Авито кормиловка: Купить Птицы в Кормиловке на авито, юла, avito, olx, из рук в руки

Знакомства в Кормиловке — Сайт знакомств Шуры-Муры

Я
ПареньДевушка

Ищу
ДевушкуПарня

Из
Любой регионМосква и Московская обл.Санкт-Петербург и областьКраснодарский крайСвердловская обл.Ростовская обл.······················································АдыгеяАлтайский крайАмурская обл.Архангельская обл.Астраханская обл.Башкортостан(Башкирия)Белгородская обл.Брянская обл.БурятияВладимирская обл.Волгоградская обл.Вологодская обл.Воронежская обл.ДагестанЕврейская обл.Ивановская обл.Иркутская обл.Кабардино-БалкарияКалининградская обл.КалмыкияКалужская обл.Камчатская обл.КарелияКемеровская обл.Кировская обл.КомиКостромская обл.Красноярский крайКурганская обл.Курская обл.Липецкая обл.Магаданская обл.Марий ЭлМордовияМурманская обл.Нижегородская (Горьковская)Новгородская обл.Новосибирская обл.Омская обл.Оренбургская обл.Орловская обл.Пензенская обл.Пермский крайПриморский крайПсковская обл.Рязанская обл.Самарская обл. Саратовская обл.Саха (Якутия)СахалинСеверная ОсетияСмоленская обл.Ставропольский крайТамбовская обл.ТатарстанТверская обл.Томская обл.Тува (Тувинская Респ.)Тульская обл.Тюменская обл. и Ханты-Мансийский АОУдмуртияУльяновская обл.Хабаровский крайХакасияЧелябинская обл.Чечено-ИнгушетияЧитинская обл.ЧувашияЧукотский АОЯмало-Ненецкий АОЯрославская обл.Карачаево-Черкесская РеспубликаКрым

Любой городОмскТараКалачинскИсилькульНазываевск······················································БереговойБольшеречьеБольшие УкиГорьковскоеЗнаменское (Омская обл.)КолосовкаКормиловкаКрутинкаЛюбинскийМарьяновкаМуромцевоНижняя ОмкаНововаршавкаОдесскоеОконешниковоПавлоградкаПолтавкаРусская ПолянаСаргатскоеСедельниковоТаврическоеТевризТюкалинскУсть-ИшимЧерлакШербакуль

В возрасте
181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465

656463626160595857565554535251504948474645444342414039383736353433323130292827262524232221201918

С фоткой

Анита

1 фото

Возраст: 27 лет

Россия, Кормиловка

Сообщение

на связи

Anna Mas

7 фото

Возраст: 24 года

Россия, Кормиловка

Сообщение

на связи

Ника Грец

2 фото

Возраст: 32 года

Россия, Кормиловка

Сообщение

на связи

Анжелика

1 фото

Возраст: 24 года

Россия, Кормиловка

Сообщение

на связи

Аня

5 фото

Возраст: 22 года

Россия, Кормиловка

Сообщение

на связи

Танюшка

4 фото

Возраст: 35 лет

Россия, Кормиловка

Сообщение

на связи

Людмила

2 фото

Возраст: 24 года

Россия, Кормиловка

Сообщение

на связи

Лисичка

3 фото

Возраст: 26 лет

Россия, Кормиловка

Сообщение

на связи

Лидия

1 фото

Возраст: 37 лет

Россия, Кормиловка

Сообщение

на связи

Ирина

6 фото

Возраст: 22 года

Россия, Кормиловка

Сообщение

на связи

XML для Avito — WP Hive

Хотите написать отзыв?

Вы автор этого плагина? Хотите написать более подробный отзыв?

Отправить отзыв

Хорошо, блестяще!

Плагин показал отличные результаты в наших тестах. Все выглядит хорошо!

Тесты, выполненные тестовым скриптом WP Hive
Результаты

• Минимальное влияние на использование памяти

  Использование памяти этим плагином меньше, чем среднее использование памяти другими плагинами на WordPress.org + 200 КБ. Проверьте часто задаваемые вопросы для получения дополнительной информации.

• Минимальное влияние на скорость страницы

  Влияние этого плагина на PageSpeed ​​меньше, чем среднее влияние других плагинов на WordPress.org + 1000 миллисекунд

• Нет ошибок PHP, предупреждений, уведомлений

  Автоматический тест WP Hive не обнаружил ошибок PHP при активации этого плагина на нашем сервере

  .

• Нет проблем с Javascript

  Автоматический тест WP Hive не обнаружил ошибок JavaScrip при активации этого плагина на нашем сервере

  .

• Последняя версия PHP 7.4.8, совместимая

  Последняя версия плагина совместима с последней версией PHP

  .

• Последняя версия WordPress 6. 1, совместимая

  Последняя версия плагина совместима с последней версией PHP

  .

• Оптимизированный размер базы данных

  Плагин создает менее 50 таблиц базы данных

• Нет ошибок активации

  Автоматический тест WP Hive не обнаружил ошибки активации при активации этого плагина на нашем сервере

• Нет ошибок ресурсов

  Автоматический тест WP Hive не обнаружил ошибок ресурсов при попытке этого плагина на нашем сервере

  .

• Часто обновляется

  Плагин обновлялся как минимум один раз за последние 90 дней

Скачать плагин Сайт плагина

Об XML для Авито

Производительность

Скорость страницы

• Среднее время загрузки страницы увеличилось на
  0,03 с

• Это быстрее, чем 99% плагинов

Эталон теста скорости

Узнайте больше о том, как мы собираем данные

• Перед активацией плагина
• После активации плагина

Страниц

Контрольный показатель

Изменение

Среднее изменение

— 0,03 с

/(главная страница)

— 0,05 с

/wp-admin/edit-comments. php

— 0 с

/wp-admin/edit-tags.php?taxonomy=category

+ 0,11 с

/wp-admin/edit.php

+ 0,01 с

/wp-admin/index

— 0,05 с

/wp-admin/media-new.php

— 0,07 с

/wp-admin/options-discussion.php

— 0 с

/wp-admin/options-writing.php

— 0,03 с

/wp-admin/post-new.php

— 0,12 с

/wp-admin/post-new.php?post_type=page

+ 0,17 с

/wp-admin/upload.php

— 0,36 с

Больше Меньше

Тест использования памяти

Узнайте больше о том, как мы собираем данные

• Перед активацией плагина
• После активации плагина

Страниц

Контрольный показатель

Изменение

Среднее изменение

— 1,15 КБ

/ (главная страница)

— 6,16 КБ

/wp-admin/edit-comments.php

+ 0,31 КБ

/wp-admin/edit-tags.php?taxonomy=category

+ 2,39 КБ

/wp-admin/edit. php

+ 0,46 КБ

4 /index.wp-admin.wp-admin php

+ 0,46 КБ

/wp-admin/media-new.php

+ 0,34 КБ

/wp-admin/options-discussion.php

+ 0,38 КБ

/wp-sp-writing/option .php

— 2,04 КБ

/wp-admin/post-new.php

+ 1,51 КБ

/wp-admin/post-new.php?post_type=page

+ 0.45KB

/wp-admin/upload.php

+ 0.32KB

More Less

User Rating of XML for Avito from WP Hive Users

Rate Now

Статистика

Подробнее

Таблицы базы данных

Плагин добавил 0 дополнительных опций в ваш WordPress.

WP-Options

Плагин добавил 0 дополнительных опций на ваш сайт WordPress.

Покажите свой плагин

PHP 7.4.8

Работает на WP Hive

WP 6.1

Работает на WP Hive

PHP 7.4.8

РП 6.1

Нравится использовать этот плагин?

Почему бы вам не сравнить плагин
с другим плагином

Начать сравнение

Рейтинги и обзоры

Общее качество

Простота использования

Качество поддержки

Цена 0 90

900

05

Нравится то, что ты видишь?

Подпишитесь, чтобы получать больше качественных обзоров и статей.

Социальные обзоры и рекомендации Обзор виджетов
Написать рецензию

5

5 звезд
4 звезды
3 звезды
2 звезды
1 звезда

4

5 звезд
4 звезды
3 звезды
2 звезды
1 звезда

3

5 звезд
4 звезды
3 звезды
2 звезды
1 звезда

2

5 звезд
4 звезды
3 звезды
2 звезды
1 звезда

1

5 звезд
4 звезды
3 звезды
2 звезды
1 звезда

Вы автор

этого плагина?

Написать отзыв

Общее качество

5 звезд
4 звезды
3 звезды
2 звезды
1 звезда

Простота использования

5 звезд
4 звезды
3 звезды
2 звезды
1 звезда

Качество поддержки

5 звезд
4 звезды
3 звезды
2 звезды
1 звезда

Соотношение цены и качества

5 звезд
4 звезды
3 звезды
2 звезды
1 звезда

Особенности

5 звезд
4 звезды
3 звезды
2 звезды
1 звезда

Плюсы и минусы

Общий

Список изменений

[Примечания] Вызов Avito по прогнозированию спроса на Kaggle (2018) | Чешин Ли | Veritable

Мультимодальное обучение с использованием изображений, текста и данных в столбцах

Фото предоставлено

Введение

В этом конкурсе специалисту по данным предлагается «предсказать спрос на онлайн-рекламу на основе ее полного описания (название, описание, изображения и т.  д.). .), его контекст (географически, где он был опубликован, похожие объявления уже размещены) и исторический спрос на похожие объявления в аналогичных контекстах».

Avito Demand Prediction Challenge

Предсказать спрос на рекламу в Интернете

www.kaggle.com

Я не планировал тратить много времени на это соревнование, пока не посмотрел Fast.ai Lesson 10[1] и решили найти реальный набор данных, чтобы попробовать языковую модель из обновленной библиотеки fast.ai (до окончания конкурса осталось меньше трех недель). Тонкая настройка универсальной языковой модели оказалась эффективной для классификации текстов[2,3]. Я задавался вопросом, работает ли это также для регрессии. (Недавно OpenAI опубликовала документ, расширяющий структуру с использованием трансформаторных сетей [4,5].)

Путем предварительной подготовки языковой модели, извлечения кодировщика в сочетании с числовыми и категориальными функциями полученная модель нейронной сети, усредненная с общедоступным ядром LightGBM, достигла диапазона бронзовых медалей (~125-е место, насколько я помню) в течение недели. Я был заинтригован и решил потратить некоторое время, чтобы добавить в модель функции изображения. Окончательная модель ансамбля заняла 54-е место в частной таблице лидеров:

1. К счастью, модель не превзошла общедоступную таблицу лидеров. Скорее, я бы предположил, что модель все еще не соответствует требованиям. Из-за некоторых ошибок, о которых я упомяну в следующих разделах, обучение идет медленнее, чем должно быть.
2. Я не обучал текстовый кодировщик с нуля в качестве контрольной группы. Но поскольку я на самом деле не занимался разработкой дополнительных функций, похоже, что языковая модель дала мне некоторый импульс.

Цель этого поста

Как видите, я действительно не делал ничего особенного, кроме предварительной подготовки языковой модели. И я вообще-то собирался не писать об этом соревновании. Но есть некоторые детали реализации, которые меня беспокоили, и некоторые из них до сих пор не решены полностью. Я подумал, что их запись может помочь мне избежать повторения тех же ошибок или обнаружения такой же путаницы в будущем. Кроме того, я хочу попробовать сделать схемы архитектуры моделей с помощью Google Drawings.

Модель чистой нейронной сети можно разделить на 3 этапа:

1. Предварительная подготовка языковой модели
2. Извлечение признаков изображения
3. Обучение модели регрессии

Входной токен поступает из объединенных полей заголовка и

9 и

9.

Слой внедрения инициализируется предварительно обученными векторами FastText[6]. Это сложно, потому что мы хотим, чтобы матрица встраивания также была весом слоя softmax[7, 8]. Вот что я сделал:

 Learner.Models.Model[0].encoder.weight = nn.Parameter(T(vectors)) 
 Learner.Models.Model[1].decoder.weight = ( 
 Learner.models.model[0].encoder .weight 
 ) 

В финальной модели я использовал слои LSTM, которые нормально работали с настройками fast.ai по умолчанию. Для QRNN параметры нуждаются в некоторой настройке, я не закончил обучение QRNN до окончания соревнований.

Вот график скорости обучения, который я использовал:0269 cycle_len=6, use_wd_sched=True)

Предварительно обученная модель Resnet101 взята из официальной библиотеки torchvision , а модель Resnext101_64x4d взята из Cadene/pretrained-models.pytorch [9]. Последний слой среднего пула был заменен глобальным слоем пула для поддержки изображений произвольного размера.

Использовались два вида предварительной обработки изображения: обрезка по центру и заполнение до квадрата. Заполнение квадратом, казалось, давало лучшие результаты, но лишь незначительно. Вы можете использовать оба метода и объединить результаты. Я этого не делал из-за нехватки места на диске.

 self.transform_pad = transforms.Compose([ 
 ResizeAndPad(299), 
 transforms.ToTensor(), 
 transforms.Normalize( 
 mean=[0,485, 0,456, 0,406], 
 std=[0,229, 0,224, 0,225] ) 
 ])self.transform_center = transforms.Compose([ 
 transforms.Resize(299), 
 transforms. CenterCrop(299), 
 transforms.ToTensor(), 
 transforms.Normalize( 
 mean=[0,485, 0,456, 0,406 ], 
 std=[0.229, 0.224, 0.225]) 
 ]) 

Выходные данные сбрасываются на диск в виде одного файла pickle для каждого изображения, чтобы избежать перегрузки памяти. Это ошибка, потому что это увеличивает общий размер на диске и замедляет чтение. Вероятно, лучший способ — использовать numpy.memmap.

Здесь все части сходятся воедино. Численные характеристики были нормализованы к нулевому среднему и единичному стандартному отклонению. Категориальные размеры внедрения были относительно консервативны по сравнению с тем, что использовали другие конкуренты:

 self.region_emb = nn.Embedding(28, 3) 
 self.city_emb = nn.Embedding(290, 5) 
 self.p_cate_emb = nn.Embedding(9) , 3) 
 self.cate_emb = nn.Embedding(47, 5) 
 self.image_top1_emb = nn.Embedding(888, 5) 
 self.user_type_emb = nn.Embedding(3, 2) 
 self.weekday_emb = nn.Embedding(7, 3) 
 self. param1_emb = nn.Embedding(204, 5) 
 self.param2_emb = nn.Embedding(131, 3) 
 self.param3_emb = nn.Embedding(113, 3) 

Светло-голубые плотные слои действуют как субдискретизаторы. Они уменьшают размеры элементов изображения и выходных данных кодировщика до 128. Мы можем извлекать признаки из этих слоев и передавать их в модели GBM.

Плотные слои имеют одинаковую структуру. Нормализация слоя, вероятно, должна была быть помещена после Relu. Но каким-то образом я поместил его перед Relu и до сих пор не думал об этом…

Для этой регрессионной модели почти вся модель и ученик были переписаны. Были использованы только некоторые служебные функции из библиотеки fast.ai . (Странно, что при использовании класса Learner из библиотеки fast.ai потери при проверке всегда были на некоторую величину меньше. Я не смог найти, в чем проблема. У моего пользовательского обучающего устройства такой проблемы не было.)

Я повторно реализовал наклонные треугольные скорости обучения [2,10] путем расширения официального класса планировщика скорости обучения:

Модель обучается с использованием 5-кратной структуры проверки. Тестовые прогнозы для каждой складки усреднялись, чтобы получить окончательные прогнозы.

Ансамбль

Лучшая отдельная (и последняя) модель чистой нейронной сети дает 0,2201 общедоступных и 0,2242 частных потерь, что занимает от 534-го до 548-го места в частной таблице лидеров.

Если мы извлечем функции изображения и текста из сети (голубые плотные слои) и поместим их в модель LightGBM, слегка модифицированную из общедоступного ядра. Мы можем получить единую (своего рода) модель с 0,219.7 публичных и 0,2236 частных потерь, что занимает от 189 до 210 места в частной таблице лидеров.

Чтобы добраться до 54-го места, нам нужно передать прогнозы из разных моделей (одна с resnet101 с обрезкой по центру, другая с resnext101_64x4d с добавлением в квадрат, public lightgbm, lightgbm с NN функции и т. д.) в модель LightGBM. Здесь важно разнообразие моделей. Поскольку я использую только один предварительно обученный кодировщик языковой модели, я думаю, что есть еще некоторые низко висящие плоды, которые нужно схватить. Конечно, есть и другие трюки со стеком/ансамблем, которые могут еще больше повысить производительность. Вы можете проверить, чем другие конкуренты поделились на форуме, чтобы получить некоторые подсказки.

Всё! Это действительно простой процесс, который работает на удивление хорошо. На прошлой неделе я в основном оставлял свою машину, чтобы тренировать модель более 24 часов, возвращался и делал некоторые настройки, а затем повторял цикл. Я мог бы сделать гораздо больше итераций, если бы проблема с файлом изображения была решена должным образом. Это подводит нас к последнему разделу:

Обработка большого количества небольших файлов (например, изображений) на диске

На моем компьютере были доступны раздел ext4 на SSD с 40+ ГБ свободного места, раздел NTFS на SSD с 70+ ГБ свободного места и раздел NTFS на жестком диске с 1 ТБ свободного места. У нас есть более 1 миллиона изображений из обучающих и тестовых наборов данных. Что стоит около 60 ГБ места.

Я обнаружил, что чтение изображений с жесткого диска NTFS мучительно медленное. Даже поиск файла в командной строке может занять несколько секунд. Я провел некоторое исследование, и оказалось, что NTFS не может обрабатывать слишком много файлов в одной папке:

Производительность NTFS и большие объемы файлов и каталогов

Вот несколько советов от человека, работающего в среде, где у нас есть папки, содержащие десятки миллионов файлов и каталогов. файлы. A…

stackoverflow.com

Сколько файлов в каталоге слишком много? (загрузка данных из сети)

Этот сайт использует файлы cookie, чтобы предоставлять наши услуги и показывать вам релевантные объявления и списки вакансий. Пользуясь нашим сайтом, вы…

serverfault.com

Итак, я написал скрипт для помещения изображений в подпапки примерно так:

Сохранение миллиона изображений в файловой системе

У меня есть проект который будет генерировать огромное количество изображений. Около 1 000 000 для начала. Это не большие изображения, поэтому я…

serverfault. com

Производительность стала лучше, по крайней мере, перемещение изображений с HDD на SDD было быстрее. Я не тратил больше времени на изучение этой проблемы и перешел к использованию раздела NTFS с поддержкой SSD для хранения файлов изображений и раздела ext4 с поддержкой SSD для хранения извлеченных функций изображения. Как я упоминал ранее, это все еще немного замедляло обучение модели, и использование numpy.memmap вместо дампа отдельных файлов pickle должно быть намного лучше.

Такая проблема возникает у меня раз в несколько месяцев. Поэтому после конкурса я решил потратить некоторое время на то, чтобы выяснить, как это сделать правильно, и написал несколько простых скриптов для бенчмаркинга различных схем:

ceshine/small-file-benchmark

small-file-benchmark — Простой тест чтения небольших файлов с диска

github.com

Однако результаты оказались крайне противоречивыми. Однажды я обнаружил, что плоская структура работает медленнее, чем вложенная. Затем на следующий день вложенная структура работала медленнее, чем плоская структура. Это было неприятно. Я подозреваю, что ОС выполняла некоторую оптимизацию под капотом, но у меня пока нет таких знаний. Так что это все еще загадка, ожидающая своего разрешения .

Если бы у меня был бюджет, я бы, наверное, просто создал экземпляр в Google Cloud Compute с большим разделом на основе SSD и достаточным объемом памяти для загрузки набора данных. Это значительно облегчило бы задачу. Вероятно, в любом случае использование жесткого диска для обслуживания большого количества случайных операций чтения является плохой идеей.

1. Fast.ai: 10 — Классификация и перевод НЛП
2. Ховард, Дж., и Рудер, С. (2018). Тонкая настройка универсальной языковой модели для классификации текстов.
3. Внедрение современной классификации текстов с использованием универсальных языковых моделей
4. Рэдфорд, А., и Салиманс, Т.. Улучшение понимания языка с помощью генеративного предварительного обучения.