Сметчик как научиться


Сметное дело в строительстве самоучитель

Профессия инженера-сметчика

Кто же такой инженер-сметчик? Эта профессия относится к категории тех специалистов, которые являются ответственными за определение полной стоимости строительства. Инженеры-сметчики должны заниматься теоретической и практической деятельностью по таким вопросам, как сметное нормирование, сфера ценообразования, организация проведения различных конкурсов и торгов.

Устав общероссийского профсоюза составителей смет Российской Федерации гласит, что инженер-сметчик — это специалист по определению всех видов строительных работ. Главным в этой работе является то, что специалист должен разбираться не только в основном вопросе, но также обладать бухгалтерскими навыками и знаниями в области строительства.

Так как учебные заведения среднего профессионального образования для этой профессии, включенной в ЕТКС в 2008 году, обучающих программ еще не разработали, зачастую на базе высших технических учебных заведений имеются курсы по сметному делу, после окончания которых, слушателям выдаются свидетельства, установленного государством образца. Обычно на такие курсы идут инженерно-технические работники, или экономисты из строительных организаций. Так как особо ценится не только умение правильно производить сметные расчеты и иметь понятие о специфике работы, но и иметь опыт работы в строительной сфере.

Тем не менее, таких курсов бывает недостаточно, чтобы досконально изучить сметное дело в строительстве: самоучитель, вот что становится самым верным выходом из данной ситуации.

Изучение сметного дела

Составление смет включает в себя деятельность по оценке стоимости работ в строительной отрасли и является одним из основных начальных этапов выполнения строительно-монтажных видов работ. Каждый строительный проект имеет составной частью сметную часть, содержащую всю без исключения информацию о полной стоимости строительства — от начальной цены на стройматериалы и затраты на их перевозку и хранение до обоснования всех расходов, связанных с вводом вновь построенного объекта в эксплуатацию и благоустройством прилегающих территорий.

Однако, составление сметы является делом непростым, поскольку  сметчик должен выполнять свою работу, основываясь на минимуме информации, как правило, это описание оборудования, чертеж и основные элементы конструкций всего строительства. В работе сметчика большую помощь могут оказать, как специальные компьютерные программы, так и сметно-нормативные справочники, которые содержат нормы и расценки.

Одним из основных способов практически бесплатного получения специальности инженер-сметчик является, как мы уже говорили, самоподготовка.

Как правило, обучение составлению смет практически всех учебных пособий состоит из трех этапов:

  • Знакомство с понятием «сметное дело в строительстве».
  • Изучение правил по составлению строительных смет.
  • Знакомство с процессами и правилами образования цен в Российской Федерации.

Результатом обучения станет постижение азов уважаемой и нужной строительной профессии — профессии инженера-сметчика.

Какой самоучитель выбрать?

Для того чтобы начать изучение сметного дела понадобится специфическая литература, которая поможет разобраться с нюансами профессии.

В нижеследующем списке представлены наиболее востребованные и полезные российские издания, изучение материала которых может оказать существенную помощь начинающему составителю смет. Каждая книга Сметное дело в строительстве из списка имеет ссылку для скачивания.

ТОП-10 самоучителей сметного дела:

  1. Самоучитель по сметному делу в строительстве (автор Ардзинов В.Д.). В издании представлен практически весь необходимый материал для начинающего сметчика, также имеются теоретические подходы к ценообразованию в строительной отрасли. Для самоподготовки по каждой теме имеются задания и вопросы в тестовой форме.
  2. Основы сметного дела (под руководством Н.И.Барановской). Пособие предназначено в качестве учебной литературы для подготовки сметчиков различных уровней с учетом всех современных требований. Хорошо подходит для самоподготовки.
  3. Справочник сметного дела (автор Рой А.Н.). Удобный справочник в режиме «вопрос-ответ». Многие теоретические моменты, которые могут быть непонятными для начинающего сметчика, в этой книге рассмотрены с практической стороны.
  4. Составление всех видов смет и ценообразование (автор Ардзинов В.Д.). Практическое пособие для сметчиков, уже знакомых с основами профессии. Содержит практические примеры составления смет в различных видах строительных работ.
  5. Самоучитель по сметному делу в строительстве под руководством А.Шлячкова. Хороший учебник для начала обучения, содержит как практические решения, так и теоретическую часть. В дополнение — большое количество нужных приложений.
  6. Пособие по составлению и проверке смет (автор Ардзинов В.Д.). Книга предназначена для практикующих сметчиков и заказчиков, но подойдет и для самообучения, так как содержит характерные требования к оформлению документации.
  7. Учебник по проектно-сметному делу (автор Гаврилов Д.А.). В справочнике изложены основные понятия проектно-сметного дела и строительного проектирования, а также примеры некоторых расчетов. Пособие может быть полезным для начинающих сметчиков.
  8. Сметное нормирование и образование цен в современных условиях (автор Савина С.В.). Для читателей будет полезна информация о правильном оформлении сопроводительной документации при изменении цен.
  9. Примеры выполнения расчетов в программе Грандсмета. В сборник включены примеры составления типовой документации в самой распространенной системе Грандсмета (по видам работ). Пособие поможет при изучении работы в данной системе.

Прочтите также:


←Вернуться

Разработка оценщиков scikit-learn - документация scikit-learn 0.23.2

Если вы предлагаете оценщик для включения в scikit-learn, разработка отдельного пакета, совместимого с scikit-learn, или реализации пользовательских компонентов для ваших собственных проектов, в этой главе подробно описывает, как разрабатывать объекты, которые безопасно взаимодействуют с scikit-learn Трубопроводы и инструменты выбора модели.

API объектов scikit-learn

Чтобы иметь единый API, мы стараемся иметь общий базовый API для всех объекты.Кроме того, чтобы избежать распространения кода фреймворка, мы постарайтесь принять простые соглашения и ограничить до минимума количество методы, которые должен реализовать объект.

Элементы scikit-learn API более подробно описаны в Глоссарий общих терминов и элементов API.

Предметы разные

Основными объектами в scikit-learn являются (один класс может реализовать несколько интерфейсов):

Оценщик

Базовый объект, реализует метод fit для обучения на основе данных:

 оценщик = оценщик.подходят (данные, цели) 

или:

 Estimator = Estimator.fit (данные) 
Предиктор

Для контролируемого обучения или некоторых неконтролируемых задач орудует:

 предсказание = predictor.predict (данные) 

Алгоритмы классификации обычно также предлагают способ количественной оценки достоверности прогноза с использованием Decision_function или pred_proba :

 вероятность = predictor.predict_proba (данные) 
Трансформатор

Для фильтрации или изменения данных в контролируемом или неконтролируемом способ, инвентарь:

 новые_данные = трансформатор.преобразовать (данные) 

При примерке и трансформации может быть выполнено намного эффективнее вместе, чем по отдельности, инвентарь:

 new_data = transformer.fit_transform (данные) 
Модель

Модель, которая идеально подходит мера или вероятность невидимых данных, орудия (чем выше, тем лучше):

Оценка
 = model.score (данные) 

Оценщики

У API есть один преобладающий объект: оценщик.Оценщик - это объект, который соответствует модели на основе некоторых обучающих данных и способен определение некоторых свойств новых данных. Это может быть, например, классификатор или регрессор. Все оценщики реализуют метод подбора:

Все встроенные оценщики также имеют метод set_params , который устанавливает параметры, не зависящие от данных (переопределение переданных ранее значений параметров на номер __init__ ).

Все оценщики в основной кодовой базе scikit-learn должны наследовать от sklearn.base.BaseEstimator .

Создание экземпляра

Это касается создания объекта. Метод объекта __init__ может принимать константы в качестве аргументов, определяющих поведение оценщика (как константа C в SVM). Однако не следует проводить фактическое обучение. data в качестве аргумента, поскольку это оставлено методу fit () :

 clf2 = SVC (C = 2,3) clf3 = SVC ([[1, 2], [2, 3]], [-1, 1]) # НЕПРАВИЛЬНО! 

Аргументы, принимаемые __init__ , должны все быть аргументами ключевого слова со значением по умолчанию.Другими словами, пользователь должен иметь возможность создавать оценщик, не передавая ему никаких аргументов. Т

.

Обучите модели машинного обучения с помощью оценщиков - Машинное обучение Azure

  • 5 минут на чтение

В этой статье

ПРИМЕНЯЕТСЯ К: Базовая версия Enterprise (предварительная версия) Edition (Обновление до версии Enterprise)

Машинное обучение Azure позволяет легко отправить сценарий обучения различным целевым объектам вычислений с помощью объекта RunConfiguration и объекта ScriptRunConfig.Этот шаблон дает вам большую гибкость и максимальный контроль.

Класс оценки упрощает обучение моделей с помощью глубокого обучения и обучения с подкреплением. Он предоставляет абстракцию высокого уровня, которая позволяет легко создавать конфигурацию запуска. Вы можете создать и использовать универсальный оценщик для отправки сценария обучения с использованием любой выбранной вами среды обучения (например, scikit-learn) на любой выбранной целевой вычислительной машине, будь то локальный компьютер, отдельная виртуальная машина в Azure или кластер графического процессора в Azure. .Для задач PyTorch, TensorFlow, Chainer и обучения с подкреплением Машинное обучение Azure также предоставляет соответствующие средства оценки PyTorch, TensorFlow, Chainer и обучения с подкреплением, чтобы упростить использование этих платформ.

Поезд с оценщиком

После создания рабочего пространства и настройки среды разработки обучение модели в Машинном обучении Azure включает следующие шаги:

  1. Создание удаленного целевого объекта вычислений (обратите внимание, что вы также можете использовать локальный компьютер в качестве целевого объекта вычислений)
  2. Загрузите данные о тренировке в хранилище данных (необязательно)
  3. Создайте сценарий обучения
  4. Создание объекта Оценщик
  5. Отправить оценщик объекту эксперимента в рабочей области

Эта статья посвящена шагам 4–5.Для шагов 1–3 см. Пример в учебном пособии по обучению модели.

Одноузловое обучение

Используйте оценщик для одноузлового обучения на удаленных вычислениях в Azure для модели scikit-learn. Вы уже должны были создать целевой объект вычислений compute_target и объект FileDataset ds .

  из оценщика импорта azureml.train.estimator script_params = { # для монтирования файлов, на которые ссылается набор данных mnist '- папка-данных': ds.as_ named_input ('mnist'). as_mount (), '--регуляризация': 0,8 } sk_est = Оценщик (source_directory = '. / my-sklearn-proj', script_params = параметры_сценария, compute_target = compute_target, entry_script = 'train.py', conda_packages = ['scikit-learn'])  

Этот фрагмент кода определяет следующие параметры конструктора Estimator .

Параметр Описание
source_directory Локальный каталог, содержащий весь ваш код, необходимый для работы по обучению.Эта папка копируется с вашего локального компьютера на удаленный компьютер.
script_params Словарь, определяющий аргументы командной строки для передачи в ваш обучающий сценарий entry_script в форме пар <аргумент командной строки, значение> . Чтобы указать подробный флаг в script_params , используйте <аргумент командной строки, ""> .
compute_target Целевой объект удаленных вычислений, на котором будет запускаться ваш обучающий сценарий, в данном случае это кластер вычислительных ресурсов машинного обучения Azure (AmlCompute).(Обратите внимание, что даже несмотря на то, что кластер AmlCompute является обычно используемой целью, также можно выбрать другие типы целевых вычислений, такие как виртуальные машины Azure или даже локальный компьютер.)
entry_script Путь к файлу (относительно source_directory ) обучающего сценария для запуска на удаленном компьютере. Этот файл и все дополнительные файлы, от которых он зависит, должны находиться в этой папке.
conda_packages Список пакетов Python для установки через conda, необходимых для вашего обучающего сценария.

У конструктора есть еще один параметр с именем pip_packages , который вы используете для любых необходимых пакетов pip.

Теперь, когда вы создали объект Estimator , отправьте задание обучения для выполнения на удаленном компьютере с вызовом функции submit в вашем объекте Experiment эксперимент .

  запустить = эксперимент.submit (sk_est) печать (run.get_portal_url ())  

Важно

Специальные папки Две папки, выводит и журналы , получают специальную обработку в Машинном обучении Azure.Во время обучения, когда вы записываете файлы в папки с именем , выходы, и , журналы , относящиеся к корневому каталогу ( ./outputs и ./logs соответственно), файлы автоматически загружаются в вашу историю запусков, поэтому что у вас будет к ним доступ после завершения запуска.

Для создания артефактов во время обучения (таких как файлы моделей, контрольные точки, файлы данных или изображения на графике) запишите их в папку ./outputs .

Точно так же вы можете записывать любые журналы с вашего тренировочного пробега на .Папка / logs . Чтобы использовать интеграцию TensorBoard машинного обучения Azure, убедитесь, что вы записываете журналы TensorBoard в эту папку. Пока ваш запуск выполняется, вы сможете запустить TensorBoard и транслировать эти журналы. Позже вы также сможете восстановить журналы любого из ваших предыдущих запусков.

Например, чтобы загрузить файл, записанный в папку output , на локальный компьютер после запуска удаленного обучения: run.download_file (name = 'output / my_output_file', output_file_path = 'my_destination_path')

Распределенное обучение и настраиваемые образы Docker

Есть два дополнительных сценария обучения, которые можно выполнить с помощью оценщика :

  • Использование собственного образа Docker
  • Распределенное обучение на многоузловом кластере

Следующий код показывает, как проводить распределенное обучение для модели Keras.Кроме того, вместо использования образов машинного обучения Azure по умолчанию он указывает настраиваемый образ докера из Docker Hub continumio / miniconda для обучения.

Вы уже должны были создать целевой объект вычислений compute_target . Вы создаете оценщик следующим образом:

  из оценщика импорта azureml.train.estimator из azureml.core.runconfig импортировать MpiConfiguration Estimator = Оценщик (source_directory = '. / my-keras-proj', compute_target = compute_target, entry_script = 'поезд.ру ', node_count = 2, process_count_per_node = 1, распределенный_тренинг = MpiConfiguration (), conda_packages = ['тензорный поток', 'керас'], custom_docker_image = 'континуум / miniconda')  

Приведенный выше код предоставляет конструктору Estimator следующие новые параметры:

Параметр Описание По умолчанию
custom_docker_image Имя изображения, которое вы хотите использовать.Предоставляйте только образы, доступные в общедоступных репозиториях докеров (в данном случае Docker Hub). Чтобы использовать изображение из частного репозитория докеров, используйте вместо этого параметр конструктора environment_definition . См. Пример. Нет
node_count Количество узлов, которые можно использовать при обучении. 1
process_count_per_node Количество процессов (или «рабочих»), запускаемых на каждом узле.В этом случае вы используете графические процессоры 2 , доступные на каждом узле. 1
распределенное обучение MPIConfiguration Объект для запуска распределенного обучения с использованием MPI backend. Нет

Наконец, отправьте учебное задание:

  run = эксперимент.submit (оценка) печать (run.get_portal_url ())  

Регистрация модели

После обучения модели вы можете сохранить и зарегистрировать ее в своем рабочем пространстве.Регистрация модели позволяет хранить и редактировать модели в рабочем пространстве, чтобы упростить управление моделями и их развертывание.

Выполнение следующего кода зарегистрирует модель в вашей рабочей области и сделает ее доступной для ссылки по имени в контекстах удаленных вычислений или сценариях развертывания. См. register_model в справочной документации для получения дополнительной информации и дополнительных параметров.

  model = run.register_model (model_name = 'sklearn-sample', model_path = None)  

Отслеживание и интеграция GitHub

Когда вы запускаете обучающий прогон, где исходный каталог является локальным репозиторием Git, информация о репозитории сохраняется в истории прогона.Дополнительные сведения см. В разделе «Интеграция Git для машинного обучения Azure».

Примеры

Блокнот, в котором показаны основы шаблона оценки, см .:

Блокнот, который обучает модель scikit-learn с помощью оценщика, см .:

Блокноты по обучающим моделям с использованием специальных оценок для платформы глубокого обучения см .:

Узнайте, как запускать записные книжки, прочитав статью Использование записных книжек Jupyter для изучения этой службы.

Следующие шаги

.

python - оценщик должен быть оценщиком, реализующим метод соответствия

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
.

python - как сделать этот оценщик совместимым с scikit-learn?

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. работы Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Смотрите также