Машины по клеточкам в тетради: Рисунки машины по клеточкам в тетради

Машина по клеточкам — 94 фото

Рисование по клеточкам для детей

Машина по клеточкам

Машина по клеточкам

Авто в клеточку

Рисование по клеточкам машины

Машинки по клеточкам

Фигурки в клетку

Рисунки по клеточкам для мальчиков

Рисунки по клеточкам в тетради машины

Рисование по клеточкам машины

Рисование по клеточкам в тетради для детей

Машинки в клеточку

Рисунки карандашом по кле

Рисунки по клеточкам марки

Молния Маккуин вышивка крестом

Рисунки по клеточкам в тетради

Рисунки по клеточкам мелкие

Рисование по клеточкам машины

Рисунки по клеточкам для мальчиков

Несложные рисунки машин

Графический диктант машина

Рисунки по клеточкам

Значки машин по клеточкам

Автомобиль пиксель арт по клеточкам

Рисование по клеточкам сложные

Рисунки по клеточкам надписи

Пиксельное изображение

Логотипы по клеточкам

Рисунки по клеточкам для начинающих лёгкие

Вышивка мотоцикл

Пиксельное рисование по клеточкам

Рисунки по клеточкам лёгкие

Рисование по клеткам для мальчиков

Рисование по клеточкам в тетради маленькие

Рисование по клеткам

Нарисовать машину ручкой

Рисование по клеточкам в тетради маленькие

Рисунки поиклеточкам лёгкие

Рисование по клеткам

Рисунки по клеточкам сложные

Узоры по клеточкам

Рисунки по клеточкам

Рисование по клеточкам в тетради

Рисование поклетачкам

Рисунки по клеточкам в тетради

Рисунки по клеточкам маленькие

Рисунки по клеточкам

Рисунки по клеточкам лёгкие

Р̆̈й̈с̆̈ў̈н̆̈о̆̈к̆̈ п̆̈о̆̈ к̆̈л̆̈ӗ̈т̆̈о̆̈ч̆̈к̆̈ӑ̈м̆̈

Рисование по клеточкам для детей машины

Смурфы по клеточкам

Рисунки по клеточкам 8bit

Рисование по клеточкам машины

Найк на спицах

Рисунки по клеточкам маленькие крутые для 10 скрыпыши

Пиксельные машины

Рисование по клеточкам логотипы

Красивые рисунки по клеткам

Рисунки в клеточку

Закрашивание клеток рисунки

Пиксельные рисунки крутые

Логотипы по клеточкам в тетради

Рисунки в клеточку фак

Рисунки в тетрадке в клетку

Панда схема вязания

Рисунки по клеточкам сложные

Рисование по клеткам

Машина по клеточкам в тетради для детей

Рисование по клеточкам логотипы машин

Пиксель арт

Рисунки по клеточкам

Значки приложений по клеточкам

Маленькие рисунки по клеточ к м

Марки машин по клеточкам

Рисунки по клеточкам маленькие

Красивые рисунки по клеткам для мальчиков

Маленькие рисунки по Пикси

Схема вышивки Робокар Поли

Рисунки по клеточкам

Рисунки по клеточкам в тетради цветные

Пиксельные рисунки в тетради

Грузовик по клеточкам для детей

Волк по клеткам

Рисунки по клеточкам мордочки

Рисунки по клеточкам ъ

Диппер из Гравити Фолз по клеточкам

Рисование по клеточкаv

Рисование по клеточкам персонажи

Рисунки по клеточкам собаки

Рисунки по клеточкам

Рисунки в клеточку

Машинки по клеточкам

Пиксельные узоры по клеточкам

Вышивка крестом лёгкие

Комментарии (0)

Написать

Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости

, не могут оставлять комментарии к данной публикации.

Рисуем по клеточкам. Тетрадь-пропись — МНОГОКНИГ.ee

Рисуем по клеточкам. Тетрадь-пропись — МНОГОКНИГ.ee — Книжный интернет-магазин

категории

книги

НовинкиАкции %АвтомобилиДетективы, боевикиДетская литератураДом, быт, досугИностранные языки, словариИстория, политикаКомпьютерные технологииЛюбовный романМедицина и здоровьеПодарочные изданияПсихология, философияПутеводители, атласыСовременная и классическая литератураСпорт, оружие, рыбалкаСувениры. АксессуарыФантастикаЭзотерика, астрология, магияЭкономическая литература

Подарочные карты

игры, игрушки

MNOGOKNIG Games Игрушки Книги-игры Настольные игры Развивающие игры

товары для малышей

Прорезыватели и пустышки Шезлонги и качели Автокресла Аксессуары для защиты ребенка Вигвам Детская мебель Детская одежда Детские кроватки Кровать для путешествий Купание малыша Матрасы Подушки для беременных Развивающие игрушки для малышей Текстиль Товары для кормления Уход за малышом Ходунки

товары для праздника

Все открытки Карнавальные костюмы, маски и аксессуары Одноразовая посуда Подарочные коробки Подарочные пакеты Свечи Шарики

товары для школы

Бумажная продукция Глобусы Канцелярские товары Папки Пеналы Товары для творчества Школьные ранцы

товары для живописи, рукоделия и хобби

Декорирование Жемчуг эффект для декупажа Живопись Контур по стеклу и керамике Контур по ткани Краски для свечей Маркеры для скетчинга Моделирование Прочее Рукоделие

традиционные товары

Костровые чаши и очаги Матрёшки Платки Самовары Фарфоровые фигурки

другие товары

Аксессуары для девочек Аксессуары для мальчиков Товары для пикника Фотоальбомы

издательство

Об издательстве Многоразовые наклейки Настольные игры Рабочие тетради для дошкольников Рабочие тетради для школьников Развивающее лото Раскраски для девочек Раскраски машины и техника Раскрась водой! Учебные пособия для дошкольников

нет тиража

Код: 9785353084884

К сожалению, весь тираж
этой книги закончился. К сожалению, весь тираж
этой книги закончился.

Автор: НОВИКОВА Е. (ред.)
Издательство: росмэн
Серия: Вспыш и чудо-машинки
Год издания: 2017
Примечание:
Росмэн (А4/бр), ДЕТСАД

В прописях «Вспыш» из серии «Рисуем по клеточкам» от издательства «Росмэн» маленькие дошколята вновь встретятся с героями любимого мультсериала «Вспыш и чудо-машинки». Задания в прописях постепенно усложняются. У ребенка постепенно формируется образы цифр и букв. Занимаясь по прописям ребенок подготавливает руку к письму, тренирует моторику пальчиков, учится усердию, трудолюбию, усидчивости. . . .

Машинное обучение с помощью ноутбуков Jupyter

Недавно я работал над демонстрацией граничных вычислений, в которой используется машинное обучение (ML) для обнаружения аномалий на производственной площадке. Эта демонстрация является частью плана промышленного граничного решения AI/ML, анонсированного в прошлом году. Как указано в документации на GitHub, схема позволяет использовать декларативные спецификации, которые могут быть организованы по уровням и которые определяют все компоненты, используемые в периферийной эталонной архитектуре, такие как оборудование, программное обеспечение, инструменты управления и инструменты.

В начале проекта у меня было только общее представление о машинном обучении, и мне не хватало практических знаний, чтобы сделать с ним что-то полезное. Точно так же я слышал о блокнотах Jupyter, но не знал, что это такое и как их использовать.

Эта статья предназначена для разработчиков, которые хотят разобраться в машинном обучении и узнать, как его реализовать с помощью ноутбука Jupyter. Вы узнаете о ноутбуках Jupyter, создав модель машинного обучения для обнаружения аномалий в данных вибрации для насосов, используемых на заводе. Пример блокнота будет использоваться для объяснения концепций блокнота и рабочего процесса. Существует множество отличных ресурсов, если вы хотите научиться создавать модели машинного обучения.

Что такое ноутбук Jupyter?

Блокноты для вычислений использовались в качестве электронных лабораторных журналов для документирования процедур, данных, расчетов и результатов. Блокноты Jupyter представляют собой интерактивную вычислительную среду для разработки приложений для обработки данных.

Блокноты Jupyter сочетают программный код, результаты вычислений, пояснительный текст и богатый контент в одном документе. Ноутбуки позволяют редактировать и выполнять код в браузере, а также отображать результаты вычислений. Блокнот сохраняется с .ipynb расширение. Проект Jupyter Notebook поддерживает десятки языков программирования, его название отражает поддержку Julia (Ju), Python (Py) и R.

Вы можете попробовать записную книжку, используя общедоступную песочницу или включив собственный сервер, такой как JupyterHub. JupyterHub обслуживает блокноты для нескольких пользователей. Он создает, управляет и проксирует несколько экземпляров однопользовательского сервера ноутбуков Jupyter. В этой статье JupyterHub будет работать на Kubernetes.

Приборная панель ноутбука Jupyter

При первом запуске сервера ноутбука открывается новая вкладка браузера с панелью мониторинга ноутбука. Панель инструментов служит домашней страницей для ваших записных книжек. Его основная цель — отобразить часть файловой системы, доступную пользователю, и предоставить обзор работающих ядер, терминалов и параллельных кластеров. На рис. 1 показана панель мониторинга ноутбука.

Рис. 1. Панель управления ноутбука.

Рис. 1. Панель управления ноутбука.

В следующих разделах описываются компоненты панели мониторинга записных книжек.

Вкладка «Файлы»

Вкладка «Файлы» предоставляет представление файловой системы, доступной пользователю. Это представление обычно привязано к каталогу, в котором был запущен сервер ноутбука.

Добавление блокнота

Новый блокнот можно создать, нажав кнопку Новый , или загрузить, нажав кнопку Загрузить .

Вкладка «Выполняется»

На вкладке «Выполняется» отображаются запущенные в данный момент ноутбуки, известные серверу.

Работа с блокнотами Jupyter

При открытии блокнота создается новая вкладка браузера, представляющая пользовательский интерфейс блокнота. Компоненты интерфейса описаны в следующих разделах.

Заголовок

В верхней части документа записной книжки находится заголовок, содержащий заголовок записной книжки, строку меню и панель инструментов, как показано на рис. 2.

Рисунок 2: Заголовок записной книжки.

Рисунок 2: Заголовок ноутбука.

Корпус

Корпус ноутбука состоит из ячеек. Ячейки можно включать в любом порядке и редактировать по желанию. Содержимое ячеек относится к следующим типам:

• Ячейки уценки. Они содержат текст с форматированием уценки, объясняющий код или содержащий другой мультимедийный контент.
• Ячейки кода: содержат исполняемый код.
• Необработанные ячейки: они используются, когда текст необходимо включить в необработанном виде, без выполнения или преобразования.

Пользователи могут читать уценку и текстовые ячейки и запускать ячейки кода. На рис. 3 показаны примеры ячеек.

Рисунок 3: Примеры ячеек.

Рисунок 3: Примеры ячеек.

Редактирование и выполнение ячейки

Пользовательский интерфейс ноутбука модальный . Это означает, что клавиатура ведет себя по-разному в зависимости от того, в каком режиме находится блокнот. Блокнот имеет два режима: редактирования и управления.

Когда ячейка находится в режиме редактирования, она имеет зеленую границу ячейки и показывает подсказку в области редактора, как показано на рис. 4. В этом режиме вы можете вводить данные в ячейку, как в обычном текстовом редакторе.

Рисунок 4: Ячейка в режиме редактирования.

Когда ячейка находится в командном режиме, она имеет синюю рамку ячейки, как показано на рисунке 5. В этом режиме вы можете использовать сочетания клавиш для выполнения действий с блокнотом и ячейкой. Например, нажав Shift+Enter в командном режиме выполняет текущую ячейку.

Рисунок 5: Ячейка в командном режиме.

Запуск ячеек кода

Чтобы запустить ячейку кода:

1. Щелкните в любом месте области [ ] в левом верхнем углу ячейки кода. Это переведет ячейку в командный режим.
2. Нажмите Shift+Enter или выберите Cell—>Run .

Ячейки кода выполняются по порядку; то есть каждая ячейка кода запускается только после того, как все предшествующие ей ячейки кода запустятся.

Начало работы с блокнотами Jupyter

Проект Jupyter Notebook поддерживает множество языков программирования. В этом примере мы будем использовать IPython. Он использует тот же синтаксис, что и Python, но обеспечивает более интерактивный интерфейс. Вам понадобятся следующие библиотеки Python для выполнения математических вычислений, необходимых для машинного обучения:

• NumPy: для создания векторов и матриц и управления ими.
• Pandas: для анализа данных, а также для обработки или обработки данных. Pandas берет данные, такие как CSV-файл или базу данных, и создает из них объект Python, называемый DataFrame . DataFrame является центральной структурой данных в Pandas API и похож на электронную таблицу следующим образом:
  • DataFrame хранит данные в ячейках.
  • DataFrame имеет именованные столбцы (обычно) и пронумерованные строки.
• Matplotlib: для визуализации данных.
• Sklern: для контролируемого и неконтролируемого обучения. Эта библиотека предоставляет различные инструменты для подбора модели, предварительной обработки данных, выбора модели и оценки модели. Он имеет встроенные алгоритмы машинного обучения и модели под названием 9.0075 оценщиков . Каждая оценка может быть адаптирована к некоторым данным с использованием метода соответствия .

Использование блокнота Jupyter для машинного обучения

Мы будем использовать модель MANUela ML в качестве примера блокнота для изучения различных компонентов, необходимых для машинного обучения. Данные, используемые для обучения модели, находятся в файле raw-data.csv.

Блокнот следует рабочему процессу, показанному на рис. 6. Ниже приводится объяснение шагов.

Рис. 6. Рабочий процесс Notebook для машинного обучения.

Шаг 1. Изучите необработанные данные

Используйте ячейку кода для импорта необходимых библиотек Python. Затем преобразуйте файл необработанных данных ( raw-data.csv ) в DataFrame с временным рядом, идентификатором насоса, значением вибрации и меткой, указывающей на аномалию. Требуемый код Python показан в ячейке кода на рисунке 7.

Рисунок 7: Импорт библиотек и преобразование необработанных данных.

Запуск ячейки создает DataFrame с необработанными данными, как показано на рис. 8.

Рисунок 8: Фрейм данных с необработанными данными.

Теперь визуализируйте DataFrame . Верхний график на рис. 9 показывает подмножество данных о вибрации. На нижнем графике показаны вручную помеченные данные с аномалиями (1 = аномалия, 0 = нормально). Это аномалии, которые должна обнаруживать модель машинного обучения.

Рисунок 9: Визуализация необработанных данных и аномалий.

Перед анализом необработанные данные необходимо преобразовать, очистить и структурировать в другие форматы, более подходящие для анализа. Этот процесс называется обработка данных или обработка данных .

Мы будем преобразовывать необработанные данные временных рядов в небольшие эпизоды, которые можно использовать для контролируемого обучения. Код показан на рисунке 10.

Рисунок 10: Создание нового фрейма данных.

Мы хотим преобразовать данные в новый DataFrame с эпизодами длиной 5. На рис. 11 показан пример набора данных временного ряда.

Рисунок 11: Пример данных временного ряда.

Если мы преобразуем наши выборочные данные в эпизоды с длиной = 5, мы получим результаты, подобные рисунку 12.

Рисунок 12: Новый фрейм данных с эпизодами.

Давайте теперь преобразуем данные нашего временного ряда в эпизоды, используя код на рисунке 13.

Рисунок 13: Преобразование данных в эпизоды.

На рис. 14 показаны данные с эпизодами продолжительностью 5 и меткой в ​​последнем столбце.

Рисунок 14: Эпизоды длиной 5 и метка в последнем столбце.

Примечание : На рис. 14 столбец F5 — это самое последнее значение данных, а столбец F1 — самые старые данные для данного эпизода. Метка L указывает на наличие аномалии.

Теперь данные готовы для контролируемого обучения.

Шаг 2. Столбцы функций и целей

Как и во многих библиотеках машинного обучения, в Sklern требуются отдельные столбцы функций (X) и целей (Y). Итак, на рис. 15 наши данные разделены на столбцы признаков и целей.

Рис. 15. Разделение данных на столбцы признаков и целей.

Шаг 3. Наборы данных для обучения и тестирования

Рекомендуется разделить набор данных на два подмножества: одно для обучения модели, а другое — для тестирования обученной модели.

Наша цель — создать модель, хорошо обобщающую новые данные. Наш тестовый набор будет служить прокси для новых данных. Мы разделим набор данных на 67 % для обучающих наборов и 33 % для тестового набора, как показано на рисунке 16.

Рисунок 16: Разделение данных на наборы обучающих и тестовых данных.

Мы видим, что частота аномалий как для обучающей, так и для тестовой выборки одинакова; то есть набор данных довольно справедливо разделен.

Шаг 4: Обучение модели

Мы проведем обучение модели с Классификатор дерева решений . Деревья решений — это контролируемый метод обучения, используемый для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает значение целевой переменной, изучая простые правила принятия решений, выведенные из характеристик данных.

DecisionTreeClassifier — это класс, который выполняет многоклассовую классификацию набора данных, хотя в этом примере мы будем использовать его для классификации в один класс. Десижнтриклассификатор принимает в качестве входных данных два массива: массив X в качестве признаков и массив Y в качестве меток. После подгонки модель можно использовать для прогнозирования меток для набора тестовых данных. На рис. 17 показан наш код.

Рисунок 17: Обучение модели с помощью DecisionTreeClassifier.

Мы видим, что модель достигает высокой оценки точности.

Шаг 5. Сохраните модель

Сохраните модель и снова загрузите ее, чтобы убедиться, что она работает, как показано на рис. 18.

Рисунок 18: Сохранение модели.

Шаг 6. Вывод с помощью модели

Теперь, когда мы создали модель машинного обучения, мы можем использовать ее для вывода на основе данных в реальном времени.

В этом примере мы будем использовать Seldon для обслуживания модели. Чтобы наша модель работала под Seldon, нам нужно создать класс с методом прогнозирования. Метод предсказания может получить массив X NumPy и вернуть результат предсказания как:

• Массив NumPy
• Список значений
• Строка байтов

Наш код показан на рисунке 19.

Рис. 19. Использование Seldon для обслуживания модели машинного обучения.

Наконец, давайте проверим, может ли модель предсказывать аномалии для списка значений, как показано на рис. 20.

Рисунок 20: Вывод с использованием модели.

Мы видим, что модель также набирает высокие баллы за вывод.

Ссылки на эту статью

Дополнительную информацию по темам, обсуждаемым в этой статье, см. в следующих источниках:

• Добро пожаловать в Colaboratory
• О ноутбуках GESIS
• Домашняя страница проекта Jupyter

Последнее обновление: 15 августа 2022 г.

python — Почему у нас так много ячеек в блокноте Jupyter вместо одной?

спросил 2 года, 5 месяцев назад

Изменено 2 года, 5 месяцев назад

Просмотрено 679 раз

Почему у нас так много ячеек в блокноте Jupyter?
Чтобы выполнить фрагмент кода, обычно у нас есть одно большое пространство, как в eclipse, net beans или любой другой IDE. Я хочу знать , что мы можем сделать с ячейками в блокноте Jupyter?

• python
• ide
• jupyter

Идея Jupyter Notebook заключается в том, что вы можете чередовать код с пояснительным текстом. Вот почему Jupyter предлагает два типа ячеек: код и уценку.

Например, это очень полезно для исследовательского анализа данных, когда вы можете написать в ячейке уценки немного текста о том, откуда взялся набор данных и какие предположения были сделаны, а затем применить алгоритм в ячейке кода, построить результаты. в другой ячейке кода и объясните, что все это означает в другой ячейке уценки.

Еще одним преимуществом ячеек является то, что вы можете выполнять их по отдельности. Некоторые алгоритмы могут занять очень много времени (например, машинное обучение), и их не нужно выполнять каждый раз, когда вы вносите изменения в другую часть блокнота (например, при построении графика).

Цель — разделить код на несколько блоков.