Как научиться видеть габариты машины


Учимся чувствовать габариты автомобиля

Каждый автомобилист с опытом обязан чувствовать габариты своего авто, как собственные части тела. Бывает, происходят сложные ситуации на дорогах, которые требуют хорошего ощущения габаритов. Они зачастую происходят при езде в городских пробках и на парковках в момент въезда в гараж. Как же новичку быстро изучить габариты авто, чтоб не делать аварийных ситуаций? Для избегания подобных инцидентов специалисты придумали упражнения, которые улучшают умение водить.

 

 

Маячок

Самым простым и эффективным способом изучения габаритов является применение маячков. Они довольно безопасны для автомобиля и не приносят вред при столкновении. Маячками может быть все что угодно, но чаще всего используют:

1. Конусы оранжевого цвета

2. Пластмассовая емкость с песком

3. Заполненные мягким материалом мешки

4. Не нужные, старые колеса.

Такое упражнение довольно простое, самым первым делом нужно дотронуться до маячка передней частью бампера, затем боковиной и только потом задним бампером. Главным принципом остается не сбить маячок, а только коснуться до него. Очень часто с первого раза не получается, потому что нужно не только чувствовать габариты, но и уметь хорошо управлять автомобилем на маленькой скорости. Обычно во - время практики правильно, получается, сделать это с 10 или даже 20 попытки. Водитель, освоивший данное упражнение, может спокойно переходить на следующий этап. Для этого необходимо с помощью маячков выложить силуэт двух машин, которые должны стоять на расстоянии не больше 10 метров. Вам нужно попытаться припарковать свой автомобиль между ними. Это упражнение научит вас не только хорошо чувствовать габариты, но и поможет в парковке, которую считают самой сложнейшёй при въезде на стоянку. В дальнейшем маячки можете заменить на крупные ветки или пластиковые опоры для цветов. В бутылку с песком необходимо воткнуть ветки и разместить два маячка на расстоянии чуть больше метра от ширины вашего авто. Когда вы научитесь выезжать в подобные ворота, попробуйте уменьшать расстояние на пять или десять сантиметров. Ваша задача состоит в быстром и легком проезде через проём, который по ширине на 10 см больше вашего автомобиля. Профессионалы могут попытаться сделать тоже самое, но со сложенными зеркалами, поставив стойки на ширину передних крыльев.

 

 

Наезд

Упражнение наезд тоже не сложное, но необходимо иметь хорошую практику, чтоб без ошибок повторить полученные результаты. Вам надо на площадке разместить пустую пластмассовую бутылку, и по очереди наезжать на нее передними колесами. Кажется что все легко, но это ошибочное мнение. Новички часто промахиваются. Когда вы будете делать упражнения без усилий, усложните его добавление скорости при наезде. Для закрепления изученного упражнения, на пустой площадке сделайте наезд на скорости 60 км/ч. Такое условие потребует правильного чувства габаритности. Превысив указанную скорость, вы имеете все шансы оказаться в опасной аварийной ситуации. На третьем этапе необходимо наехать на бутылку и синхронно с этим выполнить поворот. Выполняя такое упражнение, ошибаются и подкованные владельцы авто. Такая сложность помогает получить высокие результаты. Использовать бутылку не обязательно, достаточно заменить ее на предмет, издающий громкий звук и легко сжимающийся, но ни в коем случае он не должен вылетать из под колес. Отличным заменителем может быть и сложенная в два раза картонная коробка.

 

 

Метки

Для лучшей чувствительности транспорта, на стекле переднего вида сделайте метки. Если применить большой метр или линейку и прислонить к капоту, а именно где расположен центр ведущего колеса, то следующий конец прислоните к стеклу переднего вида. В месте, которое будет расположено на оси заднего колеса, карандашом или каплей краски необходимо нанести метку. И такие же действия повторите с передней шиной. Тем самым сделанные метки помогут в чувствительности габаритов и в любой обстановке выбрать правильное движение, таких как парковка, заезд в узкий гараж и других подобных мест. При плохой и неровной дороге умение чувствовать габариты также пойдёт на пользу.

Новичку и не только, габариты можно почувствовать при помощи кузова транспортного средства. Начинающему водителю для обзора и чувствительности габаритов лучше установить дефлектор. Также сейчас много выпускают автомобилей с объёмными фарами, так называемыми выпуклостями. Такие выпуклости служат для более эффективного понимания габаритов. И метками с боку станут зеркала, при помощи них очень легко ориентироваться. Научится, воспринимать задние габариты будет сложно. Владельцы кроссоверов, хачбеков  чтоб сориентироваться нужно обращать внимание на стеклоочиститель, хуже будет владельцам седанов.

 

 

Быстрое обучение

Для лучшего усвоения габаритов авто, нужно заниматься упражнениями хотя бы 4- 8 раз в месяц в течение одного года. Так как размеры машин разные, то когда приобретаете новую марку авто повторяйте упражнения повторно. Не забывайте, что можно пройти профессиональный курс в высокоспециализированной автошколе. Вас там научат экстремальной езде, разбираться в габаритах на любом транспорте, в любой опасной для жизни ситуации, найти выход.

 

Как работают самоуправляемые автомобили?

Где все беспилотные автомобили? Это то, что вы, вероятно, говорите себе после того, как многие крупные технологические и автомобильные компании прогнозировали, что к следующему году, в 2020 году, полностью автономные технологии будут развернуты во многих автопарках.

Хотя этот «крайний срок» выглядит так, как будто он не будет соблюден, за последние несколько лет беспилотные автомобили и автономные технологии добились значительных успехов. Буквально недавно автономный полугрузовик совершил поездку по территории США.С. без проблем.

Система автопилота Tesla, безусловно, была изюминкой технологий автономного вождения, и с самого начала она была в центре внимания. У Tesla есть преимущество первопроходца, поскольку она заново изобрела структуру и функционирование автомобильной компании. В прошлом году система автопилота Tesla наработала более 2 миллиардов миль .

Это значительный пробег с очень небольшим количеством аварий по сравнению с водителями-людьми.

Поскольку технологии все еще развиваются, возможно, все еще находятся в зачаточном состоянии, что такое технология самоуправления и как работают автомобили, оснащенные ею?

Что такое беспилотные автомобили?

Термины «самоуправление» и «автономный» используются как синонимы, и по сути так и есть.Автономный - это более общий подход, тогда как самоуправление относится только к транспортным средствам. В случае с автомобилями эти детали не имеют значения.

Беспилотные автомобили полагаются на аппаратное и программное обеспечение, чтобы двигаться по дороге без вмешательства пользователя. Оборудование собирает данные; программное обеспечение систематизирует и компилирует его. Что касается программного обеспечения, входные данные обычно обрабатываются с помощью алгоритмов машинного обучения или сложных строк кода, которые были обучены в реальных сценариях. Именно эта технология машинного обучения лежит в основе технологий беспилотного вождения.

По мере того как все больше и больше данных обрабатывается с помощью алгоритмов автономного самоуправления, они становятся только лучше и лучше - умнее и умнее. Алгоритмы машинного обучения могут, по сути, научить себя функционировать, если им поставлены правильные ограничения и цели.

Уровни автономных транспортных средств

Когда мы думаем об автономных или беспилотных транспортных средствах, мы, вероятно, думаем об автомобиле или полуавтомобиле, который может управлять собой полностью без участия человека.Хотя это автономно, это не говорит всей истории. Этот «полностью автономный» сценарий представляет собой автономное транспортное средство 5 уровня , уровни 0–5 представляют полный спектр вождения, от полностью человеческого, до 5 , полностью компьютерного.

Взгляните на полезную инфографику ниже, чтобы визуализировать эти 5 различных уровней автоматизации.

Источник: The Simple Dollar

Чтобы объяснить каждую деталь более конкретным текстом, мы изложили их все ниже.

Уровень 0: Водитель постоянно полностью контролирует автомобиль.

Уровень 1: Управление отдельными транспортными средствами автоматизировано, например, электронный контроль устойчивости или автоматическое торможение.

Уровень 2 : По крайней мере, два элемента управления могут быть автоматизированы одновременно, например, адаптивный круиз-контроль в сочетании с удержанием полосы движения.

Уровень 3: 75% автоматизация . В определенных условиях водитель может полностью отказаться от управления всеми критически важными для безопасности функциями.Автомобиль определяет, когда условия требуют, чтобы водитель снова взял управление на себя, и предоставляет водителю «достаточно комфортное время перехода» для этого.

Уровень 4: Транспортное средство выполняет все важные для безопасности функции на протяжении всей поездки, при этом от водителя не ожидается, что он будет управлять транспортным средством в любое время.

Уровень 5: В транспортном средстве люди только в качестве пассажиров, взаимодействие с людьми не требуется или возможно.

СВЯЗАННЫЙ: UBER ВОЗВРАЩАЕТ АВТОМОБИЛЬНЫЕ АВТОМОБИЛИ К РАБОТЕ - НО С ЧЕЛОВЕКАМИ

Какие технологии используются в беспилотных автомобилях?

Беспилотные автомобили включают в себя значительное количество технологий.Аппаратное обеспечение этих автомобилей оставалось довольно стабильным, но программное обеспечение, стоящее за автомобилями, постоянно меняется и обновляется. Рассматривая некоторые из основных технологий, мы имеем:

Камеры

Илон Маск, как известно, заявил, что камеры - единственная сенсорная технология, необходимая для беспилотных автомобилей, нам просто нужны алгоритмы, чтобы иметь возможность полностью воспринимать изображения, которые они получают. , Изображения с камеры фиксируют все, что необходимо для вождения автомобиля, просто мы все еще разрабатываем новые способы для компьютеров, чтобы обрабатывать визуальные данные и переводить их в трехмерные данные.

У Teslas 8 внешних камер , чтобы помочь им понять окружающий мир.

Радар

Радар - одно из основных средств, которые беспилотные автомобили используют, чтобы «видеть» вместе с LiDar, компьютерными изображениями и камерами. Радар имеет самое низкое разрешение из трех, но он может видеть сквозь неблагоприятные погодные условия, в отличие от LiDAR, который основан на свете. Радар, с другой стороны, основан на радиоволнах, что означает, что он может распространяться сквозь такие вещи, как дождь или снег.

LiDAR

Датчики LiDAR - это то, что вы увидите на вертящихся беспилотных автомобилях. Эти датчики излучают свет и используют обратную связь для создания высокодетализированной трехмерной карты окружающей местности.

LiDAR имеет очень высокое разрешение по сравнению с RADAR, но, как мы упоминали выше, у него есть ограничения в условиях плохой видимости из-за того, что он основан на свете.

Другие датчики

Беспилотные автомобили также будут использовать традиционное GPS-слежение, наряду с ультразвуковыми датчиками и инерциальными датчиками, чтобы получить полную картину того, что делает автомобиль, а также что происходит вокруг него.В сфере машинного обучения и технологий самоуправления чем больше данных будет собрано, тем лучше.

Computer Power

Всем беспилотным автомобилям и практически всем современным автомобилям требуется бортовой компьютер для обработки всего, что с ним происходит, в режиме реального времени.

Беспилотным автомобилям требуется исключительная вычислительная мощность, поэтому вместо традиционных ЦП они используют графические процессоры или ГП для вычислений. Однако даже самые лучшие графические процессоры начали оказываться недостаточными для нужд экстремальной обработки данных, наблюдаемой в беспилотных автомобилях, поэтому Tesla представила чип ускорителя нейронной сети, или NNA.Эти NNA обладают исключительной мощностью обработки в реальном времени, способной обрабатывать изображения в реальном времени.

С точки зрения перспективы между CPU, GPU и NNA, это количество гига-операций в секунду, которое они могут обрабатывать, или GOPS:

NNA являются явным победителем, во много раз больше.

Будущее автономных и беспилотных транспортных средств

Примерно 93% всех автомобильных аварий происходят из-за человеческой ошибки. Хотя большая часть общества сопротивляется идее беспилотных автомобилей, простой факт в том, что они уже безопаснее, чем водители-люди.Беспилотные автомобили, когда они полностью протестированы и построены, могут революционизировать нашу туристическую инфраструктуру.

Пройдет еще некоторое время, прежде чем мы увидим, что уровень 5 автономия реализован в автомобилях на дороге, но на данный момент уровень 2 становится обычным явлением в современных автомобилях. Следующие уровни скоро будут на нас.

Если вы хотите увидеть некоторые из того, что мы обсуждали в этой статье, и многое другое в визуальной, анимированной, инфографической форме, взгляните на инфографику из The Simple Dollar ниже.

Источник: The Simple Dollar .

Словарь автомобильных запчастей с картинками изучаю английский

Изучение словаря автомобильных запчастей с помощью картинок Урок английского

Изучение словарного запаса в салоне и вне автомобиля с помощью картинок. На первом рисунке показаны различные детали снаружи автомобиля BMW.

Вне автомобильного словаря

На британском английском языке капот называется капотом, а багажник - ботинком.

Словарь автомобильных запчастей внутри автомобиля

На следующем рисунке показан словарь для различных деталей внутри автомобиля.BrE = британский английский NAmE = индейский.

Словарь деталей автомобиля внутри и снаружи

На последнем снимке показаны различные части автомобиля внутри и снаружи, которые не были показаны на предыдущих фотографиях.

Автозапчасти с кратким описанием

Рычаг переключения передач

Используется для переключения передач в автомобиле.

Ремень безопасности

Автомобиль имеет ремни безопасности спереди и сзади.Вы используете глагол «пристегнуть», когда пристегиваете ремень безопасности. Джон пристегнул ремень безопасности перед отъездом.

Руль

Вы используете рулевое колесо, чтобы контролировать направление автомобиля (управлять автомобилем).

Лобовое стекло

Лобовое стекло - это большое окно в передней части автомобиля.

Стеклоочистители

Используемые предметы, когда идет дождь, снег или чистая грязь лобового стекла.

Фары головные

Используются при движении ночью, а также в дождь, снег или туман.

Задний фонарь

Фонари в задней части автомобиля - это огни вызова. Оранжевый свет называется индикаторами и используется, когда автомобиль поворачивает налево или направо. Белая часть называется фарами заднего хода и загорается, когда автомобиль движется задним ходом. Красная часть используется, когда используются фары, чтобы другие водители могли видеть автомобиль впереди них в ночное время или в плохих условиях вождения. Он также называется стоп-сигналом и используется, когда автомобиль нажимает на педаль тормоза.

Спидометр

Спидометр показывает, насколько быстро едет человек, ведущий машину.

Указатель уровня топлива

Показывает, сколько бензина или дизельного топлива осталось в автомобиле

Датчик температуры

Показывает, насколько горячий двигатель автомобиля.

Счетчик пробега автомобиля

Показывает водителю, сколько миль проехало.

Тахометр

Счетчик оборотов используется для переключения передач и может использоваться для большей экономии топлива.

Уроки, которые могут быть связаны с этим

Это первое занятие по автомобилям

Распечатайте урок английского по изучению словарного запаса автомобильных запчастей

Распечатать урок по изучению словарного запаса автомобильных деталей внутри и снаружи автомобиля с помощью картинок. Щелкните правой кнопкой мыши на пустом пространстве и выберите печать. Вы можете щелкнуть значок принтера чуть ниже и справа от кнопки меню «Связаться с нами» в верхней части страницы или скопировать и вставить нужную часть упражнения в текстовый документ, а затем распечатать на бумаге.

Словарь и как пользоваться словарями

Щелкните следующую ссылку, чтобы открыть онлайн-словарь английского языка. Урок английского



английских книг, чтобы скачать бесплатно

Скачать БЕСПЛАТНО словари в pdf

,

Визуализация многомерных наборов данных с использованием PCA и t-SNE в Python | Автор: Луук Дерксен

Обновление: 29 апреля 2019 г. Обновлены некоторые части кода, чтобы не использовать ggplot , а вместо этого использовать seaborn и matplotlib . Я также добавил пример для 3D-графика. Я также изменил синтаксис для работы с Python3.

Первый шаг к решению любой проблемы, связанной с данными, - это начать с изучения самих данных.Это может быть, например, рассмотрение распределений определенных переменных или изучение потенциальных корреляций между переменными.

В настоящее время проблема заключается в том, что большинство наборов данных содержат большое количество переменных. Другими словами, они имеют большое количество измерений, по которым распределяются данные. Визуальное изучение данных может стать сложной задачей, и в большинстве случаев это практически невозможно сделать вручную. Однако такое визуальное исследование невероятно важно в любой проблеме, связанной с данными.Поэтому важно понимать, как визуализировать многомерные наборы данных. Это может быть достигнуто с помощью методов, известных как уменьшение размерности. Этот пост будет посвящен двум методам, которые позволят нам это сделать: PCA и t-SNE.

Об этом позже. Давайте сначала получим некоторые (многомерные) данные для работы.

В этой статье мы будем использовать набор данных MNIST. Нет необходимости загружать набор данных вручную, так как мы можем получить его с помощью Scikit Learn.

Сначала давайте разместим все библиотеки.

 из __future__ import print_function 
import timeimport numpy as np
import pandas as pdfrom sklearn.datasets import fetch_mldata
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.manifold import TSNE% matplotlib inline
import matplotlib as plt_py. mplot3d импортирует Axes3Dimport seaborn как sns

, и давайте начнем с загрузки данных

 mnist = fetch_mldata ("MNIST original") 
X = mnist.data / 255.0
y = mnist.targetprint (X.shape, y.shape) [out] (70000, 784) (70000,)

Мы собираемся преобразовать матрицу и вектор в Pandas DataFrame. Это очень похоже на DataFrames, используемые в R, и облегчит нам построение графика позже.

 feat_cols = ['pixel' + str (i) for i in range (X.shape [1])] df = pd.DataFrame (X, columns = feat_cols) 
df ['y'] = y
df [ 'label'] = df ['y']. apply (lambda i: str (i)) X, y = None, Noneprint ('Размер фрейма данных: {}'. format (df.shape)) [out] Размер фрейма данных: (70000, 785)

Поскольку мы не хотим использовать 70 000 цифр в некоторых вычислениях, мы возьмем случайное подмножество цифр.Рандомизация важна, поскольку набор данных сортируется по его метке (то есть первые семь тысяч или около того - нули и т. Д.). Чтобы обеспечить рандомизацию, мы создадим случайную перестановку числа от 0 до 69 999, которая позволит нам позже выбрать первые пять или десять тысяч для наших расчетов и визуализаций.

 # Для воспроизводимости результатов 
np.random.seed (42) rndperm = np.random.permutation (df.shape [0])

Теперь у нас есть фрейм данных и вектор рандомизации.Давайте сначала проверим, как на самом деле выглядят эти числа. Для этого мы сгенерируем 30 графиков случайно выбранных изображений.

 plt.gray () 
fig = plt.figure (figsize = (16,7))
для i в диапазоне (0,15):
ax = fig.add_subplot (3,5, i + 1, title = "Цифра: {}". Формат (str (df.loc [rndperm [i], 'label'])))
ax.matshow (df.loc [rndperm [i], feat_cols] .values.reshape ((28 , 28)). Astype (float))
plt.show ()

Теперь мы можем начать думать о том, как на самом деле отличить нули от единиц, двоек и так далее.Если бы вы были, например, почтовым отделением, такой алгоритм мог бы помочь вам читать и отсортировать рукописные конверты с помощью машины, а не людей. Очевидно, что в настоящее время у нас есть очень продвинутые методы для этого, но этот набор данных по-прежнему является очень хорошей площадкой для тестирования, чтобы увидеть, как работают конкретные методы уменьшения размерности и насколько хорошо они работают.

Все изображения по существу представляют собой изображения размером 28 на 28 пикселей и, следовательно, имеют в общей сложности 784 «размера», каждое из которых содержит значение одного конкретного пикселя.

Что мы можем сделать, так это резко уменьшить количество измерений, пытаясь сохранить как можно больше «вариаций» в информации. Здесь мы подходим к уменьшению размерности. Давайте сначала взглянем на что-то, известное как анализ главных компонентов .

PCA - это метод уменьшения количества измерений в наборе данных при сохранении большей части информации. Он использует корреляцию между некоторыми измерениями и пытается предоставить минимальное количество переменных, которые сохраняют максимальное количество вариаций или информацию о том, как распределяются исходные данные.Он делает это не с помощью догадок, а с использованием точной математики и использует нечто, известное как собственные значения и собственные векторы матрицы данных. Эти собственные векторы ковариационной матрицы обладают тем свойством, что они указывают на основные направления изменения данных. Это направления максимальных вариаций в наборе данных.

Я не собираюсь вдаваться в фактический вывод и вычисление основных компонентов - если вы хотите погрузиться в математику, посмотрите эту замечательную страницу - вместо этого мы воспользуемся реализацией Scikit-Learn PCA.

Поскольку мы, люди, любим наши двух- и трехмерные графики, давайте начнем с них и сгенерируем из исходных 784 измерений первые три основных компонента. И мы также увидим, сколько вариаций в общем наборе данных они действительно учитывают.

 pca = PCA (n_components = 3) 
pca_result = pca.fit_transform (df [feat_cols] .values) df ['pca-one'] = pca_result [:, 0]
df ['pca-two'] = pca_result [:, 1]
df ['pca-three'] = pca_result [:, 2] print ('Объясненная вариация для основного компонента: {}'.формат (pca.explained_variance_ratio _)) Объясненная вариация по главному компоненту: [0,09746116 0,07155445 0,06149531]

Теперь, учитывая, что первые два компонента составляют около 25% вариации во всем наборе данных, давайте посмотрим, достаточно ли этого, чтобы визуально установить разные цифры. Что мы можем сделать, так это создать диаграмму рассеяния первого и второго главных компонентов и раскрасить каждый из различных типов цифр разным цветом. Если нам повезет, будут расположены цифры того же типа (т.е., сгруппированы) вместе в группы, что означало бы, что первые два основных компонента на самом деле многое говорят нам о конкретных типах цифр.

 plt.figure (figsize = (16,10)) 
sns.scatterplot (
x = "pca-one", y = "pca-two",
hue = "y",
palette = sns.color_palette ( "hls", 10),
data = df.loc [rndperm ,:],
legend = "full",
alpha = 0.3
)

Из графика мы видим, что два компонента определенно содержат некоторую информацию, особенно для конкретные цифры, но явно недостаточно, чтобы выделить их все.К счастью, есть еще один метод, который мы можем использовать для уменьшения количества измерений, который может оказаться более полезным. В следующих нескольких абзацах мы рассмотрим эту технику и выясним, дает ли она нам лучший способ уменьшить размеры для визуализации. Метод, который мы будем исследовать, известен как t-SNE (t-распределенные стохастические соседние объекты).

Для 3d-версии того же графика

 ax = plt.figure (figsize = (16,10)). Gca (projection = '3d') 
ax.scatter (
xs = df.loc [rndperm,:] ["pca-one"],
ys = df.loc [rndperm,:] ["pca-two"],
zs = df.loc [rndperm,:] ["pca-three" ],
c = df.loc [rndperm,:] ["y"],
cmap = 'tab10'
)
ax.set_xlabel ('pca-one')
ax.set_ylabel ('pca-two')
ax.set_zlabel ('pca-three')
plt.show ()

Распределенное стохастическое соседнее встраивание (t-SNE) - это еще один метод уменьшения размерности, который особенно хорошо подходит для визуализации многомерных наборов данных. В отличие от PCA, это не математический метод, а вероятностный.В исходной статье работа t-SNE описывается следующим образом:

«t-Распределенное стохастическое вложение соседей (t-SNE) минимизирует расхождение между двумя распределениями: распределение, которое измеряет попарное сходство входных объектов, и распределение, которое измеряет попарно. подобия соответствующих точек малой размерности вложения ».

По сути, это означает, что он смотрит на исходные данные, которые вводятся в алгоритм, и смотрит, как лучше всего представить эти данные с использованием меньших измерений путем сопоставления обоих распределений.Способ, которым он это делает, довольно сложен в вычислительном отношении, и поэтому существуют некоторые (серьезные) ограничения на использование этого метода. Например, одна из рекомендаций заключается в том, что в случае данных очень большой размерности вам может потребоваться применить другой метод уменьшения размерности перед использованием t-SNE:

 | Настоятельно рекомендуется использовать другое уменьшение размерности. 
| метод (например, PCA для плотных данных или TruncatedSVD для разреженных данных)
| уменьшить количество измерений до разумного количества (например,грамм. 50)
| если количество функций очень велико.

Другой ключевой недостаток состоит в том, что он:

«Поскольку t-SNE квадратично масштабируется по количеству объектов N, его применимость ограничена наборами данных с несколькими тысячами входных объектов; кроме того, обучение становится слишком медленным, чтобы быть практичным (и требования к памяти становятся слишком большими) ».

Мы будем использовать реализацию алгоритма Scikit-Learn в оставшейся части этой статьи.

Вопреки приведенной выше рекомендации мы сначала попробуем запустить алгоритм на фактических размерах данных (784) и посмотрим, как это работает.Чтобы не перегружать нашу машину объемом памяти и мощности / времени, мы будем использовать только первые 10 000 выборок для запуска алгоритма. Для сравнения позже я также снова запущу PCA на подмножестве.

 N = 10000df_subset = df.loc [rndperm [: N] ,:]. Copy () data_subset = df_subset [feat_cols] .valuespca = PCA (n_components = 3) 
pca_result = pca.fit_transform (data_subset) df_subset) df_subset -one '] = pca_result [:, 0]
df_subset [' pca-two '] = pca_result [:, 1]
df_subset [' pca-three '] = pca_result [:, 2] print (' Разъясненное изменение для каждого участника составная часть: {}'.формат (pca.explained_variance_ratio _)) [out] Объясненная вариация по главному компоненту: [0,09730166 0,07135901 0,06183721]

x

 time_start = time.time () 
tsne = TSNE (n_components = 2, verbose = 1, perplexity = n_iter = 300)
tsne_results = tsne.fit_transform (data_subset) print ('t-SNE done! Истекшее время: {} секунд'.format (time.time () - time_start)) [out] [t-SNE] Вычисления 121 ближайшие соседи ...
[t-SNE] Проиндексировано 10000 выборок за 0,564 с ...
[t-SNE] Вычисленные соседи для 10000 выборок в 121.191 с ...
[t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 1000/10000
[t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 2000/10000
[t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 3000/10000
[t- SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 4000/10000
[t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 5000/10000
[t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 6000/10000
[t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 7000 / 10000
[t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 8000/10000
[t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 9000/10000
[t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 10000/10000
[t-SNE] Средняя сигма: 2.129023
[t-SNE] Расхождение KL после 250 итераций с ранним преувеличением: 85.957787
[t-SNE] Расхождение KL после 300 итераций: 2,823509
t-SNE выполнено! Истекшее время: 157,3975932598114 секунды

Теперь, когда у нас есть два результирующих измерения, мы можем снова визуализировать их, создав диаграмму рассеяния двух измерений и раскрасив каждый образец соответствующей меткой.

 df_subset ['tsne-2d-one'] = tsne_results [:, 0] 
df_subset ['tsne-2d-two'] = tsne_results [:, 1] plt.figure (figsize = (16,10))
sns.scatterplot (
x = "tsne-2d-one", y = "tsne-2d-two",
hue = "y",
palette = sns.color_palette ( "hls", 10),
data = df_subset,
legend = "full",
alpha = 0.3
)

Это уже значительное улучшение по сравнению с визуализацией PCA, которую мы использовали ранее. Мы можем видеть, что цифры очень четко сгруппированы в свои собственные подгруппы. Если бы мы теперь использовали алгоритм кластеризации для выделения отдельных кластеров, мы, вероятно, могли бы довольно точно назначить новые точки метке.Просто для сравнения PCA и T-SNE:

 plt.figure (figsize = (16,7)) ax1 = plt.subplot (1, 2, 1) 
sns.scatterplot (
x = "pca-one", y = "pca-two",
hue = "y",
palette = sns.color_palette ("hls", 10),
data = df_subset,
legend = "full",
alpha = 0.3,
ax = ax1
) ax2 = plt.subplot (1, 2, 2)
sns.scatterplot (
x = "tsne-2d-one", y = "tsne-2d-two",
hue = "y",
palette = sns .color_palette ("hls", 10),
data = df_subset,
legend = "full",
alpha = 0.3,
ax = ax2
)
PCA (слева) vs T-SNE (справа)

Примите рекомендации близко к сердцу и фактически уменьшите количество измерений, прежде чем вводить данные в алгоритм t-SNE.Для этого мы снова воспользуемся PCA. Сначала мы создадим новый набор данных, содержащий пятьдесят измерений, сгенерированных алгоритмом редукции PCA. Затем мы можем использовать этот набор данных для выполнения t-SNE для

 pca_50 = PCA (n_components = 50) 
pca_result_50 = pca_50.fit_transform (data_subset) print ('Кумулятивная объясненная вариация для 50 основных компонентов: {}'. Format (np .sum (pca_50.explained_variance_ratio _))) [out] Кумулятивная объясненная вариация для 50 основных компонентов: 0,8267618822147329

Удивительно, но первые 50 компонентов составляют примерно 85% от общей вариации данных.

Теперь давайте попробуем передать эти данные в алгоритм t-SNE. На этот раз мы используем 10 000 сэмплов из 70 000, чтобы убедиться, что алгоритм не занимает слишком много памяти и ЦП. Поскольку код, используемый для этого, очень похож на предыдущий код t-SNE, я переместил его в раздел «Приложение: код» внизу этого сообщения. Полученный график выглядит следующим образом:

PCA (слева) vs T-SNE (в центре) vs T-SNE на PCA50 (справа)

На этом графике мы можем ясно видеть, как все образцы хорошо разнесены и сгруппированы вместе их соответствующие цифры.Это может быть отличной отправной точкой для последующего использования алгоритма кластеризации и попытки идентифицировать кластеры или фактически использовать эти два измерения в качестве входных данных для другого алгоритма (например, чего-то вроде нейронной сети).

Итак, мы исследовали использование различных методов уменьшения размерности для визуализации данных большой размерности с помощью двухмерной диаграммы рассеяния. Мы не вдавались в фактическую математику, а вместо этого полагались на реализации всех алгоритмов Scikit-Learn.

Перед тем как закончить с приложением…

Вместе с друзьями-единомышленниками мы рассылаем еженедельные информационные бюллетени с некоторыми ссылками и заметками, которыми мы хотим поделиться между собой (почему бы не позволить другим читать их?).

Код: t-SNE для данных с сокращенным PCA

 time_start = time.time () tsne = TSNE (n_components = 2, verbose = 0, perplexity = 40, n_iter = 300) 
tsne_pca_results = tsne.fit_transform (pca_result_50) print ('t-SNE done! Прошло времени: {} секунд'.format (time.time () - time_start)) [out] t-SNE готово! Истекшее время: 42,01495909690857 секунд

А для визуализации

 df_subset ['tsne-pca50-one'] = tsne_pca_results [:, 0] 
df_subset ['tsne-pca50-two'] = tsne_pca 1_results [.: figure (figsize = (16,4)) ax1 = plt.subplot (1, 3, 1)
sns.scatterplot (
x = "pca-one", y = "pca-two",
hue = "y" ,
palette = sns.color_palette ("hls", 10),
data = df_subset,
legend = "full",
alpha = 0.3,
ax = ax1
) ax2 = plt.subplot (1, 3, 2)
sns.scatterplot (
x = "tsne-2d-one", y = "tsne-2d-two",
hue = "y",
palette = sns.color_palette ("hls ", 10),
data = df_subset,
legend =" full ",
alpha = 0.3,
ax = ax2
) ax3 = plt.subplot (1, 3, 3)
sns.scatterplot (
x =" tsne -pca50-one ", y =" tsne-pca50-two ",
hue =" y ",
palette = sns.color_palette (" hls ", 10),
data = df_subset,
legend =" full ",
альфа = 0,3,
ax = ax3
)
.

Как изменить размер изображения без потери качества

Узнайте, как изменить размер изображений без потери качества с помощью Shutterstock Editor. Также узнайте, как быстро преобразовать изображения в пиксели.

Изображение на обложке через Романа Самборского.

У каждого изображения есть три основные функции, о которых вам нужно знать при загрузке в Интернет.

  • Размер файла , измеряется в байтах (килобайтах, мегабайтах и ​​т. Д.)
  • Размер , ширина x высота в любой единице измерения (пиксели для цифровых, дюймы или сантиметры для печати)
  • Разрешение , которое измеряется в точках на дюйм для печати (DPI) или пикселей на дюйм для цифровых (PPI)

У веб-сайтов разные требования и ограничения, когда дело доходит до этих трех функций изображений.В идеале вы хотите внести в свои изображения изменения в соответствии с этими требованиями перед их загрузкой. Хотя многие веб-сайты изменяют размер изображений автоматически, этот автоматизированный процесс может ухудшить качество изображения как по разрешению, так и по цвету. Загрузка с точным требуемым размером гарантирует, что ваши изображения будут минимально затронуты и, следовательно, не будут искажены.

«Изменение размера» может означать одно из двух: уменьшение размера файла изображения и изменение размеров изображения. Эти два понятия идут рука об руку, но в рамках данной статьи мы обсудим , как изменить размеры изображения .

При изменении размера изображения вы изменяете размеры и плотность пикселей, которые определяют его качество. Отношения между разрешением и размером напрямую связаны. Если вы уменьшите количество пикселей на квадратный дюйм (PPI) в изображении, вы фактически увеличите размеры. Размеры будут определять размер изображения на экране.

Если это сбивает с толку, просто помните:

  • Больше пикселей на дюйм = лучшее разрешение
  • Меньше пикселей на дюйм = более низкое разрешение

Конвертировать дюймы в пиксели

пикселей - стандартная единица измерения экранов.На веб-сайтах и ​​цифровых платформах требования к размерам будут указаны в пикселях, поскольку дисплеи мониторов и телефонов измеряются в пикселях. Итак, если вы готовите изображения для использования в Интернете, вы хотите установить единицы измерения в пикселях. С другой стороны, требования к печати будут в дюймах или сантиметрах, в зависимости от системы или страны происхождения.

Поскольку размеры и разрешение являются относительными, мы можем использовать калькулятор, чтобы найти значения, когда мы знаем два из трех измерений.

Чтобы преобразовать пиксели в дюймы, разделите размеры в пикселях на разрешение.Например, изображение размером 1000 x 500 пикселей с разрешением 72 DPI имеет высоту 13,89 x 6,95 дюйма.

Чтобы узнать разрешение (DPI) изображения, вам нужно знать ширину как в пикселях, так и в дюймах. Разделите размеры в пикселях на размеры в дюймах. Например, изображение шириной 1000 пикселей и 13,89 дюйма будет иметь 72 точки на дюйм.

Чтобы преобразовать дюймы в пиксели, умножьте ширину изображения в дюймах на разрешение или DPI. Например, 13,89 дюйма при 72 пикселях на дюйм - это 1000 пикселей в ширину.

Используйте эту диаграмму для преобразования обычных дюймов в пиксели и наоборот.


Можете ли вы изменить размер изображения по своему усмотрению?

Вы всегда можете уменьшить изображение без потери качества, но вы не можете увеличить изображение, пока не заметите резкое снижение качества.

В цифровом изображении количество пикселей представлено DPI (или PPI) и размерами ширины x высоты. Например, изображение размером 2000 x 2000 пикселей с разрешением 72 DPI имеет всего 4 000 000 пикселей.Чтобы уменьшить изображение, скажем, 1000 x 1000 пикселей, я могу просто уменьшить его в размере, и он сохранит тот же уровень детализации, только в меньшем изображении.

Если я хочу сделать то же изображение больше исходного размера, необходимо создать пиксели. Это означает, что компьютер умножает количество пикселей, чтобы соответствовать новым размерам, создавая искажения и другие эффекты, используя информацию в изображении, чтобы угадать, что следует использовать для увеличения. Это связано с искусственным созданием пикселей из других пикселей, а не с их захватом из исходной информации.

Однако есть еще несколько способов увеличить изображение без потери всех деталей.

1. Сохранить детали 2.0

Это относительно новая функция Photoshop. Вы можете включить его, нажав Command + K , чтобы открыть окно «Настройки», а затем нажать «Предварительный просмотр технологий». Или щелкните Photoshop в верхней части экрана, наведите курсор на «Настройки» и выберите «Предварительный просмотр технологий».

Перед тем, как перейти к следующему шагу, убедитесь, что включен параметр «Включить сохранение подробностей 2.0».

2. Используйте Resample

Resampling позволяет изменять разрешение и размеры отдельно, а Photoshop позволяет смешивать пиксели в увеличенном изображении, чтобы изображение оставалось гладким.

Вы найдете опцию Resample во всплывающем окне Image Size. Установите флажок, чтобы включить Resample, и изучите параметры увеличения в верхней половине раскрывающегося меню рядом с ним. Photoshop настроен на автоматический режим, но для наших целей вам нужно выбрать Preserve Details 2.0.

Изображение цветочного поля от NumbernineRecord.

3. Снижение шума

После выбора «Сохранить детали 2.0» вы увидите ползунок «Подавление шума». Используйте предварительный просмотр в левой части окна, чтобы увидеть, как перемещение ползунка меняет изображение. При слишком низком перемещении изображение выглядит зернистым и пиксельным, а при слишком высоком - размытым. Регулируйте ползунок, пока не найдете значение, которое снижает шум, не размывая детали.


Как изменить размер изображения в Photoshop

Вы не можете добавлять пиксели к изображению, но изменить размер изображения все равно проще, чем вы думаете. Photoshop может показаться сложным, но здесь мы разберем его до самых простых шагов. Или, если вы хотите более подробно изучить изменение размеров и разрешения изображения, следуйте этому подробному руководству, чтобы узнать, как изменить размер изображения в Photoshop.

1. Размер открытого изображения

Щелкните Image в верхнем левом углу окна Photoshop или удерживайте Command + Open и нажмите I .Эти шаги откроют окно размера изображения. Оказавшись там, вы найдете варианты изменения размеров и разрешения вашего изображения.

Изображение носорога, сделанное Stasinho12.

2. Изменить размеры изображения

На данный момент вам понадобятся только поля Ширина и Высота . Обязательно оставьте значок ссылки на , чтобы изображение не искажалось при изменении его размера. Ширина и высота будут автоматически синхронизироваться друг с другом, когда вы измените значение любого из них.

Вставьте нужные размеры в поля Ширина и Высота. Вы найдете следующие варианты единиц измерения в раскрывающихся меню рядом с полями размеров.

  • Percent - позволяет выполнять быстрые вычисления в процентах
  • Pixels - установить конкретные размеры пикселей
  • дюймов - устанавливает PPI ​​(пикселей на дюйм)
  • Единицы линейных измерений прочие

Выберите единицу измерения, которая лучше всего подходит для вашего проекта.Если вы планируете поделиться изображением в цифровом виде, измените размер изображения, используя размеры в пикселях для того места, где вы будете публиковать (например, заголовок Facebook или профиль Twitter). Или, если вы печатаете свое изображение, подогнать его под размер окна изображения в программе макета, чтобы получить наилучшее разрешение.

3. Сохраните копию

После установки размеров нажмите OK . Photoshop вернет вас обратно в окно изображения, где вы можете либо сразу сохранить, либо завершить любую другую работу по редактированию, которую захотите.

Когда вы будете готовы к сохранению, нажмите Command + Shift + Plus , чтобы открыть окно Сохранить как , или щелкните меню «Файл» в верхнем левом углу и выберите Сохранить как . Рекомендуем сохранить отредактированное изображение как отдельную копию на тот случай, если вам понадобится оригинал для внесения изменений. Переименуйте копию с измененным размером и сохраните ее в новом месте. Вы даже можете создать новую папку для ваших правок, если вы изменяете размер пакета из нескольких изображений.


Как изменить размер изображения без Photoshop

1.Найдите или загрузите изображение в редактор

Перейдите в редактор Shutterstock и щелкните Начало работы .

Загрузите изображение в онлайн-редактор фотографий с помощью раскрывающегося меню «Файл». Или вы можете найти изображение в коллекции Shutterstock, щелкнув значок увеличительного стекла на левой панели инструментов. Введите ключевые термины и нажмите Enter / Return, чтобы увидеть результаты поиска.

Щелкните изображение, чтобы просмотреть его, затем нажмите Заменить фон , чтобы добавить его на холст.

2. Измените разрешение для вашей среды

В правой части экрана найдите Размер холста. Справа от него будет меню выбора единиц измерения.

  • Для изображений, которые вы планируете использовать в сети , выберите пикселей .
  • Для изображений, которые вы собираетесь напечатать , выберите дюймов или сантиметров .

Справа находится меню выбора разрешения.

  • Для веб-изображений выберите 72 DPI .
  • Для изображений печати с более низким разрешением выберите 150 DPI .
  • Для печати изображений с высоким разрешением выберите 300 DPI .
3. Измените размер холста для вашей платформы

Помните, что загрузка изображения правильных размеров гарантирует без потери качества, поэтому важно выбрать правильные размеры для конечного использования изображения.

В редакторе Shutterstock вы можете легко изменить размер изображений до популярных веб-размеров, включая

  • Размер изображения Facebook: 1200 x 1200 пикселей
  • Размер обложки Facebook: 1702 x 630 пикселей
  • Размер сообщения Instagram: 1080 x 1080 пикселей
  • Размер истории Instagram: 1080 x 1920 пикселей
  • Размер сообщения Twitter: 1024 x 512 пикселей
  • Размер сообщения Pinterest: 736 x 1128 пикселей

Вы также можете создавать собственные размеры холста, вводя измерения в поле ширины и высоты.Используйте кнопку блокировки, чтобы ограничить пропорции, то есть ширина и высота будут изменяться относительно друг друга.


Редактор Shutterstock позволяет легко изменять размер изображения в пикселях или размер изображения в дюймах. Если вы хотите переключить единицы измерения, просто выберите новую единицу из раскрывающегося списка и наблюдайте, как Редактор преобразует единицы измерения из одной в другую - никакой работы!
4. Отрегулируйте размер изображения

Щелкните и перетащите одну из синих точек по углам изображения, чтобы изменить ее размер по размеру холста.Пропорции остаются неизменными, поэтому вам не нужно беспокоиться об искажении изображения. Размер холста составляет 1200 x 700 пикселей, поэтому я уменьшаю изображение по сравнению с исходным размером.

5. Загрузите и сохраните

Когда вы довольны своим изображением, дважды проверьте разрешение и размер, затем нажмите красную кнопку Загрузить в правом верхнем углу экрана.

Вам будет предложено проверить имя файла, размер и выбрать лицензию. Нажмите License и продолжите .Затем выберите формат файла и разрешение. Это делается за вас, когда вы выбираете разрешение в главном окне редактора. Нажмите "Загрузить", выберите место для сохранения файла, и все готово.


Примените код купона PICK10FREE при оформлении заказа. Только онлайн, стандартные лицензии.

Получить изображения

Заинтересованы в улучшении своих знаний об изображениях и фотографиях? Прочтите эти важные статьи:

,

Смотрите также