ABLOY-FIRE.RU - Надежная автоматика для противопожарных дверей

Abloy
Главная
Продукция
Решения для одностворчатых дверей
Решения для двустворчатых дверей
Где купить


Новости

21.05.07 - Итоги семинара "Системы автоматического закрывания противопожарных дверей Abloy"

10.05.07 - Первый в России семинар: "Системы автоматического закрывания противопожарных дверей Abloy"

30.04.07 - Открыт новый сайт "Надежная автоматика для противопожарных дверей Abloy"

Что такое необрезная и обрезная доска


Чем отличается обрезная доска от необрезной?

Пиломатериал, ширина сечения которого намного превосходит толщину, называется доской.

Разница между обрезной и необрезной доской

Распиловка бревен на доски – непростой процесс. Даже отборное бревно строевого леса имеет незначительное сужение от комля к вершине, и это должно быть учтено при раскрое. Способ сортировки пиломатериала зависит также от объема и характера заказов узла распилки.

Если на таком предприятии имеются заказы на брус крупного сечения, то такие заготовки будут делаться в первую очередь, как самые «неудобные», и лишь потом остатки будут распускаться на доску.

Современная технология распилки леса на пиломатериалы ленточной пилой позволяет оперативно перенастраивать пилу на другой размер и использовать все возможности для максимального использования ценного сырья. Выполняя, к примеру, заказ на изготовление доски толщиной 50, оператор не упустит возможности вырезать несколько досок меньшей толщины по краям бревна.

Доска, полученная после роспуска бревен, называется обрезной. По краям такой доски сохраняется обзол – остатки коры и наружных слоев дерева. После сортировки лучшие доски обрезают по краям и получают обрезную доску.

Те доски, которые получены в виде остатков от разделки бревен на крупные брусья, также обрезают по краям (у многих таких остатков один край уже обрезан). После изготовления доска сразу же подлежит правильному складированию – с возможностью проветривания.

Обрезная доска

Обрезная доска принадлежит к высшим сортам. Такие доски – оптимальная технологическая форма пиломатериала, их легко складировать, транспортировать, обрабатывать. В таком виде древесину легче учитывать и сортировать.

Доска, пригодная по сортности к промышленной обработке, поступает в принудительную сушку, после которой она должна иметь влажность не более 8-12 %. Более низкий процент влажности получают деревообработчики под конкретные нужды.

Принудительная сушка доски выполняется под заказ, так как хранение и транспортировка такого материала требует повышенных затрат.

Доска воздушной (естественной) сушки имеет наибольшее распространение в строительстве. Ее можно применить на вспомогательные нужды – временные подпорные стены, укрепление откосов грунта, устройство опалубки, лесов и настилов. Обрезная доска пригодна для устройства каркасов, обрешеток, настилов, черновых конструкций перегородок, полов.

Пиломатериалы высших сортов идет на изготовление товарного погонажа – наличников, плинтуса, вагонки, блок-хауса, половой доски и многих других видов. Наряду с брусом доска используется для всех деревянных строительных конструкций.

Необрезная доска

В необрезном виде остаются доски низших сортов. Экономия на обрезке по краям становится выгодной с учетом дальнейшего использования такого материала – такая доска обычно используется неподалеку от места роспуска. Применение необрезной доски ограничивается второстепенными и служебными целями – черновые настилы, временные сооружения, неответственные и временные заборы.

Значительным недостатком и даже угрозой необрезной доски является опасность, исходящая от вредителей-насекомых, обитающих под корой и в коре. Поэтому любое использование необрезной доски должно начинаться с удаления коры.

Очевидно, такие опасности и риски, относящиеся к необрезной доске, со временем позволят полностью отказаться от ее распространения и нынешний спрос на обрезные пиломатериалы повысится. Солидные поставщики не допускают совместной продажи необрезной и обрезной доски – эта практика применяется и в нашей компании, пожтму в наших материалах вредителей нет.

Смотрите также:
  • Тонкости в остеклении «хрущевских» балконов
  • Из чего делают фарфор?
  • Столешницы из жидкого камня
  • Каменная столешница для кухни
  • Уголок на кухню
  • Диван для кухни: какую модель выбрать
  • Чем обрезная доска отличается от необрезной?

    К доскам относится ровно и параллельно распиленный древесный материал. Его толщина примерно в несколько раз меньше ширины по сечению. Впрочем, искусственная доска – это распиленные на полосы плиты ДСП, спрессованные из стружек и клея. Они вытесняют натуральную древесину благодаря своей относительной дешевизне.

    Что это такое?

    Ствол дерева, с которого ровно, без сучковых выступов удалены ветки, подвергается разрезанию (распилу) на полосы. Линии разреза (распила) должны быть параллельны друг другу. Если они имеют тенденцию к схождению, то такая доска уже не считается полноценной, и на лесопилке тщательно следят за тем, чтобы толщина распиленных досок была повсюду одинакова. Доски производят с помощью пилорамы, способной обрабатывать одновременно до нескольких стволов, например, сосны или лиственницы. На пилораме выставляется оптимальная толщина в соответствии с требованиями заказчика. Вначале производят необрезную доску – полосы распиленного ствола дерева, имеющие одинаковую толщину. Но ширина необрезной доски непостоянна из-за неровностей ствола, не удалённого пробкового слоя, первичной коры и луба, образующих общий слой коры. Кора снимается сравнительно легко. Даже если она удалена, чаще всего неровности древесины повторяют неровности поверхности коры. Такая доска по-прежнему считается необрезной.

    Обрезную доску получают на той же самой пилораме либо используя дополнительное оборудование: сабельную или дисковую пилу, электролобзик. Инструмент выбирают в зависимости от толщины доски: заготовка до 2 см легко поддаётся сабельной пиле и электролобзику, до 10 см – в ход идёт болгарка с отрезными дисками по дереву либо бензопила. Для обеспечения параллельности распила с боков будущей обрезной доски на пилораме или ином инструменте предусмотрены дополнительные направляющие, поддерживающие ровность хода, горизонтальный и вертикальный лазерный уровнемер и другие инструменты и приспособления, дающие гарантию ровности распила. В итоге образуются нестроганные обрезные доски. Проход по ним электрорубанка даёт строганые обрезные доски.

    Дополнительная шлифовка превращает строганые обрезные доски в шлифованные. А вырезание пазов, обрезание части древесины – до образования шипов – с помощью автоматизированных станков, например, погонного фрезера, превращают строганую или шлифованную обрезную доску в шпунтованную. Последняя – самый дорогой по цене деревоматериал.

    Основные отличия

    Сходств у обрезной доски предостаточно – в ход и для той, и для другой идёт, помимо основного слоя древесины, ещё и сердцевина. Центральная прослойка бывшего ствола дерева обладает ещё большей крепостью, чем слои древесины, поэтому она не выбрасывается из получаемых досок. А вот разница между необрезной и обрезной доской состоит в следующем.

    • Неровность боковых краёв. Различие в ширине не критично – небольшие щели несущей конструкции незначительны для потребителя. Здесь общее качество – устойчивость, запас весовой прочности при статичных и динамичных нагрузках – существенно не пострадает.
    • Сортность – с корой (пробкой) или без неё. Доски с удалённой корой (без коры) немного отличаются от стоимости изделий, на которых всю кору не сняли принудительно.
    • Обрезную полосу легче складировать, штабелировать, разрезав на равные отрезки (например, по 6 погонных метров). Она лучше вентилируется – с боков легче проложить одинаковые проставки, например, из той же необрезной доски, разобранных поддонов (паллетов) и т. д., что обеспечивает лучшую просушку. В сложенном впритык состоянии обрезная доска занимает меньше пространства. Один и тот же склад, ангар способны вместить в себя больше кубометров обрезного леса.
    • Меньшая подверженность обрезных полос дерева насекомым-вредителям, например, древоточильщикам, некоторым разновидностям муравьёв. Те, в свою очередь, предпочитают прятаться в складках и расщелинах коры, а также в трещинах, образующихся при естественном высыхании древесины при долгой (год и более) просушки. Необрезная древесина подвержена большей и значительно более скорой порче от насекомых, плесени и грибка.

    В итоге заказчик сразу же определится, какой выигрыш в деле даст именно обрезное дерево.

    Что лучше выбрать?

    Обрезная доска идёт в ход при чистовой отделке: стеновые панели из натуральной древесины, деревянные окна и двери, мебель (в частности, несущая конструкция стола, стула, дивана, тумбы и т. д.). Шпунтованная строганая обрезная доска применяется при выстилании пола. Из простой обрезной доски изготавливают брус (доска с квадратным сечением) меньших размеров, соизмеримых с толщиной исходного пиленого материала. Необрезная – более дешёвая замена при сооружении чернового пола и перекрытий. В частности, из неё сооружают невысокие лаги или балки – когда высота строения резко ограничена, и применение квадратного бруса (или круглого бревна) затруднено, либо то и/или другое оказалось недоступным, а продолжать стройку нужно: сроки окончания строительства к моменту наступления холодов поджимают.

    Вагонкой низших сортов – с чередованием обрезной и необрезной доски либо только необрезной – обшивают летние дома и строения на дачных участках. Особняком стоит производство перевозимых домов-контейнеров, рассчитанных на квадратуру в 10-20 квадратных метров – необрезные изделия применяют в качестве обшивки пола, стен и потолка в таком строении. Эти строения рассчитаны лишь на сезонное проживание, а значит, не нуждаются в капитальном утеплении. Низкосортное (с корой) необрезное дерево идёт, например, для сооружения сараев, беседок, некапитальных гаражей, дачных туалетов, летних душевых и бань. Толстая (от нескольких сантиметров) необрезная древесина применяется в качестве основного (несущего) стройматериала для деревянных домов. Отказ от дополнительной обработки даёт возможность производителю (и заказчикам) существенно сэкономить на заготовке и продажах стройлеса, снизить издержки (выделенный изначально бюджет) на строительство всевозможных объектов.

    Обрезная полированная древесина высшего сорта – элемент декора. Лакирование или окраска идеально ровного дерева подчеркнёт красоту и законченность конструкции или строения. Подобное решение предпочитают минималисты, которым важны простота и высокое качество на десятилетия вперёд.

    Всё что необходимо знать про обрезную и необрезную доску: отличия и виды

    Во избежание разночтений сразу же уточним, что к доскам относят пиломатериал с толщиной не свыше 100 миллиметров, имеющий ширину как минимум вдвое превышающую его фактическую толщину. Как правило, их изготавливают путём одновременного либо последовательного роспуска на пилораме предварительно отобранных брёвен либо заготовок из брусьев.

    Обрезная и необрезная - в чём разница

    Применительно к доскам обзолом называют части коры либо остатки боковой поверхности бревна на продольных торцах. Наличие и сам вид обзола является классифицирующим признаком, отличающим необрезную и обрезную доски:

    • у необрезной имеются неопиленные либо лишь частично опиленные продольные кромки, на которых наблюдается обзол в количестве, регламентируемом ГОСТ;

    • у обрезной обе продольные кромки опилены перпендикулярно основной плоскости, причём эти кромки или не имеют обзола вовсе, или имеют лимитированное его количество - согласно заявленной сортности доски по ГОСТ.

    На что влияет влажность

    Чаще всего производители изготавливают обрезную доску т.н. "естественной влажности": в работу берётся лес зимней рубки как содержащий минимальное количество влаги. Однако такая доска не совсем пригодна для ответственных применений: нормальная равновесная влажность (т.е. когда древесина не отдаёт и не впитывает влагу из воздуха) обычно колеблется на уровне 10-18%, что существенно ниже естественной влажности леса зимней рубки. В результате готовая доска "досыхает" неконтролируемым образом, что приводит как к её дополнительному короблению, так и к трещинообразованию (эффект проявляется тем сильнее, чем она толще и больше её геометрические размеры).

    Преимущества сухой обрезной доски

    В мебельной промышленности обычно используется сухая строганная доска - т.е. дополнительно пропущенная через рейсмусовые и фуговальные станки, за счёт чего её поверхность приобретает исключительную гладкость, а сечение - идеальную прямоугольную форму. Однако для большинства случаев (например, в строительства) применение строганой доски заведомо избыточно и экономически нецелесообразно. В качестве альтернативы здесь приобретается доска сухая обрезная (ее влажность составляет 10-12%) - характеристики такой доски со временем уже не "плывут" произвольным образом, а по затратам это значительно выгоднее использования строганной доски.

    Отличия обрезной, необрезной и полуобрезной доски – плюсы и минусы

    Строительство любого типа подразумевает использование разных по назначению материалов. Это же касается и технологии возведения деревянных построек, которая состоит из нескольких этапов. Очевидно, что к пиломатериалу для черновых работ не предъявляется особых требований – такие конструкции носят временный характер, а значит их свойства и внешний вид не так важны. Чего нельзя сказать, к примеру, об отделке интерьера, когда каждый элемент обшивки должен выглядеть идеально. Для того чтобы потребитель мог обеспечить себя стройматериалами «на все случаи жизни», современный рынок предлагает доски трех типов: обрезную, полуобрезную и необрезную. Если вы не разбираетесь, в чем отличия этих изделий, этот блог как раз для вас. Здесь приведены подробные характеристики, преимущества и назначение каждого из вышеназванных пиломатериалов – разберем же по порядку, что они из себя представляют.

    Обрезная доска

    Пиломатериалы обрезного типа как раз могут свободно применяться с самыми разными целями. Такая доска получается путем распила предварительно обработанного бревна, во избежание остатков обзола на кромках и торцах изделия. Сразу уточним – обзолом называют участки коры, которые могут оставаться на досках уже после распиловки. Необработанные края доски считаются дефектом для обрезных пиломатериалов – допускается лишь минимальное наличие обзола. Соответствующие показатели строго нормируются ГОСТами.

    Сырьем для обрезной доски служат разнообразные породы древесины – от лиственных до хвойных. Кстати, на породу и сорт дерева тоже стоит обратить пристальное внимание – от этого фактора зависят многие физико-механические свойства погонажного изделия. Специалисты сходятся во мнении, что универсальной и эффективной во всех отношениях является сибирская лиственница. Ее древесина обладает прочностью, износостойкостью, экологичностью и ударопрочностью. Обрезная доска из сибирской лиственницы рекомендуется к применению в помещениях с повышенной температурой и влажностью, а также при проведении наружных строительно-монтажных работ. Для такого продукта не страшны ни осадки, ни солнечные лучи, ни насекомые. И без того высокие полезные качества такого материала легко усилить при помощи специальных пропиток и масел.

    Технические показатели и внешние качества обрезной доски зависят от типа распила, который может быть радиальным, полурадиальным и тангенциальным. При радиальной технологии производства фрагмент выпиливается из середины бревна, пила проходит через центр. Изделия этого типа считаются наиболее качественными, так как не деформируются при сушке и под воздействием влаги. К тому же, они имеют более приятный и равномерный оттенок. За счет использования полурадиальной распиловки удается использовать сырье максимально рационально. Особенность в том, что распил производится под углом 45 градусов по отношению к центру бревна. Пиломатериал получается несколько ниже сортом, но вполне подходит для черновых работ.

    Тангенциальная плоскость располагается на некотором расстоянии от центральной точки сечения, поэтому такой распил дает наибольшее количество обрезных досок. Их текстура более выражена. Преимущество это или недостаток – решать вам, в зависимости от своих предпочтений. Но тот факт, что погонаж тангенциального типа имеет не очень хорошие практические свойства, – явно минус для покупателя.

    Теперь немного о типовых размерах обрезной доски. Обычно ширина пиломатериала колеблется в пределах от 15 до 250 миллиметров. Длина бывает самой разной – в зависимости от моделей конкретного производителя. По толщине погонажное изделие составляет от 8 до 30-50 миллиметров. Толще уже только деревянный брусок.

    На основе обрезных досок изготовляются все известные нам виды отделочных материалов из натурального дерева – вагонка, имитация бруса, блок-хаус, прямой и косой планкены, террасная и палубная доски. Изделие просто поддается специальной обработке на промышленных станках, чтобы образовать в сечении профиль нужного типа. На этом область применения обрезного пиломатериала не ограничивается. Его использование возможно буквально на всех этапах строительства – при сооружении опалубки, кладке чернового пола, обшивке стен и перегородок, кровельных конструкций. Словом, это универсальный продукт, который незаменим при возведении частных домов.

    Необрезная доска

    Это изделие, полученное в результате продольного распила бревна. Отличается от обрезной тем, что кромки никак не обработаны и остаются покрытыми корой. Сырьем служит древесина тех же хвойных и лиственных пород. Обзол, конечно, понижает класс пиломатериала, но это можно назвать и преимуществом с точки зрения технологии производства. Меньше промышленных затрат – ниже цена погонажа. Существует два типа необрезной доски: заборная и столярная.

    Заборная, как правило, производится из низкокачественных пород и имеет больше пороков в виде сучков, смол, трещин и пятен. Пиломатериал изначально не предназначен для существенных нагрузок, поэтому имеет ограниченную сферу использования. Необрезная доска заборного типа годится для монтажа обрешеток, активно применяется в оформлении ландшафта загородных участков. Столярный погонаж отличается от заборного более высоким классом сырья. Поэтому служит качественным основанием для отделки интерьера.

    Полуобрезная доска

    Это нечто среднее между обрезным и необрезным погонажным изделием. То есть доска имеет обзол только с одной стороны – остальные поверхности обработанные, чистые и гладкие. Это оптимальный вариант строительного материала, который обладает достаточными техническими характеристиками, но при этом довольно бюджетный. Особенно популярны на рынке пиломатериалы из сибирской лиственницы. При умеренной стоимости они считаются хорошей альтернативой обрезной доске.

    В нашем каталоге вы можете заказать любой из вышеперечисленных пиломатериалов по очень разумной цене. Обращайтесь к менеджеру и оформляйте заказ с доставкой в ваш город!


    Сравниваем обрезные и необрезные пиломатериалы

    На предприятиях по производству пиломатериалов выполняется первичная (грубая) и вторичная (специализированная) обработка исходного древесного сырья – круглого леса. Так получается конечная продукция, подразделяемая на 2 категории: обрезные и необрезные пиломатериалы.

    Основные различия обрезных и необрезных пиломатериалов:

    • Способ обработки: обрезные доски имеют аккуратный спил, необрезные имеют не опиленные, или частично опиленные кромки;
    • Сфера применения обрезных и необрезных пиломатериалов разная: первые, по преимуществу, применяются в чистовых строительных работах (для отделки или создания несущих конструкций), а вторые обычно применяются для временных сооружений.
    • Классификация: обрезная доска и брус классифицируются по размерам поперечного сечения. По стандарту, доска – это материал у которого ширина превышает двойную толщину, а брус обрезной – материал имеющий толщину и ширину большую 10 см. Необрезные пиломатериалы замеряются по обеим пластям в нескольких местах, причем учитывается до половины обзола с каждой стороны;
    • Стоимость: необрезные материалы существенно дешевле, как при покупке кубами, так и поштучно. Столярные (т.е. пригодные к дальнейшей обработке) необрезные пиломатериалы часто приобретают с целью обрезки: это позволяет получить более дешевые обрезные материалы.

    Характеристика обрезных пиломатериалов

    Обрезным называется пиломатериал, сечение которого имеет вид прямоугольника: кромки изделия опилены строго перпендикулярно пластям, при этом, обзол не должен превышать допустимый предел, установленный для обрезных пиломатериалов.

    Существует также подвид обрезных пиломатериалов – односторонне-обрезанный пиломатериал с частично опиленными или неопиленными кромками и обзолом, превышающим допустимый уровень. Обрезные пиломатериалы: обрезной брус и доска – это наиболее востребованные товары на строительном рынке.

    Тип, качество и стоимость обрезных пиломатериалов варьируется. Реализуется обрезная доска сухой и естественной влажности. Доска производится из следующих древесных пород: ясень, дуб, сосна, бук, береза. Брус, по преимуществу, производится из сосны. Стандартные размеры бруса: 50 на 50 и 40 на 50 мм. Длина бруса составляет 1-3 м.

    Характеристика необрезных пиломатериалов

    Необрезной пиломатериал имеет неопиленные или частично опиленные кромки, а также обзол, превышающий норму для обрезных материалов.

    Выделяется необрезной материал радиальной, тангенциальной и комбинированной распиловки. Распил может иметь 2, 2,2, 2,5, 3, 4, 5, 7 см толщины. Для обрезных и необрезных пиломатериалов используется одна и та же древесина (сосна, дуб, ясень и др.).

    В коммерческой среде различают 2 вида необрезных пиломатериалов:

    • Заборная доска имеет множество дефектов, сучков, она влажная и линейно деформированная;
    • Столярный материал – сухой, с минимальным количеством дефектов, ровный. Столярная доска (обычно производится из сосны) пригодна к дальнейшей обработке в обрезной материал.

    Использование обрезных и необрезных пиломатериалов

    Качественная обрезная доска (шалевка толщиной 7-19 мм, тес 22-35 мм и доска толщиной до 8 см) широко применяется для отделки дома. Применение нашли как тонкие (до 3,5 см), так и толстые доски толщиной 3,5 см и больше.

    Популярные области применения обрезных материалов:

    • Настил полов;
    • Производство мебели и лестниц;
    • Строительство подкровельного основания;
    • Изготовление заборов и оград, беседок, и других построек летнего типа.

    Необрезные пиломатериалы могут применяться в таких сферах:

    • Постройка заборов, временных навесов, складов;
    • Строительство опалубки;
    • Укрепление стенок временных подземных тоннелей, котлованов;
    • Выполнение основания под обшивку более дорогостоящими обрезными материалами;
    • Декорация тематических интерьеров;
    • Подшивка чернового пола щитами из горбыля.

    Выбирая те или иные пиломатериалы, нужно обращать внимание на то, соответствуют ли их габариты (ширина и длина) и древесина заявленным производителем. Важен тщательный визуальный анализ поверхности и среза пиломатериала: даже несмотря на небольшую стоимость необрезной доски, не стоит покупать изделия с существенным количеством дефектов.

    Поделитесь информацией с друзьями!

    Отличия обрезной и необрезной доски

    Опубликовано admin Май 7, 2016 в Блог | Комментарии к записи Отличия обрезной и необрезной доски отключены

    Эта статья будет интересна тем, кто раньше не сталкивался со строительством, потому что для профессионалов разница между обрезной и необрезной доской очевидна.

    Если предстоит загородное строительство, наверняка возникнет потребность в покупке и одного, и другого материала, потому что применяются они в решении разных задач. Например, необрезная доска используется там, где нет высоких требований к эстетике. Это может быть опалубка, обрешетка, различные временные сооружения и пр. Боковые кромки (обзол) при распиловке не удаляются. И качество бывает разное. Могут присутствовать такие дефекты, как плесень, поражение грибком, сучки, гниль. Цена ниже, чем у обрезной.

    Обрезная доска опиливаются со всех четырех сторон, в результате по краю получается ровная поверхность без обзола. Боковые поверхности ровные. По форме обрезной пиломатериал напоминает прямоугольник. Такая доска имеет более привлекательный вид, подходит для чистовых работ, быстрее сохнет. Используется для укладки пола, постройки забора, изготовления мебели и для других «лицевых» работ.

    Критерии выбора обрезного и необрезного пиломатериала сходны. Но здесь также следует обратить внимание на кривизну, скручивание пиломатериала. Обращайте внимание на влажность покупаемых изделий. Непросушенные изделия в процессе высыхания может «повести». Допустимый уровень влажности от 18 до 24%. Также в продаже бывает строганная доска.

    В компании по продаже пиломатериалов «Боралес» большой выбор пиломатериалов. У нас можно купить и необрезную, и обрезную доску. Сделать заказ можно непосредственно на сайте.

    электронных источников // Purdue Writing Lab

    Примечание: На этой странице отражена последняя версия руководства по публикации APA (т. Е. APA 7), выпущенная в октябре 2019 года. Аналогичный ресурс для более старого стиля APA 6 можно найти здесь.

    Важное примечание: Некоторые электронные цитаты требуют использования скобок. Стиль APA требует, чтобы их содержимое было заключено в квадратные скобки без пробелов (например, [содержимое в квадратных скобках] должно выглядеть так).По возможности указывайте в ссылках год, месяц и дату. Если месяц и дата недоступны, используйте год публикации. Кроме того, версия APA 7 th больше не требует использования «Получено из» перед URL-адресами или DOI; однако для разархивированных ресурсов делаются особые исключения. Включение даты извлечения для этих источников указывает читателям, что версия работы, которую они извлекают , может отличаться от версии , которая использовалась изначально.

    Обратите внимание: ниже содержит список наиболее часто цитируемых электронных источников.Полный список ссылок на электронные источники см. В издании 7 th Руководства по публикациям APA.

    Веб-страница или часть онлайн-контента

    Если на странице указан отдельный автор, сначала укажите его имя:

    Фамилия, Ф. М. (год, месяц, число). Название страницы . Название сайта. URL

    Если ресурс был написан группой или организацией, используйте название группы / организации в качестве автора. Кроме того, если автор и название сайта совпадают, не указывайте название сайта в цитировании.

    Название группы. (Год, Месяц, Дата). Название страницы . Название сайта. URL

    Если автора страницы нет в списке, начните с заголовка. Кроме того, укажите дату получения, когда содержимое страницы может измениться со временем (например, если вы цитируете вики, которая находится в открытом доступе).

    Название страницы . (Год, Месяц, Дата). Название сайта. Дата месяца, год, полученный по URL-адресу

    Если дата публикации не указана, используйте аббревиатуру (n.г.).

    Автор или название группы. (нет данных). Название страницы . Название сайта (если применимо). URL

    Статья в Википедии

    APA 7 рассматривает статьи Википедии как особые экземпляры записей в справочниках. Таким образом, есть несколько различий между ссылочными записями для страниц в Википедии и ссылочными записями для общих веб-страниц.

    Название статьи. (Год, Месяц, Дата). В Википедия. URL архивной версии страницы

    Статьи Википедии часто обновляются.По этой причине дата относится к дате публикации цитируемой версии страницы. Также обратите внимание, что в руководстве рекомендуется делать ссылку на архивную версию страницы, а не на текущую версию страницы на сайте, поскольку последняя может изменяться со временем. Чтобы получить доступ к заархивированной версии, нажмите «Просмотреть историю», а затем щелкните дату / время версии, которую вы хотите процитировать.

    Статья в интернет-научном журнале: цитирование DOI

    Обратите внимание: поскольку онлайн-материалы могут потенциально изменять URL-адреса, APA рекомендует указывать идентификатор цифрового объекта (DOI), когда он доступен, а не URL-адрес.DOI - это попытка предоставить стабильные и долговечные ссылки для онлайн-статей. Они уникальны для своих документов и состоят из длинного буквенно-цифрового кода. Многие - но не все - издатели будут указывать DOI статьи на первой странице документа.

    Также обратите внимание, что некоторые онлайн-библиографии предоставляют DOI статьи, но могут «скрывать» код под кнопкой, которая может читаться как «Статья» или может быть сокращением имени поставщика, например «CrossRef» или «PubMed». Эта кнопка обычно ведет пользователя к полной статье, которая будет включать DOI.Найдите DOI в печатных публикациях или в публикациях, которые ведут по мертвым ссылкам, с помощью функции doi.org «Разрешить DOI», доступной на домашней странице сайта.

    APA 7 также советует авторам включать DOI (если таковой имеется) даже при использовании источника печати.

    Статья из онлайн-журнала с присвоенным DOI

    Фамилия, Ф. М. и Фамилия, Ф. М. (год). Название статьи. Название журнала, том (выпуск ), номера страниц. DOI

    Дроллингер, Т., Комер, Л.Б. и Уоррингтон П. Т. (2006). Разработка и валидация шкалы активного чуткого слушания. Психология и маркетинг, 23 (2), 161-180. https://doi.org/10.1002/mar.20105

    Статья из онлайн-журнала без присвоенного DOI

    Если статья в онлайн-научном журнале не имеет DOI и опубликована на веб-сайте, укажите URL-адрес. Если научная онлайн-статья не имеет DOI и опубликована в базе данных, не включайте URL-адрес или какую-либо информацию из базы данных.Единственное исключение - для баз данных, которые публикуют статьи, которые находятся в ограниченном тираже (например, ERIC) или доступны только в этой конкретной базе данных (например, UpToDate). Обратите внимание, что даты извлечения требуются для неархивированных источников, которые могут или должны изменяться с течением времени.

    Абстрактные

    APA 7 th edition не содержит инструкций по цитированию рефератов. Однако, если вы используете только информацию из аннотации, но доступен также полный текст статьи, мы советуем вам добавить «[Аннотация]» после названия статьи или источника.Если полный текст недоступен, вы можете использовать реферат, доступный через базу данных рефератов, в качестве вторичного источника.

    Новости онлайн Артикул

    Примечание: Формат этого типа источника зависит от того, исходит ли ваш источник от сайта с связанной газетой.

    Если источник действительно исходит от сайта с связанной газетой, оставьте название статьи без форматирования, но выделите название газеты курсивом.

    Фамилия, Ф.М. (год, месяц, число). Название статьи. Название публикации . URL

    С другой стороны, если источник не исходит от сайта с связанной газетой, выделите заголовок статьи курсивом, но оставьте название сайта без форматирования.

    Фамилия, Ф. М. (год, месяц, число). Название статьи . Название издательского сайта. URL

    Электронные книги или книги для Kindle

    Нет необходимости указывать, что вы использовали электронную книгу или аудиокнигу, если содержание такое же, как у физической книги.Тем не менее, вы должны различать электронную книгу или аудиокнигу и версию для печати, если контент отличается или сокращен, или если вы хотите процитировать рассказчика аудиокниги.

    Фамилия, Ф.М. (Год). Название книги . Издатель. URL

    Фамилия, Ф.М. (Год). Название книги [электронное издание]. Издатель. URL

    Фамилия, Ф.М. (Год). Название книги (Н. Рассказчик, Рассказчик) [Аудиокнига]. Издатель. URL (если есть)

    Диссертация / Диссертация из базы данных

    Фамилия, Ф.Мое ухо). Название диссертации или диссертации (№ публикации) [Докторская или магистерская диссертация, название учреждения, присуждающего ученую степень]. Имя базы данных.

    Дуйс, Дж. М. (2008). Концепции кислотно-щелочной химии и родственной органической химии студентов бакалавриата по органической химии . (Публикация № 3348786) [Докторская диссертация, Университет Северного Колорадо]. ProQuest Dissertations and Theses Global.

    Запись в онлайн-словаре, тезаурусе или энциклопедии с групповым автором

    Примечание: Интернет-словарь, тезаурус или энциклопедия могут постоянно обновляться и, следовательно, не включать дату публикации (как в примере ниже).В таком случае используйте "н.о." для даты и укажите дату получения в цитировании.

    Название учреждения или организации. (Год). Заголовок статьи. В Название справочной работы . URL

    Запись в онлайн-словаре, тезаурусе или энциклопедии с индивидуальным автором

    Фамилия, Ф.М. (Год). Заголовок статьи. В Ф. М. Фамилия (ред.), Название справочной работы (издания). Издатель. URL или DOI

    Примечание: Если словарь, тезаурус или энциклопедия не включают издание, просто пропустите этот шаг.

    Наборы данных

    Фамилия, F. M. или название группы (год). Название набора данных (Номер версии) [Набор данных]. Издатель. DOI или URL

    Графические данные (например, интерактивные карты, инфографика и другие графические представления данных)

    Укажите название организации или физического лица, а затем дату и название. Если заголовка нет, в скобках следует дать краткое объяснение того, какие данные есть и в какой форме они появляются. Включите URL-адрес и дату получения, если дата публикации не указана.

    Качественные данные и онлайн-интервью

    Если интервью невозможно найти в аудио- или печатной форме, цитируйте интервью только в тексте (не в списке литературы) и укажите месяц, день и год в тексте. Если стенограмма интервью публикуется в интернет-периодическом издании, например, в журнале, цитируйте интервью так же, как если бы вы указывали носитель, в котором оно опубликовано, как показано ниже:

    Если это аудиофайл или стенограмма, опубликованная в базе данных, укажите интервьюируемого как автора и используйте следующую модель:

    Онлайн-лекции и презентации

    При цитировании онлайн-лекций обязательно указывайте формат файла в скобках после названия лекции (например,г. Слайды PowerPoint, документ Word).

    Фамилия, Ф. М. (год, месяц, число). Название презентации [Конспекты лекций, слайды PowerPoint и т. Д.]. Издатель. URL

    Компьютерное программное обеспечение / загружаемое программное обеспечение

    Не цитируйте стандартное офисное программное обеспечение (например, Word, Excel) или языки программирования. Предоставляйте ссылки только на специализированное программное обеспечение.

    Фамилия, Ф. М. или название группы. (Год). Название программы (№ версии). Издатель. URL

    Электронная почта

    Электронные письма не включены в список литературы, но вы должны указать их в скобках в основном тексте:

    (E.Роббинс, личное сообщение, 4 января 2001 г.).

    Публикация в онлайн-форуме или обсуждении

    Фамилия, F. M. или имя группы [имя пользователя]. (Год, Месяц, Дата). Заголовок сообщения [Сообщение на форуме]. Издатель. URL

    Твитнуть

    Фамилия, Ф. М. или название группы [@username]. (Год, Месяц, Дата). Содержание сообщения до первых 20 слов [Tweet]. Название сайта. URL

    Примечание : Если твит включает изображения, видео или ссылки на другие источники, укажите эту информацию в скобках после описания содержимого.Также попытайтесь воспроизвести смайлы, если это возможно.

    National Geographic [@NatGeo]. (2020, 12 января). Ученые знали, что африканские серые умны, но теперь задокументировано, что они помогают другим представителям своего вида - даже незнакомцам [Tweet; миниатюрная ссылка на статью]. Twitter. https://twitter.com/NatGeo/status/1216346352063537154

    Профиль Twitter

    Фамилия, Ф. М. или название группы [@username]. (нет данных). Твитов [профиль в Твиттере]. Дата месяца, год, полученный по URL-адресу

    Сообщение в Facebook

    Фамилия, Ф.М. или название группы. (Год, Месяц, Дата). Содержание сообщения до первых 20 слов [Тип сообщения]. Название сайта. URL

    Примечание: Если сообщение Facebook включает изображения, видео или ссылки на другие источники, укажите эту информацию в скобках после описания содержимого. Также попытайтесь воспроизвести смайлы, если это возможно.

    Страница Facebook

    Фамилия, Ф. М. или название группы. (нет данных). Home [страница в Facebook]. Название сайта. Дата месяца, год, полученный по URL-адресу

    Фото или видео из Instagram

    Фамилия, Ф.M. или название группы [@username]. (Год, Месяц, Дата). Содержание сообщения до первых 20 слов [Тип сообщения]. Название сайта. URL

    BBC [@bbc]. (2020, 12 января). наблюдателей за небесами побывали в первом полнолунии 2020 года, известном как «волчья луна», одновременно с [фотография]. Instagram. https://www.instagram.com/p/B7OkWqbBwcf/

    Сообщение в блоге

    Фамилия, Ф. М. (год, месяц, число). Заголовок сообщения. Издатель .URL

    YouTube или другое потоковое видео

    Фамилия, Ф. М. [Имя пользователя]. (Год, Месяц, Дата). Название видео [Видео]. Потоковая служба. URL

    Примечание : Автором считается человек или группа, загрузившие видео. Если имя автора совпадает с именем пользователя, вы можете опустить [Имя пользователя].

    Ted Talk

    Автор, А.А. (Год, Месяц). Название доклада [Видео]. ТЕД. URL

    Или (если на YouTube)

    Имя пользователя.(Год, Месяц, Дата). Название доклада [Видео]. YouTube. URL

    Эпизод подкаста

    Хост, А. А. (Хост). (Год, Месяц, Дата). Название серии (номер, если предоставлено) [Эпизод аудиоподкаста]. В Название подкаста . Издатель. URL

    .

    Введение в различные алгоритмы обучения с подкреплением. Часть I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG) | Автор: Kung-Hsiang, Huang (Steeve)

    Как правило, RL-установка состоит из двух компонентов: агента и среды.

    Иллюстрация обучения с подкреплением (https://i.stack.imgur.com/eoeSq.png)

    Затем среда относится к объекту, над которым действует агент (например, к самой игре в игре Atari), а агент представляет Алгоритм RL. Среда начинается с отправки состояния агенту, который затем на основе своих знаний предпринимает действие в ответ на это состояние.После этого среда отправляет пару следующих состояний и вознаграждение обратно агенту. Агент обновит свои знания с помощью награды, возвращаемой средой, чтобы оценить свое последнее действие. Цикл продолжается до тех пор, пока среда не отправит терминальное состояние, которое заканчивается эпизодом.

    Большинство алгоритмов RL следуют этому шаблону. В следующих параграфах я кратко расскажу о некоторых терминах, используемых в RL, чтобы облегчить наше обсуждение в следующем разделе.

    Определение

    1. Действие (A): все возможные действия, которые может предпринять агент.
    2. Состояние (S): текущая ситуация, возвращаемая средой.
    3. Награда (R): немедленный возврат из среды для оценки последнего действия.
    4. Политика (π): Стратегия, которую агент использует для определения следующего действия на основе текущего состояния.
    5. Стоимость (V): ожидаемая долгосрочная доходность с учетом скидки, в отличие от краткосрочного вознаграждения R. Vπ (s) определяется как ожидаемая долгосрочная доходность π политики раскола текущего состояния.
    6. Q-значение или значение действия (Q): Q-значение аналогично значению Value, за исключением того, что оно принимает дополнительный параметр, текущее действие a . Qπ (s, a) относится к долгосрочному возврату текущего состояния s , предпринимая действия a в соответствии с политикой π.

    Без модели по сравнению с На основе модели

    Модель предназначена для моделирования динамики окружающей среды. То есть модель изучает вероятность перехода T (s1 | (s0, a)) из пары текущего состояния s 0 и действия a в следующее состояние s 1 . Если вероятность перехода успешно изучена, агент будет знать, насколько вероятно войти в определенное состояние с учетом текущего состояния и действия.Однако алгоритмы, основанные на моделях, становятся непрактичными по мере роста пространства состояний и пространства действий (S * S * A для табличной настройки).

    С другой стороны, алгоритмы без моделей полагаются на метод проб и ошибок для обновления своих знаний. В результате ему не требуется место для хранения всей комбинации состояний и действий. Все алгоритмы, обсуждаемые в следующем разделе, попадают в эту категорию.

    Соответствие политике и политике Вне политики

    Агент, подключенный к политике, изучает значение на основе своего текущего действия, производного от текущей политики, тогда как его часть, не связанная с политикой, изучает его на основе действия a *, полученного из другой политики.В Q-обучении такой политикой является жадная политика. (Мы поговорим об этом подробнее в Q-Learning и SARSA)

    2.1 Q-Learning

    Q-Learning - это внеполитический алгоритм RL без моделей, основанный на хорошо известном уравнении Беллмана:

    Уравнение Беллмана (https : //zhuanlan.zhihu.com/p/21378532? refer = intelligentunit)

    E в приведенном выше уравнении относится к математическому ожиданию, а ƛ - к коэффициенту дисконтирования. Мы можем переписать его в форме Q-значения:

    Уравнение Беллмана в форме Q-значения (https: // zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer=intelligentunit)

    Оптимальное значение Q, обозначенное как Q *, может быть выражено как:

    Оптимальное значение Q (https://zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer= Intelligentunit)

    Цель состоит в том, чтобы максимизировать Q-значение. Прежде чем погрузиться в метод оптимизации Q-value, я хотел бы обсудить два метода обновления значений, которые тесно связаны с Q-обучением.

    Итерация политики

    Итерация политики запускает цикл между оценкой политики и ее улучшением.

    Итерация политики (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

    Оценка политики оценивает функцию ценности V с помощью жадной политики, полученной в результате последнего улучшения политики. С другой стороны, улучшение политики обновляет политику действием, которое максимизирует V для каждого состояния. Уравнения обновления основаны на уравнении Беллмана. Он продолжает повторяться до схождения.

    Псевдокод для изменения политики (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

    Итерация значения

    Итерация значения содержит только один компонент.Он обновляет функцию ценности V на основе оптимального уравнения Беллмана.

    Оптимальное уравнение Беллмана (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582) Псевдокод для изменения значений (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

    После итерация сходится, оптимальная политика напрямую получается путем применения функции максимального аргумента для всех состояний.

    Обратите внимание, что эти два метода требуют знания вероятности перехода p , что указывает на то, что это алгоритм на основе модели.Однако, как я упоминал ранее, алгоритм, основанный на модели, страдает проблемой масштабируемости. Так как же Q-Learning решает эту проблему?

    Q-Learning Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)

    α относится к скорости обучения (т.е. насколько быстро мы приближается к цели). Идея Q-Learning во многом основана на итерациях значений. Однако уравнение обновления заменяется приведенной выше формулой. В результате нам больше не нужно беспокоиться о вероятности перехода.

    Псевдокод Q-обучения (https://martin-thoma.com/images/2016/07/q-learning.png)

    Обратите внимание, что следующее действие a ' выбрано для максимизации Q-значения следующего состояния. следования текущей политике. В результате Q-обучение относится к категории вне политики.

    2.2 Состояние-действие-награда-государство-действие (SARSA)

    SARSA очень напоминает Q-обучение. Ключевое различие между SARSA и Q-Learning заключается в том, что SARSA - это алгоритм, соответствующий политике. Это означает, что SARSA изучает значение Q на основе действия, выполняемого текущей политикой, а не жадной политикой.

    SARSA Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)

    Действие a_ (t + 1) - это действие, выполняемое в следующее состояние s_ (t + 1) согласно текущей политике.

    Псевдокод SARSA (https://martin-thoma.com/images/2016/07/sarsa-lambda.png)

    Из псевдокода выше вы можете заметить, что выполняются два выбора действий, которые всегда соответствуют текущей политике. Напротив, Q-обучение не имеет ограничений для следующего действия, пока оно максимизирует Q-значение для следующего состояния.Следовательно, SARSA - это алгоритм, основанный на политике.

    2.3 Deep Q Network (DQN)

    Хотя Q-обучение - очень мощный алгоритм, его основной недостаток - отсутствие общности. Если вы рассматриваете Q-обучение как обновление чисел в двумерном массиве (пространство действий * пространство состояний), оно, по сути, напоминает динамическое программирование. Это указывает на то, что для состояний, которые агент Q-Learning не видел раньше, он не знает, какое действие предпринять. Другими словами, агент Q-Learning не имеет возможности оценивать значение для невидимых состояний.Чтобы справиться с этой проблемой, DQN избавляется от двумерного массива, введя нейронную сеть.

    DQN использует нейронную сеть для оценки функции Q-значения. Входом для сети является ток, а выходом - соответствующее значение Q для каждого действия.

    DQN Пример Atari (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)

    В 2013 году DeepMind применил DQN к игре Atari, как показано на рисунке выше. Входными данными является необработанное изображение текущей игровой ситуации. Он прошел через несколько слоев, включая сверточный слой, а также полностью связанный слой.Результатом является Q-значение для каждого действия, которое может предпринять агент.

    Вопрос сводится к следующему: Как мы обучаем сеть?

    Ответ заключается в том, что мы обучаем сеть на основе уравнения обновления Q-обучения. Напомним, что целевое значение Q для Q-обучения:

    Целевое значение Q (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)

    ϕ эквивалентно состоянию s, а обозначает параметры в нейронной сети, которые не входят в область нашего обсуждения.Таким образом, функция потерь для сети определяется как квадрат ошибки между целевым значением Q и выходным значением Q из сети.

    Псевдокод DQN (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)

    Еще два метода также важны для обучения DQN:

    1. Experience Replay : Поскольку обучающие образцы в типичном RL настройки сильно коррелированы и менее эффективны для данных, это приведет к более сложной конвергенции для сети. Одним из способов решения проблемы распространения образцов является воспроизведение опыта.По сути, образцы переходов сохраняются, которые затем случайным образом выбираются из «пула переходов» для обновления знаний.
    2. Отдельная целевая сеть : Целевая Q-сеть имеет ту же структуру, что и сеть, оценивающая значение. Каждые C шагов, согласно приведенному выше псевдокоду, целевая сеть сбрасывается на другую. Таким образом, колебания становятся менее сильными, что приводит к более стабильным тренировкам.

    2.4 Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG)

    Хотя DQN добилась огромного успеха в задачах более высокого измерения, таких как игра Atari, пространство действия все еще остается дискретным.Однако для многих задач, представляющих интерес, особенно для задач физического контроля, пространство действий является непрерывным. Если вы слишком точно распределите пространство действия, вы получите слишком большое пространство действия. Например, предположим, что степень свободной случайной системы равна 10. Для каждой степени вы делите пространство на 4 части. У вас будет 4¹⁰ = 1048576 действий. Также чрезвычайно сложно сходиться в таком большом пространстве действий.

    DDPG опирается на архитектуру «актер-критик» с двумя одноименными элементами: актер и критик.Актер используется для настройки параметра 𝜽 для функции политики, то есть для определения наилучшего действия для определенного состояния.

    Функция политики (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)

    Критик используется для оценки функции политики, оцененной субъектом в соответствии с ошибкой временной разницы (TD).

    Ошибка разницы во времени (http://proceedings.mlr.press/v32/silver14.pdf)

    Здесь строчные буквы v обозначают политику, выбранную субъектом. Знакомо? Да! Это похоже на уравнение обновления Q-обучения! TD-обучение - это способ научиться предсказывать значение в зависимости от будущих значений данного состояния.Q-обучение - это особый тип TD-обучения для изучения Q-ценности.

    Архитектура «Актер-критик» (https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf)

    DDPG также заимствует идеи воспроизведения опыта и отдельной целевой сети от DQN . Другой проблемой для DDPG является то, что он редко выполняет исследование действий. Решением для этого является добавление шума в пространство параметров или пространство действий.

    Action Noise (слева), Parameter Noise (справа) (https: //blog.openai.com / better-exploration-with-parameter-noise /)

    Согласно этой статье, написанной OpenAI, утверждается, что добавление в пространство параметров лучше, чем в пространство действий. Один из часто используемых шумов - это случайный процесс Орнштейна-Уленбека.

    Псевдокод DDPG (https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf)

    Я обсуждал некоторые базовые концепции Q-обучения, SARSA, DQN и DDPG. В следующей статье я продолжу обсуждать другие современные алгоритмы обучения с подкреплением, включая NAF, A3C и т. Д.В конце я кратко сравним каждый из рассмотренных мной алгоритмов. Если у вас возникнут проблемы или вопросы относительно этой статьи, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже или подписываться на меня в твиттере.

    .

    Наивный байесовский классификатор. Что такое классификатор? | Автор: Рохит Ганди

    Классификатор - это модель машинного обучения, которая используется для различения различных объектов на основе определенных характеристик.

    Наивный байесовский классификатор - это вероятностная модель машинного обучения, которая используется для задачи классификации. Суть классификатора основана на теореме Байеса.

    Используя теорему Байеса, мы можем найти вероятность того, что произойдет A , учитывая, что произошло B .Здесь B - свидетельство, а A - гипотеза. Сделанное здесь предположение состоит в том, что предикторы / функции независимы. То есть наличие одной особенности не влияет на другую. Отсюда его называют наивным.

    Давайте рассмотрим пример, чтобы немного лучше понять. Рассмотрим проблему игры в гольф. Набор данных представлен ниже.

    Мы классифицируем, подходит ли день для игры в гольф с учетом особенностей дня. Столбцы представляют эти функции, а строки - отдельные записи.Если мы возьмем первую строку набора данных, мы увидим, что это не подходит для игры в гольф, если погода будет дождливой, высокой температурой, высокой влажностью и безветренностью. Здесь мы делаем два предположения, одно из которых, как указано выше, мы считаем независимыми. То есть, если температура высокая, это не обязательно означает, что влажность высокая. Другое предположение, сделанное здесь, заключается в том, что все предикторы одинаково влияют на результат. То есть ветреный день не имеет большего значения для принятия решения играть в гольф или нет.

    В соответствии с этим примером теорема Байеса может быть переписана как:

    Переменная y - это переменная класса (играть в гольф), которая показывает, подходит ли она для игры в гольф или нет в данных условиях. Переменная X представляет параметры / функции.

    X задается как,

    Здесь x_1, x_2… .x_n представляют характеристики, т.е. они могут быть сопоставлены с внешним видом, температурой, влажностью и ветром. Подставляя X и расширяя, используя цепное правило, мы получаем

    . Теперь вы можете получить значения для каждого, просмотрев набор данных и подставив их в уравнение.Для всех записей в наборе данных знаменатель не меняется, он остается неизменным. Следовательно, знаменатель можно удалить и ввести пропорциональность.

    В нашем случае переменная класса ( y ) имеет только два результата: да или нет. Могут быть случаи, когда классификация может быть многомерной. Следовательно, нам нужно с максимальной вероятностью найти класс y .

    Используя указанную выше функцию, мы можем получить класс с учетом предикторов.

    Полиномиальный наивный байесовский код:

    Это в основном используется для задач классификации документов, т.е.e, относится ли документ к категории спорта, политики, технологий и т. д. Признаки / предикторы, используемые классификатором, - это частота слов, присутствующих в документе.

    Бернулли Наивный Байес:

    Это похоже на полиномиальный наивный Байес, но предикторы являются логическими переменными. Параметры, которые мы используем для прогнозирования переменной класса, принимают только значения «да» или «нет», например, если слово встречается в тексте или нет.

    Gaussian Naive Bayes:

    Когда предикторы принимают непрерывное значение и не являются дискретными, мы предполагаем, что эти значения выбираются из гауссовского распределения.

    Распределение по Гауссу (нормальное распределение)

    Поскольку способ представления значений в наборе данных изменяется, формула для условной вероятности изменяется на

    Наивные байесовские алгоритмы в основном используются в анализе тональности, фильтрации спама, системах рекомендаций и т. Д. Они быстрые и их легко реализовать, но их самый большой недостаток - требование независимости предикторов. В большинстве случаев в реальной жизни предикторы зависимы, это снижает производительность классификатора.

    .

    Что такое etcd? | IBM

    Узнайте больше о etcd, отказоустойчивой базе данных «ключ-значение» с открытым исходным кодом, которая служит основной магистралью данных для Kubernetes и других распределенных платформ.

    Что такое etcd?

    etcd - это распределенное хранилище ключей и значений с открытым исходным кодом, используемое для хранения и управления важной информацией, которая необходима распределенным системам для непрерывной работы. В частности, он управляет данными конфигурации, данными состояния и метаданными для Kubernetes, популярной платформы оркестровки контейнеров.

    Как и все распределенные рабочие нагрузки, контейнерные рабочие нагрузки имеют сложные требования к управлению, которые усложняются по мере масштабирования рабочей нагрузки. Kubernetes упрощает процесс управления этими рабочими нагрузками за счет координации таких задач, как настройка, развертывание, обнаружение служб, балансировка нагрузки, планирование заданий и мониторинг работоспособности во всех кластерах, которые могут выполняться на нескольких машинах в разных местах.

    Но для достижения такой координации Kubernetes нуждается в хранилище данных, которое предоставляет единый согласованный источник истинной информации о состоянии системы - всех ее кластеров, модулей и экземпляров приложений в них - в любой момент времени.etcd - это хранилище данных, используемое для создания и поддержки этой версии истины.

    etcd выполняет аналогичную роль для Cloud Foundry - мультиоблачной платформы как услуги (PaaS) с открытым исходным кодом - и является жизнеспособным вариантом для координации критически важных систем и метаданных в кластерах любого распределенного приложения. Название «etcd» происходит от соглашения об именах в структуре каталогов Linux: в UNIX все файлы конфигурации системы для одной системы содержатся в папке с именем «/ etc;» «D» означает «распределенный».”

    Посмотрите видео "Что такое etcd?" для более глубокого погружения (6:09):

    Почему etcd?

    Это непростая задача - служить основой данных, которая поддерживает работу распределенной рабочей нагрузки. Но etcd создан для решения этой задачи, разработан с нуля для следующих качеств:

    • Полная репликация: Каждый узел в кластере etcd имеет доступ ко всему хранилищу данных.
    • Высокая доступность: etcd не имеет единой точки отказа и корректно выдерживает сбои оборудования и сетевых разделов.
    • Надежно непротиворечиво: Каждое «чтение» данных возвращает последние данные «запись» по всем кластерам.
    • Fast: etcd был протестирован на скорости 10 000 операций записи в секунду.
    • Secure: etcd поддерживает автоматическую проверку подлинности на транспортном уровне (TLS) и дополнительную проверку подлинности сертификата клиента на уровне безопасных сокетов (SSL). Поскольку etcd хранит жизненно важные и высокочувствительные данные конфигурации, администраторы должны реализовать в развертывании элементы управления доступом на основе ролей и обеспечить, чтобы члены группы, взаимодействующие с etcd, имели минимальный уровень доступа, необходимый для выполнения их работы.
    • Simple: Любое приложение, от простых веб-приложений до очень сложных механизмов оркестровки контейнеров, таких как Kubernetes, может читать или записывать данные в etcd с помощью стандартных инструментов HTTP / JSON.

    Обратите внимание: поскольку производительность etcd сильно зависит от скорости диска хранилища, настоятельно рекомендуется использовать твердотельные накопители в средах etcd. Для получения дополнительной информации об этом и других требованиях к хранилищу etcd, ознакомьтесь с разделом «Использование Fio, чтобы узнать, достаточно ли быстро ваше хранилище для etcd.”

    Алгоритм консенсуса Raft

    etcd построен на алгоритме консенсуса Raft для обеспечения согласованности хранилища данных на всех узлах кластера - ставки таблицы для отказоустойчивой распределенной системы.

    Raft обеспечивает эту согласованность с помощью выбранного ведущего узла , который управляет репликацией для других узлов в кластере, называемого ведомыми . Лидер принимает запросы от клиентов, которые затем пересылает подчиненным узлам. Как только лидер удостоверился, что большинства подчиненных узлов сохранили каждый новый запрос как запись журнала, он применяет запись к своему локальному конечному автомату и возвращает результат этого выполнения - «запись» - клиенту.Если последователи выходят из строя или сетевые пакеты теряются, лидер повторяет попытку, пока все последователи не сохранят все записи журнала согласованно.

    Если ведомый узел не может получить сообщение от лидера в течение указанного интервала времени, проводятся выборы для выбора нового лидера. Последователь объявляет себя кандидатом , и другие последователи голосуют за него или любой другой узел в зависимости от его доступности. Как только новый лидер избран, он начинает управлять репликацией, и процесс повторяется.Этот процесс позволяет всем узлам etcd поддерживать высокодоступные, последовательно реплицируемые копии хранилища данных.

    etcd и Kubernetes

    etcd входит в число основных компонентов Kubernetes и служит основным хранилищем ключей и значений для создания работающего отказоустойчивого кластера Kubernetes. Сервер Kubernetes API хранит данные о состоянии каждого кластера в etcd. Kubernetes использует функцию «watch» etcd для отслеживания этих данных и для перенастройки себя при возникновении изменений. Функция «смотреть» сохраняет значения, представляющие фактическое и идеальное состояние кластера, и может инициировать ответ, когда они расходятся.

    Подробный обзор того, как Kubernetes управляет кластерами, сервисами и рабочими узлами, можно найти в нашем видео «Объяснение Kubernetes»:

    Чтобы узнать, как подключить приложение служб Kubernetes с помощью etcd, просмотрите это руководство.

    CoreOS и история и поддержка etcd

    etcd был создан той же командой, которая отвечала за разработку CoreOS Container Linux, широко используемой контейнерной операционной системы, которой можно эффективно запускать и управлять в массовом масштабе.Изначально они создали etcd на Raft для одновременной координации нескольких копий Container Linux, чтобы обеспечить бесперебойную работу приложений.

    В декабре 2018 года команда пожертвовала etcd Фонду облачных вычислений (CNCF), нейтральной некоммерческой организации, которая поддерживает исходный код etcd, домены, размещенные службы, облачную инфраструктуру и другую собственность проекта в качестве ресурсов с открытым исходным кодом для контейнеров. Сообщество облачных разработчиков. CoreOS объединилась с Red Hat.

    etcd против ZooKeeper против Consul

    Другие базы данных были разработаны для управления информацией о координации между распределенными кластерами приложений. Два, которые чаще всего сравнивают с etcd, - это ZooKeeper и Consul.

    ZooKeeper

    ZooKeeper изначально был создан для координации данных конфигурации и метаданных в кластерах Apache Hadoop. (Apache Hadoop - это платформа с открытым исходным кодом или набор приложений для хранения и обработки больших объемов данных на кластерах стандартного оборудования.) ZooKeeper старше, чем etcd, и уроки, извлеченные из работы с ZooKeeper, повлияли на дизайн etcd.

    В результате etcd имеет некоторые важные возможности, которых нет в ZooKeeper. Например, в отличие от ZooKeeper, etcd может делать следующее:

    • Разрешить динамическую реконфигурацию членства в кластере.
    • Остаться стабильным при выполнении операций чтения / записи при высоких нагрузках.
    • Поддерживать многоверсионную модель данных управления параллелизмом.
    • Предлагает надежный ключевой мониторинг, который никогда не отбрасывает события без уведомления.
    • Используйте примитивы параллелизма, которые отделяют соединения от сеансов.
    • Поддерживает широкий спектр языков и фреймворков (ZooKeeper имеет свой собственный протокол Jute RPC, который поддерживает ограниченные языковые привязки).

    Консул

    Consul - это сервисное сетевое решение для распределенных систем, возможности которого находятся где-то посередине между etcd и сервисной сеткой Istio для Kubernetes. Как и etcd, Consul включает распределенное хранилище ключей и значений на основе алгоритма Raft и поддерживает интерфейсы прикладного программирования (API) HTTP / JSON.Оба предлагают динамическую конфигурацию членства в кластере, но Consul не так сильно контролирует несколько одновременных версий данных конфигурации, а максимальный размер базы данных, с которой он будет надежно работать, меньше.

    etcd против Redis

    Как и etcd, Redis - это инструмент с открытым исходным кодом, но их основные функции различны.

    Redis - это хранилище данных в памяти, которое может работать как база данных, кеш или посредник сообщений. Redis поддерживает более широкий спектр типов данных и структур, чем etcd, и имеет гораздо более высокую производительность чтения / записи.

    Но etcd обладает превосходной отказоустойчивостью, более надежным переключением при отказе и возможностями непрерывной доступности данных, и, что наиболее важно, etcd сохраняет все сохраненные данные на диск, существенно жертвуя скоростью ради большей надежности и гарантированной согласованности. По этим причинам Redis лучше подходит для работы в качестве системы кэширования распределенной памяти, чем для хранения и информации о конфигурации распределенной системы.

    etcd и IBM Cloud

    IBM была одним из первых участников проекта etcd, поддерживала этот проект и продолжала вносить свой вклад с тех пор, как CNCF ввела его в действие.Один из девяти сопровождающих проекта также является сотрудником IBM.

    IBM предлагает IBM Cloud Databases for etcd, полностью управляемое решение для управления конфигурацией распределенной системы, которое готово к работе, обеспечивает высокую доступность и безопасность.

    Начните с регистрации бесплатной учетной записи IBM Cloud, и вы сможете настроить кластер etcd уже сегодня.

    .

    Смотрите также

    ООО ЛАНДЕФ © 2009 – 2020
    105187, Москва, ул. Вольная д. 39, 4 этаж.
    Карта сайта, XML.