Orange News brings you a round-up of what’s going on in the digital world as well as all the latest Orange headlines and events!

когда загрузится отправить. ЧТО ТАКОЕ ORANGE3?Это визуальная среда анализа данных и построения data workflow:— написана на языке Python— переносима (portable) и доступна на Windows, mac. Orange поставляется со встроенным виджетом под названием Конструктор функций, который позволяет нам создавать новую функцию, используя существующие функции.

Orange Flame Background royalty-free images

Анализируйте акции Orange (ORAN). График котировок, курс акций на сегодня, дивиденды, аналитика, последние новости и стоимость акций. Follow Orange Orange and others on SoundCloud. Menu. Orange Process. Главная. Технологии. занимает позицию № 22 в категории «Карты» и позицию № 99421 в глобальном рейтинге (ноябрь 2023). Примеры анализа данных пакетом Orange на русском языке. Orange explains.

Первый пошел: оператор заплатит 1 млн рублей за вызов с подменного номера

Данный открытый продукт предлагает машинное обучение и визуализацию данных для новичков и экспертов. Подробный рассказ о продукте и его возможностях, а также практические примеры применения Orange в RFM-анализе и анализе текстов смотрите в записи дата-среды: Презентация в PDF? А также рекомендуем выступление Дмитрия Стефановского на «Дне открытых данных в Москве» 2019, где разбирается кейс применения Orange для целей Федеральной налоговой службы. Задача состояла в том, чтобы на основе данных доход предприятия в год, издержки в год, уплаченные налоги и время с момента последней проверки предсказать, какое предприятие должно обязательно пройти проверку и обосновать, почему именно это предприятие. Всем тем, кто хотел бы повысить квалификацию, системно и углубленно изучить современные способы анализа данных в экономике, мы рекомендуем магистерские программы РАНХиГС: «Системы больших данных в экономике» и «Цифровая экономика и современная комбинаторика» дистанционная программа. С 14:40 — 16:10 у всех желающих будет возможность задать вопросы руководителям магистерских программ «Системы больших данных в экономике» и «Цифровая экономика и современная комбинаторика».

Вы можете заметить, что некоторые точки данных не располагаются точно на линии оси, но ради уменьшения признаков дополнительная информация, полученная из точек, незначительна, и данные затем просто отображаются на этом ПК. Этот пример кажется довольно простым для уменьшения 2 измерений до 1, но также работает для любого количества функций.

С точки зрения геологии, если мы предположим, что эти базальты относительно неизменны и состоят из стандартного геохимического состава, то мы также можем предположить, что многие концентрации РЗЭ будут одинаковыми для каждого образца. Если все функции имеют сходные линейные отношения, их можно просто спроецировать как один линейный главный компонент с минимальной потерей данных. Приведенные выше признаки обладают почти идеальной положительной линейной зависимостью 1:1. Однако, вероятно, в ваших данных существуют другие отношения, для которых потребуются другие основные компоненты. Orange имеет виджет PCA с множеством различных параметров, включая выбор количества основных компонентов для ваших данных, что является своего рода методом проб и ошибок. Общее эмпирическое правило, которое я видел в описаниях PCA, заключается в том, что чем меньше основных компонентов используется, тем лучше. Хорошее объяснение нашел здесь.

Во-первых, я сделаю простой оранжевый рабочий процесс, включив необработанные данные из GEOROC прямо в другие модели классификации и посмотрю, что мы получим. В виджете «Выбрать столбцы», как показано ниже, я выбрал Tectonic Setting в качестве нашей целевой переменной и оставил все остальные функции доступными. Мы будем использовать и сравнивать алгоритмы машинного обучения «Случайный лес», «Логистическая регрессия», «Машина опорных векторов», «Наивный байесовский алгоритм», «K-ближайший сосед» и «AdaBoost». Как видно ниже в виджете Test and Score, наша Area Under Curve AUC - компромисс между чувствительностью и специфичностью, подробнее здесь и Точность классификации CA действительно очень хороши, поэтому модели должны быть очень хорошими, и мы продолжаем. Но если мы посмотрим на виджет Rank и посмотрим, какие функции предоставляют информацию о нашей модели, мы увидим, что бумажные функции Citations, Rock Name и Material являются нашими тремя крупнейшими игроками. Это связано с тем, что цитирование напрямую связано с тектонической обстановкой, а также название породы и материал содержат номер цитирования. Эти столбцы бесполезны для нашей модели, поэтому я проведу первую очистку и избавлюсь от них, удалю все дубликаты и правильно идентифицирую свои типы данных, как я делал ранее в этом блоге.

Теперь, когда я разобрался со своими функциями, виджет Test and Score возвращается с более низкой и более разумной точностью особенно для наивного Байеса и более привлекательным списком ранжированных функций. Однако я увидел много отсутствующих значений в своем листе геохимических данных, и теперь, глядя на виджет «Рейтинг», я вижу, что «отсутствующие значения были вписаны по мере необходимости». Это означает, что все пробелы в моих данных были заполнены значениями, которые могут не обязательно быть точными с научной точки зрения. Чтобы устранить эту проблему, я просто агрессивно удалю кучу функций и экземпляров, в которых отсутствуют значения. Вы можете видеть, к чему мы движемся: чем чище ваши данные, тем лучше модель.

Snow сначала добавил новые ROAs Route Origin Authorizations к глобальной таблице маршрутизации, которые изначально не вызвали сбоев.

Однако позже Snow добавил ROAs с «фальшивыми источниками», что привело к существенному сокращению действительных маршрутов Orange, что, в свою очередь, стало причиной сбоя в обслуживании. Проблема была усугублена использованием системы RPKI Resource Public Key Infrastructure , предназначенной для предотвращения неправомерного перехвата маршрутов, что эффективно сделало сеть Orange нефункционирующей.

В числе всего прочего в его состав входит и Orange, который можно узнать по иконке в виде улыбающегося апельсина в очках. Однако из-за того, что по умолчанию он с дистрибутивом Anaconda не поставляется и его, прежде чем запустить, нужно установить хоть и нажатием одной кнопки , большинство пользователей до его использования не доходят. И очень зря. Orange позволяет сразу «из коробки» приобщиться к увлекательному миру анализа данных даже тем, кто раньше не решался это сделать из-за опасений, что не сможет разобраться в сложных математических построениях или в программировании.

Теперь вам достаточно ориентироваться в своей предметной области и иметь небольшое — совсем небольшое, буквально обзорное — представление о методах статистики и моделирования. А дальше вы просто рисуете в Orange схему обработки ваших данных. Вот так выглядит в Orange типичный поток «workflow» обработки данных: Процесс построения workflow в Orange происходит путём манипуляций с иконками-виджетами, которые мышкой выкладываются на холст — рабочий стол приложения. Каждый виджет представляет собой программный блок, который каким-либо образом обрабатывает поступившую на его вход информацию и передаёт её дальше, для обработки, визуализации или сохранения следующим виджетом. Связи между виджетами протягиваются мышкой, двойной щелчок открывает окно его настроек: например, отображаемые оси и масштаб для графика и сам график, гиперпараметры для алгоритма машинного обучения, имя файла для виджета загрузки или сохранения данных и т. В левой части окна Orange находится блок меню для выбора виджетов.

В комплекте начальной установки Orange не содержит, но при необходимости даёт возможность дополнительно загрузить ещё несколько наборов виджетов: Associate: датамайнинг повторяющихся наборов элементов и обучение ассоциативным правилам; Bioinformatica: анализ наборов генов и доступ к библиотекам геномов; Data fusion: объединение различных наборов данных, коллективная матричная факторизация и исследование скрытых факторов; Educational: обучение концепциям machine learning; Geo: работа с геоданными; Image analytics: работа с изображениями, анализ нейронными сетями; Network: графовый и сетевой анализ; Text mining: обработка естественного языка и анализ текста; Time series: анализ и моделирование временных рядов; Spectroscopy: анализ и визуализация спектральных наборов данных. А если и этого недостаточно, то у Orange есть виджет для окончательного решения всех вопросов — Python Script, который позволяет вам написать на Python любой обработчик входных данных. Для примера, чтобы вы представляли себе, как работает Orange, попробуем решить в нём классическую задачу обработки данных «Titanic» с Kaggle.

Груз AM Fishing Проходимец разбор. оранж. d-0.8мм 30гр

Обзор торговой методики «ORANGE 2.0»: описание, техническая характеристика, индикаторы, условия проведения сделок на покупку и продажу, надежные брокеры. Бывший гендиректор и шесть топ-менеджеров французской телекоммуникационной компании Orange предстанут перед судом в Париже из-за массовых самоубийств. Смотрите видео онлайн на Смотрите сериалы бесплатно, музыкальные клипы, новости мира и кино, обзоры мобильных устройств. занимает позицию № 22 в категории «Карты» и позицию № 99421 в глобальном рейтинге (ноябрь 2023). Оранж. Обзор. Новости. 2. Фото.

Orange Business Services и «НПО Аналитика» предложат совместные решения для российского ритейла

Версия для печати 24 июля 2019 года В июне 2019 года Управлением была проведена плановая выездная проверка оператора связи ООО «Оранж Бизнес Сервисез» Представительство в г. Санкт-Петербурге по вопросам соблюдения лицензионных условий требований и обязательных требований при использовании радиочастотного спектра, а также по соблюдению лицензионных условий требований и обязательных требований при оказании услуг электросвязи.

Как в прошлом году, так и в будущем ими будут пользоваться киберпреступники. Orange Cyberdefense прогнозирует, что количество атак, нацеленных на мобильные устройства, будет расти. Специалистам в области безопасности следует обратить на этот факт особое внимание. В первую очередью целью злоумышленников станут компрометации приложений интернет-банков, перехват СМС для проникновения в аккаунт и последующая кража финансовых средств. Кроме того, мобильные платформы играют ключевую роль в современных системах защиты доступа, а именно в многофакторной аутентификации MFA , которая обычно используется в корпоративных средах, например, для защиты доступа к облаку. Ключевые тенденции в сфере вредоносного ПО Подтвержденная активность загрузчиков вредоносных программ, которые активируют другие вредоносные программы на пораженных системах снизилась в ноябре-декабре 2020 г.

А дальше вы просто рисуете в Orange схему обработки ваших данных. Вот так выглядит в Orange типичный поток «workflow» обработки данных: Процесс построения workflow в Orange происходит путём манипуляций с иконками-виджетами, которые мышкой выкладываются на холст — рабочий стол приложения. Каждый виджет представляет собой программный блок, который каким-либо образом обрабатывает поступившую на его вход информацию и передаёт её дальше, для обработки, визуализации или сохранения следующим виджетом. Связи между виджетами протягиваются мышкой, двойной щелчок открывает окно его настроек: например, отображаемые оси и масштаб для графика и сам график, гиперпараметры для алгоритма машинного обучения, имя файла для виджета загрузки или сохранения данных и т. В левой части окна Orange находится блок меню для выбора виджетов. В комплекте начальной установки Orange не содержит, но при необходимости даёт возможность дополнительно загрузить ещё несколько наборов виджетов: Associate: датамайнинг повторяющихся наборов элементов и обучение ассоциативным правилам; Bioinformatica: анализ наборов генов и доступ к библиотекам геномов; Data fusion: объединение различных наборов данных, коллективная матричная факторизация и исследование скрытых факторов; Educational: обучение концепциям machine learning; Geo: работа с геоданными; Image analytics: работа с изображениями, анализ нейронными сетями; Network: графовый и сетевой анализ; Text mining: обработка естественного языка и анализ текста; Time series: анализ и моделирование временных рядов; Spectroscopy: анализ и визуализация спектральных наборов данных. А если и этого недостаточно, то у Orange есть виджет для окончательного решения всех вопросов — Python Script, который позволяет вам написать на Python любой обработчик входных данных. Для примера, чтобы вы представляли себе, как работает Orange, попробуем решить в нём классическую задачу обработки данных «Titanic» с Kaggle. Решать будем самыми простыми, насколько это будет возможно, методами, чтобы просто показать сам процесс создания решения. Вот так в Orange выглядит workflow решения один из вариантов : Последовательно пройдём по шагам построения workflow. Напомню, что исходными данными в этой задаче являются два набора данных, поставляемых в виде CSV-файлов: файл Train. Наша задача — используя методы DS, реализуемые виджетами Orange, предсказать, какова была судьба пассажиров из выборки Test. Для каждого из наборов данных выложим на холст виджет File из раздела Data.

Orange предоставляет услуги хостинга в своих дата-центрах, сетевого подключения, обеспечения физической и информационной безопасности, средства управления инфраструктурой и приложениями заказчиков, а также сервисы по поддержке миграции ИТ-инфраструктуры в облако. В свою очередь, Huawei предоставит необходимое оборудование и будет развивать технологическую платформу и программный комплекс OpenStack, а также будет осуществлять поддержку третьей линии. Чтобы обеспечить поддержку этих начинаний, нам были необходимы лучшие технологии, которые в совокупности с высочайшим уровнем безопасности и качества обслуживания смогут решить задачи цифровой трансформации и развития на международном уровне. Вместе с экспертами Huawei в области OpenStack, мы создаем безопасную и гибкую платформу, построенную на базе открытой архитектуры, которая позволит предоставлять бесшовные end-to-end сервисы», — объясняет Филипп Лаплан Philippe Laplane , директор подразделения Orange Cloud for Business, Orange Business Services. Спонсоры и партнеры 2024.

Информация о сайте orange-news.ru

‎Orange News (Group) on the App Store
Визуальный анализ данных с Python и Orange 3
Orange News: what is it? What does it mean?
Dare to bloom
Orange (ORAN): цена, график котировок, дивиденды, анализ, прогноз, новости

Orange Moldova

Шаг 3: Как только вы сможете увидеть структуру набора данных с помощью виджета, вернитесь, закрыв это меню. Шаг 4: Поскольку нам нужна таблица данных, чтобы лучше визуализировать наши результаты, мы нажимаем на виджет «Data Table». Шаг 5. Теперь дважды щёлкните виджет, чтобы визуализировать таблицу.

Нажмите на полукруг перед виджетом «File», перетащите его в пустое место в рабочем процессе и выберите виджет «Scatter Plot». Как только создадите виджет Scatter Plot, дважды щёлкните по нему и изучите данные. Вы можете выбрать оси X и Y, цвета, формы, размеры и другие настройки.

Экспериментируйте, добавляя или меняя виджеты в вашем рабочем процессе. Это только первая вводная статья об интеллектуальном анализе данных Data mining с использованием Orange. В следующей статье рассмотрим пример использования Orange для поисковой оптимизации сайтов.

Навигация по записям.

Сценарий особенно актуален сейчас, после введения MNP. Сколько клиентов перейдет к другому оператору? Сколько потеряет пострадавшая компания?

Если рассчитать приведенную выше утечку по методике InfoWatch с учетом уровня конкуренции в российском телекоме, ущерб от такой утечки только в виде упущенной выгоды составит 0,5-1 млрд руб.

Работы по обеззараживанию, которые продлятся до 2016 года, включают проведение анализов и сбор примерно 73 тысяч кубометров загрязненной почвы. Она будет нагреваться до высокой температуры, при которой остатки диоксина сгорят. Агентство США по международному развитию будет следить за очисткой Дананга - самого зараженного из 28 мест, где были обнаружены следы диоксина.

More information Accept all cookies.

Yahoo Finance

Ещё в первой части, в в контексте истории исследований по "Оранжу", было кратко сказано что "впоследствии мнение врачей изменилось". Это формально правда, но в реальности этот процесс был более сложным и запутанным. Для лучшего его понимания, нужно сначала разобраться в предыстории, а именно в судебных исках американских ветеранов к кампаниям-производителем химикатов. Первым и самым известным процессом был иск, поданный ветеранами против них в декабре 1979 года.

Суд продлился 5 лет, и стоил стороне защиты в общей сумме около 100 миллионов долларов, стороне обвинения — около 10 миллионов, расходы же только на поддержание судебного процесса составили около 2 миллионов. Такие большие расходы со всех сторон, ровно как и отсутствие какого-либо значимого прогресса за всё время слушаний, в итоге вынудили стороны завершить дело соглашением. Так в чем же была проблема, почему дело было таким долгим и дорогим?

Главным образом, всё упиралось в недостаток доказательств у обвинителей, и как, следствие, в сильную защиту обвиняемых. По состоянию на 70-е годы не было ни одного релевантного медицинского исследования, которое устанавливало бы связь между воздействием диоксина и теми болезнями, которые, как считали ветераны, были им вызваны. Поскольку вопрос привлек внимание общественности, был дан импульс для дополнительных научный изысканий, но и они не смогли установить никакой корреляции.

Тяжело доказывать свою позицию в суде, когда буквально каждое первое медицинское исследование показывает неправоту этой самой позиции. Сторона защиты также активно апеллировала к аргументу, что уровень риска, на который шли компании при производстве химикатов, не выходил за нормы обычной практики, и что о возможном вреде этих химикатов компании знали не больше, чем государственные структуры, их закупающие. Это позволяло перекинуть ответственность на правительство, к которому иск не подавался, и которое, таким образом, было вне юрисдикции суда.

Так всё происходящее создавало почву для юридических споров, и ещё больше затягивало процесс. Здесь нужно понимать, что со стороны обвинения процесс вели не сами ветераны поскольку у них не было для этого ни юридического, ни медицинского образования , а нанятые ими адвокаты. В общей сложности на стороне истцов было задействовано почти 1500 адвокатских контор.

Те, в свою очередь, спустя 5 лет ожесточенной борьбы начали проникаться некоторым пессимизмом, и, понимая слабость предъявленных обвинений, стремились завершить дело хоть как-нибудь, за исключением варианта своего однозначного поражения. В этом начинании их поддержал как судья, так и сами кампании-производители. Их издержки были гораздо больше, так что любое решение, которое не признает их виновным, и не нанесет, таким образом, вреда репутации, было для них приемлемым, хотя и не идеальным — вердикт всё равно оставлял почву для спекуляций в обществе.

В итоге сторона защиты выплатила компенсации общей суммой около 180 миллионов долларов, а обвинение отозвало свои претензии. Как нетрудно догадаться, это никого не устроило. Главным образом недовольными остались ветераны, по двум основным причинам: во-первых, сумма выплат была относительно небольшой: 12800 долларов в случаях лишения трудоспособности, и 3800 долларов в случаях смерти; во-вторых, нанятые ветеранами адвокаты не смогли доказать виновность компаний-производителей, что несколько принижало значимость дела в глазах общества, поскольку со стороны это можно было бы трактовать так, будто бы они получают компенсации на ровном месте.

Как результат, ещё до завершения суда в США созрел нарратив о ветеранах, пострадавших из-за жадности химических компаний, которые вынуждены терпеть лишения и страдания, а государство не хочет идти им на встречу. Здесь нужно сделать ремарку, что это был не первый раз, когда такие идеи возникали в Штатах, и ответ со стороны государства здесь был достаточно стандартным: американская организация ветеранов ещё в 1981-м начала оказывать помощь ветеранам, не требуя доказательств ни относительно связи диоксина с заболеваниями, ни относительно степени воздействия диоксина на пострадавших.

И обусловлен он преимущественно пятью крупнейшими поставщиками контента. Минувшей весной чиновники ЕС начали прорабатывать вопрос о том, следует ли обязать крупных игроков интернет-отрасли вкладывать средства в развитие инфраструктуры 5G.

Господин Фернандес назвал предстоящую работу «борьбой» и добавил, что она «будет очень сложной, но жизненно необходимой». Переломный момент для бизнес-моделей телекоммуникационных компаний. Источник: sandvine.

В 2017 году стало известно о традиции главы государства передавать губернаторам папку зеленого цвета. В ней, как правило, содержались критические замечания и описывались проблемы жителей регионов. Главы субъектов с подачи журналистов начали называть ее «знаменитой зеленой папкой». Быстрая доставка новостей — в «Ленте дня» в Telegram.

Мы работаем для вас с 2016 года и активно развиваемся, расширяя возможности, подключая новые сервисы, добавляя новые разделы. Материалы портала не запрещается копировать. За активную ссылку благодарность и респект. По вопросам сотрудничества и предложений обращайтесь на почту [email protected] Весь контент, предоставляемый сайтом, гиперссылки, связанные приложения, форумы, блоги, социальные сети и другая информация взята из сторонних источников и предназначена только для ознакомления.

Машинное обучение с Orange Vol 2.

Представители Orange утверждают, что была украдена информация меньше чем 3% клиентов оператора. news sur orange: l'info en france et dans le monde, live et résultats football, tennis, rugby dernières tendances mode, beauté, minceur. Orange Moldova отмечает 25 лет с начала деятельности на рынке Молдовы. Orange Security Navigator 2021: как COVID-19 повлиял на рынок информационной безопасности. Смотать пробег в Ниссан с помощью оранж 5. Гендиректор французского мобильного оператора Orange Кристель Хайдеманн (Christel Heydemann) заявила, что из-за огромного роста.

Orange News - video

Смотать пробег в Ниссан с помощью оранж 5 — Сообщество «Автоэлектрика» на DRIVE2
Local Businesses
стоит $69. SEO анализ orange-news
Глава Orange: техногиганты вынуждают операторов мобильной связи вкладываться в развитие сетей
Orange News - video
Жертвы «Агента Оранж» (Reuters, Великобритания) | 18.01.2022, ИноСМИ

Новости оранж разбор