Как научиться с в самп


Как начать играть на Samp-RP и добиться успеха. Полезные советы. » SAMP-Stock


В этой статье Вы узнаете, как правильно начать играть на Samp-RP чтобы добиться успеха на сервере. 

Начнём с софта, качаем собейт от Raymond'a. Для Samp-RP - он самый лучший. Разумеется, это не честно. Но мы не будем злоупотреблять его использованием. Собейт нам нужен, чтобы защищаться от неадекватов и злостных нарушителей ПДД ( детей ).

Игра на любом RP-сервере начинается с регистрации. Поэтому регистрируем нашу основу, на Samp-RP рекомендуем использовать промокоды ютуберов, например #tarko, который даёт 300 тыс. вирт при достижении 5 уровня персонажа ( далее: просто лвл ).

1. Выполнение квеста:


Самый быстрый способ получить 2 лвл - пройти квест "Гость", его выполнение начинается автоматически.

1 задание - перенести 20 мешков в порту: задача довольно не сложная, и займёт от силы 10-15 минут.
2 задание - получить водительские права: тоже всё просто, просим таксиста довезти нас до автошколы, либо садимся на автобус "Автовокзал LS - Автошкола" и добираемся в Автошколу, ищем в комнате справа компьютер, и подойдя к нему запускаем практический экзамен, который состоит из одного задания - "город", просто катайтесь по меткам, но нужно быть внимательным, если Вы попадёте в ДТП - придётся пересдавать. Сдача и пересдача - абсолютно бесплатные. Так же учтите и тот факт, что сдавать экзамен Вам придётся вручную, а не через инструкторов, иначе задание не будет выполнено.
3 задание - собрать 50 кустов на ферме: это конечно нудно, но как правило занимает не более 15 минут. Работа так же затруднений вызвать не должна.
4 задание - купить скин: всё просто, просим таксиста довезти нас до магазина одежды ( МО ) и покупаем любой скин дороже 1к, задание будет выполнено.
5 задание - получить паспорт: Просто едем в мэрию и заходим внутрь, задание будет выполнено и 2 лвл будет получен.

Помимо этого за все задания квеста в общей сложности Вы получите 4 тыс. вирт.   

2. Второй уровень, новые работы и возможности:


Отныне Вы игрок 2 уровня, для Вас открыты новые работы - Водитель автобуса, Таксист, Продавец хот-догов.

Расскажу коротко о каждой:

Водитель автобуса - Здесь Вам нужно кататься на автобусе по чекпоинтам, которые раскиданы по маршрутам. В плане финансов - это самая бестолковая работа после обновления с добавлением лимитов к зарплате, работать на ней стоит исключительно ради квеста "трудоголик", о нём мы ещё поговорим.

Таксист - Самая оптимальная работа на 2 уровне, поможет Вам лучше изучить штат, и порадует Вас неплохим доходом, лимит которого довольно быстро повышается. До 5 уровня это пожалуй самая прибыльная работа. Тут Вам и пригодится коллизия, врубаем это чудо игровой инженерии ( на кнопку "Ч" ), и забываем про придурков, которые выезжают на встречную полосу, они больше не будут Вам помехой, но опять же - не злоупотребляем! Подрубаем в аккурат перед неизбежной аварией. Сэкономите кучу вирт на ремонте и ремкомплектах. 

Продавец хот-догов - Берёте машину хот-догов и заключаете контракт с одной из закусочных, далее едем в людное место и продаём хот-доги, ничего сложного нет. Другое дело - доход, здесь он очень мал, поэтому эта работа не пользуется популярностью, да и в квестах не используется. Вообщем - чисто ради фана.

Квест "трудоголик" стоит выбирать в том случае, если Вы не планируете идти в какую-либо фракцию как минимум до 6 уровня. Тогда есть смысл его взять, ибо на всём его протяжении и в конце он подарит Вам неплохие подъёмные. И я крайне рекомендую его пройти, даже не смотря на то, что он очень долгий и нудный. Если же с тропы работяги Вы хотите свалить как можно скорее - то особого смысла брать этот квест - нету. Поскольку уже с третьего, а где то даже и сразу со второго уровня Вы можете вступить в армию/банду.
Подробнее о работах на Samp-RP Вы можете узнать в этой статье: "Работы на SAMP-RP" 

Если Вы, как советую я - выбираете прохождения квеста "трудоголик", то работать советую - не покладая рук, работать следует по следующей схеме: выполняете задание из квеста, к примеру 10 кругов автобусником и 50 пассажиров таксистом, и после того, как прохождение следующего задания на Вашем уровне невозможно - работаете только таксистом. Так Вы довольно быстро накопите 100 тыс. вирт, потратьте их на комплект лицензий. Обойдётся это Вам в сумму около 75 тыс. вирт. Для дальнейшей игры они Вам очень пригодятся. После этого советую прокачать скиллы в тире, это тоже Вам понадобится. Скиллы обойдутся вам в 25 тыс. вирт.

На 5 уровне Вы получате 300к за промокод - не спешите покупать квартиру с автомобилем, ждём шестого уровня. На шестом выполняем квест связанный с работой дальнобойщика ( 50 рейсов, не забываем про коллизию ) и получаем задания как на покупку квартиры, так и на покупку автомобиля. За каждую покупку Вы получите 100к вирт ( в сумме 200к без учёта предыдущих заданий ). Неплохой подъём. 


Если Вы работали достаточно усердно ( задротили ), то уже на 6 уровне у Вас будет квартира с автомобилем C-класса, и 300к+ на руках - и это без доната.

Далее есть два верных пути:

Первый путь - идти в какую-нибудь организацию и развиваться там в плане карьеры.
Второй путь - фарм виртов на дальнобойщике.

Первый путь даёт перспективы занять руководящую должность, потом став лидером, а потом даже и администратором.
Второй путь даёт много виртов.

Тут уже выбор лично каждого.

Второй путь я думаю всем понятен, а вот о первом Вы можете узнать по ссылочкам ниже.

͈6OYN% Eb @ 6J $ ļHWI ֐ = J @ k * :! L_Oq (-Gh_˲Á OO {d-H. ڮ .5 S83-Dd + WTFdh'awɃ8szPSnd {ytd̉_ $ U ৳ p $ xg

.

scikit learn - как получить сбалансированную выборку классов из несбалансированного набора данных в sklearn?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и работаю
.

slundberg / shap: теоретико-игровой подход для объяснения результатов любой модели машинного обучения.

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • Команда
  • Предприятие
  • Проводить исследования
.

Несбалансированные данные обучения глубокого обучения? Решите это так. | by Shubrashankh Chatterjee

Одна из самых больших проблем, с которыми мы сталкиваемся, когда решаем любую проблему машинного обучения, - это проблема несбалансированных данных обучения. Проблема несбалансированных данных такова, что академические круги разделились в отношении определения, значения и возможных решений Мы попытаемся разгадать тайну несбалансированных классов в обучающих данных с помощью задачи классификации изображений.

При проблеме классификации, когда из всех классов, которые вы хотите предсказать, если для одного или нескольких классов имеется чрезвычайно низкое количество выборок, вы можете столкнуться с проблемой несбалансированных классов в ваших данных.

Примеры

  1. Прогнозирование мошенничества (количество мошенничества будет намного меньше, чем подлинных транзакций)
  2. Прогнозирование стихийных бедствий (Плохие события будут намного ниже, чем хорошие)
  3. Выявление злокачественной опухоли в классификации изображений (изображения с опухоль будет намного меньше, чем опухоль без опухоли в обучающей выборке)

Почему это проблема?

Несбалансированные классы создают проблему по двум основным причинам:

  1. Мы не получаем оптимизированных результатов для класса, который несбалансирован в реальном времени, поскольку модель / алгоритм никогда не получает достаточного обзора базового класса
  2. Это создает проблему создания проверочной или тестовой выборки, поскольку трудно получить представление по классам в случае, если количество наблюдений для нескольких классов чрезвычайно мало

Какие различные подходы используются для решения этой проблемы?

Предлагаются три основных подхода, каждый из которых имеет свои плюсы и минусы:

  1. Недостаточная выборка - Случайным образом удалить класс, имеющий достаточно наблюдений, чтобы сравнительное соотношение двух классов было значимым в наших данных.Хотя этот подход действительно прост в использовании, но существует высокая вероятность того, что удаляемые данные могут содержать важную информацию о прогнозирующем классе.
  2. Передискретизация - Для несбалансированного класса случайным образом увеличьте количество наблюдений, которые являются просто копиями существующих выборок. Это в идеале дает нам достаточное количество выборок, с которыми можно поиграть. Передискретизация может привести к переобучению обучающих данных
  3. Synthetic выборка (SMOTE) - Метод предлагает синтетически произвести наблюдения несбалансированных классов, которые аналогичны существующим с использованием классификации ближайших соседей. Проблема в том, что делать, когда количество наблюдений является чрезвычайно редким классом. Например, у нас может быть только одно изображение редкого вида, который мы хотим идентифицировать с помощью алгоритма классификации изображений.

Хотя каждый из подходов имеют свои преимущества: нет конкретной эвристики, какой метод использовать и когда. Теперь мы рассмотрим эту проблему подробно, используя задачу классификации изображений с глубоким обучением.

В этом разделе мы рассмотрим проблему классификации изображений, которая связана с несбалансированными классами, а затем решим ее, используя простой и эффективный метод.

Задача -Мы выбрали «Задача идентификации горбатых китов» на kaggle, которую мы ожидали решить для несбалансированных классов (так как в идеале количество классифицированных китов будет меньше, чем неклассифицированных, также будет будет несколько редких видов китов, для которых у нас будет меньше изображений)

Из kaggle: «В этом конкурсе вам предстоит создать алгоритм для определения видов китов на изображениях. Вы проанализируете базу данных Happy Whale, содержащую более 25 000 изображений, собранных исследовательскими организациями и общественными авторами.Внося свой вклад, вы поможете открыть обширные области понимания динамики популяций морских млекопитающих во всем мире ».

Поскольку это проблема классификации изображений с несколькими метками, я сначала хотел проверить, как данные распределяются по классам.

Приведенная выше диаграмма показывает, что из 4251 обучающих изображений более 2000 имеют только одно изображение на класс . Существуют также классы с ~ 2–5 изображениями. Теперь это серьезная проблема несбалансированных классов. Мы не можем ожидайте, что модель DL будет обучаться, используя только одно изображение для каждого класса (хотя есть алгоритмы, которые могут просто делать это, например, классификация одного кадра, но мы на данный момент игнорируем это).Это также создает проблему, как создать разделение между обучающей и проверочной выборкой. В идеале вы хотите, чтобы каждый из классов был представлен как в обучающей, так и в проверочной выборке.

В частности, мы рассмотрели два варианта:

option1 - Строгое увеличение данных в обучающей выборке (мы могли бы это сделать, но поскольку нам нужно увеличение данных только для определенных классов, это может не решить нашу задачу полностью). Поэтому я выбрал вариант 2, который выглядел достаточно простым, чтобы попробовать.

option2- Подобно опции передискретизации, о которой я упоминал выше. Я просто скопировал изображения несбалансированных классов обратно в данные обучения 15 раз, используя различные методы дополнения изображений. Это вдохновлено Джереми Ховардом, который, я думаю, упомянул об этом в одном из них. лекций по глубокому обучению курса part-1 fast.ai .

Прежде чем мы начнем с опции-2, давайте рассмотрим несколько изображений из обучающей выборки.

Изображения относятся к двуустке китов.Следовательно, идентификация, вероятно, будет весьма специфичной для того, как будут ориентированы изображения.

Я также заметил, что в данных есть много изображений, которые являются специфическими черно-белыми или только каналами R / B / G.

На основе этих наблюдений я решил написать приведенный ниже код для внесения небольших изменений в изображения из несбалансированных классов в обучающей выборке и сохранить их:

 import os 
from PIL import Imagefrom PIL import ImageFilterfilelist = train ['Image'] .loc [(поезд ['cnt_freq'] <10)].tolist () для подсчета в диапазоне (0,2):

для файла изображений в списке файлов:
os.chdir ('/ home / paperpace / fastai / course / dl1 / data / humpback / train')
im = Image.open ( imagefile)
im = im.convert ("RGB")
r, g, b = im.split ()
r = r.convert ("RGB")
g = g.convert ("RGB")
b = b.convert ("RGB")
im_blur = im.filter (ImageFilter.GaussianBlur)
im_unsharp = im.filter (ImageFilter.UnsharpMask)

os.chdir ('/ home / paperpace / fastai / курсы / dl1 / data / humpback / copy ')
r.save (str (count) +' r _ '+ imagefile)
g.save (str (count) + 'g _' + imagefile)
b.save (str (count) + 'b _' + imagefile)
im_blur.save (str (count) + 'bl _' + imagefile)
im_unsharp.save ( str (count) + 'un _' + imagefile)

Приведенный выше блок кода выполняет следующие действия с каждым из изображений в несбалансированном классе (которые имеют частоту менее 10):

  1. Сохранение расширенной копии каждого изображения as R / B & G
  2. Сохранение расширенной копии каждого изображения, которое является размытым
  3. Сохранение расширенной копии каждого изображения, которое в нерезкости

Мы строго использовали подушку (библиотека изображений Python) для этого упражнения, как видно из приведенного выше код

Теперь у нас для всех несбалансированных классов минимум 10 сэмплов.Мы продолжили обучение.

Увеличение изображения - Мы сохранили это просто. Мы только хотели убедиться, что наша модель может получить подробный вид двуустки кита. Для этого мы включили увеличение в увеличение изображения.

Средство поиска скорости обучения - Мы выбрали скорость обучения 0,01, обозначенную как lr find.

Мы выполнили несколько итераций с использованием Resnet50 (сначала замороженные и размороженные). Оказывается, замороженная модель также неплохо подходит для этой постановки задачи, так как есть изображения китовых сосальщиков в imagesenet.

 эпоха trn_loss val_loss precision 
0 1,827677 0,492113 0,895976
1 0,93804 0,188566 0,964128
2 0,844708 0,175866 0,967555
3 0,571255 0,126632 0,977614
4 0,458565 0,116253 0,97109991
4 0,458565 0,116253 0,97109991
4 0,458565 0,116253 0,97109991
0,99 данные?

Наконец-то наш момент истины в таблице лидеров kaggle.Предлагаемое решение занимает 34 место в этом конкурсе со средней средней точностью @ 5 0,41928 :)

Заключение

Иногда простые подходы, которые наиболее логичны (если у вас нет дополнительных данных, просто скопируйте существующие данные снова с небольшим (вариации делают вид, что большинство наблюдений в классе будут на одной линии для модели) являются наиболее эффективными и позволяют выполнять работу более легко и интуитивно.

.

Смотрите также