинного обучения на планете, и мы не можем рекомендовать его более настоятельно.

Ваш ноутбук будет работать до 6 часов на бесплатном экземпляре. Если вы хотите включить неограниченное время выполнения или более быстрые экземпляры графического процессора, вам потребуется обновить подписку Gradient и заново создать блокнот. Тем временем вы можете запускать столько 6-часовых сеансов на бесплатных инстансах, сколько хотите, при условии, что у Gradient есть возможности. Бесплатные экземпляры графического процессора, как правило, чрезвычайно популярны, поэтому вам может потребоваться поиграть со временем, чтобы обеспечить бесплатный экземпляр графического процессора в часы пиковой нагрузки.

Останов ноутбука​

Когда пришло время остановить ноутбук, мы можем дождаться истечения таймера автоматического выключения или также можем выключить экземпляр вручную с помощью панели экземпляра на боковой панели (изображенной ниже) или с помощью кнопки Остановить экземпляр вверху статус бар.

Если мы выполним , а не , остановим экземпляр вручную, таймер автоматического выключения отключит экземпляр Free-GPU через 6 часов. Платные инстансы автоматически отключаются, если указан интервал автоматического отключения. По умолчанию для платных инстансов установлено значение 12 часов.

Часть 2. Запуск пользовательского блокнота CLIP-PixelDraw​

Теперь, когда мы поняли, как настроить базовый блокнот в Gradient, давайте попробуем более продвинутую конфигурацию блокнота. Наша цель на этот раз будет заключаться в том, чтобы использовать CLIP и PixelDraw для создания творческого клип-арта из строки текста, который мы введем.

Прежде чем мы начнем, если мы находимся на уровне бесплатного пользования Gradient, нам нужно будет остановить экземпляр ноутбука, который мы запустили в первом примере, чтобы не превысить ограничение в 1 одновременный запуск ноутбуков в бесплатном плане. Если мы обновили нашу учетную запись Gradient, мы можем пропустить этот шаг.

Дополнительную информацию об ограничениях уровня Gradient можно найти здесь в разделе Сравнить планы .

Создать новый блокнот

Вернемся к консоли Gradient и дадим нашему проекту более понятное имя, так как мы будем добавлять к нему второй блокнот:

Далее давайте продолжим и выберем Создать снова вызвать экран Создать блокнот :

Как следует из анимации выше, на этот раз мы обратили внимание на большое количество сред выполнения, которые доступны нам, если мы переключимся с Рекомендуется от до Все в селекторе среды выполнения. Gradient часто добавляет поддержку новых сред выполнения. Таким образом, консоль — отличное место, чтобы узнать о новых библиотеках и технологиях.

Сейчас мы рассмотрим все эти среды выполнения, потому что нам нужно понять, что на самом деле представляет собой среда выполнения , прежде чем мы сможем создать и запустить нашу собственную среду выполнения.

Что такое среда выполнения?​

В Gradient среда выполнения представляет собой определенную комбинацию рабочей области, которая извлекается из репозитория git через что-то вроде GitHub, и контейнера, который извлекается из реестра контейнеров через что-то как ДокерХаб.

Чтобы визуализировать это, давайте сначала переключим плитку под названием Transformers + NLP из Hugging Face.

Теперь давайте прокрутим вниз до ползунка Дополнительные параметры в нижней части экрана и включим его. Мы увидим эти поля, доступные в расширенных параметрах:

Эта конкретная плитка Hugging Face указывает URL-адрес рабочей области , Имя контейнера и Команда .

• URL-адрес рабочей области : URL-адрес репозитория GitHub, который мы хотим, чтобы Gradient клонировал в этот блокнот
• Имя контейнера : Расположение образа в Docker Hub, который мы хотели бы, чтобы Gradient загрузил в этот блокнот
• Команда (Дополнительно) : Команда Bash, которую мы хотим передать ядру Jupyter при создании экземпляра

Таким образом, среда выполнения — это просто комбинация URL-адрес рабочей области и Имя контейнера , что приводит к тому, что некоторые файлы из репо работают с образом контейнера. Довольно просто!

Теперь давайте продолжим и создадим записную книжку с пользовательской средой выполнения.

Чего мы пытаемся достичь в этой записной книжке

В этой записной книжке мы будем использовать реализацию CLIP от OpenAI и PixelDraw из проекта PixRay, что позволяет нам создавать синтетические изображения из текстовой подсказки, которую мы сами вводим .

В этой демонстрационной реализации мы будем использовать текстовую подсказку из одной из наших любимых книг (а теперь и крупного голливудского фильма) и посмотрим, что может выдать в ответ генератор изображений.

Круто! Давайте начнем.

Использование пользовательских параметров времени выполнения для создания блокнота

Сначала нам нужно создать блокнот. Но вместо использования предварительно созданной плитки среды выполнения, мы собираемся игнорировать плитки и перейти прямо к типу экземпляра. Давайте выберем самый мощный экземпляр GPU, который у нас есть.

Далее мы собираемся переключить Дополнительные параметры и ввести следующие параметры:

• URL рабочей области: https://github.com/gradient-ai/ClipIt-PixelDraw.git
• Имя контейнера: paperspace/clip-pixeldraw:jupyter

В этом случае мы используем рабочее пространство, содержащее несколько файлов связанный с этим генеративным художественным проектом, и мы используем контейнер с предустановленным рядом библиотек, чтобы максимально упростить нашу работу.

Многие продвинутые пользователи Gradient Notebooks переносят свои собственные репозитории и контейнеры в записные книжки. Мы посмотрим, что это значит, после того, как настроим и запустим второй ноутбук.

На данный момент наши расширенные параметры должны выглядеть так:

Как только мы удовлетворимся параметрами, давайте приступим к запуску ноутбука! Как только блокнот будет инициализирован, он будет выглядеть примерно так:

Давайте продолжим и запустим три команды из !git clone в верхней части блокнота в это время:

Следующее, что мы Что мы собираемся сделать, так это посмотреть на подсказку, которую мы используем в файле pixeldraw.py . Откройте его с помощью файлового навигатора слева и перейдите к строке 15. По умолчанию это приглашение установлено следующим образом:

 Paperspace.com поможет вам в машинном обучении #pixelart 
 

Мы собираемся изменить это. Мы можем изменить предложение на что угодно. В приведенной ниже анимации мы изменим подсказку на нечто, напоминающее нам покрытую песком планету из «Дюны»:

 На пустынной планете Арракис должна течь специя! 
 

Затем мы вернемся к файлу .ipynb и запустим ячейку, содержащую следующее:

 !python pixeldraw.py 
 из IPython.display import Image 
 Image(filename='output.png') 
 

Это запустит код, который мы только что изменили в pixeldraw.py .

В зависимости от того, какой экземпляр графического процессора вы используете, это может занять от 8 до 20 минут. Так что будь осторожен! Возможно, вы ждете какое-то время.

После всего этого ожидания мы смогли создать удивительно сложную сцену с некоторыми сложными образами: объект взгляда человека — какой-то контейнер с чем-то цветным внутри и/или сверху.

Фантастика!

Что дальше?

В этом руководстве мы сначала создали базовую тетрадь градиентов из рекомендуемой плитки среды выполнения в консоли. Эта первая записная книжка, содержащая материалы курса от fast.ai, помогла нам увидеть, насколько легко настроить и запустить мощный (и бесплатный) экземпляр GPU в Gradient Notebooks.

Затем мы создали вторую записную книжку — на этот раз вытащив пользовательское рабочее пространство из репозитория GitHub и загрузив образ с предварительно загруженными зависимостями из Docker Hub. Этот второй блокнот позволил нам создавать генеративное искусство с помощью простой текстовой подсказки. Он также продемонстрировал, как легко перенести внешний код и контейнеры в Gradient Notebooks.

Чтобы продолжить работу с этим учебным пособием, мы рекомендуем вам указать репозиторий для клонирования или контейнер для извлечения самостоятельно. Например, предположим, что мы просматривали Papers with Code и наткнулись на действительно классную новую реализацию CLIP, которая использует другую художественную технику для создания иллюстраций. Чтобы попробовать, мы можем создать новый блокнот с URL-адресом рабочей области в Дополнительные параметры , установленным на:

 https://github. com/pschaldenbrand/styleclipdraw 
 

Это загрузит целевые файлы в экземпляр, работающий с контейнером Gradient по умолчанию.

Следующим шагом после этого будет разветвление репозитория на новый общедоступный или частный репозиторий и его изменение. Мы также можем создать собственный контейнер Docker с предварительно загруженными новыми зависимостями и отправить его в общедоступный или частный реестр.

Возможность создавать новые репозитории/контейнеры из существующих ресурсов в Gradient чрезвычайно эффективна. То же самое можно сказать и о создании репозитория, который может извлечь кто-то другой, или контейнера, который может построить кто-то другой.

Один из распространенных способов для продвинутых пользователей — начать с чего-то простого, например, получить репозиторий, представляющий интерес, и со временем усложнять его.

Если вам нужно вдохновение, блог Paperspace полон новых реализаций, которые часто включают код и демонстрационные блокноты. Мы также включили список дополнительных ссылок ниже.

Если у вас есть какие-либо вопросы, вы можете связаться с нами в любое время по адресу [email protected] или @hellopaperspace.

Справочное значение​

• Просмотрите коллекцию начальных блокнотов, созданных для Gradient, под названием ML Showcase. /storage

Дополнительные учебные пособия0014

Видео: Начало работы с Excel — Служба поддержки Майкрософт

Лучший способ узнать об Excel 2013 — начать его использовать.

Это то, что вы видите при первом запуске Excel.

Здесь можно открыть существующую книгу или начать с шаблона.

Так как это наш первый раз, давайте не будем усложнять и выберем Пустая книга .

Здесь внизу создается рабочий лист.

И вы найдете все инструменты, необходимые для работы, здесь, наверху, в области, называемой лентой.

В этой области вы найдете поле имени и строку формул.

Вы увидите, что они делают по ходу дела. Теперь щелкните где-нибудь в рабочей области.

Каждый из этих маленьких прямоугольников, называемых ячейками, содержит одну часть информации: текст, число или формулу.

Допустим, мы хотим создать рабочий лист для отслеживания расходов на проект расширения.

Введите первую статью бюджета и нажмите Enter.

На рабочем листе буквально миллионы ячеек, но каждую можно идентифицировать с помощью этой сетки строк и столбцов.

Например, адрес этой ячейки — C6; столбец C, строка 6.

Поле имени показывает, какая ячейка выбрана. Позже вы поймете, почему адреса важны. Затем введите другие статьи бюджета.

Это разбивка работ, необходимых для проекта расширения.

Если текст не помещается в ячейки, подойдите сюда и держите мышь над границей столбца, пока не увидите двунаправленную стрелку.

Затем щелкните и перетащите границу, чтобы расширить столбец.

Теперь, чтобы сделать наш рабочий лист более интересным, давайте добавим приблизительные оценки для каждого рабочего элемента в следующем столбце.

Чтобы числа выглядели как суммы в долларах, мы добавим форматирование.

Сначала выберите числа, щелкнув первое число и перетащив мышь вниз по списку.

Серое выделение и зеленая рамка означают, что ячейки выбраны.

Щелкните правой кнопкой мыши по выделенному фрагменту, и откроется контекстное меню вместе с этим полем, которое здесь называется мини-панелью инструментов.

Мини-панель инструментов меняется в зависимости от того, что вы выбираете.

В данном случае содержит команды форматирования ячеек.

Щелкните знак $, чтобы отформатировать числа как суммы в долларах.

Теперь он больше похож на рабочий лист.

Чтобы сделать это официальным, давайте добавим сюда строку заголовка, чтобы любой, кто посмотрит на лист, знал, что означают данные в каждом столбце.

Теперь давайте кое-что сделаем с данными, чтобы с ними было легче работать.

Выберите заголовок и данные. Щелкните левый верхний угол и перетащите мышь в правый нижний угол.

На этот раз вместо щелчка правой кнопкой мыши просто задержите указатель мыши над выделенным фрагментом, и появится кнопка.

Нажмите на нее, и откроется окно быстрого анализа.

Содержит набор инструментов, помогающих анализировать данные.

Щелкните ТАБЛИЦЫ , а затем щелкните Таблица . Данные преобразуются в таблицу.

Этого делать не обязательно, но работа с данными в виде таблицы имеет определенные преимущества.

Например, вы можете щелкнуть эти стрелки, чтобы быстро отсортировать или отфильтровать данные.

У вас также есть множество команд и опций на выбор здесь, на ленте.

Например, мы можем добавить в таблицу Total Row или удалить Banded Rows .

Пока мы здесь, давайте поближе посмотрим на ленту.

Команды и параметры, с которыми вы можете работать, организованы на этих вкладках.

Большинство команд, которые вам понадобятся, находятся на ГЛАВНАЯ табл.

Например, здесь можно отформатировать текст и числа или изменить стиль ячейки .