Код сети: Коды мобильных операторов

Коды мобильных операторов

Регион

ВсеАбакан Республика ХакасияАнадырь Чукотский АОАрхангельск Архангельская областьАстрахань Астраханская областьБарнаул Алтайский крайБелгород Белгородская областьБиробиджан Еврейская АОБлаговещенск Амурская областьБрянск Брянская областьВладивосток Приморский крайВладикавказ Республика Северная ОсетияВладимир Владимирская областьВолгоград Волгоградская областьВологда Вологодская областьВоронеж Воронежская областьГорно-Алтайск Республика АлтайГрозный Чеченская РеспубликаЕкатеринбург Свердловская областьИваново Ивановская областьИжевск Республика УдмуртияИркутск Иркутская областьЙошкар-Ола Республика Марий ЭлКазань Республика ТатарстанКалининград Калининградская областьКалуга Калужская областьКемерово Кемеровская областьКиров Кировская областьКострома Костромская областьКраснодар Краснодарский крайКрасноярск Красноярский крайКурган Курганская областьКурск Курская областьКызыл Республика ТываЛипецк Липецкая областьМагадан Магаданская областьМайкоп Республика АдыгеяМахачкала Республика ДагестанМинеральные воды Ставропольский крайМосква МоскваМурманск Мурманская областьН. Новгород Нижегородская областьНабережные Челны Республика ТатарстанНазрань Республика ИнгушетияНальчик Кабардино-Балкарская РеспубликаНарьян-Мар Ненецкий АОНовгород Великий Новгородская областьНовокузнецк Кемеровская областьНовосибирск Новосибирская область Норильск Красноярский крайНоябрьск Ямало-Ненецкий АООмск Омская областьОрел Орловская областьОренбург Оренбургская областьПенза Пензенская областьПермь Пермский крайПетрозаводск Республика КарелияПетропавловск-Камчатский Камчатский крайПсков Псковская областьРеспублика Крым Республика КрымРостов-на-Дону Ростовская областьРязань Рязанская областьСамара Самарская областьСанкт-Петербург Санкт-ПетербургСаранск Республика МордовияСаратов Саратовская областьСмоленск Смоленская областьСочи Краснодарский крайСтаврополь Ставропольский крайСургут Ханты-Мансийский АОСыктывкар Республика КомиТамбов Тамбовская областьТверь Тверская областьТольятти Самарская областьТомск Томская областьТула Тульская областьТюмень Тюменская областьУлан-Удэ Республика БурятияУльяновск Ульяновская областьУфа Республика БашкортостанХабаровск Хабаровский КрайХанты-Мансийск Ханты-Мансийский АОЧебоксары Чувашская РеспубликаЧелябинск Челябинская областьЧереповец Вологодская областьЧеркесск Карачаево-Черкесская РеспубликаЧита Забайкальский крайЭлиста Республика КалмыкияЮжно-Сахалинск Сахалинская областьЯкутск Республика Саха (Якутия)Ярославль Ярославская область

Оператор

Все»Уралсвязьинформ» ОАО «Ростелеком»Архангельский ф-л ОАО «Ростелеком»ЗАО «АКОС»ЗАО «Адыгейская Сотовая Связь»ЗАО «Амурский Сотовый Телефон»ЗАО «Архангельские Мобильные Сети»ЗАО «Астарта» в Камчатском краеЗАО «Астрахань-GSM»ЗАО «Байкалвестком»ЗАО «Белгородская Сотовая Связь»ЗАО «Брянские Сотовые Сети»ЗАО «Вайнах Телеком»ЗАО «Волгоград-GSM»ЗАО «Вотек Мобайл»ЗАО «Дельта Телеком»ЗАО «Дельта Телеком» Филиал в Мурманской областиЗАО «Енисейтелеком»ЗАО «Кемеровская Мобильная Связь»ЗАО «Кемеровская Мобильная Связь» КрасноярскЗАО «Кемеровская Мобильная Связь» НовосибирскЗАО «Кемеровская Мобильная Связь» ТомскЗАО «Курская Сотовая Связь»ЗАО «Липецк Мобайл»ЗАО «Мурманская Мобильная Сеть»ЗАО «Нижегородская Сотовая Связь»ЗАО «Новгородские Телекоммуникации»ЗАО «Оренбург GSM»ЗАО «Парма Мобайл»ЗАО «Пенза-GSM»ЗАО «Ростовская Сотовая Связь»ЗАО «Саратовская Система Сотовой Связи»ЗАО «Сахалин Телеком Мобайл»ЗАО «Сибинтертелеком»ЗАО «Сибирская Сотовая Связь»ЗАО «Сибирская Сотовая Связь» АнадырьЗАО «Сибирская Сотовая Связь» БиробиджанЗАО «Сибирская Сотовая Связь» МагаданЗАО «Сибирская Сотовая Связь» Петропавловск-КамчатскийЗАО «Сибирская Сотовая Связь» Южно-СахалинскЗАО «Скай Линк» филиал в Кемеровской обл. ЗАО «Смоленская Сотовая Связь»ЗАО «Смоленская Сотовая Связь» БрянскЗАО «Смоленская Сотовая Связь» КалугаЗАО «Смоленская Сотовая Связь» ТверьЗАО «Смоленские Мобильные Сети»ЗАО «Сотел Астрахань»ЗАО «Сотовая Связь Удмуртии»ЗАО «Сотовый Телефон Кузбасса Джи Эс Эм»ЗАО «Тульская Сотовая Радиотелефонная Связь»ЗАО «Уралвестком»ЗАО «Череповецкая Сотовая Связь»_ЗАКРЫТЗАО «Шупашкар-GSM»ЗАО «Ярославль-GSM»Ивановский ф-л ОАО «Ростелеком»Камчатский ф-л ОАО «Ростелеком»Костромской ф-л ОАО «Ростелеком»Магаданский ф-л ОАО «Ростелеком»ОАО «Алтайсвязь»ОАО «Апекс»ОАО «Арктик Регион Связь»ОАО «Вымпел-Коммуникации»ОАО «Калининградские Мобильные Сети»ОАО «Мегафон» 3G_Дальневосточный филиалОАО «Мегафон» 3G_Кавказский филиалОАО «Мегафон» 3G_Поволжский филиалОАО «Мегафон» 3G_Сибирский филиалОАО «Мегафон» 3G_Уральский филиалОАО «Мегафон» 3G_Центральный филиалОАО «Мегафон» Дальневосточный филиалОАО «Мегафон» Кавказский филиалОАО «Мегафон» Поволжский филиалОАО «Мегафон» Северо-Западный филиалОАО «Мегафон» Сибирский филиалОАО «Мегафон» Столичный филиалОАО «Мегафон» Уральский филиалОАО «Мегафон» Центральный филиалОАО «Мобильные ТелеСистемы»ОАО «Мобильные Телесистемы»ОАО «Московская Сотовая Связь»ОАО «Региональный Технический Центр»ОАО «СМАРТС»ОАО «Санкт-Петербург Телеком»ОАО «Санкт-Петербург Телеком» ВологдаОАО «Санкт-Петербург Телеком» Нарьян-МарОАО «Санкт-Петербург Телеком» ПетрозаводскОАО «Санкт-Петербург Телеком» ПсковОАО «Северо-Восточные Телекоммуникации»ОАО «Сотовая Связь Башкортостана»ОАО «Центральный Телеграф»ООО «Беспроводные информационные технологии»ООО «Глобал Телеком»ООО «Екатеринбург-2000″ООО «К-Телеком»ООО «Матрикс Телеком»ООО «Персональные Системы Связи в Регионе»ООО «Скартел»ООО «Телеком Евразия»ООО «Телесет ЛТД»ООО «Челябинская Сотовая связь»Республика Марий Эл ф-л ОАО «Ростелеком»Самарский ф-л ОАО «Ростелеком»Тамбовский ф-л ОАО «Ростелеком»Томский ф-л ОАО «Ростелеком»Филиал ЗАО «Астарта» в Алтайском краеФилиал ЗАО «Астарта» в Волгоградской областиФилиал ЗАО «Астарта» в Воронежской областиФилиал ЗАО «Астарта» в Калужской областиФилиал ЗАО «Астарта» в Кировской областиФилиал ЗАО «Астарта» в Краснодарском краеФилиал ЗАО «Астарта» в Нижегородской областиФилиал ЗАО «Астарта» в Новосибирской областиФилиал ЗАО «Астарта» в Омской областиФилиал ЗАО «Астарта» в Ростовской областиФилиал ЗАО «Астарта» в Рязанской областиФилиал ЗАО «Астарта» в Тверской областиФилиал ЗАО «Астарта» в Удмуртской республикеФилиал ЗАО «Астарта» в Ульяновской областиФилиал ЗАО «Астарта» в Хабаровском краеФилиал ЗАО «Астарта» в республике Северная ОсетияФилиал ЗАО «Астарта» во Владимирской областиХакасский ф-л ОАО «Ростелеком»Ярославский ф-л ОАО «Ростелеком»

введите коды Samsung для разблокировки сети

Перед тем, как вы углубитесь в статью, вы должны знать, что это учебное руководство, предназначенное для того, чтобы помочь вам исправить ваше устройство Samsung, введя секретные коды. Эти коды разблокировки могут быть использованы для разблокировки SIM-карты. Если вы можете сделать это, то вы сможете использовать SIM-карты разных операторов на вашем устройстве. Статья заполнена несколькими инструкциями о том, как использовать код разблокировки Samsung; Инструкции будут различаться в зависимости от модели устройства. Поэтому было бы лучше, если бы вы очень тщательно следовали инструкциям, поскольку простая ошибка может повредить ваше новое устройство или навсегда изменить конфигурацию.

Действия по вводу кода разблокировки Samsung

Эти шаги помогут вам получить доступ к блокировке сети, после чего вы перейдете на экран «Ключ управления блокировкой сети». Затем вам потребуется код разблокировки сети Samsung, чтобы освободить SIM-карту.

Вот несколько общих советов и процедур, которые можно использовать для разблокировки устройства Samsung;

Советы: (Это работает на большинстве телефонов Samsung)

• Шаг 1. Сначала необходимо выключить устройство, а затем вставить SIM-карту другого оператора.
• Шаг 2. Затем снова включите устройство, и вам будет предложено ввести код разблокировки.
• Шаг 3. Введите код, и ваше устройство разблокировано.

Если устройство не запрашивает коды Samsung, следуйте инструкциям ниже:

Способ 1

Способ 2

• Шаг 1. Выключите устройство Samsung, а затем вставьте SIM-карту другого оператора.
• Шаг 2. Снова включите устройство.
• Шаг 3. Теперь он запросит коды разблокировки Samsung, просто введите код UNFREEZE, но если он не запрашивает код, откройте номеронабиратель и введите UNFREEZE, а затем нажмите SEND.
• Шаг 4. Вы получите предупреждение о неудачной попытке обмена сообщениями, но не волнуйтесь, это должно произойти.
• Шаг 5. Он отключит зависание телефона, и вам будет виден экран блокировки сети.
• Шаг 6. Теперь введите коды разблокировки, и устройство будет разблокировано.

Способ 3

• Шаг 1. Вы должны попробовать этот метод без использования SIM-карты.
• Шаг 2. Вы должны ввести код # 7465625 * 638 * CODE #.
• Шаг 3. Этот код был фактически отправлен Samsung.
• Шаг 4. После ввода этого кода на экране появится сообщение о том, что телефон деактивирован.

Способ 4

Для моделей Samsung: SGH-A127 / E840 / F210 / J600 / T749

• Шаг 1. Включите ваше устройство без SIM-карты.
• Шаг 2. Введите # 0111 * CODE #
• Шаг 3. Вы увидите приглашение «Блокировка сети отключена»

Устройство перезагрузится, и оно будет разблокировано.

Для Samsung SGH-A877

• Шаг 1. Включите устройство с SIM-картой.
• Шаг 2. Удерживайте устройство в портретном режиме и введите # 7465625 * 638 * CODE #
• Шаг 3. Вы увидите подсказку «Блокировка сети деактивирована», и она перезагрузится.

Для Samsung Z320i / 510 / 650i

• Шаг 1. Вставьте SIM-карту (не принимается) и включите устройство.
• Шаг 2. введите ** CODE #

Телефон перезагрузится автоматически.

Таким образом, вы можете использовать код разблокировки своей SIM-карты на различных устройствах Samsung. Имейте в виду, что эти способы могут вызвать только экран ввода ключа управления блокировкой сети. Чтобы полностью разблокировать SIM-карту Samsung, вам потребуется разблокировать код «CODE».

Вот некоторые программы, которые могут разблокировать ваш мобильный телефон Samsung:

World Unlock Codes Calculator

Если вы пользуетесь этой программой, вам не нужно будет искать какой-либо список кодов разблокировки Samsung из Интернета, программа предоставит вам необходимые коды. Инструмент очень прост в эксплуатации и способен обеспечить продуктивные результаты за очень короткий промежуток времени.

Unlock Samsung Online

Это правильный веб-сайт, который может предоставить вам все необходимые инструкции и информацию о том, как получить код SIM-карты для разблокировки вашего устройства.

Free SIM Unlock Samsung Online

Бесплатная разблокировка SIM-карты Samsung Online, как следует из названия, является эксклюзивным онлайн-генератором кода. Как только вы введете информацию о вашем устройстве, оно начнет генерировать необходимые коды, которые могут разблокировать ваше устройство Samsung.

Free Unlocks

Free Unlocks — отличный веб-сайт, который уже давно предлагает услуги по генерации кода. Это очень эффективно, и многие пользователи сообщили о положительных результатах при использовании этого. У них есть платный сервис, а также бесплатный пробный сервис, известный как TrialPay.

Как видите, вы можете получить такие эффективные программы, чтобы получить бесплатные коды разблокировки Samsung.

Заключение

Все эти методы очень эффективны, если вы собираетесь разблокировать SIM-карту, чтобы использовать другую SIM-карту другого оператора. Но вы должны знать, что для завершения этого процесса необходим код разблокировки, и без этого кода процедура будет неполной, и SIM-карта не сможет разблокироваться.

Если вы также заблокировали свое устройство Android и не можете понять, как обойти экран блокировки, то вы можете использовать программное обеспечение Tenorshare 4uKey for Android, чтобы обойти этот экран блокировки всего несколькими щелчками мыши. Это профессиональная программа разблокировки, которая может легко обойти любой пароль или экран блокировки. Это чрезвычайно простое в использовании и настоятельно рекомендуемое программное обеспечение!

Код 904 – какой оператор связи, регион

* Внимание! Любой номер может быть перенесен к другому оператору. Для точного определения принадлежности номера используйте функцию определения оператора

Грандиозная утечка: Исходный код самой народной версии Windows выложен в Сеть

25. 09.2020, Пт, 11:55, Мск
, Текст: Эльяс Касми

Неизвестные слили в Сеть исходники Windows XP, одной из самых популярных и любимых миллионами ОС Microsoft. Вместе с ними утекли коды Windows Server 2003, а несколько месяцев назад Microsoft допустила утечку кодов Windows NT 3.5 и прошивки консоли Xbox первого поколения.

Windows XP ушла в народ

Корпорация Microsoft допустила утечку исходного кода ОС Windows XP, выпущенной в 2001 г. и на момент публикации материала не поддерживаемой. Как пишет портал Tom’s Hardware, архив с кодом получил распространение среди пользователей анонимного форума 4chan, а сам файл был многократно размещен на различных торрентах и файлообменниках, включая Mega, ранее известный как MegaUpload.

На момент публикации материала представители Microsoft не комментировали утечку. Подлинность выложенных в Сети файлов не была подтверждена или опровергнута.

Бояться почти нечего

Столь крупная утечка Microsoft, даже если все файлы окажутся настоящими, особой опасности сама по себе не представляет. Несмотря на широкую популярность Windows XP в свои годы и даже после релиза в 2007 г. Windows Vista, которую Microsoft готовила на ее замену, в 2020 г. она давно утратила актуальность.

Windows XP стала настоящим хитом Microsoft

По состоянию на август 2020 г. почти 19-летняя Windows XP (она вышла в октябре 2001 г.) была установлена не более чем на 1,16% Windows-компьютерах, согласно статистике StatCounter. Столь незначительным показателям система обязана даже не своим возрастом, а отсутствием технической поддержки – Microsoft прекратила обновлять ее 8 апреля 2014 г.

Ввиду того, что компьютеров на Windows XP практически не осталось, хакеры, по мнению специалистов Tom’s Hardware, с высокой степенью вероятности не станут использовать ее исходный код для новых эксплойтов. В финансовом плане им это будет невыгодно.

В 2020 году про XP почти все позабыли

В то же время информация, которую киберпреступники могут получить из исходного кода Windows XP, может обеспечить им возможность успешного поиска уязвимостей в новых версиях ОС Microsoft.

Стоит добавить: есть вероятность, что архив содержит не весь код операционной системы.

Возможная польза от утечки

Появление в Сети кодов Windows XP имеет и положительную сторону. Ввиду отсутствия ее поддержки со стороны Microsoft все производители компьютерных комплектующих и периферии перестали адаптировать свою продукцию под эту ОС.

Возможно, в архиве есть исходники и других ОС Microsoft

Имея на руках исходники системы, компьютерные энтузиасты получат возможность интегрировать в Windows XP поддержку современного оборудования или заставить корректно работать под ней актуальные версии ПО. Насколько подобные изыскания обоснованы ввиду того, что сама ОС не обновляется более шести лет и, следовательно, имеет массу уязвимостей, неизвестно.

Microsoft регулярно теряет исходники

Для Microsoft появление в интернете исходников ее программных продуктов – не первое за 2020 г. В мае 2020 г. она упустила в Сеть код программного обеспечения игровой приставки Xbox самого первого поколения. Консоль вышла в ноябре 2001 г., почти одновременно с Windows XP, и на момент публикации материала она уже устарела и давно не производится. Как сообщал CNews, в ноябре 2020 г. Microsoft начнет поставки Xbox Series X и Series S – четвертого по счету поколения своей приставки.

Как освободить 2,5 часа в день для каждого сотрудника

Бизнес

Напомним, что программное обеспечение первого Xbox – это ни что иное, как ОС Windows 2000, только сильно модифицированная. Поддержку полноценной Windows 2000 Microsoft прекратила 13 июля 2010 г.

Но утечкой сурс-кода Xbox все не ограничилось. Вместе с ним в распоряжении всех пользователей интернета оказались исходники ОС Windows NT 3.5 – второй операционной системой линейки Windows NT, которую Microsoft выпустила в сентябре 1994 г. Ее поддержка прекращена 31 декабря 2001 г.

Код ТН ВЭД 5608193000. Прочие готовые сети из химических текстильных материалов. Товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности ЕАЭС

Позиция ТН ВЭД

Позиция ОКПД 2

Таможенные сборы — ИМПОРТ

Рассчитать контракт

network code — Russian translation – Linguee

Select Option to [. ..] Add existing, Add new network code, Change priority, or Delete. ex-handy-07.com	Выберите Опции: […] Добавить из списка, Добавить код сети, Изменить приоритет, или […] Удалить. ex-handy-07.com
You can simply place the network code on your site and your […] visitors will see interesting news and new products from MosBuild and our partners. mosbuild.com	Вы можете просто разместить код сети на своем сайте и Ваши посетители […] увидят интересные новости и новинки от MosBuild и […] наших партнеров. mosbuild.com
They should include a Gas Network Code with rules for access to gas pipelines and [. ..] underground storage, and so on, in line […] with Ukraine’s commitments as a party to the Energy Charter Treaty and its Transit Protocol. c-e-d.info	В такие акты должен входить Кодекс газовых сетей с правилами доступа к газотранспортной […] системе, подземным хранилищам и […] т. п., в соответствии с обязательствами Украины как стороны Договора об Энергетической хартии и Протокола о транзите. c-e-d.info
Once the voice tone is selected, enter the phone number of a person you want to […] play a practical joke on starting with the network code. kcell.kz	После выбора голоса необходимо ввести номер абонента, […] которого вы хотите разыграть, начиная с кода оператора. kcell.kz
Prior to PHP 5.3.4, there was […] a bug in the network resolving code inside PHP that […] caused localhost in all stream related […] situations to fail if IPv6 was enabled. php.mirror.range-id.it	До версии PHP […] 5.3.4, существовала ошибка в коде резолвинга доменного […] имени, не дававшая определить адрес localhost при включенном […] IPv6, во всех ситуациях связанных с потоками. php.mirror.range-id.it
If you would like to see what is going on […] inside a neural network you can browse the source code. mql5.com	Если вы захотите посмотреть [. ..] что происходит внутри нейросети, можно посмотреть исходники. mql5.com
You can buy tickets at any cashier of the KVITKI BY network, presenting the reservation code. kvitki.by	Выкупить зарезервированный билет Вы можете в любой кассе сети KVITKI BY, предъявив полученный при бронировании код резервации. kvitki.by
As the quality of Chinese products of Hebei Province network construction of the first electronic monitoring pilot provinces will be completed on June 30 this year, […] the first batch of 69 […] products, 9 categories network task force, each product has a unique network of electronic monitoring code, formarkets for track and trace, verify the authenticity and the recall [. ..] of defective products […] to provide information and technical support. softcov.com	Как качества китайской продукции из провинции Хэбэй строительство сети из первых электронных провинциях пилотного мониторинга будет […] завершен 30 июня этого […] года, первая партия из 69 продуктов, 9 категорий сети целевой группы, каждый продукт имеет уникальную сеть электронный код, мониторинга, длярынки для отслеживания и, проверки […] подлинности и вывода […] из эксплуатации дефектных продуктов для обеспечения информационной и технической поддержки. softcov.com
You can order a melody by calling […] short number 700 (a call […] is only possible within MTS network) or by sending the code of a desirable melody in the [. ..] body of an SMS message to number 700. mts.com.ua	Заказать мелодию Вы можете, позвонив на […] короткий номер 700 (звонок […] возможен только при нахождения в сети МТС) или отправив код желаемой мелодии в тексте […] SMS на номер 700. mts.com.ua
This system is convenient when handling […] bits and is used in code that interacts with a network or external devices. viva64.com	Эта система удобна при работе с битами и используется в коде, взаимодействующем с сетью […] или внешними устройствами. viva64.com
Its website provides general information by providing links to Free Economic Zones, and more relevant legislative information such as the Investment Code. 116 It also has a network of regional branches, which may be contacted by investors interested in a particular region of Belarus.117 There is a useful section of the […] […] website on national and state programmes of particular relevance to investors.118 The Chamber of Commerce and Industry provides a service whereby enterprises may advertise their investment projects.119 The projects advertised here are displayed in a similar way to those on the Ministry of Economy’s website, i.e. with expected time frame, payback period and other relevant information for investors. scienceportal.org.by	На сайте ТПП содержится общая информация о стране, ссылки на сайты свободных экономических зон, актуальная правовая информация, включая текст Инвестиционного кодекса115 . scienceportal.org.by
The IP address is a […] 32-bit numerical code that uniquely identifies each network station in the [. ..] intranet or the Internet. wut.de	IP- адрес представляет собой 32-битовое число, […] позволяющее идентифицировать каждое устройство подключенное к Интернету или Интранету. wut.de
From December […] 21st  till January 13th dial the code *208# and talk within VivaCell network at 20% discounted tariffs on […] your calls. mts.am	В таком случае бесплатно наберите код *208# и разговаривайте внутри сети ВиваСелл с 21-го декабря по 13-е […] января, по новогодним тарифам — на 20% ниже обычныx. mts.am
Supported illiterate and semi-literate women in […] understanding and interpreting the new family code and collaborated with a network of rural and urban organizations to advocate [. ..] for the passage […] of a violence-against-women act. daccess-ods.un.org	Организация оказывала помощь […] неграмотным и […] полуграмотным женщинам в понимании и толковании положений нового семейного кодекса и осуществляла сотрудничество с местной […] сетью общественных сельских […] и городских организаций в деле агитации населения за принятие закона о запрещении насилия в отношении женщин. daccess-ods.un.org
The ICQ Services may share certain non-personally identifiable information about you as an ICQ Services user (such as age or zip code) with certain ad network and service providers, to help them deliver more relevant content and advertisements through their networks. icq.com	Чтобы помочь им предоставлять наиболее актуальный контент и рекламу в своих системах, Сервисы ICQ могут предоставлять этим поставщикам некоторые неперсональные данные о своих пользователях (например, возраст или почтовый индекс). icq.com
Soviet building code “Heating network” determines the rough design heat flow for calculation of […] DH heat loads (see table in chapter 2.3). nature-ic.am	Советские строительные нормы по “Отопительным сетям” устанавливают грубые модели теплового потока […] для расчета тепловых нагрузок (см. таблицу в главе 2.3). nature-ic.am
The campaign was launched on May 16 2009 and includes the [. ..] initiative of 51 member-companies of MGCN to approve and […] promote the Ecological Office Code “GO GREEN”, created by the network. moldcell.md	Кампания была запущена 16 мая 2009 года и […] включает инициативу 51 компаний-членов СГПМ […] о принятии и продвижении разработанного ими Кодекса зеленого офиса […] «GO GREEN». moldcell.md
Audit against your code of practice – we monitor your network to ensure compliance with the values and procedures defined in your code of practice sgsgroup.com.ar	Аудит на соответствие своду правил – мы контролируем вашу сеть для обеспечения соответствия ценностям и процедурам, обозначенным в вашем своде правил. sgsgroup.com.ua
The Committee expresses its concern on numerous reports informing that violence against women, as a form of discrimination, is a widespread problem in the State party and that the law reform process has been […] delayed, namely the amendment of the […] Personal Status Act, Penal Code and Nationality Act, […] and as a result, a culture of impunity […] towards domestic and gender-based violence has evolved. daccess-ods.un.org	Комитет выражает озабоченность по поводу многочисленных сообщений о том, что насилие в отношении женщин как форма дискриминации является широко распространенной проблемой в государстве-участнике и что процесс […] реформи рования законодательства, а […] именно внесение поправок в Закон о личном статусе, [. ..] Уголовный кодекс и Закон о гражданстве, […] задерживается, следствием чего является утверждение культуры безнаказанности в связи с насилием в семье и насилием по признаку пола. daccess-ods.un.org
The author stresses that such a petition does not conflict with the Committee’s decision on admissibility of 7 October […] 2009 insofar as the […] remedy provided by article 620 of the Code of Criminal Procedure cannot be […] considered as an effective […] remedy within the meaning of article 5, paragraph 2 (b), of the Optional Protocol. daccess-ods.un.org	Автор настаивает на том факте, что такое обращение не ставит под вопрос решение Комитета о приемлемости от 7 октября 2009 года, поскольку […] средство правовой защиты, […] указанное в статье 620 Уголовно-процессуального кодекса, не может рассматриваться [. ..] в качестве надлежащего […] средства правовой защиты по смыслу пункта 2 b) статьи 5 Факультативного протокола. daccess-ods.un.org
Welcoming […] the bill for the reform of the Criminal Code and the Code of Criminal Procedure, it recommended […] (b) speeding up their approval with […] a view to criminalizing acts of torture and conferring on victims compulsory State assistance; such assistance should provide proper redress, including adequate compensation for victims of torture, or other cruel, inhuman or degrading treatment or punishment. daccess-ods.un.org	Приветствуя […] законопроект о реформе Уголовного кодекса и Уголовно-процессуального кодекса, она рекомендовала b) ускорить [. ..] процесс их утверждения […] с целью криминализации актов пытки и предоставления жертвам обязательной государственной помощи; такая помощь должна предусматривать надлежащее возмещение, включая выплату адекватной компенсации жертвам пыток или других видов жестокого, бесчеловечного или унижающего достоинство обращения или наказания. daccess-ods.un.org
Apart from the earlier areas of activity of the Commission – the ethics of outer space, the ethics of fresh water, the ethics of energy, the ethics of the environment and the ethics of the information society – new themes were analysed such as the ethics of […] nanotechnology, ethics in […] scientific education, an ethical code of conduct for scientists, […] the ethical implications of research […] with human beings in developing countries, and the relationships between the development of science and technology and sustainability. unesdoc.unesco.org	Помимо прежних областей деятельности этой комиссии – этики освоения космоса, этики использования пресной воды, этики использования энергетических ресурсов, этики окружающей среды и этики информационного общества – анализировались новые темы, такие, как этика […] нанотехнологии, этика […] естественно-научного образования, этический кодекс работы ученых, […] этические последствия исследований, […] проводимых на людях в развивающихся странах, и взаимосвязи между развитием науки и технологии и устойчивостью. unesdoc.unesco.org
The Sector took the […] initiative to establish a network of actors providing assistance […] to media in open and post-conflict […] situations which comprises national organizations, international NGOs, professional organizations, and members of the United Nations family. unesdoc.unesco.org	Сектор […] выступил инициатором создания сети взаимодействия между всеми, […] кто оказывает помощь средствам информации в условиях […] открытого конфликта и в постконфликтных ситуациях, включая национальные организации, международные НПО, профессиональные объединения и уреждения системы Организации Объединенных Наций. unesdoc.unesco.org
In line with efforts to enhance the role of libraries and archives as […] access points to […] knowledge and information, the UNESCO Network of Associated Libraries (UNAL), in cooperation with the Asia and Pacific Information Network (APIN) and the Malaysian National […] Library, is developing […] an electronic library user education package to be delivered electronically to the public. unesdoc.unesco.org	Стремясь повышать роль […] библиотек и архивов в качестве центров доступа к знаниям и информации, Сеть ассоциированных библиотек ЮНЕСКО (ЮНАЛ) в сотрудничестве с Азиатско-тихоокеанской информационной […] сетью (АТИС) и […] Малайзийской национальной библиотекой создают пакет для обучения пользователей работе с электронной библиотекой, который будет распространен среди широких кругов общественности с помощью электронных средств. unesdoc.unesco.org
Noting its restrictions during interrogations, the […] Committee welcomes […] information by the State party that the Code of Criminal Procedure is under complete […] revision and will […] stipulate that any person being interviewed or interrogated by the police will have the right to have a lawyer present during the first police investigation. daccess-ods.un.org	Обращая внимание на ограничения этого права во время допросов, Комитет приветствует сообщение государства-участника о том, что в настоящее […] время производится […] всесторонний пересмотр Уголовно-процессуального кодекса, в котором будет предусмотрено […] право любого опрашиваемого […] или допрашиваемого полицией лица на присутствие адвоката на первом допросе в полиции. daccess-ods.un.org
The task of preserving, developing and disseminating the history, culture, language, traditions and customs of all the nationalities and ethnic groups living in Turkmenistan is undertaken by 753 cultural centres […] (palaces and houses of culture, arts […] centres) and an extensive network of culture and arts educational […] establishments in the country, [. ..] where representatives of various nationalities and ethnic groups work alongside representatives of indigenous ethnic groups. daccess-ods.un.org	Задачам сохранения, развития и распространения истории, культуры, языка, традиций и обрядов всех национальностей и этнических групп, проживающих в Туркменистане, […] способствуют 753 культурных центра […] (дворцов, домов культуры, домов творчества), а также разветвленная […] сеть учебных заведений […] культуры и искусства, действующих в Туркменистане, в которых обучаются и работают наряду c представителями коренной национальности представители других национальностей и этнических групп. daccess-ods.un.org
The Revised Family Code prohibited polygamous marriage, and all the regional states except Afar and Somali had enacted family codes that were compatible with that revised federal law. daccess-ods.un.org	Новый Семейный кодекс запрещает полигамные браки, и все штаты, кроме Афары и Сомали, приняли семейные кодексы, соответствующие федеральному законодательству. daccess-ods.un.org
For instance, the United Kingdom’s Office of Fair Trading (OFT) Consumer Codes Approval Scheme (CCAS) grants its approval to groups of businesses, via their trade association, that voluntarily undertake a code of conduct that promotes or protects consumer interests, and which meets with the criteria set by the OFT to govern the scheme. daccess-ods.un.org	Например, в соответствии с Системой утверждения потребительских кодексов (СУПК) Управления по добросовестной торговле (УДТ ) Соединенного Королевства предусматривается утверждение принимаемых группами предприятий через их отраслевые ассоциации добровольных кодексов поведения, поощряющих или защищающих интересы потребителей и отвечающих критериям регулирования этой системы, установленным УДТ. daccess-ods.un.org
The Education Sector has developed a comprehensive implementation strategy for the implementation of the United States contribution to the reconstruction of education systems in postconflict countries, which will cover the following areas: (1) development of national Education for All plans, (2) training of teachers and education personnel, (3) development of curricula, […] textbook and examination support, (4) HIV/AIDS education, (5) government […] capacity-building, and (6) reinforcing networks. unesdoc.unesco.org	Сектор образования разработал всеобъемлющую стратегию по использованию взноса Соединенных Штатов Америки на цели восстановления систем образования в странах, выходящих их конфликтов, которая охватывает следующие области: (1) разработка национальных планов по ОДВ; (2) подготовка преподавателей и педагогического персонала; (3) разработка учебных программ и планов, подготовка учебников и оказание [. ..] поддержки в тестировании успеваемости; […] (4) образование в связи с ВИЧ/СПИДом; (5) укрепление […] потенциала правительств и (6) укрепление сетей. unesdoc.unesco.org

Избыточный код 4В/5В | Компьютерные сети

Избыточные коды основаны на разбиении исходной последовательности битов на порции, которые часто называют символами. Затем каждый исходный символ заменяется новым с большим количество битов, чем исходный.

Например, в логическом коде 4В/5В, используемом в технологиях FDDI и Fast Ethernet, исходные символы длиной 4 бит заменяются символами длиной 5 бит. Так как результирующие символы содержат избыточные биты, то общее количество битовых комбинаций в них больше, чем в исходных. Так, в коде 4В/5В результирующие символы могут содержать 32 битовые комбинации, в то время как исходные символы — только 16 (cм. табл.1).

Поэтому в результирующем коде можно отобрать 16 таких комбинаций, которые не содержат большого количества нулей, а остальные считать запрещенными кодами (code violations). Помимо устранения постоянной составляющей и придания коду свойства самосинхронизации, избыточные коды позволяют приемнику распознавать искаженные биты. Если приемник принимает запрещенный код, значит, на линии произошло искажение сигнала.

После разбиения получившийся код 4В/5В передается по линии путем преобразования с помощью какого-либо из методов потенциального кодирования, чувствительного только к длинным последовательностям нулей. Таким кодом является, например, код NRZI.

Символы кода 4В/5В длиной 5 бит гарантируют, что при любом их сочетании на линии не встретятся более трех нулей подряд.

Таблица 1. Соответствие исходных и результирующих кодов 4В/5В

Исходный код  Результирующий код  Исходный код  Результирующий код
 

ПРИМЕЧАНИЕ
Буква В в названии кода 4В/5В означает, что элементарный сигнал имеет два состояния (от английского binary — двоичный). Имеются также коды и с тремя состояниями сигнала, например в коде 8В/6Т для кодирования 8 бит исходной информации используется код из 6 сигналов, каждый из которых имеет три состояния. Избыточность кода 8В/6Т выше, чем кода 4В/5В, так как на 256 исходных кодов приходится З6 — 729 результирующих символов.

Использование таблицы перекодировки является очень простой операцией, поэтому этот подход не усложняет сетевые адаптеры и интерфейсные блоки коммутаторов и маршрутизаторов.

Для обеспечения заданной пропускной способности линии передатчик, использующий избыточный код, должен работать с повышенной тактовой частотой. Так, для передачи кодов 4В/5В со скоростью 100 Мбит/с требуется тактовая частота 125 МГц. При этом спектр сигнала на линии расширяется по сравнению со случаем, когда по линии передается не избыточный код. Тем не менее спектр избыточного потенциального кода оказывается уже спектра манчестерского кода, что оправдывает дополнительный этап логического кодирования, а также работу приемника и передатчика на повышенной тактовой частоте.

Что означает «Сеть как код»?

Куда бы вы ни обратились в сфере ИТ сегодня, влияние DevOps и Cloud можно увидеть и почувствовать. И на это есть веские причины. Огромные преимущества, которые были получены благодаря гибким процессам, автоматизации и культуре разработки программного обеспечения, неоспоримы. Это был лишь вопрос времени, когда традиционные области инфраструктуры почувствуют необходимость учиться и адаптироваться. Концепция «Инфраструктура как код» (IaC) — одна из таких областей, которая имеет значительный потенциал нарушить и изменить способ проектирования и настройки сети.

«Сеть как код» — это приложение более общей концепции IaC к конкретной области сетей.

Сеть как код — это применение концепции «Инфраструктура как код» во всем сетевом домене.

«Инфраструктура как код» — это название, данное методам, используемым для описания и предоставления вычислительных, хранилищ, сетевых и других ресурсов в рамках развертывания современных приложений на облачных платформах. С помощью IaC разработчики встраивают требования инфраструктуры для приложения вместе с кодом приложения в репозитории системы контроля версий. Эти требования представлены в форматах данных, которые могут быть легко обработаны с помощью инструмента развертывания инфраструктуры. Хотя существует множество инструментов для развертывания IaC, наиболее распространенным многоплатформенным инструментом является Terraform от Hashicorp. С помощью Terraform инфраструктуру приложения можно быстро создать, обновить, уничтожить и воссоздать на основе «конфигурации», управляемой версиями, вместе с самим приложением. Кроме того, инструменты непрерывной разработки (CICD) могут выполнять управление инфраструктурой как часть конвейера сборки.

В большинстве случаев IaC используется сегодня в облачных средах, где требования к инфраструктуре для приложения были разработаны вместе с приложениями, которые были созданы для облака или перенесены в облако. Гораздо реже можно увидеть использование настоящей «инфраструктуры как кода» для традиционных центров обработки данных, университетских городков или сред глобальной сети сегодня, но я считаю, что мы движемся в этом направлении.

«Сеть как код» (NaC) — это применение концепции «Инфраструктура как код» ко всему сетевому домену, включая традиционные центры обработки данных, университетские сети, глобальные сети и, конечно же, облачные среды. Успешное внедрение NaC является частью более широкого внедрения NetDevOps на предприятии. Это потребует значительных изменений в нашем подходе к проектированию и эксплуатации сети, культуре, связанной с изменением сети, и, конечно же, в инструментах и ​​технологиях, используемых для создания конфигураций и управления ими. Я предлагаю три принципа для сети как кода в NetDevOps.

Принципы сети как код

• Сохранение сетевых конфигураций в системе управления версиями
• Контроль источников — единственный источник истины
• Развертывание конфигураций с программными API

Давайте рассмотрим каждый из этих принципов более подробно.

Если мы собираемся использовать стратегию «Сеть как код», нам нужно рассматривать конфигурации сети как код, а код хранится в системе управления версиями. В данном случае я имею в виду такие системы контроля версий, как «git». Решения для управления версиями, также называемые контролем версий, позволяют эффективно отслеживать изменения файлов в «репозиториях кода» с помощью инструментов, позволяющих разработчикам легко работать над своими проектами. «Распределенный контроль версий» — это наиболее распространенная реализация системы управления версиями, наблюдаемая сегодня, и она позволяет совместно использовать репозитории среди членов команды, «проталкивая» изменения в центральное удаленное место, откуда другие разработчики могут «тянуть» на свои локальные рабочие станции. .

Переходя к системам управления версиями, мы оставляем позади более «традиционные» методы управления версиями в пространстве конфигурации сети. Я, конечно, имею в виду общие стратегии именования файлов «switch2-V1.txt», «switch2-V2.txt», «switch2-V3.txt» и так далее. Этот метод контроля версий подвержен ошибкам, неточен и не имеет каких-либо методов контроля. Однако с системой управления версиями все версии по своей сути хранятся в истории репозитория вместе с такими деталями, как кто внес изменения, когда было внесено изменение и причины изменения.Более того, в любой момент вы можете быстро увидеть различия между разными версиями и даже «откатиться» к любому моменту времени с помощью одной команды управления версиями.

Наряду с базовой системой управления версиями, такой как git, используется платформа для предоставления общего доступа к репозиториям внутри группы. Такие продукты, как GitHub, GitLab, BitBucket, Gogs и т. Д., Предоставляют реализацию git на веб-портале, где команды могут делиться репозиториями проектов. Но эти решения предлагают гораздо больше, чем просто централизованное удаленное расположение репозиториев.Они также включают функции совместной работы, такие как ведение журнала проблем, отслеживание выпусков, вики-страницы с документацией, доски управления проектами и многое другое. Это означает, что успешные команды NetDevOps могут использовать обзоры кода, журналы проблем, запросы на вытягивание и выпуски так же, как успешные команды разработчиков программного обеспечения.

Теперь, когда наши сетевые конфигурации надежно хранятся в системе управления версиями, мы должны рассматривать систему управления версиями как единственный источник достоверной информации о том, как должна быть настроена сеть.Сегодня во многих организациях источником достоверной информации о конфигурации сети является текущая конфигурация сети, которая активна в производственной сети. Это дает то преимущество, что работающая сеть всегда «точна», однако это ужасный способ управления в современной методологии «Инфраструктура как код».

Частично причина, по которой принципы «Инфраструктура как код» в облачных приложениях, заключается в способности быстро и эффективно создавать новые экземпляры инфраструктуры, необходимые для приложения в различных средах.Типичные приложения будут иметь производственную среду, среду тестирования, среду контроля качества (QA), а также среду разработки, в которой будет работать каждый активный разработчик. Используя методы IaC, каждая создаваемая среда будет построена таким же образом с использованием одних и тех же определений конфигурации, ограничивая различия между ними до минимума. Это значительно увеличивает количество успешных развертываний и обновлений приложений за счет устранения вариаций среды. Причина, по которой это работает, заключается в том, что конфигурация IaC, хранящаяся в системе управления версиями, является источником истины для того, как должна быть настроена инфраструктура.

Хотя большинство предприятий еще не имеют возможности иметь такой надежный набор сред тестирования, разработки и контроля качества для своей сети в целом, для того, чтобы воплотить это в жизнь, проводится значительная работа. Инструменты сетевого моделирования, виртуальные сетевые функции, эмуляторы и облачные решения становятся доступными, поэтому я предвижу тот день, когда предприятие сможет создать «тестовую сеть», которая будет представлять любую часть их сети.

И хотя мы еще не достигли этого, это не оправдание, чтобы не приступить к построению дисциплины «Сеть как код» и NetDevOps сегодня.Это означает, что «правильная» сетевая конфигурация должна быть той, что хранится в системе управления версиями и помечена как «производственная» версия. Любые органические вариации, реализованные вручную ошибочным инженером через SSH и CLI, являются отклонениями и неверны. Используя NaC, мы должны быть уверены, что в любой момент времени мы сможем реализовать конфигурацию, хранящуюся в системе контроля версий, в нашей производственной сети. Фактически, мы должны реализовать процедуры, которые отслеживают отклонения в работающих конфигурациях, генерируют предупреждения и возвращаются к заведомо исправным конфигурациям из системы контроля версий.

Последний принцип «Сеть как код» касается того, как конфигурации из системы управления версиями фактически применяются к самим сетевым устройствам. Как упоминалось в предыдущем принципе, ручная настройка сетевых инженеров является отклонением и ошибкой в ​​мире сети как кода. Человеческий фактор в управлении конфигурацией сети проявляется в проектировании, разработке и тестировании конфигурации сети как кода. Фактическая реализация «кода» должна осуществляться через программные API.

Есть много причин, по которым этот принцип так важен, но все они сводятся к двум пунктам: согласованность и шкала . Человеческий разум — это удивительно умная и творческая сила природы, однако ему также легко надоесть, он ужасен мельчайшими деталями и не приспособлен для повторяющихся задач. Выполнение и реализация сетевой конфигурации во всей сети — это то, что подчеркнет все человеческие слабости. К счастью, компьютеры не надоедают, отлично разбираются в деталях и специально разработаны для повторяющихся задач — и этот третий принцип использует этот факт.

Итак, если мы согласны с тем, что компьютеры лучше подходят для развертывания конфигураций в сети, имеет смысл только то, что мы используем интерфейсы, которые лучше всего подходят для компьютеров, а не для людей. Это, конечно, означает, что с помощью Network as Code мы оставим CLI в качестве основного метода развертывания сетевых конфигураций и перейдем к API, таким как новые стандарты NETCONF и RESTCONF или API собственной платформы.

Однако на данном этапе мы должны также принять во внимание немного реальности.Современные программные API-интерфейсы все еще относительно новы в сетевой инфраструктуре, и многие из нас имеют сети, построенные на платформах, которые могут не иметь интерфейса, отличного от интерфейса командной строки (или SNMP, который имеет свои собственные проблемы для настройки). Этот факт не , а не мешает нам начать движение к «Сети как коду» и NetDevOps. Это просто означает, что в какой-то момент нам в некоторых случаях потребуется использовать CLI в качестве программного API. Как только устаревшие платформы будут обновлены (программно или аппаратно) и получат лучший выбор API, мы сможем обновить наши стратегии развертывания.

В этом сообщении в блоге я хотел начать изучение того, как концепции «Инфраструктура как код» будут связаны с более широкой сетью, поскольку мы начинаем полностью внедрять NetDevOps и переходим к «Сеть как код». Если вы спрашиваете себя, что такое «NetDevOps», просмотрите части 1 и 2 моих блогов по этой теме. По мере того, как мы движемся в этом направлении, нужно рассмотреть еще много тем, так что ищите больше блогов! Далее будет обсуждение концепций и инструментов управления конфигурацией, а также того, что они предлагают сети.

Если вам нравится то, что вы прочитали, и вы хотите увидеть еще немного. Посмотрите это видео NetDevOps, где я немного демонстрирую «Сеть как код в действии».

Поделиться:

Кодекс поведения PlayStation ™ Network

Кодекс поведения сообщества

PSN предназначен для всех, независимо от расы, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, этнической принадлежности, национальности, цвета кожи, иммиграционного статуса, социального и экономического класса, уровня образования, размера, семейного положения, политических убеждений, религии, умственных и физических способностей или любых других другой атрибут, который люди используют, чтобы навешивать ярлыки на других или разделять сообщества.

Чтобы PSN оставалась лучшим местом для игры для всех, важно, чтобы все наши пользователи уважали права других и воздерживались от неправомерного использования PSN. Соответственно, когда вы создаете Учетную запись, вы соглашаетесь с тем, что вы (и ваш Ребенок, если создаете Дочернюю Учетную запись) будете следовать правилам, изложенным ниже.

5.1. Не создавайте группы ненависти, не используйте и не поощряйте язык вражды.

5.2. Не угрожайте, не причиняйте вреда, не запугивайте, не преследуйте, не троллите и не преследуйте кого-либо и не поощряйте кого-либо к этому.

5.3. Запрещается создавать, загружать, транслировать или передавать какие-либо изображения, аудио или другой контент или сообщения, которые являются расистскими или оскорбительными по отношению к какой-либо этнической принадлежности, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, национальности или религии, или которые унижают кого-либо на основании их умственных или физических возможностей , внешность или другие личные качества.

5.4. Не создавайте, не загружайте, не транслируйте или не обменивайтесь сообщениями, изображениями, аудио или другим контентом или сообщениями, которые являются непристойными или содержат графические материалы сексуального характера или отвратительные насильственные материалы.

5.5. Не участвуйте, не угрожайте и не поощряйте незаконную деятельность, терроризм, акты насилия или членовредительства.

5.6. Не порочите и не распространяйте ложь о ком-либо, а также не создавайте, не изменяйте, не загружайте, не транслируйте и не делитесь изображениями или аудио другими людьми без их согласия.

5.7. Не раскрывайте личную информацию (например, номера телефонов, адреса электронной почты, IP- или MAC-адреса или реальные адреса) о себе или другом человеке.

5.8. Не манипулируйте и не преувеличивайте использование PSN, а также не нарушайте нормальный ход чата или игрового процесса.

5.9. Не делитесь, не покупайте, не продавайте, не сдавайте в аренду, не сублицензируйте, не обменивайте, не передавайте, не используйте фишинг и не собирайте какие-либо учетные записи, данные учетной записи или другие учетные данные.

5.10. Не обманывайте и не используйте какие-либо ошибки, сбои, уязвимости или непреднамеренные механизмы в Контенте или PSN для получения преимущества или для получения несанкционированного доступа к Контенту.

5.11. Не загружайте, не публикуйте, не транслируйте и не передавайте любой контент, содержащий вирусы, черви, шпионское ПО, бомбы замедленного действия или другие компьютерные программы, которые могут повредить PSN, помешать ей или нарушить ее работу.

5.12. Запрещается использовать, создавать и распространять неавторизованное программное обеспечение или оборудование, включая нелицензионные периферийные устройства и программное обеспечение с чит-кодом или устройства, которые обходят любые функции безопасности или ограничения, включенные в какое-либо программное обеспечение или устройства, а также принимать или использовать какие-либо данные из PSN для проектирования, разработки или обновлять неавторизованное программное обеспечение или оборудование.

5.13. Не предоставляйте читы, технические средства или другие методы, предназначенные для обеспечения или поощрения любого сбора, продажи или обмена Контентом PSN, включая любую виртуальную валюту, товары или эффекты, такие как монеты, баллы, жетоны, золото, драгоценные камни, оружие, транспортные средства, баффы, бонусы, трофеи, награды или значки («Виртуальные предметы»). Не создавайте и не участвуйте в любом использовании разницы в ценах Виртуальных предметов (например, между ценами на реальные деньги в валюте).

5.14. Не пытайтесь взломать или реконструировать какой-либо код или оборудование, используемое в PSN или связанное с ним, или пытаться изменить онлайн-клиент, диск, файл сохранения, сервер, связь клиент-сервер или другие части любого названия игры или содержимого. .

5.15. Не нарушайте работу, не изменяйте и не повреждайте любую Учетную запись, систему, оборудование, программное обеспечение или сеть, подключенные или предоставленные PSN, по любой причине, в том числе с целью получения несправедливого преимущества в игре.

5.16. Не рассылайте СПАМ, не загружайте и не делитесь контентом коммерческого характера, например рекламными объявлениями, предложениями, рекламными акциями и ссылками на веб-сайты.

5.17. Не загружайте и не делитесь контентом, который может нанести вред компании SIE, ее аффилированным лицам, их лицензиарам или игрокам, например, кодам или вирусам, которые могут повредить, изменить или изменить какую-либо собственность или помешать использованию собственности или PSN.

5.18. Не участвуйте, не продвигайте и не содействуйте деятельности, которая нарушает права какой-либо третьей стороны или нарушает какой-либо закон или постановление, а также договорные или фидуциарные обязательства.

5.19. Не крадите чью-либо личность, не выдавайте себя за кого-либо и не применяйте мошеннические, вводящие в заблуждение или вводящие в заблуждение действия.

5.20. Не создавайте профиль учетной записи или сетевой идентификатор для PSN, нарушающий настоящий Кодекс поведения.

5.21. Не отправляйте ложные сообщения о горе и не злоупотребляйте системой сообщений о горе иным образом.

5.22. Не грубо, не оскорбляйте и не угрожайте нашим сотрудникам, агентам или представителям. Если вы это сделаете, в дополнение к любым другим действиям, которые мы можем предпринять в соответствии с настоящим Соглашением, мы можем ограничить вас возможностью связаться с нами по электронной почте или отказать вам в дальнейшей поддержке потребителей.

Нарушение нашего Кодекса поведения может привести к модерации вашей учетной записи или ваших устройств PlayStation (см. Раздел 12 для получения дополнительной информации). Мы также можем уведомить правоохранительные органы (или другое соответствующее государственное учреждение), если нарушение связано с угрозой жизни или безопасности вас или других, или любой другой деятельностью, которую мы считаем незаконной.

Мы не несем ответственности за мониторинг или запись любых действий или сообщений в PSN, хотя мы можем делать это для расследования нарушений или обеспечения соблюдения настоящего Соглашения, а также для защиты прав и собственности SIE, ее партнеров и клиентов.Если вы стали свидетелем или столкнулись с каким-либо нарушением этого Кодекса другим игроком, вы должны немедленно сообщить о нем, используя наши инструменты для сообщения о горе. Для получения дополнительной информации о сообщениях о горе посетите www.playstation.com/safety. Мы не несем ответственности за нарушение данного соглашения вами или любым другим пользователем PSN.

Код подключения по запросу

Ниже вы найдете часто задаваемые вопросы, касающиеся сетевого кода Код подключения по запросу.

Сетевой кодекс подключения по требованию поможет выполнить задачи по содействию увеличению возобновляемых источников энергии (ВИЭ), обеспечению безопасности системы и реализации внутреннего рынка электроэнергии, в том числе с помощью моделей интеллектуальных сетей, для определения которых была инициирована DCC. общие функциональные требования и будут в основном ориентированы на подключение промышленных нагрузок и распределительных сетей.

Последнее обновление статуса (декабрь 2015 г.)

В октябре 2015 г. государства-члены, собравшиеся в комитологии, положительно проголосовали за новый кодекс HVDC. Теперь кодекс будет рассмотрен Европейским парламентом и Советом, и ENTSO-E надеется, что он вступит в силу весной 2016 года.

Проект кодекса и все связанные с ним документы можно скачать по ссылкам в таблице ниже. Доступен обзор последних разработок для всех сетевых кодов.

Окончательный код и сопроводительные документы доступны внизу этой страницы.

DCC является неотъемлемой частью большого пакета разрабатываемых сетевых кодов. В нем также рассматриваются некоторые сложные аспекты меняющейся роли и характера спроса на электроэнергию. Для получения дополнительной информации об этом и о процессе разработки DCC, пожалуйста, прочтите «справочную информацию»

Что произойдет дальше?

Сетевые коды были разработаны, чтобы помочь реализовать три цели европейской политики в области энергетики — обеспечение безопасности поставок; создание конкурентного внутреннего рынка электроэнергии; и декарбонизация электроэнергетики. Чтобы это произошло, необходимо внедрить и соблюдать сетевые коды по всей Европе.

ENTSO-E опубликовал руководство по внедрению кода подключения по требованию (DCC). DCC предлагает сбалансированную структуру, в которой одни параметры в коде устанавливаются на европейском уровне, а другие — на национальном уровне, исходя из потребностей местной системы. Рекомендации по внедрению поддерживают код, подчеркивая влияние на конкретные технологии, связь с характеристиками локальной сети, а также необходимость координации между операторами сети и пользователями сети.

Загрузить Руководство по внедрению DCC (16.10.2013)

Каждая сеть требует выполнения ряда шагов, прежде чем они вступят в силу.Это могут быть национальные решения, заключение региональных соглашений или создание более детальных методологий. Все участники рынка, DSO, TSO и регулирующие органы будут задействованы, и потребуются обширные разработки и консультации.

Сетевые коды, связанные с подключением, используют гибкую структуру, которая позволяет устанавливать некоторые значения на национальной основе в пределах диапазонов, указанных в сетевых кодах, в то время как другие вопросы решаются на общеевропейской основе. Такой подход отражает тот факт, что инфраструктура передачи электроэнергии во многих европейских странах развивалась по-разному.

Взаимодействие с заинтересованными сторонами

Взаимодействие с заинтересованными сторонами ENTSO-E включало в себя семинары с участием заинтересованных сторон, встречи группы технических экспертов DSO, встречи групп пользователей, общий призыв к участию заинтересованных сторон, а также специальные встречи и обмен мнениями с любой заинтересованной стороной, а также подходящее. Группы технических экспертов DSO отражают важность привлечения операторов распределительной системы из-за их важной роли в обеспечении общей безопасности системы. Технические специалисты в этой группе назначаются из ассоциаций DSO CEDEC, EDSO for Smart Grids, Eurelectric и GEODE.

Все материалы, включая протоколы и презентации собраний, будут опубликованы.

Обращение к заинтересованным сторонам

«Призыв к участию заинтересованных сторон», проходившее с апреля по май 2012 г., позволило провести открытое обсуждение некоторых новаторских доменов DCC, которые помогли в разработке этого кода. Кроме того, это помогло в написании сопроводительной документации, в которой объясняется, как DCC вписывается в контекст быстро меняющейся энергосистемы, где необходимы новые меры спроса.ENTSO-E использовала вклад 18 организаций, которые отреагировали на это, на протяжении всего процесса разработки DCC. Оценка предоставленной обратной связи приведена в пояснительной записке DCC, которая прилагается к коду сети.

Заседания технических экспертов DSO

Семинары с общественностью заинтересованных сторон

Связанные документы и ссылки

Справочная информация о процессе разработки DCC

5 января 2012 года Европейская комиссия (ЕК) предоставила ENTSO-E мандат на разработку в рамках двенадцатимесячный период действия Сетевого кодекса по промышленной нагрузке и подключениям DSO в соответствии с рамочными руководящими принципами по подключению к электросетям Агентства по сотрудничеству органов регулирования энергетики (ACER).Процесс разработки DCC, начиная с этапа предварительного определения объема работ и заканчивая постоянным совершенствованием черновой версии кодекса, руководствовался обширными отзывами заинтересованных организаций по всей Европе, включая сектор электроэнергетики, интеллектуальные сети и организации потребителей.

Состоялись два основных этапа консультаций. Во-первых, призыв к обратной связи с заинтересованными сторонами в апреле 2012 года был направлен на получение мнений об основных проблемах, с которыми необходимо справиться в NC DCC, и отзывов о первоначальных тематических исследованиях затрат и выгод. Во-вторых, официальные консультации по проекту версии DCC были открыты с 27 июня по 13 сентября 2012 года и собрали около 1500 индивидуальных комментариев и предложений по улучшению кода.

На протяжении всего процесса ENTSO-E постоянно взаимодействовал со специальной группой технических экспертов DSO по всем вопросам, влияющим на операторов распределительных систем (DSO) при внедрении DCC, и с группой пользователей DCC, которая в основном сосредоточивалась на положениях DCC по DSR. Все соответствующие документы, касающиеся согласованного результата этих взаимодействий, доступны здесь.

Обзор ключевых принципов DCC и мотивация последних изменений в коде были представлены на публичной информационной сессии 12 декабря 2012 года. Материалы, представленные на этой сессии, теперь также доступны. На основе отзывов, полученных в ходе этой сессии от различных организаций, ENTSO-E внес поправки в несколько пунктов DCC, чтобы прояснить процесс обеспечения соблюдения требований для DSR, предоставляемых малыми потребителями.

На данном этапе у ACER есть трехмесячный период для оценки соответствия положений DCC основным руководящим принципам подключения к электросетям.На основании положительной рекомендации ACER, ЕС инициирует процесс комитологии для принятия DCC в качестве обязательного европейского регламента.

Кодекс поведения сети USV

Наши обязательства

В интересах создания открытой и доброжелательной среды для всех членов нашего сообщества мы стремимся поддерживать безопасные, надежные пространства для всех членов USV Network, выпускников и других членов нашего сообщества.

У нас есть строгая политика против преследований, независимо от расы, цвета кожи, религии (включая религиозную одежду и религиозную практику ухода), национального происхождения, пола, пола, гендерной идентичности и / или самовыражения, генетической предрасположенности или статуса носителя, происхождения, возраста. , физическая или психическая инвалидность, состояние здоровья (включая беременность, роды, грудное вскармливание и связанные с ними заболевания), семейное, родительское, зарегистрированное семейное партнерство, военный или ветеранский статус, сексуальная ориентация, статус гражданства, статус жертвы домашнего насилия или любое другое основание запрещено действующим законодательством.

Наши принципы

Наши Руководящие принципы Сети подтверждают нашу приверженность созданию безопасных пространств для всех членов Сети. Взаимодействуя с другими членами нашего сообщества лично или удаленно, ожидается, что каждый участник будет демонстрировать поведение, которое способствует созданию благоприятной среды.

Примеры поведения, способствующего созданию благоприятной среды, включают:

• Доброжелательное руководство и непредвзятый подход
• Использование приветливого и инклюзивного языка
• Проявление уважения к людям с разным происхождением и опытом
• Соблюдение осторожности при передаче конфиденциальной информации
• Проявление сочувствия к другим членам нашего сообщества

Примеры недопустимого поведения участников:

• Использование сексуализированной лексики или образов и нежелательное сексуальное внимание или заигрывания
• Троллинг, оскорбительные / уничижительные комментарии и личные или политические нападения
• Публичное или частное преследование
• Публикация частной информации других лиц, такой как физический или электронный адрес , без явного разрешения
• Другое поведение, которое можно обоснованно считать неуместным в профессиональной среде

Участники и гости мероприятия

Все участники мероприятий USV Network должны зарегистрироваться заранее. Любые гости или +1 участники мероприятий сети USV должны быть одобрены Сетевой командой. Ожидается, что все гости зарегистрируются заранее, а гости (а также их спонсоры) должны соблюдать тот же Кодекс поведения. Несоблюдение может привести к исключению из Сетевого мероприятия или временному или постоянному запрету на посещение в будущем.

Сообщение о дискриминации и домогательствах

Любой член нашего сообщества, который считает, что он или она был свидетелем, подвергался или узнал о любой форме дискриминации, преследования или преследования, должен немедленно уведомить главного администратора сети USV, Бетани Кристал, по адресу [электронная почта защищена].

Если вы хотите отправить сообщение анонимно, вы можете позвонить по номеру XXX-XXX-XXXX или отправить текстовое сообщение XXX-XXX-XXXX.

Все жалобы будут рассмотрены и исследованы, и в результате будет дан ответ, который будет сочтен необходимым и соответствующим обстоятельствам. Команда Сети обязана сохранять конфиденциальность в отношении лица, сообщившего об инциденте. Дополнительные сведения о конкретных правилах применения могут быть опубликованы отдельно.

Атрибуция:

Этот Кодекс поведения был адаптирован из руководства для сотрудников USV и кодекса поведения участников NodeJS.

СЕТЕВОЙ КОД, ТАРИФЫ, ЗОНА КОМИТЕТА И КОНСУЛЬТАЦИИ

КОД СЕТИ УДАЛЕНИЯ ГАЗА SNAM

Код сети

Здесь представлены главы, включая приложения, действующего Сетевого кодекса, которые
определить условия обслуживания, а также обязанности и ответственность сторон.
взаимное уважение.

БОЛЕЕ

Зона обновления предложений

В этой области доступны предложения по обновлению сетевого кода.Вы также можете
следить за ИТЭР по предложениям с указанием состояния их выполнения.

БОЛЬШЕ

Архив сетевого кода

Раздел содержит список предыдущих версий Сетевого Кодекса.

БОЛЕЕ

ИНФРАСТРУКТУРА TRASPORTO GAS КОД СЕТИ

Код сети

Здесь представлены главы, включая приложения, действующего Сетевого кодекса, которые
определить условия обслуживания, а также обязанности и ответственность сторон.
взаимное уважение.

БОЛЬШЕ

Зона обновления предложений

В этой области доступны предложения по обновлению сетевого кода. Вы также можете
следить за ИТЭР по предложениям с указанием состояния их выполнения.

БОЛЬШЕ

Архив сетевого кода

Раздел содержит список предыдущих версий Сетевого Кодекса.

БОЛЬШЕ

КОНСУЛЬТАЦИИ

В этом разделе собраны консультации, запущенные в сфере транспортировки природного газа.

БОЛЕЕ

ОБЛАСТЬ КОМИТЕТОВ

Как присоединиться и обновлять Консультативный комитет по транспортной деятельности природных
газ.

БОЛЕЕ

ТАРИФЫ НА ТРАНСПОРТ

В этом разделе указаны тарифы на услуги по транспортировке природного газа, вход и выход.
точка национальной сети передачи, Дополнительные платежи, База данных »
Муниципалитеты — районы вывода », База данных« Пункты возврата »и другую такую ​​информацию, как
определяется в декларациях транспортных корректировок.

Тарифы на транспортировку газа 2021 год

БОЛЬШЕ

Тарифы на транспортировку газа 2020 год

БОЛЬШЕ

Тарифы на транспортировку газа Год 2019

БОЛЬШЕ

Тарифы на транспортировку газа Год 2018

БОЛЬШЕ

Тарифы на транспортировку газа Год 2017

БОЛЬШЕ

Как кодировать нейронную сеть с обратным распространением в Python (с нуля)

Последнее обновление 1 декабря 2019 г.

Алгоритм обратного распространения ошибки используется в классической искусственной нейронной сети прямого распространения.

Это метод, который до сих пор используется для обучения больших сетей глубокого обучения.

В этом руководстве вы узнаете, как реализовать алгоритм обратного распространения ошибки для нейронной сети с нуля с помощью Python.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

• Как продвигать входные данные для вычисления выходных данных.
• Как распространять ошибку в обратном направлении и обучать сеть.
• Как применить алгоритм обратного распространения ошибки к реальной задаче прогнозного моделирования.

Начните свой проект с моей новой книги «Алгоритмы машинного обучения с нуля», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

• Обновление ноябрь / 2016 : Исправлена ​​ошибка в функции activate (). Спасибо, Алекс!
• Обновление , январь / 2017 г. : устраняет проблемы с Python 3.
• Обновление, январь / 2017 : Обновлена ​​небольшая ошибка в update_weights ().Спасибо, Томаш!
• Обновление, апрель / 2018 : добавлена ​​прямая ссылка на набор данных CSV.
• Обновление, август / 2018 : протестировано и обновлено для работы с Python 3.6.
• Обновление сентябрь / 2019 : Обновлен файл пшеницы-семена.csv для исправления проблем с форматированием.

Как реализовать алгоритм обратного распространения с нуля в Python
Фотография сделана NICHD, некоторые права защищены.

Описание

В этом разделе представлено краткое введение в алгоритм обратного распространения и набор данных «Семена пшеницы», которые мы будем использовать в этом руководстве.

Алгоритм обратного распространения ошибки

Алгоритм обратного распространения ошибки — это метод обучения с учителем для многоуровневых сетей с прямой связью из области искусственных нейронных сетей.

Нейронные сети с прямой связью созданы на основе обработки информации одной или несколькими нейронными клетками, называемыми нейроном. Нейрон принимает входные сигналы через свои дендриты, которые передают электрический сигнал телу клетки. Аксон передает сигнал в синапсы, которые являются связями аксона клетки с дендритами других клеток.

Принцип метода обратного распространения ошибки заключается в моделировании заданной функции путем изменения внутренних весов входных сигналов для получения ожидаемого выходного сигнала. Система обучается с использованием контролируемого метода обучения, при котором ошибка между выходными данными системы и известными ожидаемыми выходными данными представляется системе и используется для изменения ее внутреннего состояния.

Технически алгоритм обратного распространения ошибки — это метод обучения весов в многослойной нейронной сети с прямой связью.По существу, это требует, чтобы сетевая структура была определена из одного или нескольких уровней, где один уровень полностью связан со следующим уровнем. Стандартная сетевая структура — это один входной уровень, один скрытый слой и один выходной уровень.

Обратное распространение можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии, но в этом руководстве мы сосредоточимся на классификации.

В задачах классификации наилучшие результаты достигаются, когда сеть имеет один нейрон в выходном слое для каждого значения класса.Например, проблема двухклассной или двоичной классификации со значениями классов A и B. Эти ожидаемые выходные данные должны быть преобразованы в двоичные векторы с одним столбцом для каждого значения класса. Например, [1, 0] и [0, 1] для A и B соответственно. Это называется горячим кодированием.

Набор данных семян пшеницы

Набор данных о семенах включает в себя предсказание видов с учетом измерений семян различных сортов пшеницы.

Имеется 201 запись и 7 числовых входных переменных.Это задача классификации с 3 выходными классами. Масштаб для каждого числового входного значения различается, поэтому может потребоваться некоторая нормализация данных для использования с алгоритмами, взвешивающими входные данные, такими как алгоритм обратного распространения.

Ниже приведены первые 5 строк набора данных.

15.26,14.84,0.871,5.763,3.312,2.221,5.22,1
14.88,14.57,0.8811,5.554,3.333,1.018,4.956,1
14.29,14.09,0.905,5.291,3.337,2.699,4.825,1
13,84,13,94,0,8955,5,324,3.379,2.259,4.805,1
16.14,14.99,0.9034,5.658,3.562,1.355,5.175,1

Используя алгоритм Zero Rule, который предсказывает наиболее распространенное значение класса, базовая точность для проблемы составляет 28.095%.

Вы можете узнать больше и загрузить набор данных семян из репозитория машинного обучения UCI.

Загрузите набор данных семян и поместите его в текущий рабочий каталог с именем файла seed_dataset. csv .

Набор данных находится в формате, разделенном табуляцией, поэтому вы должны преобразовать его в CSV с помощью текстового редактора или программы для работы с электронными таблицами.

Обновите, загрузите набор данных в формате CSV напрямую:

Учебник

Это руководство разделено на 6 частей:

1. Инициализировать сеть.
2. Прямое распространение.
3. Ошибка обратного распространения.
4. Сеть поездов.
5. Прогноз.

Пример использования набора данных

6. Seeds.

Эти шаги обеспечат основу, необходимую для реализации алгоритма обратного распространения ошибки с нуля и применения его к вашим собственным задачам прогнозного моделирования.

1. Инициализировать сеть

Давайте начнем с чего-нибудь простого — создания новой сети, готовой к обучению.

У каждого нейрона есть набор весов, которые необходимо поддерживать.Один вес для каждого входного соединения и дополнительный вес для смещения. Нам нужно будет сохранить дополнительные свойства для нейрона во время обучения, поэтому мы будем использовать словарь для представления каждого нейрона и хранить свойства по именам, таким как « весов » для весов.

Сеть организована по уровням. На самом деле входной слой — это просто строка из нашего набора обучающих данных. Первый реальный слой — это скрытый слой. За ним следует выходной слой, который имеет по одному нейрону для каждого значения класса.

Мы организуем слои как массивы словарей и будем рассматривать всю сеть как массив слоев.

Рекомендуется инициализировать веса сети небольшими случайными числами. В этом случае мы будем использовать случайные числа в диапазоне от 0 до 1.

Ниже приведена функция с именем initialize_network () , которая создает новую нейронную сеть, готовую к обучению. Он принимает три параметра: количество входов, количество нейронов в скрытом слое и количество выходов.

Вы можете видеть, что для скрытого слоя мы создаем n_hidden нейронов, и каждый нейрон в скрытом слое имеет n_inputs + 1 весов, по одному для каждого входного столбца в наборе данных и дополнительный для смещения.

Вы также можете видеть, что выходной слой, который соединяется со скрытым слоем, имеет n_outputs нейронов, каждый с n_hidden + 1 весов. Это означает, что каждый нейрон в выходном слое подключается (имеет вес) к каждому нейрону в скрытом слое.

# Инициализировать сеть
def initialize_network (n_inputs, n_hidden, n_outputs):
сеть = список ()
hidden_layer = [{‘веса’: [random () для i в диапазоне (n_inputs + 1)]} для i в диапазоне (n_hidden)]
network.append (скрытый_уровень)
output_layer = [{‘веса’: [random () для i в диапазоне (n_hidden + 1)]} для i в диапазоне (n_outputs)]
network.append (слой_выхода)
обратная сеть

Давайте проверим эту функцию. Ниже приведен полный пример создания небольшой сети.

из случайного импорта семян
из случайного импорта случайный

# Инициализировать сеть
def initialize_network (n_inputs, n_hidden, n_outputs):
сеть = список ()
hidden_layer = [{‘веса’: [random () для i в диапазоне (n_inputs + 1)]} для i в диапазоне (n_hidden)]
сеть.добавить (скрытый_ слой)
output_layer = [{‘веса’: [random () для i в диапазоне (n_hidden + 1)]} для i в диапазоне (n_outputs)]
network.append (слой_выхода)
обратная сеть

семя (1)
сеть = initialize_network (2, 1, 2)
для слоя в сети:
печать (слой)

Запустив пример, вы увидите, что код распечатывает каждый слой один за другим. Вы можете видеть, что скрытый слой имеет один нейрон с двумя входными весами плюс смещение.Выходной слой состоит из 2 нейронов, каждый из которых имеет 1 вес плюс смещение.

[{‘веса’: [0,13436424411240122, 0,8474337369372327, 0,763774618976614]}]
[{‘веса’: [0,25506

394217, 0,4954350870

95]}, {‘веса’: [0,4494

7887381, 0,6515

722763]}]

Теперь, когда мы знаем, как создать и инициализировать сеть, давайте посмотрим, как мы можем использовать ее для вычисления выходных данных.

2. Распространение вперед

Мы можем рассчитать выходной сигнал нейронной сети, распространяя входной сигнал через каждый слой, пока выходной слой не выдаст свои значения.

Мы называем это прямым распространением.

Это метод, который нам понадобится для генерации прогнозов во время обучения, который необходимо будет исправить, и это метод, который нам понадобится после того, как сеть будет обучена делать прогнозы на новых данных.

Мы можем разбить прямое распространение на три части:

1. Активация нейронов.
2. Перенос нейронов.
3. Прямое распространение.

2.1. Активация нейронов

Первый шаг — вычислить активацию одного нейрона при заданном входе.

Входными данными может быть строка из нашего обучающего набора данных, как в случае со скрытым слоем. Это также могут быть выходы каждого нейрона в скрытом слое, в случае выходного слоя.

Активация нейрона рассчитывается как взвешенная сумма входов. Очень похоже на линейную регрессию.

активация = сумма (вес_i * вход_i) + смещение

Где вес — вес сети, вход, — вход, i — индекс веса или входа и смещение — это специальный вес, который не имеет входных данных для умножения (или вы можете подумать о вход, как всегда, равен 1.0).

Ниже представлена ​​реализация этого в функции с именем activate () . Вы можете видеть, что функция предполагает, что смещение является последним весом в списке весов. Это помогает здесь и позже облегчить чтение кода.

# Рассчитываем активацию нейрона для входа
def активировать (веса, входы):
активация = веса [-1]
для i в диапазоне (len (веса) -1):
активация + = веса [i] * входы [i]
обратная активация

А теперь давайте посмотрим, как использовать активацию нейронов.

2.2. Передача нейронов

Как только нейрон активирован, нам нужно передать активацию, чтобы увидеть, каков на самом деле выход нейрона.

Могут использоваться различные передаточные функции. Традиционно используется функция активации сигмоида, но вы также можете использовать функцию tanh (гиперболический тангенс) для передачи выходных данных. В последнее время передаточная функция выпрямителя стала популярной в крупных сетях глубокого обучения.

Функция активации сигмовидной кишки выглядит как S-образная форма, ее также называют логистической функцией.(-активация))

Где e — основание натурального логарифма (число Эйлера).

Ниже приведена функция с именем transfer () , которая реализует уравнение сигмоида.

# Перенос активации нейрона
def передача (активация):
return 1.0 / (1.0 + exp (-activation))

Теперь, когда у нас есть детали, давайте посмотрим, как они используются.

2.3. Прямое распространение

Прямое распространение входных данных выполняется просто.

Мы прорабатываем каждый уровень нашей сети, вычисляя выходы для каждого нейрона. Все выходы одного слоя становятся входами для нейронов следующего слоя.

Ниже приведена функция с именем forward_propagate () , которая реализует прямое распространение строки данных из нашего набора данных с помощью нашей нейронной сети.

Вы можете видеть, что выходное значение нейрона хранится в нейроне с именем « output ». Вы также можете видеть, что мы собираем выходные данные для слоя в массиве с именем new_inputs , который становится массивом входов и используется в качестве входных данных для следующего уровня.

Функция возвращает выходные данные из последнего слоя, также называемого выходным слоем.

# Прямое распространение ввода на сетевой вывод
def forward_propagate (сеть, строка):
входы = строка
для слоя в сети:
new_inputs = []
для нейрона в слое:
активация = активировать (нейрон [‘веса’], входы)
нейрон [‘output’] = передача (активация)
new_inputs.append (нейрон [‘вывод’])
input = new_inputs
обратные входы

Давайте соберем все эти части вместе и протестируем прямое распространение нашей сети.

Мы определяем нашу внутреннюю сеть с одним скрытым нейроном, который ожидает 2 входных значения, и выходным слоем с двумя нейронами.

из математического импорта exp

# Рассчитываем активацию нейрона для входа
def активировать (веса, входы):
активация = веса [-1]
для i в диапазоне (len (веса) -1):
активация + = веса [i] * входы [i]
возвратная активация

# Перенос активации нейрона
def передача (активация):
возврат 1.0 / (1.0 + exp (-активация))

# Прямое распространение ввода на сетевой вывод
def forward_propagate (сеть, строка):
входы = строка
для слоя в сети:
new_inputs = []
для нейрона в слое:
активация = активировать (нейрон [‘веса’], входы)
нейрон [‘output’] = передача (активация)
new_inputs.append (нейрон [‘вывод’])
input = new_inputs
возврат входов

# тест прямого распространения
сеть = [[{‘веса’: [0,13436424411240122, 0.8474337369372327, 0,763774618976614]}],
[{‘веса’: [0,25506

394217, 0,4954350870

95]}, {‘веса’: [0,4494

7887381, 0,6515

722763]}]]
row = [1, 0, None]
output = forward_propagate (сеть, строка)
печать (вывод)

Выполнение примера распространяет входной шаблон [1, 0] и производит выходное значение, которое печатается. Поскольку выходной слой имеет два нейрона, на выходе мы получаем список из двух чисел.

Фактические выходные значения пока просто чепуха, но теперь мы начнем изучать, как сделать веса в нейронах более полезными.

[0,6629970129852887, 0,7253160725279748]

3. Ошибка обратного распространения

Алгоритм обратного распространения ошибки назван в честь способа обучения весов.

Ошибка вычисляется между ожидаемыми выходами и выходами, распространяемыми вперед из сети. Затем эти ошибки распространяются в обратном направлении по сети от выходного уровня к скрытому, с назначением виновных в ошибке и обновлением весов по мере их поступления.

Математика для ошибки обратного распространения уходит корнями в исчисление, но в этом разделе мы будем оставаться на высоком уровне и сосредоточимся на том, что вычисляется и как, а не на том, почему вычисления принимают именно такую ​​форму.

Эта часть состоит из двух частей.

1. Передаточный производный инструмент.
2. Ошибка обратного распространения.

3.1. Передаточная производная

Учитывая выходное значение нейрона, нам нужно вычислить его наклон.

Мы используем сигмовидную передаточную функцию, производную которой можно вычислить следующим образом:

производная = выход * (1.0 — выход)

Ниже представлена ​​функция с именем transfer_derivative () , которая реализует это уравнение.

# Вычислить производную выхода нейрона
def transfer_derivative (вывод):
возврат вывода * (1.0 — вывод)

Теперь давайте посмотрим, как это можно использовать.

3.2. Ошибка обратного распространения ошибки

Первый шаг — вычислить ошибку для каждого выходного нейрона, это даст нам наш сигнал ошибки (вход) для распространения в обратном направлении по сети.

Ошибка для данного нейрона может быть рассчитана следующим образом:

error = (ожидалось — вывод) * transfer_derivative (вывод)

Где ожидается , — это ожидаемое выходное значение для нейрона, output — это выходное значение для нейрона, а transfer_derivative () вычисляет наклон выходного значения нейрона, как показано выше.

Этот расчет ошибки используется для нейронов в выходном слое. Ожидаемое значение — это само значение класса. В скрытом слое все немного сложнее.

Сигнал ошибки для нейрона в скрытом слое вычисляется как взвешенная ошибка каждого нейрона в выходном слое. Подумайте об ошибке, возвращающейся по весам выходного слоя к нейронам в скрытом слое.

Сигнал ошибки обратного распространения накапливается и затем используется для определения ошибки нейрона в скрытом слое, как показано ниже:

error = (weight_k * error_j) * transfer_derivative (вывод)

Где error_j — сигнал ошибки от j -го нейрона в выходном слое, weight_k — вес, который соединяет k -й нейрон с текущим нейроном, а выход — это выход для текущего нейрона.

Ниже представлена ​​функция с именем backward_propagate_error () , которая реализует эту процедуру.

Вы можете видеть, что сигнал ошибки, рассчитанный для каждого нейрона, хранится под названием «дельта». Вы можете видеть, что слои сети повторяются в обратном порядке, начиная с выхода и работая в обратном порядке. Это гарантирует, что нейроны в выходном слое будут иметь сначала вычисленные «дельта» значения, которые нейроны в скрытом слое могут использовать в последующей итерации. Я выбрал название «дельта», чтобы отразить изменение, которое ошибка вызывает в нейроне (например,грамм. дельта веса).

Вы можете видеть, что сигнал ошибки для нейронов в скрытом слое накапливается от нейронов в выходном слое, где номер скрытого нейрона j также является индексом веса нейрона в выходном слое нейрон [‘веса’] [ j] .

# Ошибка обратного распространения и сохранение в нейронах
def backward_propagate_error (сеть, ожидается):
для i в обратном порядке (диапазон (len (сеть))):
слой = сеть [i]
ошибки = список ()
если i! = len (сеть) -1:
для j в диапазоне (len (слой)):
ошибка = 0.0
для нейрона в сети [i + 1]:
error + = (нейрон [‘веса’] [j] * нейрон [‘дельта’])
errors.append (ошибка)
еще:
для j в диапазоне (len (слой)):
нейрон = слой [j]
errors. append (ожидаемый [j] — нейрон [‘вывод’])
для j в диапазоне (len (слой)):
нейрон = слой [j]
нейрон [‘дельта’] = ошибки [j] * transfer_derivative (нейрон [‘output’])

Давайте сложим все воедино и посмотрим, как это работает.

Мы определяем фиксированную нейронную сеть с выходными значениями и выполняем обратное распространение ожидаемого выходного шаблона. Полный пример приведен ниже.

# Вычислить производную выхода нейрона
def transfer_derivative (вывод):
возврат вывода * (1.0 — вывод)

# Ошибка обратного распространения и сохранение в нейронах
def backward_propagate_error (сеть, ожидается):
для i в обратном порядке (диапазон (len (сеть))):
слой = сеть [i]
ошибки = список ()
если i! = len (сеть) -1:
для j в диапазоне (len (слой)):
ошибка = 0.0
для нейрона в сети [i + 1]:
error + = (нейрон [‘веса’] [j] * нейрон [‘дельта’])
errors.append (ошибка)
еще:
для j в диапазоне (len (слой)):
нейрон = слой [j]
errors.append (ожидаемый [j] — нейрон [‘вывод’])
для j в диапазоне (len (слой)):
нейрон = слой [j]
нейрон [‘дельта’] = ошибки [j] * transfer_derivative (нейрон [‘output’])

# проверить обратное распространение ошибки
network = [[{‘output’: 0.7105668883115941, ‘weights’: [0. 13436424411240122, 0,8474337369372327, 0,763774618976614]}],
[{‘output’: 0.6213859615555266, ‘weights’: [0.25506

394217, 0.4954350870

95]}, {‘output’: 0.6573693455986976, ‘weights’: [0.4494

7887381, 0.6515

722763]}]]
ожидаемый = [0, 1]
backward_propagate_error (сеть, ожидается)
для слоя в сети:
печать (слой)

При выполнении примера сеть распечатывается после завершения обратного распространения ошибки. Вы можете видеть, что значения ошибок вычисляются и сохраняются в нейронах для выходного слоя и скрытого слоя.

[{‘output’: 0.7105668883115941, ‘weights’: [0.13436424411240122, 0.8474337369372327, 0.763774618976614], ‘delta’: -0.0005348048046610517}]
[{‘output’: 0,6213859615555266, ‘weights’: [0,25506

394217, 0,4954350870

95], ‘delta’: -0,1461

83582808}, {‘output’: 0,6573693455986976, ‘weights’: [0,4497710647884327381]

Теперь давайте воспользуемся обратным распространением ошибки для обучения сети.

4.Сеть поездов

Сеть обучается с использованием стохастического градиентного спуска.

Это включает в себя несколько итераций предоставления обучающего набора данных сети и для каждой строки данных прямое распространение входных данных, обратное распространение ошибки и обновление весов сети.

Эта часть состоит из двух частей:

1. Обновление веса.
2. Сеть поездов.

4.1. Обновление веса

После вычисления ошибок для каждого нейрона в сети с помощью описанного выше метода обратного распространения их можно использовать для обновления весов.

Веса сети обновляются следующим образом:

вес = вес + скорость обучения * ошибка * ввод

Где вес — заданный вес, скорость обучения — это параметр, который вы должны указать, ошибка , — ошибка, вычисленная процедурой обратного распространения для нейрона, а вход — это входное значение, вызвавшее ошибку.

Та же процедура может использоваться для обновления веса смещения, за исключением того, что нет входного члена или входное значение имеет фиксированное значение 1. 0.

Скорость обучения контролирует, на сколько нужно изменить вес, чтобы исправить ошибку. Например, значение 0,1 обновит вес на 10% от суммы, которая, возможно, может быть обновлена. Предпочтительны небольшие скорости обучения, которые вызывают более медленное обучение при большом количестве итераций обучения. Это увеличивает вероятность того, что сеть найдет хороший набор весов на всех уровнях, а не самый быстрый набор весов, который минимизирует ошибку (так называемая преждевременная сходимость).

Ниже приведена функция с именем update_weights () , которая обновляет веса для сети с учетом входной строки данных, скорости обучения и предполагает, что прямое и обратное распространение уже выполнено.

Помните, что входные данные для выходного слоя — это набор выходных данных скрытого слоя.

# Обновить веса сети с ошибкой
def update_weights (сеть, строка, l_rate):
для i в диапазоне (len (сеть)):
input = row [: — 1]
если i! = 0:
input = [нейрон [‘output’] для нейрона в сети [i — 1]]
для нейрона в сети [i]:
для j в диапазоне (len (входы)):
нейрон [‘веса’] [j] + = l_rate * нейрон [‘дельта’] * входы [j]
нейрон [‘веса’] [- 1] + = l_rate * нейрон [‘дельта’]

Теперь мы знаем, как обновлять веса сети, давайте посмотрим, как это можно делать многократно.

4.2. Сеть поездов

Как уже упоминалось, сеть обновляется с использованием стохастического градиентного спуска.

Это включает в себя первый цикл для фиксированного количества эпох и обновление сети в пределах каждой эпохи для каждой строки в наборе обучающих данных.

Поскольку обновления выполняются для каждой схемы обучения, этот тип обучения называется онлайн-обучением. Если ошибки были накоплены за эпоху до обновления весов, это называется пакетным обучением или пакетным градиентным спуском.

Ниже представлена ​​функция, которая реализует обучение уже инициализированной нейронной сети с заданным набором обучающих данных, скоростью обучения, фиксированным числом эпох и ожидаемым числом выходных значений.

Ожидаемое количество выходных значений используется для преобразования значений классов в обучающих данных в одно горячее кодирование. Это двоичный вектор с одним столбцом для каждого значения класса, чтобы соответствовать выходу сети. Это требуется для вычисления ошибки для выходного слоя.

Вы также можете видеть, что сумма квадратов ошибок между ожидаемым выходом и выходом сети накапливается каждую эпоху и печатается. Это полезно для отслеживания того, насколько сеть учится и совершенствуется в каждую эпоху.

# Обучаем сеть на фиксированное количество эпох
def train_network (сеть, поезд, l_rate, n_epoch, n_outputs):
для эпохи в диапазоне (n_epoch):
sum_error = 0
для ряда в поезде:
output = forward_propagate (сеть, строка)
ожидаемый = [0 для i в диапазоне (n_outputs)]
ожидаемая [строка [-1]] = 1
sum_error + = sum ([(ожидаемые [i] -выходы [i]) ** 2 для i в диапазоне (len (ожидалось))])
backward_propagate_error (сеть, ожидается)
update_weights (сеть, строка, l_rate)
print (‘> эпоха =% d, lrate =%.3f, ошибка =%. 3f ‘% (эпоха, l_rate, sum_error))

Теперь у нас есть все необходимое для обучения сети. Мы можем собрать пример, включающий все, что мы видели до сих пор, включая инициализацию сети и обучение сети на небольшом наборе данных.

Ниже приведен небольшой надуманный набор данных, который мы можем использовать для тестирования нашей нейронной сети.

X1 X2 Y
2,7810836 2,550537003 0
1,465489372 2.362125076 0
3,396561688 4,400293529 0
1,38807019 1,850220317 0
3,06407232 3,005305973 0
7.627531214 2.75

35 1
5,332441248 2,088626775 1
6.

6716 1.77106367 1
8,675418651 -0,242068655 1
7,673756466 3,508563011 1

Ниже приведен полный пример. Мы будем использовать 2 нейрона в скрытом слое. Это проблема двоичной классификации (2 класса), поэтому в выходном слое будет два нейрона. Сеть будет обучена в течение 20 эпох со скоростью обучения 0.5, что является высоким показателем, поскольку мы тренируемся для небольшого количества итераций.

из математического импорта exp
из случайного импорта семян
из случайного импорта случайный

# Инициализировать сеть
def initialize_network (n_inputs, n_hidden, n_outputs):
сеть = список ()
hidden_layer = [{‘веса’: [random () для i в диапазоне (n_inputs + 1)]} для i в диапазоне (n_hidden)]
network.append (скрытый_уровень)
output_layer = [{‘веса’: [random () для i в диапазоне (n_hidden + 1)]} для i в диапазоне (n_outputs)]
сеть.добавить (output_layer)
обратная сеть

# Рассчитываем активацию нейрона для входа
def активировать (веса, входы):
активация = веса [-1]
для i в диапазоне (len (веса) -1):
активация + = веса [i] * входы [i]
возвратная активация

# Перенос активации нейрона
def передача (активация):
return 1. 0 / (1.0 + exp (-активация))

# Прямое распространение ввода на сетевой вывод
def forward_propagate (сеть, строка):
входы = строка
для слоя в сети:
new_inputs = []
для нейрона в слое:
активация = активировать (нейрон [‘веса’], входы)
нейрон [‘output’] = передача (активация)
new_inputs.append (нейрон [‘вывод’])
input = new_inputs
возврат входов

# Вычислить производную выхода нейрона
def transfer_derivative (вывод):
возврат вывода * (1.0 — вывод)

# Ошибка обратного распространения и сохранение в нейронах
def backward_propagate_error (сеть, ожидается):
для i в обратном порядке (диапазон (len (сеть))):
слой = сеть [i]
ошибки = список ()
если i! = len (сеть) -1:
для j в диапазоне (len (слой)):
ошибка = 0,0
для нейрона в сети [i + 1]:
error + = (нейрон [‘веса’] [j] * нейрон [‘дельта’])
ошибки.добавить (ошибка)
еще:
для j в диапазоне (len (слой)):
нейрон = слой [j]
errors.append (ожидаемый [j] — нейрон [‘вывод’])
для j в диапазоне (len (слой)):
нейрон = слой [j]
нейрон [‘дельта’] = ошибки [j] * transfer_derivative (нейрон [‘output’])

# Обновить веса сети с ошибкой
def update_weights (сеть, строка, l_rate):
для i в диапазоне (len (сеть)):
input = row [: — 1]
если i! = 0:
input = [нейрон [‘output’] для нейрона в сети [i — 1]]
для нейрона в сети [i]:
для j в диапазоне (len (входы)):
нейрон [‘веса’] [j] + = l_rate * нейрон [‘дельта’] * входы [j]
нейрон [‘веса’] [- 1] + = l_rate * нейрон [‘дельта’]

# Обучаем сеть на фиксированное количество эпох
def train_network (сеть, поезд, l_rate, n_epoch, n_outputs):
для эпохи в диапазоне (n_epoch):
sum_error = 0
для ряда в поезде:
output = forward_propagate (сеть, строка)
ожидаемый = [0 для i в диапазоне (n_outputs)]
ожидаемая [строка [-1]] = 1
sum_error + = sum ([(ожидаемые [i] -выходы [i]) ** 2 для i в диапазоне (len (ожидалось))])
backward_propagate_error (сеть, ожидается)
update_weights (сеть, строка, l_rate)
print (‘> эпоха =% d, lrate =%. 3f, ошибка =%. 3f ‘% (эпоха, l_rate, sum_error))

# Тестовый алгоритм обучения backprop
семя (1)
набор данных = [[2.7810836,2.550537003,0],
[1.465489372,2.362125076,0],
[3.396561688,4.400293529,0],
[1.38807019,1.850220317,0],
[3.06407232,3.005305973,0],
[7.627531214,2.75

35,1],
[5.332441248,2.088626775,1],
[6.

6716,1.77106367,1],
[8.675418651, -0.242068655,1],
[7.673756466,3.508563011,1]]
n_inputs = len (набор данных [0]) — 1
n_outputs = len (set ([строка [-1] для строки в наборе данных]))
сеть = initialize_network (n_inputs, 2, n_outputs)
train_network (сеть, набор данных, 0.5, 20, n_outputs)
для слоя в сети:
печать (слой)

При выполнении примера сначала печатается сумма квадратичной ошибки для каждой эпохи обучения. Мы можем видеть тенденцию уменьшения этой ошибки с каждой эпохой.

После обучения сеть распечатывается с отображением изученных весов. Также в сети остаются выходные и дельта-значения, которые можно игнорировать. Мы могли бы обновить нашу обучающую функцию, чтобы удалить эти данные, если бы захотели.

> эпоха = 0, скорость = 0,500, ошибка = 6,350
> эпоха = 1, скорость = 0,500, ошибка = 5,531
> эпоха = 2, скорость = 0,500, ошибка = 5,221
> эпоха = 3, скорость = 0,500, ошибка = 4,951
> эпоха = 4, скорость = 0,500, ошибка = 4,519
> эпоха = 5, скорость = 0.500, ошибка = 4,173
> эпоха = 6, скорость = 0,500, ошибка = 3,835
> эпоха = 7, скорость = 0,500, ошибка = 3,506
> эпоха = 8, скорость = 0,500, ошибка = 3,192
> эпоха = 9, скорость = 0,500, ошибка = 2,898
> эпоха = 10, скорость = 0,500, ошибка = 2,626
> эпоха = 11, скорость = 0,500, ошибка = 2,377
> эпоха = 12, скорость = 0,500, ошибка = 2,153
> эпоха = 13, скорость = 0,500, ошибка = 1,953
> эпоха = 14, скорость = 0,500, ошибка = 1,774
> эпоха = 15, скорость = 0,500, ошибка = 1,614
> эпоха = 16, скорость = 0,500, ошибка = 1,472
> эпоха = 17, скорость = 0. 500, ошибка = 1,346
> эпоха = 18, скорость = 0,500, ошибка = 1,233
> эпоха = 19, скорость = 0,500, ошибка = 1,132
[{‘веса’: [-1,4688375095432327, 1,850887325439514, 1,0858178629550297], ‘выход’: 0,029980305604426185, ‘дельта’: -0,0059546604162323625}, {‘веса’: [0,3771109814024621590], 0,2864110981402326228 delta ‘: 0.0026279652850863837}]
[{‘веса’: [2,515394649397849, -0,33

502445985, -0,96715654263

], ‘выход’: 0,23648794202357587, ‘дельта’: -0.0427005

64587}, {‘веса’: [-2,5584149848484263, 1,0036422106209202, 0,42383086467582715], ‘выход’: 0,77

202438367, ‘дельта’: 0,03803132596437354}]

202438367, «дельта»: 0,03803132596437354}]

Когда сеть обучена, нам нужно использовать ее для прогнозирования.

5. Прогноз

Делать прогнозы с помощью обученной нейронной сети достаточно просто.

Мы уже видели, как продвигать шаблон ввода для получения вывода. Это все, что нам нужно сделать, чтобы сделать прогноз. Мы можем использовать сами выходные значения как вероятность принадлежности шаблона к каждому выходному классу.

Может оказаться более полезным снова превратить этот вывод в четкое предсказание класса. Мы можем сделать это, выбрав значение класса с большей вероятностью. Это также называется функцией arg max.

Ниже приведена функция с именем pred () , которая реализует эту процедуру. Он возвращает индекс в выходных данных сети, который имеет наибольшую вероятность. Предполагается, что значения класса были преобразованы в целые числа, начиная с 0.

# Сделайте прогноз с помощью сети
def прогноз (сеть, строка):
output = forward_propagate (сеть, строка)
возвратные выходы.индекс (макс. (выходы))

Мы можем соединить это вместе с нашим кодом выше для прямого распространения входных данных и с нашим небольшим надуманным набором данных для тестирования прогнозирования с уже обученной сетью.В этом примере жестко кодируется сеть, обученная на предыдущем шаге.

Полный пример приведен ниже.

из математического импорта exp

# Рассчитываем активацию нейрона для входа
def активировать (веса, входы):
активация = веса [-1]
для i в диапазоне (len (веса) -1):
активация + = веса [i] * входы [i]
возвратная активация

# Перенос активации нейрона
def передача (активация):
return 1. 0 / (1.0 + exp (-активация))

# Прямое распространение ввода на сетевой вывод
def forward_propagate (сеть, строка):
входы = строка
для слоя в сети:
new_inputs = []
для нейрона в слое:
активация = активировать (нейрон [‘веса’], входы)
нейрон [‘output’] = передача (активация)
new_inputs.append (нейрон [‘вывод’])
input = new_inputs
возврат входов

# Сделайте прогноз с помощью сети
def прогноз (сеть, строка):
output = forward_propagate (сеть, строка)
return outputs.index (max (выходы))

# Тестирование прогнозов с помощью сети
набор данных = [[2.7810836,2.550537003,0],
[1.465489372,2.362125076,0],
[3.396561688,4.400293529,0],
[1.38807019,1.850220317,0],
[3.06407232,3.005305973,0],
[7.627531214,2.75

35,1],
[5.332441248,2.088626775,1],
[6.

6716,1.77106367,1],
[8.675418651, -0.242068655,1],
[7.673756466,3.508563011,1]]
network = [[{‘weights’: [-1.48231356

26, 1.83087

202204, 1.078381

8799]}, {‘weights’: [0.232449399884, 0.3621998343835864, 0.402898211

327]}],
[{‘веса’: [2. 5001872433501404, 0,7887233511355132, -1.1026649757805829]}, {‘веса’: [-2.429350576245497, 0,835765103