В эфире — «Стена Сосновского»! Разоблачение «агента Оранж» 1Третья бутылка в трусах Навального 2Мертвая петля Европы — «Украина — Белоруссия — Молдавия» 3.
Navigation Menu
- Screenshots
- Sustainability for All
- Еще один конкурент по слиянию и правила
- стоит $69. SEO анализ orange-news
- Государство и общество
США начинают очищать Вьетнам от «Агента Оранж»
Для каждого из наборов данных выложим на холст виджет File из раздела Data. В свойствах каждого виджета пропишем пути, по которым находятся наши файлы, укажем, какие поля у загружаемых наборов будут target и features и каких типов будут эти поля — числовые, категориальные, временные или текстовые, а какие поля вообще не надо обрабатывать. Данный процесс можно оставить на усмотрение виджета, но автоматическое определение типа полей часто даёт некорректные результаты, поэтому лучше сделать всё руками: Выложим виджет Data Table из раздела Data для отображения загруженного набора данных и соединим его с виджетом File набора Train. Откроем виджет Data Table и посмотрим на загруженную таблицу с данными. Обратите внимание, что в верхней левой части виджета отобразилась некоторая статистика по полям и записям загруженного набора данных: К сожалению, больше века назад, когда произошла трагедия «Титаника», дела со сбором информации о пассажирах, пострадавших в кораблекрушении, обстояли не очень. Данные о многих людях были не полными, не точными, а о некоторых отсутствовали вовсе. Для очистки полученных данных выложим на холст виджет Impute из раздела Data. В его настройках укажем метод среднего, которым будем заменять отсутствующие или некорректные значения. Также передадим данные с выхода этого виджета на вход виджета Data Table, чтобы во второй вкладке, которая там появится, посмотреть на результат работы очистки: Пришло время построить модель классификации, которая по известным признакам на тренировочном наборе будет пытаться предсказать, выжил пассажир или нет. При этом, для ускорения процесса, подкручивать метапараметры этих алгоритмов не будем, оставим их настройки как есть, по умолчанию: Теперь нужно проверить результаты работы выбранных алгоритмов и рассчитать их оценочные метрики.
На основе этих данных виджет Test and Score автоматически начнёт рассчитывать результаты работы моделей, построенных из очищенного набора данных этими алгоритмами, а также оценки их работы. Судя по результатам, лучшие результаты, за исключением метрики AUC, дал метод логистической регрессии, поэтому в дальнейшем будем использовать его. Для построения рабочей модели классификации выложим на холст ещё один виджет Logistic Regression из раздела Model, виджет Data Sampler из раздела Data и виджет Predictions из раздела Evaluate.
По данным Orange Business Services, из-за пандемии растет не только мощность DDoS-атак на российские предприятия, но и их количество. Так, в 2020 г. При этом в первом полугодии 2021 г. Мощность самого масштабного инцидента на российские ресурсы, по данным NetScout, в 2020 г.
Тип виджета можно определить по его иконке. Виджеты сгруппированы по разделам: Data, Visualization, Predictions и пр. Группа виджета определяет цвет иконки. Каждый виджет имеет множество возможно, пустое входных и множество выходных сигналов. Сигнал определяет данные, которые поступают на вход виджету или являются его результатом. При получении входного сигнала виджет выполняет определенные действия и оповещает связанные с ним виджеты путем отправки им соответсвующих сигналов.
Сигнал представляет собой экземпляр класса-наследника Orange. Для загрузки датасета имеется множество виджетов. Самый простой File считывает данные из файла или загружает по URL. Скриншот параметров виджета File представлен на рисунке. Виджет позволяет выбрать файл с жесткого диска или загрузить из интернета по URL, а также выводит основные параметры датасета. Виджет File имеет единственный выходной сигнал Data тип Orange.
Он связан с единственным входным сигналом Data виджета Data Table.
Как уточняет агентство, в 2006 года Ломбарт обещал, что заставит всех сокращенных сотрудников покинуть компанию, даже если для этого придется «выкинуть их из окна или через дверь». По данным Reuters, глава Orange специально ставил перед сотрудниками невыполнимые задачи и постоянно поручал им новую работу. В Orange агентству отказались комментировать суд над бывшим начальником. Однако нынешний гендиректор заявил Reuters, что с тех пор в компании серьезно поработали над корпоративной культурой.
Визуальный анализ данных с Python и Orange 3
Завершена плановая выездная проверка в отношении Представительства ООО «Оранж Бизнес Сервисез» в г. Санкт-Петербурге. Новости. Всё о Дзене. Завершена плановая выездная проверка в отношении Представительства ООО «Оранж Бизнес Сервисез» в г. Санкт-Петербурге. инструмент по дата майнингу и не только, 4.5 Сохранение и загрузка данных в Orange. В результате хакерской атаки на испанского телекоммуникационного оператора Orange Spain произошел сбой в интернет-соединении.
Popular App Categories
- Orange руководство пользователя
- Календарь мероприятий
- ORANGE — Анализ выручки — EURONEXT:ORA — TradingView
- Yahoo Finance
here we go
Structure, properties, spectra, suppliers and links for: Orange II. В Orange подтвердили проблемы со связью и отметили, что в течение нескольких часов завершат технические работы. Structure, properties, spectra, suppliers and links for: Orange II.
Orange руководство пользователя
Для Orange слияние означает быстрое расширение, укрепление клиентского портфеля при одновременном снижении расходов на продажи и маркетинг. В эфире — «Стена Сосновского»! Разоблачение «агента Оранж» 1Третья бутылка в трусах Навального 2Мертвая петля Европы — «Украина — Белоруссия — Молдавия» 3. 10 августа 1961 года американские войска впервые применили во Вьетнаме высокотоксичный химикат Agent Orange («Агент Оранж». В этой статье я научу вас некоторым основным шагам для выполнения анализа изображений с помощью Orange. Orange explains. Попробуем, однако же, разобраться, чем отличается путинский «Зловещий Оранж» от реальной угрозы.
Админ паблика #Orange во ВКонтакте попросил политическое убежище у Украины
Платформа Orange является мощным инструментом для анализа данных и машинного обучения. Основная цель платформы Orange - предоставить пользователям удобный и эффективный способ работы с данными, визуализации результатов и создания моделей машинного обучения. Изучение и описание целей платформы Orange: - Обеспечение удобства и простоты использования: Orange создана с учетом того, чтобы пользователи с разным уровнем опыта могли легко и комфортно работать с данными. Визуальный интерфейс и интуитивно понятные инструменты делают процесс работы с данными и создания моделей доступным даже для начинающих пользователей. Это позволяет пользователям применять передовые алгоритмы и методики для решения сложных задач.
Это дает возможность гибко настраивать параметры модели и контролировать ее поведение.
Химикат применялся в течение 9 лет. Американцы «оранжа» не жалели. Его жертвами стали около 3 млн вьетнамцев. Свыше миллиона — инвалиды, страдающие наследственными болезнями.
Кроме того, были модернизированы сети в крупнейших городах присутствия — Новосибирске , Екатеринбурге , Самаре и Ростове-на-Дону. Апгрейд метросетей позволит в будущем умощнять каналы связи в тех направлениях, которые необходимы клиентам. Современное оборудование позволяет эффективнее использовать место в стойках, потреблять меньше электроэнергии и легко масштабироваться по предоставляемым сервисам.
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. Это был чисто политический шаг, который, однако, создал почву для постепенного сглаживания конфликта. Проблема была в том, что некоторым политикам этого оказалось мало, и они решили продавить этот общественный запрос до финальной, так сказать, точки. Загвоздка оказалась в том, что исследования 80-х не смогли установить связь "Оранжа" ни с одной болезнью, и, таким образом, любая программа компенсаций, принятая федеральным правительством, не могла иметь должного медицинского обоснования. Для того, чтобы это обоснование получить, очевидно, была необходима ревизия взглядов. О том, как эта ревизия производилась, лучше всего написал Михаэль Гох, доктор по молекулярной биологии и одни из главных экспертов по "Оранжу" в 80-е, в своей книге "The Political Science of Agent Orange and Dioxin". Итак, в 1991-м принимается т. Комиссия формировалась из членов национальной академии наук англ. Главной особенность комиссии был выбор учёных, её составляющих — предписывалось, чтобы эти ученые обладали определенным авторитетом в своей области, но при этом не имели ни публичных позиций, связанных с агентом "Оранж", ни "конфликта интересов" в этой теме. На практике этот критерий работал таким образом, что отсекал почти всех специалистов, которые работали над проблематикой "Оранжа" до этого поскольку они имели соответствующие публикации, связанные с темой , а среди оставшихся дополнительно отсеивал тех ученых, которые занимали скептические позиции и не были склонны идти на компромиссы. И, в целом, это решение было, наверное, самым худшим, которое только возможно было принять при решении чисто научного вопроса. Дискуссии и споры всегда помогали продвигать научное знание, позволяли добиться лучших результатов в понимании той или иной проблемы. Лучший способ вывести медианную позицию по вопросу — это сравнивать аргументы людей противоположных взглядов, а вовсе не приглашать экспертов с заранее усредненной позицией. Как такой подход повлиял на качество исследования, догадаться не сложно.
Календарь мероприятий
- Подготовительная работа
- Text Analysis: New Features
- Search code, repositories, users, issues, pull requests...
- Мы в соц сетях
- Жертвы «Агента Оранж» (Reuters, Великобритания) | 18.01.2022, ИноСМИ
Maintenant, TV en direct Orange
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. В свойствах каждого виджета пропишем пути, по которым находятся наши файлы, укажем, какие поля у загружаемых наборов будут target и features и каких типов будут эти поля — числовые, категориальные, временные или текстовые, а какие поля вообще не надо обрабатывать. Данный процесс можно оставить на усмотрение виджета, но автоматическое определение типа полей часто даёт некорректные результаты, поэтому лучше сделать всё руками: 2.
Выложим виджет Data Table из раздела Data для отображения загруженного набора данных и соединим его с виджетом File набора Train. Откроем виджет Data Table и посмотрим на загруженную таблицу с данными. Обратите внимание, что в верхней левой части виджета отобразилась некоторая статистика по полям и записям загруженного набора данных: 3. К сожалению, больше века назад, когда произошла трагедия «Титаника», дела со сбором информации о пассажирах, пострадавших в кораблекрушении, обстояли не очень.
Данные о многих людях были не полными, не точными, а о некоторых отсутствовали вовсе. Для очистки полученных данных выложим на холст виджет Impute из раздела Data. В его настройках укажем метод среднего, которым будем заменять отсутствующие или некорректные значения. Также передадим данные с выхода этого виджета на вход виджета Data Table, чтобы во второй вкладке, которая там появится, посмотреть на результат работы очистки: 4.
За такое правонарушение оператору "Оранж Бизнес Сервисез" мировым судом назначен штраф в размере 1 млн рублей", — сообщили в ведомстве. Других подробностей дела нет. Миллион рублей — верхняя планка штрафа по этой статье.
Президент подписал закон 30 декабря 2021 года. Должностные лица могут заплатить от 30 до 100 тысяч рублей, индивидуальные предприниматели — от 200 до 800 тысяч рублей, а юрлица - от 500 тысяч до 1 млн рублей.
Периоды подъема и охлаждения свойственны всем процессам в природе, но это их не останавливает. Orange Business везде и в России работает по закону, наши услуги лучше, чем у многих конкурентов. Клиенты это знают и продолжают сотрудничество. Да, возникли новые сложности и ограничения. Но мы — провайдер услуг, и страна производства техники в нашем бизнесе ключевой роли не играет. Другое дело — требование клиента, который часто хочет, чтобы решение для него было построено на решении определенного вендора.
Например, китайского. Планирует ли использовать в проектах российское оборудование или ПО? И тестируем ряд решений. Но нужно понимать: чем большее количество решений от различных вендоров мы внедряем, тем нам сложнее управлять сетью. Даже когда у традиционного поставщика появляется новая линейка оборудования — возникает определенная сложность: нужно сертифицировать инженеров, обеспечить ЗИП, перенастроить систему управления и пр. В международной компании никто не изобретает велосипед: нам нужно быть унифицированными глобально. Мы участвуем во множестве деловых и отраслевых мероприятий и постоянно убеждаемся, что наши коллеги и партнеры в России настроены прагматично. К честному бизнесу и грамотным инженерам везде прислушиваются.
Мы не занимаемся политикой, но, конечно, вместе со всеми испытываем экономические трудности. Сам себе я не раз задавал вопрос: почему Orange Business в России оказался столь успешным в кризисное время? Помимо нашей рыночной позиции, я уверен, роль играет русский характер, привычка не сдаваться, сплачивается в трудные годы.
In short, Orange is an open source data visualization and data analysis tool for data mining through visual programming or Python scripting. The tool has components for almost all well-known machine learning algorithms, add-ons for bioinformatics and text mining as well as features for data analytics also. So, for researchers it is a one stop solution for pre-processing of dataset, visualization of dataset using graphs, all inbuilt machine learning algorithms, test and score feature for measuring accuracy of algorithm on different datasets along with many more fantastic features.
Eye-catching features of Orange Following are some of the many amazing features of Orange, 1. Open source The best part of Orange is that it is open source so that you can get its code and can even modify the tool as per your requirement. This tool is undoubtedly a boon for people doing Phd or masters in data science and machine learning. Also, you can get the source code of almost all machine learning algorithms too. So you can modify the algorithm as per your application and then you can add that modified algorithm in Orange and take the results. This is seriously amazing feature of the Orange tool.
Visual Programming This tool is not just meant for computer science professionals but even novice users can use it as it provides visual programming. It is as simple installing a game and then playing it. It provides drag and drop facilities. It even provides lines for connection. To plot a graph was never such playful as Orange has made it. You will definitely fall in love with this tool when you will experience its flexible and visual environment.
It provides dotted lines if connection is not proper. If you are not using proper machine learning algorithm or prediction algorithm then it will not allow you to connect with the data. In short, visual programming provides interactive data exploration for rapid qualitative analysis with clear visualizations. GUI allows users to focus on exploratory data analysis instead of coding, while smart defaults make prototyping of any data analysis workflow fast and extremely easy. Just place the widgets on the canvas, connect them, load your datasets and yield the insight. Supports Google sheet Oftenly in data science tools, one can browse any file from the local hard disk.
But with Orange, it is possible to fetch the data from a given URL. It also provides support to fetch the data from Google spreadsheet which is its most eye catching feature. So if your data is not in your local hard drive, no need to worry as Orange provides the facility of fetching the data from Google spreadsheets also. Add-ons are available to extend the functionality It is possible to extend the functionality of Orange through add-ons which are available online.
Orange Business Services в 2,5 раза усилил российскую систему защиты от DDoS-атак
Сигнал Data принимает данные для отображения на графике, а сигнал Data Subset — подмножество данных. Если Data Subset определен, то на графике будут заштрихованы точки, соответствующие Data Subset. Так, можно выбрать некоторые элементы из таблицы данных Data Table, и увидеть, как они расположены на графике по отношению к другим точкам. В примере на рисунке выбраны образы 3, 4, 5, 6. Можно выделить некоторые точки на графике и изучить значения признаков соответствующих им объектов в таблице. Система Orange содержит большое количество виджетов для визуализации данных, не рассмотренных выше. Схема программы для тестирования классификаторов приведена на рисунке. Виджет Test and Score принимает следующие входные сигналы tas: Data Orange. Table — данные, на которых будет обучена модель; Test Data Orange.
Table — данные для проверки модели; Learner Orange. В качестве результата виджет имеет следующие выходные сигналы: Evaluation results Orange. Results — результаты проверки классификаторов; Predictions Orange. Table — размеченная тестовая выборка.
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. В свойствах каждого виджета пропишем пути, по которым находятся наши файлы, укажем, какие поля у загружаемых наборов будут target и features и каких типов будут эти поля — числовые, категориальные, временные или текстовые, а какие поля вообще не надо обрабатывать.
Данный процесс можно оставить на усмотрение виджета, но автоматическое определение типа полей часто даёт некорректные результаты, поэтому лучше сделать всё руками: 2. Выложим виджет Data Table из раздела Data для отображения загруженного набора данных и соединим его с виджетом File набора Train. Откроем виджет Data Table и посмотрим на загруженную таблицу с данными. Обратите внимание, что в верхней левой части виджета отобразилась некоторая статистика по полям и записям загруженного набора данных: 3. К сожалению, больше века назад, когда произошла трагедия «Титаника», дела со сбором информации о пассажирах, пострадавших в кораблекрушении, обстояли не очень.
Данные о многих людях были не полными, не точными, а о некоторых отсутствовали вовсе. Для очистки полученных данных выложим на холст виджет Impute из раздела Data.
Импорт данных в Orange Шаг 1: Нажмите на вкладку «Data» в меню выбора виджетов и перетащите виджет «File» в пустой рабочий процесс. Шаг 2: Дважды щёлкните виджет «File» и выберите файл с данными, который вы хотите загрузить в рабочий процесс. 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.
Season 2 started June 6th at 3am. While in prison she reconnects with her ex-girlfriend even though she is engaged to Larry.
Presidential election of Donald Trump, to indicate that Trump known for his orange-colored skin would be replacing President Barack Obama who is black.
Жертвы «Агента Оранж»
Подробный рассказ о продукте и его возможностях, а также практические примеры применения Orange в RFM-анализе и анализе текстов смотрите в записи дата-среды. Achită aici datoria istorică pentru un număr Orange. orange flame background. Подробный рассказ о продукте и его возможностях, а также практические примеры применения Orange в RFM-анализе и анализе текстов смотрите в записи дата-среды.