Суббота , 18 Сентябрь 2021

I nn: НН — гипермаркет запасных частей для бытовой техники

Содержание

Аргументы и факты в Нижнем Новгороде: новости и главные события дня на

Вопрос-ответ

Индексацию пенсий работающим пенсионерам приостановили пять лет назад, но не полностью.

Узнать Личные деньги

Вопрос-ответ

Между Кунаширом и островом Хоккайдо, куда приплыл беглец, примерно 20 километров.

Узнать Люди

Вопрос-ответ

Полиция задержала семь заключенных, сбежавших из психоневрологического диспансера в Бурятии.

Узнать Происшествия

Вопрос-ответ

Минстрой РФ предложил меры по развитию рынка арендного жилья.

Узнать Цены и рынок

Вопрос-ответ

Михаил Мурашко заявил о возможности использования еще одной вакцины от коронавируса для пожилых россиян.

Узнать Все о коронавирусе

Вопрос-ответ

Иногда на дорогах можно увидеть сразу два варианта полос. Оранжевые накладываются поверх белых и разграничивают новые полосы движения, не совпадающие со старыми, что рождает путаницу.

Узнать ГИБДД

Вопрос-ответ

Эксперты Роскачества рассказали, на что нужно обращать внимание при выборе кабачков и цукини, как правильно хранить эти овощи и почему на прилавках сейчас в основном импортная продукция.

Узнать Продукты и напитки

Вопрос-ответ

Если вам позвонил «сотрудник Пенсионного фонда» и сообщил о снижении пенсии, которого можно избежать, если заплатить, будьте уверены, это — мошенник.

Узнать Личные деньги

Вопрос-ответ

Какие преференции имеют сотрудники, которые параллельно обучаются в вузе, рассказал заслуженный юрист России, доктор юридических наук Иван Соловьев.

Узнать Карьера и бизнес

Вопрос-ответ

В состав Югославии входило шесть республик.

Узнать История

Вопрос-ответ

АиФ.ru выяснил, почему человек сначала видит на небе молнию, а потом слышит гром.

Узнать Природа

Вопрос-ответ

Чемпионка Токио-2020 Мария Ласицкене и серебряный призер Анжелика Сидорова не выступят на престижном турнире «Бриллиантовой лиги» в США из-за проблем с визой.

Узнать Персона

Вопрос-ответ

Корабли ВМФ России «Вице-адмирал Кулаков» и «Алтай» не смогли зайти в порт на северном побережье Африки.

Узнать В мире

Вопрос-ответ

После нескольких лет эксплуатации на боковинах кузова и капоте скапливается приличное количество мелких повреждений, которые со временем темнеют и покрываются ржавчиной. Неужели из-за них придется красить несколько деталей кузова целиком?

Узнать Практические советы

Вопрос-ответ

Представители туристической отрасли рассказали о значительном снижении цен на отдых в Доминиканской Республике.

Узнать Туризм

Вопрос-ответ

В Москве отменился временный режим работы МФЦ, введенный ранее из-за неблагоприятной эпидемиологический обстановки.

Узнать Москва

Вопрос-ответ

Народный артист РФ Борис Щербаков попал в больницу с подозрением на коронавирусную инфекцию.

Узнать Персона

Вопрос-ответ

Начались съемки сериала «Сказки Пушкина. Для взрослых» — переложения произведений русского классика на новый лад и с рейтингом 18+.

Узнать Кино

Вопрос-ответ

Пентагон хочет создать гиперзвуковую ракету Dark Eagle («Темный орел»).

Узнать Армия

Работа в Нижнем Новгороде, поиск персонала и публикация вакансий

Работа в Нижнем Новгороде — это множество вакансий как для опытных профессионалов, так и для молодых специалистов, имеющих профильное образование, но пока не заработавших трудовой стаж. Благодаря широкой информационной базе и сотрудничеству с большим количеством компаний-работодателей сайт hh.ru позволяет максимально сократить время, потраченное на поиск работы.

При помощи наших сервисов вы быстро найдете интересующую вакансию в Нижнем Новгороде с подходящим уровнем зарплаты, графиком и перспективами карьерного развития. Большинство услуг для соискателя абсолютно бесплатны.

Показать полностью

Система проста в освоении и позволяет искать открытую позицию в различных категориях. Ежедневно сайт пополняется огромным количеством новых данных. Даже ситуация, когда именно в этот момент нет предложений в определенной сфере деятельности, не исключает того, что они появятся в ближайшие несколько дней. Это, как правило, касается специфических профессий. По популярным запросам кадровых отделов соискатель может договориться о собеседовании практически в первый же день поиска.

Кроме того, вы можете создать и разместить свое резюме в соответствующем разделе — и работа в Нижнем Новгороде сама найдет вас благодаря сервису уведомлений. Для этого достаточно ежедневно проверять свою электронную почту. Откликнуться на вакансию можно прямо из письма. Также вы будете видеть все посещения страницы, где размещено резюме. Это позволить отслеживать заинтересованность того или иного работодателя в вашей личности.

На что стоит обратить внимание при поиске новой работы? Работодатели предпочитают не просто соискателей с высокими профессиональными качествами, но и сотрудников, обладающих сильной адаптивностью. Такие работники легче переносят перемены в жизни, более адекватно ориентируются в любой ситуации, эмоционально устойчивы и способны меняться вместе с обстоятельствами.

Таким образом, рекрутеры советуют для успешного трудоустройства развивать следующие качества: успешную адаптацию к изменяющимся ситуациям; способность сохранять спокойствие перед лицом трудностей; умение быстро реагировать на внезапные изменения в обстоятельствах; принятие на себя новых задач в кратчайшие сроки.

refugi%28i%29%20n%20n — с латинского на все языки

sal, sălis ( neutr. collat. form of the nom. sălĕ, Enn. ap. Gell. 2, 26, or Ann. v. 378 Vahl.; Varr. ap. Non. 223, 17; also, in the regular form sometimes neutr. in sing., v. infra, I.; but plur. always sales, m.; cf. Neue, Formenl. 1, 697 sq.; dat. plur.: infusis salis, Fabian. ap. Charis. p. 82 P.), m. [root sal-, to stream, flow; cf. hals; perh. also found in insula, salix]. I.

Lit., salt.

a.

Sing.

(α). Masc.: ex sale, qui apud Carthaginienses fit, Cato ap. Prisc. p. 659 P.:

salem candidum sic facito,

id. R. R. 88; Varr. R. R. 1, 7, 8; Col. 6, 17, 7; 8, 6 Schneid. N. cr.; 12, 6, 2; 12, 21, 2 al.; Plin. 31, 7, 39, § 73; Plaut. Merc. 1, 2, 95; id. Curc. 4, 4, 6; id. Pers. 3, 3, 25; Sall. Fragm. ap. Charis. p. 82 P., and ap. Prisc. p. 644 ib.; Hor. S. 1, 5, 46 et saep.—Prov.:

salem cum pane edit,

Plin. 31, 8, 41, § 89.— (β). Neutr.: nunc vides in conviviis ita poni et sal et mel, Varr. ap. Charis. p. 82 P.; so, aliud, Fabian. ib. p. 82 P.;

tritum,

Veg. 2, 24, 4 al.; v. also infra, II.— (γ). Doubtful gen.:

multos modios salis,

Cic. Lael. 19, 67:

(caseum) parco sale reponunt,

Verg. G. 3, 403; Caes. B. C. 2, 37:

salis vendendi arbitrium,

Liv. 29, 6; 45, 29; Hor. S. 1, 3, 14; 2, 2, 17; 2, 4, 74; Col. 7, 8, 5; Cels. 2, 24; Plin. 31, 7, 42, § 91.— b. Plur.:

quin aspergi solent sales: melior fossilis quam marinus,

Varr. R. R. 2, 11, 6; Col. 7, 4, 8; 8, 6, 1; Pall. 9, 2 Mai; id. Nov. 19; Fabian. ap. Charis. p. 82 P.; Ov. M. 15, 286.— B.

Meton.

1. a. Sing., Enn. 1. 1.:

supra rorem salis edita pars est remorum,

Lucr. 4, 438:

et sale tabentes artus in litore ponunt,

Verg.
A. 1, 173; 1, 35; 3, 385; 5, 848; 5, 866; 6, 697; 10, 214; Ov. P. 1, 1, 70; Val. Fl. 4, 722.— b. Plur.:

sales amari,

Ov. M. 15, 286:

aequorei,

Luc. 10, 257.— 2. A speck on precious stones shaped like a grain of salt.Sing.:

sal,

Plin. 37, 6, 22, § 83; 37, 8, 37, § 117; 37, 2, 10, § 28.— Plur.:

sales,

Plin. 37, 2, 8, § 22.— II.

Trop.

A. Intellectual acuteness, good sense, shrewdness, cunning, wit, facetiousness, sarcasm, a witticism, witty saying (class. in sing. and plur.;

syn.: lepos, facetiae, festivitas): (sal) adeo necessarium elementum est, ut transierit intellectus ad voluptates animi quoque. Nam ita sales appellantur, omnisque vitae lepos et summa hilaritas laborumque requies non alio magis vocabulo constat,

Plin.
31, 7, 41, § 88. a. Sing.:

qui habet salem, quod in te est,

Ter. Eun. 3, 1, 10; cf.:

nulla venustas, Nulla in tam magno est corpore mica salis,

Cat. 86, 4:

Caesar inusitatum nostris oratoribus leporem quendam et salem est consecutus,

Cic. de Or. 2, 23, 98; cf. id. N. D. 2, 29, 74:

sale vero et facetiis Caesar vicit omnis,

id. Off. 1, 37, 133:

(litterae) tum humanitatis sparsae sale,

id. Att. 1, 13, 1:

qui (versus) dum denique habent salem ac leporem,

Cat. 16, 7:

P. Scipio omnes sale facetiisque superabat,

Cic. Brut. 34, 128; cf.:

argutiae facetissimi salis,

Plin. 35, 10, 37, § 117:

salis satis est, sannionum parum, Cic Fam. 9, 16, 10: in quo mihi videtur specimen fuisse humanitatis, salis, suavitatis, leporis,

id. Tusc. 5, 19, 55:

(Lucilius) sale multo Urbem defricuit,

Hor. S. 1, 10, 3; cf.

of the same: acerbitas et abundantia salis,

Quint. 10, 1, 94:

hic delectatur iambis, Ille Bioneïs sermonibus et sale nigro,

i. e. biting wit, sarcasm, Hor. Ep. 2, 2, 60; Cat. 13, 5:

qui plurimum in scribendo et salis haberet et fellis nec candoris minus,

Plin. Ep. 3, 21, 1. — (β).

Neutr. (ante-class.): quicquid loquitur, sal merum est, Afran. ap. Prisc. p. 659 P.; so, (puella) Charitôn mia, tota merum sal, Lucr. 4, 1162.—

b. Plur.:

Romani veteres atque urbani sales,

Cic. Fam. 9, 15, 2:

vestri proavi Plautinos Laudavere sales,

Hor. A. P. 271; Sen. Vit. Beat. 27, 2:

periculosi sales,

id. Tranq. 1, 4:

libaboque tuos, scite Menandre, sales,

Prop. 3 (4), 21, 28:

huic generi orationis aspergentur etiam sales, qui in dicendo minimum quantum valent: quorum duo genera sunt, unum facetiarum, alterum dicacitatis,

Cic. Or. 26, 87; cf. Quint. 6, 3, 15; 10, 1, 117:

(Ciceronem) in salibus aliquando frigidum,

id. 12, 10, 12:

a salibus suffusis felle refugi,

Ov. Tr. 2, 565:

protervi sales,

Stat. S. 1, 6, 6:

salibus vehemens intra pomoeria natis,

Juv. 9, 11.— * B. (Borrowed from the use of salt as a relish.) Good taste, elegance:

tectum antiquitus constitutum plus salis quam sumptūs habebat,

Nep. Att. 13, 2.— C.

Инверторная паровая печь с конвекцией и грилем Panasonic NN-CS894: цена, описание, характеристики, отзывы

Инверторная паровая печь с конвекцией и грилем Panasonic NN-CS894

Делает пищу здоровой, питательной и сочной

Мощный и плотный поток пара быстро и эффективно воздействует на продукты, позволяя с легкостью готовить вкусные и здоровые блюда без растительного масла. Используйте пар в сочетании с конвекцией и микроволнами, чтобы постоянно удивлять членов семьи новыми блюдами.

100% пар с технологией Turbo Steam

Полезная для здоровья пища быстро готовится на пару, сохраняя при этом натуральный аромат и пользу ингредиентов.

Здоровая пища с низким содержанием жира

При приготовлении в режиме Healthy [только в Автоменю] в камеру подается объем пара, достаточный для устранения излишнего масла. Благодаря этому блюда получаются более здоровыми, сохраняя сочность внутри и хрустящую корочку снаружи.

Гриль с Хрустящей корочкой

За счет верхних нагревающих элементов и специального противня для гриля Double Grill, нагреваемого микроволнами, блюда готовятся быстро как сверху, так и снизу. В процессе приготовления излишний жир стекает в желобки на противне для гриля, поэтому блюда получаются хрустящими снаружи и сочными внутри. Также отсутствует необходимость в переворачивании пищи во время приготовления, за счет чего сокращается время на готовку.

Автоматическое сенсорное приготовление

Встроенный сенсор позволяет готовить продукт в автоматическом режиме – без необходимости контроля мощности нагрева, веса продукта или времени приготовления.

Больше полезного пространства в камере

Благодаря инновационной конструкции камеры Flat & Wide вы можете использовать посуду нестандартных форм и размеров. Таким образом, полезная площадь камеры возрастает на 45 % в сравнении с обычными моделями с поворотным столом.

Экономит электроэнергию и время приготовления

При приготовлении для 1-2 человек с помощью программ автоматического меню, тепло нагревающего элемента и микроволны можно направить только на переднюю часть противня для гриля Double Grill для более эффективного приготовления.

Эволюция инверторной технологии

Обычные микроволновые печи могут работать только на одном уровне мощности. Поскольку инверторная технология Panasonic обеспечивает чередование мощностных режимов, блюда обрабатываются более равномерно и получаются более вкусными.

Инверторная турборазморозка

Технология турборазморозки работает еще быстрее, чем автоматическая разморозка Panasonic. Технология инверторной турборазморозки обеспечивает циклическую подачу микроволн при непрерывном мощностном режиме.

Интеллектуальное управление

На дисплее отображается выбранная программа и следующее действие, которое можно выбрать при помощи нажатия или перелистывания.

Cтильный дизайн

• Интеллектуальный интерфейс на цельной стеклянной панели

• Удобная и эргономичная ручка


Откидная дверца как в духовом шкафу

Инновационный дизайн печи предполагает небольшой объем блока управления. Благодаря этому решению камера стала более просторной и удобной.


Удобство ухода за печью

Благодаря самоочищающимся панелям, фтористому покрытию и керамическому основанию очистка печи не требует усилий.



3 важных изменения в новой ГАЗель NN — журнал За рулем

Чтобы представить себе ощущения от поездки, перечислим основные новшества машины из Нижнего Новгорода и то, на что они влияют.

1. Интерьер

Материалы по теме

Компоновка ГАЗели NN стала европейской, напоминающей салон VW Crafter: подоконники шире, кресло водителя с системой амортизации, запуск двигателя с кнопки и стояночный тормоз с электроприводом, датчики света и дождя, держатель для смартфона или планшета, 4 USB—разъема (по два вверху и внизу), обогрев лобового стекла, новая панель приборов и большой экран мультимедиасистемы. Однозначно, работать в таких условиях водителям будет гораздо комфортнее, и уставать они будут меньше.

А еще — этот странный поручень в потолке…

Крышка бардачка над центральной консолью является также держателем для смартфона или планшета любого размера.

Крышка бардачка над центральной консолью является также держателем для смартфона или планшета любого размера.

Сидящему возле водителя пассажиру будет удобно держаться за этот поручень на неровных дорогах, а в остальное время на него можно что-то вешать.

Сидящему возле водителя пассажиру будет удобно держаться за этот поручень на неровных дорогах, а в остальное время на него можно что-то вешать.

2. Кузов и оптика

Материалы по теме

Светодиодные фары и противотуманки должны светить ярче, а пучок света, наверное, будет плотнее. Кроме того, аэродинамика кабины рассчитана так, чтобы оптику не закидывало грязью. Это избавит от необходимости постоянно протирать фары.

Составной бампер из трех частей позволит сэкономить, если вдруг водитель зацепит, например, бордюр. Нижняя юбка — это отдельная деталь, которую несложно заменить.

Сравнивая поколение NN с поколением Next, следует отметить, что в автомобиль было внесено более 50 важных конструктивных и технологических изменений.

Сравнивая поколение NN с поколением Next, следует отметить, что в автомобиль было внесено более 50 важных конструктивных и технологических изменений.

Выбрать можно как двигатель Cummins ISF 2.8 (150 л. с. и 330 Нм), так и модернизированный Evotech 3.0. УМЗ (122 л. с. и 250 Нм), который получит три версии: бензиновую, пропан-бутановую и метановую.

Выбрать можно как двигатель Cummins ISF 2.8 (150 л. с. и 330 Нм), так и модернизированный Evotech 3.0. УМЗ (122 л. с. и 250 Нм), который получит три версии: бензиновую, пропан-бутановую и метановую.

Вариантов много: шасси, бортовой грузовик с однорядной или двухрядной кабиной, цельнометаллический фургон (на фото), фургон-комби, микроавтобус, спецтехника. Полная масса машины — от 2,5 до 4,6 т.

Вариантов много: шасси, бортовой грузовик с однорядной или двухрядной кабиной, цельнометаллический фургон (на фото), фургон-комби, микроавтобус, спецтехника. Полная масса машины — от 2,5 до 4,6 т.

3. Комфорт и безопасность

Материалы по теме

У машины новый задний мост типа Спайсер, который надежнее, современнее и тише, чем Тимкен. Также сзади появились дисковые тормоза, которые подключены к системе стабилизации.

О других особенностях ГАЗели NN читайте в августовском номере журнала «За рулем» — уже в продаже.

Материал подготовлен по мотивам статьи Кирилла Милешкина «В городе NN», опубликованной в журнале «За рулем» №8/2021.

автозапчасти для ВАЗ, ГАЗ, ПАЗ, УАЗ и иномарок, масла, автохимия и технические жидкости, автоаксессуары, вело и мототехника, детали машин, инструменты, прицепы и дополнительное оборудование

«Магистраль-НН» реализует автокомпоненты от ведущих производителей. В каталоге всегда широкий выбор автозапчастей по оптовым ценам, что позволяет легко найти требуемый товар. Заказ может быть оперативно доставлен в любой регион России. Грузоперевозки осуществляются на собственном автотранспорте компании и абсолютно бесплатны. Предусмотрены скидки и спецпредложения. Мы наладили тесное сотрудничество с заводами, изготавливающими автокомпоненты, благодаря чему поставки товара проходят без каких-либо задержек, то есть клиент получает груз строго в срок.

«Магистраль-НН» владеет современным складским комплексом категории А, который дает возможность принимать большие партии автомобильных компонентов и отправлять их клиентам в соответствии с поступающими от них заявками. Это качественные автозапчасти по оптовым ценам, проходящие проверку еще на заводе, что значительно снижает риск попадания в продажу бракованной продукции. Но даже если в товаре в период действия гарантийного срока обнаружатся какие-либо дефекты, что бывает крайне редко, то его можно поменять на новый. Порядок осуществления данной процедуры описан в договоре на поставку запасных частей.

Подать заявку на покупку запчастей по оптовым ценам можно через портал magistral-nn.ru или по телефону. Для работы на портале Вам достаточно пройти процедуру регистрации. Процедура регистрации несложная и не займет много времени. Подробнее о процедуре регистрации на портале Вы можете посмотреть в видеоинструкции.

После получения заявки заказ будет оперативно обработан, после чего начнется отгрузка товара с нашего склада и его дальнейшая транспортировка по указанному клиентом адресу. Время и место доставки в обязательном порядке согласуются с покупателем.

Даётся гарантия на всю реализуемую продукцию!

Специалисты «Магистраль-НН» готовы ответить на любые вопросы, связанные с продажей товара и его доставкой, а также окажут помощь в подборе автомобильных компонентов. Для получения консультаций свяжитесь с нами в рабочее время.

Структура и органы управления образовательной организацией

1 Учебно-методический отдел Глебова Ирина Константиновна Заведующий учебно-методическим отделом 603074, г. Нижний Новгород, шоссе Сормовское, д. 20 http://mgeu-nn.ru/uchebno-metodicheskiy-otdel/
[email protected] Положение о структурном подразделении:
Положение об учебно-методическом отделе Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ
(831) 245-95-50

Учебно-методический отдел является структурным подразделением, осуществляющим планирование и координацию учебного процесса в Нижегородском институте (филиале) АНО ВО МГЭУ в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов.

показать все
2 Отдел приемной комиссии Кочеткова Жанна Николаевна Заведующий приемной комиссией 603074, г. Нижний Новгород, шоссе Сормовское, д. 20 http://mgeu-nn.ru/priemnaya-komissiya/
[email protected] Положение о структурном подразделении:
Положение об отделе приемная комиссия АНО ВО МГЭУ
(831) 245-97-77, 245-97-99, +7(908)2327858

Отдел является самостоятельным структурным подразделением АНО ВО МГЭУ, обеспечивающим организацию и проведение приемных компаний в АНО ВО МГЭУ по реализуемым направлениям подготовки (специальностям) среднего профессионального и высшего образования.

показать все
3 Отдел по научно-исследовательской работе Огородова Марина Викторовна Старший научный сотрудник 603074, г. Нижний Новгород, шоссе Сормовское, д. 20 http://mgeu-nn.ru/otdel-po-nauchno-issledovatelskoy-rabote/
[email protected] Положение о структурном подразделении:
Положение об отделе по научно-исследовательской работе Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ
(831) 245-97-11

Отдел по научно-исследовательской работе является структурным подразделением Нижегородского института (филиала) Московского гуманитарно-экономического университета, осуществляющим научно-исследовательскую работу и управление научной деятельностью в институте.

показать все
4 Бухгалтерия Седова Ольга Александровна Главный бухгалтер 603074, г. Нижний Новгород, шоссе Сормовское, д. 20 http://mgeu-nn.ru/bukhgalteriya/
[email protected] Положение о структурном подразделении:
Положение о бухгалтерии Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ
(831) 245-97-99

Бухгалтерия Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ является структурным подразделением главной бухгалтерии Московского гуманитарно-экономического университета. Основной целью бухгалтерии является учетно-финансовое обеспечение образовательной деятельности института.

показать все
5 Отдел кадров Клепцова Ирина Алимовна Заведующий канцелярией, инспектор по кадрам 603074, г. Нижний Новгород, шоссе Сормовское, д. 20 http://mgeu-nn.ru/otdel-kadrov/
[email protected] Положение о структурном подразделении:
Положение об отделе кадров Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ
(831) 245-97-99

Отдел кадров является структурным подразделением Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ. Отдел создается с целью обеспечения потребности института в высококвалифицированных кадрах профессорско-преподавательского состава, учебно-вспомогательного, административно-управленческого, технического и хозяйственного персонала, соблюдения прав, льгот и гарантий работников в области трудового права, а также ведения кадрового делопроизводства в соответствии с законодательством РФ.

показать все
6 Библиотека Шилова Екатерина Александровна Заведующий библиотекой 603074, г. Нижний Новгород, шоссе Сормовское, д. 20 http://mgeu-nn.ru/biblioteka-i-chitalnyy-zal/
[email protected] Положение о структурном подразделении:
Положение о библиотеке Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ
(831) 245-97-99

Библиотека Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ является учебновспомогательным, информационным и культурно-просветительным структурным подразделением института.

показать все
7 Лаборатория информационных технологий Камалов Ринат Марсельевич Заведующий лабораторией информационных технологий 603074, г. Нижний Новгород, шоссе Сормовское, д. 20 http://mgeu-nn.ru/laboratoriya-informatsionnykh-tekhnologiy/
[email protected] Положение о структурном подразделении:
Положение о лаборатории информационных технологий Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ
(831) 245-97-99

Лаборатория информационных технологий является структурным подразделением Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ. Основной целью деятельности лаборатории информационных является техническое и информационное обеспечение учебного процесса института и деятельности института в целом.

показать все
8 Лаборатория криминалистики Балалаева Марина Викторовна Заведующий лабораторией криминалистики 603074, г. Нижний Новгород, шоссе Сормовское, д. 20 http://mgeu-nn.ru/laboratoriya-kriminalistiki/
[email protected] Положение о структурном подразделении:
Положение о лаборатории криминалистики Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ
(831) 245-98-12

Лаборатория является вспомогательным учебно-научным структурным подразделением Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ.

Лаборатория подчиняется заведующему кафедрой права.

Образовательная деятельность лаборатории осуществляется в соответствии с графиком учебного процесса, расписанием учебных занятий, консультаций и пр.

показать все
9 Лаборатория психологии Фокина Татьяна Александровна Заведующий лабораторией психологии 603074, г. Нижний Новгород, шоссе Сормовское, д. 20 http://mgeu-nn.ru/laboratoriya-psikhologii/
[email protected] Положение о структурном подразделении:
Положение и лаборатории психологии Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ
(831) 245-98-13

Лаборатория является вспомогательным учебно-научным структурным подразделением Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ.

Лаборатория подчиняется заведующему кафедрой психологии.

Образовательная деятельность лаборатории осуществляется в соответствии с графиком учебного процесса, расписанием учебных занятий, консультаций и пр.

показать все
10 Лаборатория экономики и менеджмента Егорова Наталья Николаевна Заведующий лабораторией экономики и менеджмента 603074, г. Нижний Новгород, шоссе Сормовское, д. 20 http://mgeu-nn.ru/laboratoriya-ekonomiki-i-menedzhmenta/
[email protected] Положение о структурном подразделении:
Положение о лаборатории экономики и менеджмента Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ
(831) 245-98-11

Лаборатория является вспомогательным учебно-научным структурным подразделением Нижегородского института (филиала) АНО ВО МГЭУ.

Лаборатория подчиняется декану факультета экономики и управления.

Образовательная деятельность лаборатории осуществляется в соответствии с графиком учебного процесса, расписанием учебных занятий, консультаций и пр.

показать все

Американское онкологическое общество Inc_Form 990T_PIC.pdf

% PDF-1.5 % 53 0 объект > эндобдж 80 0 объект > поток

  • lhui
  • application / pdf
  • ,
  • 2016-04-06T09: 29: 26.323-04: 00
  • ,
  • Американское онкологическое общество Inc_Form 990T_PIC.pdf
  • 102016-06-20T23: 47: 59.934-04: 00GPL Ghostscript 9.07lhuiece4579ddb9e6dc723b67f13e0ff40713b99e460469072GPL Ghostscript 9.07PDFCreator версии 1.7.12014-10-02T12: 53: 40.000-04: 002014-10-02T12: 53: 53: 40.000-04: 002014-10-02T12: 53: 53: 53: 40.000-04: 002014-10-02.000-04: 002014-09-30T12: 24: 43.000-04: 00uuid: ce09b46e-4b19-11e4-0000-3961599003a0uuid: 633193f6-69f7-4266-9e79-e0b104912f4a конечный поток эндобдж 50 0 объект > эндобдж 54 0 объект > / Повернуть 0 / Тип / Страница >> эндобдж 1 0 объект > / Повернуть 0 / Тип / Страница >> эндобдж 5 0 obj > / Повернуть 0 / Тип / Страница >> эндобдж 9 0 объект > / Повернуть 0 / Тип / Страница >> эндобдж 11 0 объект > / Повернуть 0 / Тип / Страница >> эндобдж 13 0 объект > / Повернуть 0 / Тип / Страница >> эндобдж 15 0 объект > / Повернуть 0 / Тип / Страница >> эндобдж 17 0 объект > / Повернуть 0 / Тип / Страница >> эндобдж 19 0 объект > / Повернуть на 90 / Тип / страница >> эндобдж 21 0 объект > / Повернуть 0 / Тип / Страница >> эндобдж 22 0 объект > поток x \ Io / 2% lQ = Zlƽ /

    Структурный полиморфизм в амино-концевой области гликопротеинов (гликофоринов) MM, NN и MN мембраны эритроцитов человека

    Реферат

    Гликопротеины MM, NN и MN человека эритроциты от отдельных доноров были расщеплены цианогенбромидом на три фрагмента - A, B и C, которые при гель-электрофорезе оказались общими для трех антигенов.Разделение фенол / водная мочевина и гель-фильтрация использовали для количественного разделения пептидов. В пептиде С отсутствовали углеводы и гомосерин, и он представлял собой карбоксильную концевую часть гликопротеинов. Пептиды A и B содержали по одному гомосерину каждый и составляли весь углевод гликопротеинов. Пептидная часть гликопептида А из антигенов MM, NN или MN состояла из восьми аминокислотных остатков, шесть из которых были гомологичными, а два варьировали в зависимости от группы крови. Вариантами были серин и глицин в гликопептиде A (MM), лейцин и глутаминовая кислота в A (NN) и половинные остатки серина, глицина, лейцина и глутаминовой кислоты в A (MN).Серин представлял собой аминоконцевой остаток в A (MM), лейцин в A (NN) и половину остатка серина и лейцина в A (MN). Каждый гликопептид нес два тетрасахарида (2 NANA, 1 Gal, 1 GalNAc) и один трисахарид (NANA, Gal, GalNAc), связанный O -гликозидно с одним серином и двумя треонинами, как определено β-элиминированием и добавлением сульфита. Углеводные единицы были присоединены к серину и треонину, находящимся в инвариантной области, поскольку аминоконцевой остаток серина мог окисляться периодатом.Считается, что антигены M-N являются продуктами аллельных генов, которые экспрессируются исключительно у гомозигот и эквимолярно - у гетерозигот.

    Полный текст доступен в виде отсканированной копии оригинальной печатной версии. Получите копию для печати (файл PDF) полной статьи (1,2M) или щелкните изображение страницы ниже, чтобы просмотреть страницу за страницей. Ссылки на PubMed также доступны для Избранные ссылки .

    Эти ссылки есть в PubMed. Это может быть не полный список ссылок из этой статьи.

    Goldman Sachs приобретает NN Investment Partners

    НЬЮ-ЙОРК, 19 августа 2021 г. - Goldman Sachs Group, Inc. («Goldman Sachs») сегодня объявила о заключении соглашения о приобретении NN Investment Partners у NN Group N.V. примерно за 1,6 млрд евро. 1 . Ожидается, что сделка будет завершена к концу первого квартала 2022 года при условии получения нормативных и других разрешений и условий.

    NN Investment Partners - ведущий европейский управляющий активами, базирующийся в Гааге, Нидерланды, с активами, находящимися под надзором, примерно на 355 миллиардов долларов 2 и примерно на 70 миллиардов долларов в активах под контролем.NN Investment Partners предлагает широкий спектр продуктов с акционерным капиталом и фиксированным доходом с сильной интеграцией экологических, социальных и управленческих аспектов (ESG) в рамках всего своего бизнеса. NN Investment Partners является ведущим менеджером в области ESG в Европе, и 75% ее контролируемых активов являются интегрированными ESG.

    Имея почти 175-летнюю историю, NN Investment Partners насчитывает более 900 специалистов в 15 странах и сочетает использование данных и технологий с фундаментальным анализом в своих инвестиционных процессах.

    Сотрудники

    NN Investment Partners присоединятся к Goldman Sachs Asset Management после закрытия сделки, при этом Нидерланды станут важным местом в нашем европейском бизнесе. Мы считаем, что опыт NN Investment Partners укрепит нашу платформу управления фондами и распределения через розничные и институциональные каналы в Европе и поддержит нас в обеспечении долгосрочной ценности для клиентов.

    NN Investment Partners значительно дополняет существующее европейское присутствие Goldman Sachs Asset Management и добавит новые возможности и ускорит рост таких продуктов, как европейский акционерный капитал и кредиты инвестиционного уровня, устойчивый и эффективный акционерный капитал и зеленые облигации.

    НАЖМИТЕ ДЛЯ ПРОСМОТРА СЛАЙДА: Приобретение инвестиционных партнеров NN ускоряет нашу стратегию по увеличению прибыли и долговечности

    Goldman Sachs имеет активы, находящиеся под надзором во всем мире, на сумму 2,3 триллиона долларов, и эта сделка приведет к тому, что активы под надзором в Европе превысят 600 миллиардов долларов, что соответствует стратегическим целям компании по расширению своего европейского бизнеса и расширению глобального присутствия.

    В рамках соглашения Goldman Sachs Asset Management заключит долгосрочное соглашение о стратегическом партнерстве с NN Group для управления портфелем активов на сумму около 190 миллиардов долларов, что отражает силу глобальных возможностей бизнеса по управлению страховыми активами и альтернативных франшиз.

    Партнерство сделает фирму крупнейшим неаффилированным управляющим страховыми активами в мире с активами под надзором на сумму более 550 миллиардов долларов, и это приобретение обеспечит основу для дальнейшего роста европейского бизнеса фидуциарного управления, основанного на успехе его платформа в США и Великобритании.

    Дэвид Соломон, председатель и главный исполнительный директор Goldman Sachs, сказал:

    «Это приобретение позволяет нам ускорить нашу стратегию роста и расширить нашу платформу управления активами.NN Investment Partners предлагает франшизу для ведущих европейских клиентов и расширение наших возможностей в области управления страховыми активами. В предложениях NN Investment Partners они успешно интегрировали устойчивость, которая отражает наш собственный уровень стремления поставить ответственное инвестирование и управление в основу нашего бизнеса. Мы надеемся на сотрудничество с командой NN Investment Partners, поскольку мы сосредоточены на обеспечении долгосрочной ценности для наших клиентов и наших акционеров ».

    Дэвид Книббе, генеральный директор NN Group, сказал:

    «NN Group и NN Investment Partners имеют давнюю и успешную совместную историю.Мы ценим эти прочные и конструктивные отношения, которые у нас есть, и надеемся на их дальнейшее развитие в новой форме. Эта сделка объединяет двух международных управляющих активами, каждый из которых имеет многолетний опыт инвестирования. Мы нашли сильного и профессионального партнера в лице Goldman Sachs, который обеспечивает среду, в которой наши коллеги NN Investment Partners могут продолжать процветать, а объединенный инвестиционный опыт и масштаб улучшат предложение услуг для клиентов NN Investment Partners, включая NN Group.Эта сделка также предоставит NN Group больше возможностей для разработки более широкого спектра предложений по управлению активами для наших клиентов. Наш подход и амбиции в отношении ESG останутся неизменными, и Goldman Sachs разделяет нашу приверженность ответственному инвестированию. От имени Правления NN Group я хотел бы поблагодарить наших коллег из NN Investment Partners за их стремление, приверженность и постоянное внимание к клиентам ».

    НАЖМИТЕ ДЛЯ ПРОСМОТРА СЛАЙДА: Приобретение NN Investment Partners

    Goldman Sachs & Co.LLC выступает в качестве финансового консультанта, а Sullivan & Cromwell LLP и Freshfields Bruckhaus Deringer LLP выступают в качестве юридических консультантов Goldman Sachs. J.P. Morgan Securities LLC является финансовым консультантом, а De Brauw Blackstone Westbroek N.V. - юридическим советником NN Group.


    О Goldman Sachs

    Goldman Sachs Group, Inc. - ведущее глобальное финансовое учреждение, которое предоставляет широкий спектр финансовых услуг в области инвестиционного банкинга, ценных бумаг, управления инвестициями и потребительского банкинга большой и диверсифицированной клиентской базе, включая корпорации, финансовые учреждения, правительства и частных лиц. .Основанная в 1869 году, компания имеет штаб-квартиру в Нью-Йорке и имеет офисы во всех крупных финансовых центрах по всему миру.

    О Goldman Sachs Asset Management

    Объединяя традиционные и альтернативные инвестиции, Goldman Sachs Asset Management предоставляет клиентам по всему миру целенаправленное партнерство и делает упор на долгосрочные результаты. Являясь основным направлением инвестирования в Goldman Sachs, мы предоставляем инвестиционные и консультационные услуги ведущим мировым организациям, финансовым консультантам и частным лицам, опираясь на нашу глубоко взаимосвязанную глобальную сеть и индивидуальные мнения экспертов по каждому региону и рынку.Руководствуясь страстью к работе наших клиентов, мы стремимся строить долгосрочные отношения, основанные на убежденности, устойчивых результатах и ​​общем успехе с течением времени. Следуйте за нами в LinkedIn.

    О компании NN Group

    NN Group (NN) - международная финансовая компания, работающая в 19 странах, с сильным присутствием в ряде европейских стран и Японии. Со всеми своими сотрудниками Группа предоставляет пенсионные услуги, пенсии, страхование, инвестиции и банковское дело примерно 18 миллионам клиентов.NN Group включает Nationale-Nederlanden, NN, NN Investment Partners, ABN AMRO Insurance, Movir, AZL, BeFrank и OHRA. NN Group котируется на Euronext Amsterdam (NN).

    О компании NN Investment Partners

    NN Investment Partners - управляющий активами NN Group N.V., публичной компании, акции которой котируются на Euronext Amsterdam. NN Investment Partners со штаб-квартирой в Гааге, Нидерланды, управляет активами на сумму около 355 миллиардов долларов для организаций и индивидуальных инвесторов по всему миру.В NN Investment Partners работает более 900 профессионалов, и она имеет офисы в 15 странах, обслуживая клиентов в Европе, Северной Америке, Латинской Америке, Азии и на Ближнем Востоке.

    # # #

    Контакты

    для Goldman Sachs

    Связи со СМИ
    Андреа Уильямс | Тел .: +1 212 902 5400
    Джозеф Штайн | Тел .: +44 207 774 4080

    Связи с инвесторами
    Кэри Халио | Тел .: +1 212 902 0300

    для группы NN

    Связи со СМИ
    Морис Пик
    +31 (0) 6 30382911
    СМИ[email protected]

    Связи с инвесторами
    +31 (0) 88 670 6647
    [email protected]


    1 Отражает базовую закупочную цену в размере 1,515 млрд евро плюс обычный сбор за регистрацию.
    2 Активы под надзором на сумму около 355 миллиардов долларов США включают портфель ипотечных активов на сумму около 35 миллиардов долларов, которые не входят в рамки данной сделки и будут по-прежнему управляться и обслуживаться NN Group.

    Этот пресс-релиз содержит «прогнозные заявления» в значении положений о безопасной гавани U.S. Закон о реформе судебных разбирательств по частным ценным бумагам 1995 года. Заявления о перспективах не являются историческими фактами или заявлениями о текущих условиях, а вместо этого представляют только убеждения фирмы в отношении будущих событий, многие из которых по своей природе являются неопределенными по своей природе и выходят за рамки контроль фирмы. Вполне возможно, что фактические результаты фирмы могут отличаться, возможно, существенно, от ожидаемых результатов в этих прогнозных заявлениях. Заявления об ожидаемой прибыли фирмы на инвестированный капитал, относящийся к сделке, представляют собой заявления прогнозного характера.Такие заявления подвержены риску того, что доходность может быть существенно меньше ожидаемой. Для получения информации о некоторых рисках и важных факторах, которые могут повлиять на будущие результаты фирмы, см. «Факторы риска» в Части I, Пункте 1A Годового отчета фирмы по форме 10-K за год, закончившийся 31 декабря 2020 г.

    Goldman Sachs увеличивает присутствие в Европе, купив NN Investment Partners за 1,9 млрд долларов

    Goldman Sachs Group Inc.присоединился к волне консолидации в сфере управления активами, объявив в четверг о планах выплатить около $ 1,9 млрд за голландского финансового менеджера NN Investment Partners от продавца NN Group NV

    Сделка знаменует собой крупнейшее приобретение крупнейшего инвестиционного банка при председателе и генеральном директоре Дэвид Соломон, сменивший Ллойда Бланкфейна в конце 2018 года.

    Соломон сказал, что сделка ускорит рост Goldman за счет приобретения «ведущей европейской клиентской франшизы» и добавления подразделения NN Group по управлению страховыми активами.По его словам, послужной список NN Investment Partners в области устойчивого развития и ESG также согласуется с «уровнем стремления Goldman сделать ответственное инвестирование и управление в основе нашего бизнеса».

    Также прочтите : Goldman Sachs настаивает на том, чтобы раскрыть, работает ли его финансирование ремонта нефтяных участков с целью достижения цели нулевых выбросов.

    Акция Goldman’s GS, + 0,58% упал на 1,1% в полдень, что означает пятый убыток подряд после закрытия на рекордной отметке в 415 долларов в августе.12. В 2021 году акции все еще выросли на 49,6%, в то время как биржевой фонд SPDR Financial Select Sector XLF, + 0,61% поднялся на 27,2%, а промышленный индекс Доу-Джонса DJIA, + 0,65% прибавил 14,3%.

    Учитывая рыночную капитализацию Goldman в 138 миллиардов долларов, сделка на 1,9 миллиарда (1,6 миллиарда евро) представляет собой более крупную сделку для банковского гиганта в бизнесе, который связан с наращиванием активов под управлением (AUM), что, в свою очередь, дает больше сборы.

    «Управление активами стало масштабным бизнесом», - сказал в прошлом году S&P Global Market Intelligence аналитик Keefe, Bruyette & Woods Брайан Кляйнханцл.

    Покупка Goldman NN Group NV добавит к бизнесу Goldman 900 сотрудников, 70 млрд долларов активно управляемых активов под управлением и 355 млрд долларов активов, находящихся под контролем. После закрытия сделки, к началу 2022 года, Goldman заявил, что сделка увеличит его активы под надзором в Европе до 600 миллиардов долларов. Сделка включает соглашение о стратегическом партнерстве с NN Group для управления портфелем активов на сумму 190 миллиардов долларов.

    Приобретение Goldman NN Investment Partners происходит на фоне успешных сделок в сфере управления активами, включая Morgan Stanley. РС, + 0,93% блокбастерное приобретение Eaton Vance Corp. за 6,5 млрд долларов, закрытое в марте.

    J.P. Morgan Chase & Co. JPM, + 0,29% В июне J.P. Morgan Asset Management приобрела компанию Campbell Global LLC, инвестора в лесное хозяйство и лесные угодья, у продавца BrightSphere Investment Group.Сделка добавила 5 миллиардов долларов в AUM и добавила 150 сотрудников к усилиям банка по предложению инвестиций, которые сокращают выбросы парниковых газов.

    В декабре Джейми Даймон, председатель и главный исполнительный директор J.P. Morgan, заявил, что банк остается открытым для сделок по управлению активами, а также инвестиций в финансовые технологии.

    В то время как одни банки увеличили объемы своего бизнеса по управлению активами, другие отказались от него.

    Wells Fargo & Co. WFC, + 0,36% рассчитывает закрыть $ 2.Продажа подразделения Wells Fargo Asset Management на 1 миллиард к концу сентября частным инвестиционным компаниям GTCR LLC и Reverence Capital Partners LP. GTCR и Reverence Capital заявили, что бизнес будет переименован в Allspring Global Investments под руководством бывшего генерального директора Legg Mason Джозефа А. Салливана, который руководил менеджером активов до его продажи Franklin Resources Inc. БЕН, + 1,57% на $ 4,5 млрд в 2020 г.

    Что такое torch.nn на самом деле? - PyTorch Tutorials 1.9.0 + документация cu102

    Джереми Ховарда, быстро.ай. Спасибо Рэйчел Томас и Франсиско Ингхему.

    Мы рекомендуем запускать это руководство как записную книжку, а не как скрипт. Чтобы загрузить файл записной книжки (.ipynb), щелкните ссылку вверху страницы.

    PyTorch предоставляет элегантно оформленные модули и классы torch.nn, torch.optim, Набор данных, и DataLoader чтобы помочь вам создать и обучить нейронные сети. Чтобы в полной мере использовать их возможности и настраивать их для вашей проблемы, вам нужно действительно понимать, что они делает.Чтобы развить это понимание, мы сначала обучим базовую нейронную сеть. на наборе данных MNIST без использования каких-либо функций из этих моделей; мы будем изначально используйте только самые базовые тензорные функции PyTorch. Тогда мы будем постепенно добавляйте одну функцию из torch.nn , torch.optim , Dataset или DataLoader за раз, показывая, что именно делает каждый элемент и как он работает, чтобы сделать код более лаконичным или более гибким.

    В этом руководстве предполагается, что у вас уже установлен PyTorch и вы знакомы с с основами тензорных операций. (если вы знакомы с массивом Numpy , вы обнаружите, что тензорные операции PyTorch, используемые здесь, почти идентичны).

    Настройка данных MNIST

    Мы будем использовать классический набор данных MNIST, который состоит из черно-белых изображений нарисованных от руки цифр (от 0 до 9).

    Мы будем использовать pathlib для работы с путями (часть стандартной библиотеки Python 3) и будет скачать набор данных, используя Запросы. Мы будем только импортировать модули, когда мы их используем, чтобы вы могли видеть, что именно используется в каждой точке.

     из пути импорта pathlib
    запросы на импорт
    
    DATA_PATH = Путь («данные»)
    ПУТЬ = DATA_PATH / "mnist"
    
    PATH.mkdir (родители = True, exist_ok = True)
    
    URL = "https://github.com/pytorch/tutorials/raw/master/_static/"
    FILENAME = "mnist.pkl.gz"
    
    если нет (ПУТЬ / ИМЯ ФАЙЛА) .exists ():
            content = requests.get (URL + ИМЯ ФАЙЛА) .content
            (ПУТЬ / ИМЯ ФАЙЛА) .open ("wb"). Write (содержание)
     

    Этот набор данных имеет формат массива numpy и был сохранен с использованием pickle, специфичный для Python формат для сериализации данных.

     маринад импортный
    импортировать gzip
    
    с gzip.open ((ПУТЬ / ИМЯ ФАЙЛА) .as_posix (), "rb") как f:
            ((x_train, y_train), (x_valid, y_valid), _) = pickle.load (f, encoding = "latin-1")
     

    Каждое изображение имеет размер 28 x 28 и сохраняется как сплющенная строка длины. 784 (= 28 x 28). Давайте посмотрим на один; нам нужно изменить его на 2d первый.

     из matplotlib import pyplot
    импортировать numpy как np
    
    pyplot.imshow (x_train [0] .reshape ((28, 28)), cmap = "серый")
    печать (x_train.shape)
     

    Ушел:

    PyTorch использует резак .тензор , а не массивы numpy, поэтому нам нужно конвертируем наши данные.

     импортная горелка
    
    x_train, y_train, x_valid, y_valid = map (
        torch.tensor, (x_train, y_train, x_valid, y_valid)
    )
    n, c = x_train.shape
    печать (x_train, y_train)
    печать (x_train.shape)
    печать (y_train.min (), y_train.max ())
     

    Ушел:

     тензор ([[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
            ...,
            [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]) тензор ([5, 0, 4, ..., 8, 4, 8])
    torch.Size ([50000, 784])
    тензор (0) тензор (9)
     

    Нейросеть с нуля (без torch.nn)

    Давайте сначала создадим модель, не используя ничего, кроме тензорных операций PyTorch. Мы предполагаем вы уже знакомы с основами нейронных сетей. (Если нет, ты можешь выучите их на course.fast.ai).

    PyTorch предоставляет методы для создания случайных тензоров или тензоров с нулевым заполнением, которые мы будем используйте для создания наших весов и смещения для простой линейной модели.Это просто обычные тензоры, с одним очень специальным дополнением: мы говорим PyTorch, что им требуется градиент. Это заставляет PyTorch записывать все операции, выполненные с тензором, так что он может автоматически вычислить градиент во время обратного распространения !

    Для весов мы устанавливаем requires_grad после инициализации, так как мы не хочу, чтобы этот шаг был включен в градиент. (Обратите внимание, что в конце _ в PyTorch означает, что операция выполняется на месте.)

     импорт математики
    
    веса = torch.randn (784, 10) / math.sqrt (784)
    weights.requires_grad_ ()
    bias = torch.zeros (10, requires_grad = True)
     

    Благодаря способности PyTorch автоматически вычислять градиенты, мы можем используйте любую стандартную функцию Python (или вызываемый объект) в качестве модели! Так давайте просто напишем простое матричное умножение и широковещательное сложение создать простую линейную модель. Еще нам нужна функция активации, поэтому напишем log_softmax и воспользуемся им. Помните: хотя PyTorch предоставляет множество предварительно записанных функций потерь, функций активации и и так далее, вы можете легко написать свой собственный, используя простой питон.PyTorch будет даже создать быстрый графический процессор или векторизованный код процессора для вашей функции автоматически.

     def log_softmax (x):
        вернуть x - x.exp (). sum (-1) .log (). unsqueeze (-1)
    
    def модель (xb):
        вернуть log_softmax (xb @ weights + bias)
     

    В приведенном выше примере @ обозначает операцию скалярного произведения. Мы позвоним наша функция на одном пакете данных (в данном случае 64 изображения). Это один проход вперед . Обратите внимание, что наши прогнозы не будут лучше, чем random на этом этапе, так как мы начинаем со случайными весами.

     bs = размер партии 64 #
    
    xb = x_train [0: bs] # мини-партия из x
    preds = model (xb) # прогнозы
    preds [0], preds.shape
    print (preds [0], preds.shape)
     

    Ушел:

     тензор ([- 2,2745, -2,2510, -2,3730, -2,2777, -2,0131, -2,7798, -2,4184, -2,2688,
            -2,8677, -1,8893], grad_fn = ) torch.Size ([64, 10])
     

    Как видите, тензор preds содержит не только тензорные значения, но и функция градиента. Мы будем использовать это позже, чтобы сделать обратную передачу.

    Давайте реализуем отрицательную логарифмическую вероятность для использования в качестве функции потерь. (опять же, мы можем просто использовать стандартный Python):

     def nll (ввод, цель):
        return -input [диапазон (target.shape [0]), target] .mean ()
    
    loss_func = nll
     

    Давайте проверим наши убытки с помощью нашей случайной модели, чтобы увидеть, улучшаем ли мы после обратного пасса позже.

     yb = y_train [0: bs]
    print (loss_func (предс, yb))
     

    Ушел:

     тензор (2.2939, grad_fn = )
     

    Давайте также реализуем функцию для расчета точности нашей модели.Для каждого прогноза, если индекс с наибольшим значением соответствует целевое значение, значит, прогноз был правильным.

     def точность (out, yb):
        preds = torch.argmax (out, dim = 1)
        возврат (предс == yb) .float (). среднее ()
     

    Давайте проверим точность нашей случайной модели, чтобы увидеть, точность улучшается по мере увеличения наших потерь.

     отпечаток (точность (предс, уб))
     

    Ушел:

    Теперь мы можем запустить цикл обучения. Для каждой итерации мы будем:

    • выберите мини-пакет данных (размером bs )
    • использовать модель для прогнозов
    • рассчитать убыток
    • убыток.backward () обновляет градиенты модели, в данном случае весит и смещение .

    Теперь мы используем эти градиенты для обновления весов и смещения. Мы делаем это в диспетчере контекста torch.no_grad () , потому что нам не нужны эти действия, которые будут записаны для нашего следующего расчета градиента. Ты можешь читать подробнее о том, как PyTorch Autograd записывает операции здесь.

    Затем мы устанавливаем градиенты к нулю, так что мы готовы к следующему циклу.В противном случае наши градиенты будут записывать текущий счет всех операций. что произошло (т.е. loss.backward () добавляет градиентов к тому, что уже хранятся, а не заменяют их).

    Подсказка

    Вы можете использовать стандартный отладчик python для пошагового выполнения PyTorch. код, позволяющий проверять различные значения переменных на каждом этапе. Раскомментируйте set_trace () ниже, чтобы попробовать.

     из IPython.core.debugger import set_trace
    
    lr = 0.5 # скорость обучения
    epochs = 2 # сколько эпох тренироваться
    
    для эпохи в диапазоне (эпох):
        для i в диапазоне ((n - 1) // bs + 1):
            # set_trace ()
            start_i = i * bs
            end_i = start_i + bs
            xb = x_train [start_i: end_i]
            yb = y_train [start_i: end_i]
            пред = модель (xb)
            loss = loss_func (пред, yb)
    
            loss.backward ()
            с torch.no_grad ():
                веса - = веса. град * lr
                bias - = bias.grad * lr
                вес. град.нуль_()
                bias.grad.zero_ ()
     

    Вот и все: мы создали и обучили минимальную нейронную сеть (в данном случае логистическая регрессия, так как у нас нет скрытых слоев) полностью с нуля!

    Давайте проверим потери и точность и сравним их с тем, что мы получили ранее. Мы ожидаем, что убыток уменьшится, а точность до увеличились, и они есть.

     print (loss_func (модель (xb), yb), точность (модель (xb), yb))
     

    Ушел:

     тензор (0.0807, grad_fn = ) тензор (1.)
     

    Использование torch.nn.functional

    Теперь мы проведем рефакторинг нашего кода, чтобы он делал то же самое, что и раньше, только мы начнем использовать классы PyTorch nn , чтобы сделать его более лаконичным. и гибкий. На каждом шаге отсюда мы должны сделать наш код одним или несколькими of: короче, понятнее и / или гибче.

    Первый и самый простой шаг - сделать наш код короче, заменив наш рукописные функции активации и потери с таковыми от резака .нн. функциональный (который обычно импортируется в пространство имен F по соглашению). Этот модуль содержит все функции из библиотеки torch.nn (в то время как другие части библиотеки содержат классы). А также широкий спектр утери и активации функций, вы также найдете здесь несколько удобных функций для создания нейронных сети, такие как функции объединения. (Есть также функции для выполнения сверток, линейные слои и т. д., но, как мы увидим, с ними обычно лучше справляться с помощью другие части библиотеки.)

    Если вы используете отрицательную логарифмическую потерю правдоподобия и логарифмическую активацию softmax, тогда Pytorch предоставляет единственную функцию F.cross_entropy , которая объединяет два. Таким образом, мы даже можем удалить функцию активации из нашей модели.

     импортный torch.nn. функционирует как F
    
    loss_func = F.cross_entropy
    
    def модель (xb):
        вернуть xb @ weights + bias
     

    Обратите внимание, что мы больше не вызываем log_softmax в функции model . Давайте подтверждаем, что наши потери и точность такие же, как и раньше:

     print (loss_func (модель (xb), yb), точность (модель (xb), yb))
     

    Ушел:

     тензор (0.0807, grad_fn = ) тензор (1.)
     

    Рефакторинг с использованием nn.Module

    Далее мы будем использовать nn.Module и nn.Parameter , для большей ясности и многого другого. краткий цикл обучения. Мы создаем подкласс nn.Module (который сам является классом и умеет отслеживать состояние). В этом случае мы хотим создать класс, который содержит наши веса, смещение и метод для шага вперед. nn.Модуль имеет количество атрибутов и методов (например, .параметры () и .zero_grad () ) который мы будем использовать.

    Примечание

    nn. Модуль (M в верхнем регистре) - это концепция, специфичная для PyTorch, и класс, который мы будем часто использовать. nn. Модуль не следует путать с Python концепция модуля (строчная м ), который представляет собой файл кода Python, который можно импортировать.

     от Torch Import NN
    
    класс Mnist_Logistic (nn.Module):
        def __init __ (сам):
            супер () .__ init __ ()
            себя.веса = nn.Parameter (torch.randn (784, 10) / math.sqrt (784))
            self.bias = nn.Parameter (torch.zeros (10))
    
        def вперед (self, xb):
            return xb @ self.weights + self.bias
     

    Поскольку теперь мы используем объект, а не просто функцию, мы сначала нужно создать экземпляр нашей модели:

    Теперь мы можем рассчитать убыток так же, как и раньше. Обратите внимание, что Объекты nn.Module используются, как если бы они , вызываемый ), но за кулисами Pytorch вызовет наш вперед метод автоматически.

     печать (loss_func (модель (xb), yb))
     

    Ушел:

     тензор (2.4324, grad_fn = )
     

    Раньше для нашего цикла обучения нам приходилось обновлять значения для каждого параметра. по имени и вручную обнулить градации для каждого параметра отдельно, например:

     с torch.no_grad ():
        веса - = веса. град * lr
        bias - = bias.grad * lr
        weights.grad.zero_ ()
        bias.grad.zero_ ()
     

    Теперь мы можем воспользоваться моделью.parameters () и model.zero_grad () (который оба определены PyTorch для nn.Module ), чтобы сделать эти шаги более краткими и менее подвержены ошибкам из-за того, что забывают некоторые из наших параметров, в частности если бы у нас была более сложная модель:

     с torch.no_grad ():
        для p в model.parameters (): p - = p.grad * lr
        model.zero_grad ()
     

    Мы заключим наш небольшой обучающий цикл в функцию fit , чтобы мы могли ее запустить. снова позже.

     def fit ():
        для эпохи в диапазоне (эпох):
            для i в диапазоне ((n - 1) // bs + 1):
                start_i = i * bs
                end_i = start_i + bs
                xb = x_train [start_i: end_i]
                yb = y_train [start_i: end_i]
                пред = модель (xb)
                loss = loss_func (пред, yb)
    
                потеря.назад ()
                с torch.no_grad ():
                    для p в model.parameters ():
                        p - = p.grad * lr
                    model.zero_grad ()
    
    соответствовать()
     

    Давайте еще раз проверим, снизился ли наш убыток:

     печать (loss_func (модель (xb), yb))
     

    Ушел:

     тензор (0,0829, grad_fn = )
     

    Рефакторинг с использованием nn.Linear

    Продолжаем рефакторинг нашего кода. Вместо того, чтобы вручную определять и инициализация себя.веса и self.bias , и вычисление xb @ self.weights + self.bias , вместо этого мы будем использовать класс Pytorch nn.Linear для линейный слой, который делает все это за нас. Pytorch имеет много типов предопределенные слои, которые могут значительно упростить наш код и часто делают его тоже быстрее.

     класс Mnist_Logistic (nn.Module):
        def __init __ (сам):
            супер () .__ init __ ()
            self.lin = nn.Linear (784, 10)
    
        def вперед (self, xb):
            вернуть self.lin (xb)
     

    Создаем экземпляр нашей модели и рассчитываем убыток так же, как и раньше:

     модель = Mnist_Logistic ()
    print (loss_func (модель (xb), yb))
     

    Ушел:

     тензор (2.2595, grad_fn = )
     

    Мы по-прежнему можем использовать тот же метод fit , что и раньше.

     подходит ()
    
    print (loss_func (модель (xb), yb))
     

    Ушел:

     тензор (0,0792, grad_fn = )
     

    Рефакторинг с использованием optim

    Pytorch также имеет пакет с различными алгоритмами оптимизации, torch.optim . Мы можем использовать метод step из нашего оптимизатора, чтобы сделать шаг вперед, вместо этого ручного обновления каждого параметра.

    Это позволит нам заменить наш предыдущий шаг оптимизации, закодированный вручную:

     с torch.no_grad ():
        для p в model.parameters (): p - = p.grad * lr
        model.zero_grad ()
     

    и вместо этого используйте только:

     опт. Шаг ()
    opt.zero_grad ()
     

    ( optim.zero_grad () сбрасывает градиент до 0, и нам нужно вызвать его перед вычисление градиента для следующей мини-партии.)

    Мы определим небольшую функцию для создания нашей модели и оптимизатора, чтобы мы может повторно использовать его в будущем.

     def get_model ():
        model = Mnist_Logistic ()
        вернуть модель, optim.SGD (model.parameters (), lr = lr)
    
    модель, opt = get_model ()
    print (loss_func (модель (xb), yb))
    
    для эпохи в диапазоне (эпох):
        для i в диапазоне ((n - 1) // bs + 1):
            start_i = i * bs
            end_i = start_i + bs
            xb = x_train [start_i: end_i]
            yb = y_train [start_i: end_i]
            пред = модель (xb)
            loss = loss_func (пред, yb)
    
            loss.backward ()
            opt.step ()
            opt.zero_grad ()
    
    print (loss_func (модель (xb), yb))
     

    Ушел:

     тензор (2.3857, grad_fn = )
    тензор (0,0808, grad_fn = )
     

    Рефакторинг с использованием набора данных

    PyTorch имеет абстрактный класс набора данных. Набором данных может быть все, что имеет функция __len__ (вызывается стандартной функцией Python len ) и функция __getitem__ как способ индексирования в ней. Этот учебник проходит через хороший пример создания настраиваемого класса FacialLandmarkDataset как подкласс Dataset .

    Набор TensorDataset PyTorch - это тензоры обертывания набора данных. Определив длину и способ индексации, это также дает нам возможность перебирать, индексировать и срезать первый размерность тензора. Это упростит доступ к обоим независимые и зависимые переменные в той же строке, что и мы.

     из torch.utils.data import TensorDataset
     

    Оба x_train и y_train могут быть объединены в один TensorDataset , который будет легче перебирать и нарезать.

     train_ds = TensorDataset (x_train, y_train)
     

    Раньше нам приходилось перебирать мини-пакеты значений x и y отдельно:

     xb = x_train [start_i: end_i]
    yb = y_train [start_i: end_i]
     

    Теперь мы можем выполнить эти два шага вместе:

     xb, yb = train_ds [i * bs: i * bs + bs]
     
    Модель
    , opt = get_model ()
    
    для эпохи в диапазоне (эпох):
        для i в диапазоне ((n - 1) // bs + 1):
            xb, yb = train_ds [i * bs: i * bs + bs]
            пред = модель (xb)
            loss = loss_func (пред, yb)
    
            потеря.назад ()
            opt.step ()
            opt.zero_grad ()
    
    print (loss_func (модель (xb), yb))
     

    Ушел:

     тензор (0,0812, grad_fn = )
     

    Рефакторинг с использованием DataLoader

    Pytorch DataLoader отвечает за управление партиями. Вы можете создать DataLoader из любого набора данных . DataLoader упрощает для перебора пакетов. Вместо того, чтобы использовать train_ds [i * bs: i * bs + bs] , DataLoader автоматически выдает нам каждую мини-партию.

     из torch.utils.data import DataLoader
    
    train_ds = TensorDataset (x_train, y_train)
    train_dl = загрузчик данных (train_ds, batch_size = bs)
     

    Раньше наш цикл повторял пакеты (xb, yb) следующим образом:

     для i в диапазоне ((n-1) // bs + 1):
        xb, yb = train_ds [i * bs: i * bs + bs]
        пред = модель (xb)
     

    Теперь наш цикл стал намного чище, поскольку (xb, yb) загружаются автоматически из загрузчика данных:

     для xb, yb в train_dl:
        пред = модель (xb)
     
    Модель
    , opt = get_model ()
    
    для эпохи в диапазоне (эпох):
        для xb, yb в train_dl:
            пред = модель (xb)
            loss = loss_func (пред, yb)
    
            потеря.назад ()
            opt.step ()
            opt.zero_grad ()
    
    print (loss_func (модель (xb), yb))
     

    Ушел:

     тензор (0,0820, grad_fn = )
     

    Благодаря Pytorch nn.Module , nn.Parameter , Dataset и DataLoader , наш цикл обучения теперь значительно меньше и проще для понимания. Давайте Теперь попробуйте добавить основные функции, необходимые для создания эффективных моделей на практике.

    Добавить подтверждение

    В разделе 1 мы просто пытались создать разумный цикл обучения для использовать на наших обучающих данных.На самом деле у вас всегда тоже должно быть набор проверки, чтобы чтобы определить, не переобучаете ли вы.

    Перемешивание обучающих данных важный для предотвращения корреляции между партиями и переобучения. С другой стороны, потеря валидации будет одинаковой независимо от того, перетасовываем ли мы набор валидации или нет. Поскольку перемешивание занимает дополнительное время, нет смысла перемешивать данные проверки.

    Мы будем использовать размер пакета для набора проверки, который вдвое больше, чем что для тренировочного набора.Это потому, что набор проверки не требуется обратное распространение, поэтому требуется меньше памяти (не требуется сохранить градиенты). Мы пользуемся этим, чтобы использовать более крупную партию. размер и вычислить убыток быстрее.

     train_ds = TensorDataset (x_train, y_train)
    train_dl = Загрузчик данных (train_ds, batch_size = bs, shuffle = True)
    
    valid_ds = TensorDataset (x_valid, y_valid)
    valid_dl = DataLoader (valid_ds, batch_size = bs * 2)
     

    Мы рассчитаем и распечатаем потерю проверки в конце каждой эпохи.

    (Обратите внимание, что мы всегда вызываем model.train () перед обучением и model.eval () перед выводом, потому что они используются такими слоями, как nn.BatchNorm2d и nn.Dropout для обеспечения надлежащего поведения для этих различных фаз.)

    Модель
    , opt = get_model ()
    
    для эпохи в диапазоне (эпох):
        model.train ()
        для xb, yb в train_dl:
            пред = модель (xb)
            loss = loss_func (пред, yb)
    
            loss.backward ()
            опт.шаг()
            opt.zero_grad ()
    
        model.eval ()
        с torch.no_grad ():
            valid_loss = sum (loss_func (модель (xb), yb) для xb, yb в valid_dl)
    
        print (эпоха, допустимая_потеря / длина (допустимая_дл))
     

    Ушел:

     0 тензор (0,3427)
    1 тензор (0,2893)
     

    Создать fit () и get_data ()

    Теперь мы проведем небольшой рефакторинг. Поскольку мы проходим аналогичный дважды обработать расчет потерь как для обучающей выборки, так и для набор проверки, давайте превратим его в отдельную функцию, loss_batch , которая вычисляет потери для одной партии.

    Мы передаем оптимизатор для обучающего набора и используем его для выполнения обратное распространение. Для набора проверки мы не передаем оптимизатор, поэтому метод не выполняет обратную передачу.

     def loss_batch (модель, loss_func, xb, yb, opt = None):
        loss = loss_func (модель (xb), yb)
    
        если opt не равно None:
            loss.backward ()
            opt.step ()
            opt.zero_grad ()
    
        возврат loss.item (), len (xb)
     

    fit выполняет необходимые операции для обучения нашей модели и вычисления потери при обучении и проверке для каждой эпохи.

     импортировать numpy как np
    
    def fit (эпохи, модель, loss_func, opt, train_dl, valid_dl):
        для эпохи в диапазоне (эпох):
            model.train ()
            для xb, yb в train_dl:
                loss_batch (модель, loss_func, xb, yb, opt)
    
            model.eval ()
            с torch.no_grad ():
                потери, число = zip (
                    * [loss_batch (модель, loss_func, xb, yb) для xb, yb в valid_dl]
                )
            val_loss = np.sum (np.multiply (потери, числа)) / np.sum (числа)
    
            print (эпоха, val_loss)
     

    get_data возвращает загрузчики данных для обучающих и проверочных наборов.

     def get_data (train_ds, valid_ds, bs):
        возвращение (
            DataLoader (train_ds, batch_size = bs, shuffle = True),
            DataLoader (valid_ds, batch_size = bs * 2),
        )
     

    Теперь весь наш процесс получения загрузчиков данных и установки модель может быть запущена в 3-х строчках кода:

     train_dl, valid_dl = get_data (train_ds, valid_ds, bs)
    модель, opt = get_model ()
    подходят (эпохи, модель, loss_func, opt, train_dl, valid_dl)
     

    Ушел:

     0 0,337767329787
    1 0.31261186125278473
     

    Вы можете использовать эти три основные строки кода для обучения самых разных моделей. Посмотрим, сможем ли мы использовать их для обучения сверточной нейронной сети (CNN)!

    Перейти на CNN

    Теперь мы собираемся построить нашу нейронную сеть с тремя сверточными слоями. Поскольку ни одна из функций в предыдущем разделе ничего не предполагает о форму модели, мы сможем использовать их для обучения CNN без каких-либо изменений.

    Мы будем использовать предопределенные Pytorch Conv2d класс как наш сверточный слой.Мы определяем CNN с 3 сверточными слоями. За каждой сверткой следует ReLU. В конце мы выполняем средний пул. (Обратите внимание, что view - это версия numpy в PyTorch изменить форму )

     класс Mnist_CNN (nn.Module):
        def __init __ (сам):
            супер () .__ init __ ()
            self.conv1 = nn.Conv2d (1, 16, размер_ядра = 3, шаг = 2, отступ = 1)
            self.conv2 = nn.Conv2d (16, 16, размер_ядра = 3, шаг = 2, отступ = 1)
            self.conv3 = nn.Conv2d (16, 10, размер_ядра = 3, шаг = 2, отступ = 1)
    
        def вперед (self, xb):
            xb = xb.вид (-1, 1, 28, 28)
            xb = F.relu (self.conv1 (xb))
            xb = F.relu (self.conv2 (xb))
            xb = F.relu (self.conv3 (xb))
            xb = F.avg_pool2d (xb, 4)
            вернуть xb.view (-1, xb.size (1))
    
    lr = 0,1
     

    Momentum - это вариация на стохастический градиентный спуск, который также учитывает предыдущие обновления и обычно приводит к более быстрому обучению.

     модель = Mnist_CNN ()
    opt = optim.SGD (параметры модели (), lr = lr, импульс = 0,9)
    
    подходят (эпохи, модель, loss_func, opt, train_dl, valid_dl)
     

    Ушел:

     0 0.3237246393918991
    1 0,2632186121404171
     

    нн. Последовательный

    torch.nn имеет еще один удобный класс, который мы можем использовать для упрощения нашего кода: Последовательный. Объект Sequential запускает каждый из содержащихся в нем модулей в последовательный способ. Это более простой способ написания нашей нейронной сети.

    Чтобы воспользоваться этим, нам нужно легко определить Пользовательский слой из заданной функции. Например, PyTorch не есть слой view , и нам нужно создать его для нашей сети. Лямбда создаст слой, который мы затем сможем использовать при определении сети с помощью Последовательный .

     класс Lambda (nn.Module):
        def __init __ (self, func):
            супер () .__ init __ ()
            self.func = func
    
        def вперед (self, x):
            вернуть self.func (x)
    
    
    def препроцесс (x):
        вернуть x.view (-1, 1, 28, 28)
     

    Модель, созданная с помощью Sequential , просто:

     model = nn.Sequential (
        Лямбда (препроцесс),
        nn.Conv2d (1, 16, размер_ядра = 3, шаг = 2, отступ = 1),
        nn.ReLU (),
        nn.Conv2d (16, 16, размер_ядра = 3, шаг = 2, отступ = 1),
        nn.ReLU (),
        nn.Conv2d (16, 10, размер_ядра = 3, шаг = 2, отступ = 1),
        nn.ReLU (),
        nn.AvgPool2d (4),
        Лямбда (лямбда x: x.view (x.size (0), -1)),
    )
    
    opt = optim.SGD (параметры модели (), lr = lr, импульс = 0,9)
    
    подходят (эпохи, модель, loss_func, opt, train_dl, valid_dl)
     

    Ушел:

     0 0,43 40

    6795044 1 0,2364315325319767

    Упаковщик DataLoader

    Наш CNN довольно краток, но он работает только с MNIST, потому что:
    • Предполагается, что ввод представляет собой вектор длиной 28 * 28
    • Предполагается, что окончательный размер сетки CNN составляет 4 * 4 (так как это среднее значение

    размер ядра пула, который мы использовали)

    Давайте избавимся от этих двух предположений, чтобы наша модель работала с любыми двумерными одноканальное изображение.Во-первых, мы можем удалить исходный слой Lambda, перенос предварительной обработки данных в генератор:

     def препроцесс (x, y):
        вернуть x.view (-1, 1, 28, 28), y
    
    
    класс WrappedDataLoader:
        def __init __ (self, dl, func):
            self.dl = dl
            self.func = func
    
        def __len __ (сам):
            вернуть len (self.dl)
    
        def __iter __ (сам):
            партии = iter (self.dl)
            для b партиями:
                выход (self.func (* b))
    
    train_dl, valid_dl = get_data (train_ds, valid_ds, bs)
    train_dl = WrappedDataLoader (train_dl, препроцессор)
    valid_dl = WrappedDataLoader (valid_dl, препроцессор)
     

    Далее можно заменить нн.AvgPool2d с nn.AdaptiveAvgPool2d , который позволяет нам определить размер тензора вывода , который мы хотим, а не входной тензор у нас есть. В результате наша модель будет работать с любыми размер ввода.

     model = nn.Sequential (
        nn.Conv2d (1, 16, размер_ядра = 3, шаг = 2, отступ = 1),
        nn.ReLU (),
        nn.Conv2d (16, 16, размер_ядра = 3, шаг = 2, отступ = 1),
        nn.ReLU (),
        nn.Conv2d (16, 10, размер_ядра = 3, шаг = 2, отступ = 1),
        nn.ReLU (),
        nn.AdaptiveAvgPool2d (1),
        Лямбда (лямбда x: x.view (x.size (0), -1)),
    )
    
    opt = optim.SGD (параметры модели (), lr = lr, импульс = 0,9)
     

    Давай попробуем:

     подходит (эпохи, модель, loss_func, opt, train_dl, valid_dl)
     

    Ушел:

     0 0,3436416997909546
    1 0,2361299

    48376

    Использование графического процессора

    Если вам посчастливилось иметь доступ к графическому процессору с поддержкой CUDA (вы можете арендовать его примерно за 0,50 доллара в час у большинства облачных провайдеров), вы можете используйте его, чтобы ускорить ваш код.Сначала убедитесь, что ваш графический процессор работает в Pytorch:

     печать (torch.cuda.is_available ())
     

    Ушел:

    И затем создайте для него объект устройства:

     dev = torch.device (
        "cuda") if torch.cuda.is_available () else torch.device ("cpu")
     

    Давайте обновим препроцесс для перемещения пакетов в графический процессор:

     def препроцесс (x, y):
        вернуть x.view (-1, 1, 28, 28) .to (dev), y.to (dev)
    
    
    train_dl, valid_dl = get_data (train_ds, valid_ds, bs)
    train_dl = WrappedDataLoader (train_dl, препроцессор)
    valid_dl = WrappedDataLoader (valid_dl, препроцессор)
     

    Наконец, мы можем перенести нашу модель на графический процессор.

     model.to (разработчик)
    opt = optim.SGD (параметры модели (), lr = lr, импульс = 0,9)
     

    Теперь вы должны обнаружить, что он работает быстрее:

     подходит (эпохи, модель, loss_func, opt, train_dl, valid_dl)
     

    Ушел:

     0 0,20046786779165268
    1 0,18341397898942233
     

    Заключительные мысли

    Теперь у нас есть общий конвейер данных и цикл обучения, который вы можете использовать для обучение многих типов моделей с помощью Pytorch. Чтобы увидеть, как просто обучить модель теперь может быть, взгляните на образец записной книжки mnist_sample .

    Конечно, есть много вещей, которые вы хотите добавить, например, расширение данных, настройка гиперпараметров, обучение мониторингу, трансферное обучение и т. д. Эти функции доступны в библиотеке fastai, которая была разработана используя тот же подход к дизайну, что и в этом руководстве, обеспечивая естественный следующий шаг для практикующих, желающих продвинуть свои модели дальше.

    Мы обещали, что в начале этого урока объясним на примерах каждый из torch.nn , torch.optim , Dataset и DataLoader . Итак, подведем итоги что мы видели:

    • torch.nn
      • Модуль : создает вызываемый объект, который ведет себя как функция, но также может содержат состояние (например, веса слоев нейронной сети). Он знает, что Параметр (s) это содержит и может обнулять все их градиенты, просматривать их в цикле для обновления веса и т. д.
      • Параметр : оболочка для тензора, которая сообщает модулю , что у него есть веса которые необходимо обновить во время обратного распространения.Обновляются только тензоры с атрибутом requires_grad
      • функциональный : модуль (обычно импортируется в пространство имен F по соглашению) который содержит функции активации, функции потерь и т. д., а также не сохраняющие состояние версии слоев, такие как сверточные и линейные слои.
    • torch.optim : содержит оптимизаторы, такие как SGD , которые обновляют веса из Параметр во время шага назад
    • Набор данных : абстрактный интерфейс объектов с __len__ и __getitem__ , включая классы, предоставляемые Pytorch, такие как TensorDataset
    • DataLoader : принимает любой набор данных и создает итератор, который возвращает пакеты данных.

    Общее время работы скрипта: (0 минут 35,811 секунд)

    Галерея создана Sphinx-Gallery

    UBS, DWS выстраивают финальные заявки на управляющего активами NN стоимостью 1,9 млрд долларов - источники

    ЛОНДОН (Рейтер) - UBS и немецкий управляющий активами DWS продвигают окончательные заявки на управление активами группы NN после того, как крупнейшие страховщики Европы вышли из Об аукционе Reuters сообщили три источника, знакомых с сделкой.

    ФОТО НА ФАЙЛ: Логотип швейцарского банка UBS виден в филиале в Цюрихе, Швейцария, 27 января 2017 года.REUTERS / Arnd Wiegmann / File Photo

    Prudential Financial Inc и компания Nuveen, управляющая активами в США, также заинтересованы в участии в торгах на это подразделение, известное как NN Investment Partners, и проводят комплексную проверку в преддверии крайнего срока подачи заявок в начале июля, два из сообщили источники на условиях анонимности.

    Продажа произошла после того, как NN Group объявила в апреле о стратегическом обзоре бизнеса, которым управляет около 300 миллиардов евро, сославшись на широкий спектр вариантов, включая сделку о слиянии.

    NN, зарегистрированная в Амстердаме, рассчитывает получить от сделки от 1,4 до 1,6 миллиарда евро (1,9 миллиарда долларов), что, по словам источников, повысит ее способность к расширению за рубежом после того, как она упустила сделку по покупке страхового бизнеса Aviva в Польше. Март.

    Представитель NN отказался от комментариев, заявив, что страховщик будет обновлять рынки о процессе продажи «когда и если необходимо».

    UBS, Prudential Financial и DWS отказались от комментариев, в то время как Nuveen не был доступен сразу.

    NN, возглавляемая боссом Дэвидом Книббе, провела встречи с различными участниками торгов ранее на этой неделе, поскольку хотела оценить их способность развивать подразделение в таких областях, как инфраструктура, недвижимость, частный капитал и альтернативные инвестиции, сообщил один из источников.

    Страховая компания, доля в которой принадлежит активному инвестору Elliott Management Corp., стремится заключить сделку к 12 августа, когда наступит срок выплаты полугодовой прибыли, сообщил источник.

    Хедж-фонд, возглавляемый миллиардером Полом Сингером, представил рейтинг 3.В прошлом году доля в NN составила 04%, но в марте она упала ниже 3%, согласно нормативным документам Нидерландов.

    Другие участники торгов на NN Investment Partners, включая страховых тяжеловесов Allianz и Assicurazioni Generali, а также крупнейшую британскую компанию взаимного страхования Royal London Group, отказались от участия, сообщили источники.

    Для UBS, который широко рассматривался как претендент на DWS в 2019 году, сделка поможет сохранить объемы торгов, которые резко выросли во время пандемии, что приведет к резкому увеличению доходов.

    Но швейцарский кредитор теперь сталкивается с конкуренцией со стороны DWS, который стремится к масштабированию в Европе, чтобы лучше конкурировать с французской Amundi, и со стороны управляющих активами США, которые стремятся увеличить свои операции за рубежом, сообщили источники.

    «Сейчас мы находимся на правильном этапе, чтобы активно думать о слияниях и поглощениях», - сказал генеральный директор DWS Асока Вурманн на конференции для инвесторов на прошлой неделе.

    (1 доллар = 0,8232 евро)

    Отчет Памелы Барбалья, Дэвида Френча и Тома Симса; Дополнительные сообщения Тоби Стерлинга, Кэролайн Кон, Оливер Хирт и Нур Зайнаб Хуссейн; Редакция Марка Поттера

    Медицинский центр Аврора Лейкленд

    Важное обновление

    Руководство для посетителей

    Чтобы обеспечить безопасность наших пациентов и членов команды, мы ограничиваем количество посетителей в наших больницах и требуем, чтобы посетители были в масках.

    См. Нашу политику для посетителей

    Рекомендуемые услуги

    Кардиологическая помощь

    Удобный домашний уход за вашим сердцем. Аврора - национальный лидер в области профилактики и лечения сердечных заболеваний. Наша кардиологическая программа, являющаяся одним из кардиологических центров Авроры Сент-Люк, сочетает в себе передовые хирургические процедуры с амбулаторными реабилитационными и образовательными программами.

    Онкологическая помощь

    Мы предлагаем новейшие методы лечения рака для вашего состояния в сочетании с сострадательной заботой и ресурсами поддержки, которые также помогут вам эмоционально.

    Скорая помощь

    В случае неотложной медицинской помощи или любых опасных для жизни состояний есть отделение неотложной помощи, укомплектованное сертифицированными врачами скорой помощи. Медицинский центр Аврора Лейкленд сертифицирован по инсульту, является центром травм третьего уровня, аккредитован по лечению боли в груди, и при необходимости пациенты также имеют прямой доступ к специализированной помощи, доступной в медицинском центре Аврора Сент-Люк в Милуоки, где проводится ведущая кардиологическая программа штата.

    Ортопедические услуги

    Жизнь занята.Так что травма действительно может вас замедлить. Наш квалифицированный персонал в области ортопедии, спортивной медицины и реабилитации всегда готов помочь вам вернуться к активному образу жизни, сделав это удобным и безопасным для вас способом.

    Обезболивание

    Постоянная боль может истощать физически и эмоционально. Вот почему мы применяем целостный подход, когда лечим вас, предлагая полный спектр индивидуального ухода. Вы можете рассчитывать на нашу команду экспертов, которая поможет вам вернуться к активной и здоровой жизни.

    Здоровье женщины

    Если вы ищете дородовой уход или помощь с тяжелым заболеванием тазового дна, мы всегда готовы помочь. У вас есть доступ к родильному центру в Медицинском центре Аврора Лейкленд, в котором есть индивидуальные комплекты для родов, родов и восстановления, разработанные с учетом вашего комфорта, а также мы предлагаем возможность, чтобы медсестра-акушерка поддерживала вас на протяжении всей беременности и родов. Мы гордимся тем, что являемся первым и самым продолжительным учреждением по уходу за детьми в Висконсине.

    Загрузите наш план родов (PDF)

    Обеспечение передовой медицины в округе Уолворт

    Компания Aurora Health Care, располагающая 6 медицинскими центрами, 2 центрами неотложной помощи и многочисленными аптеками, является неотъемлемой частью сообщества округа Уолворт. Мы предлагаем единственные в округе Центры услуг Medicare и Medicaid с рейтингом 4 звезды. Более того, наш центр здоровья Aurora в Южных озерах предлагает онкологические услуги, клинические испытания и амбулаторную хирургию недалеко от дома.Узнать больше

    Спланируйте визит

    Информация для посетителей

    Варианты парковки, часы посетителей, время выписки, информация о сувенирном магазине и многое другое, чтобы помочь вам спланировать заранее.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *