Со примеры: Страница не найдена — Confluence

Примеры дескрипторов слоев со стилем WMS (SLD)—Документация

В этом разделе

Следующие SLD-примеры размещены на общедоступном сервере sampleserver1.arcgisonline.com. Они упрощают понимание взаимодействия сервисов WMS с внешними SLD-ресурсами.

Каждый пример имеет соответствующий XML-файл SDL, доступ к которому можно получить с помощью URL http://sampleserver1.arcgisonline.com/arcgis/wms/slds/<file_name>.xml для эмуляции внешнего XML-ресурса SLD со стороны клиента. Каждый экземпляр также имеет запрос WMS GetMap, который служит для запроса общедоступного WMS-сервиса (также расположенного на sampleserver1.arcgisonline.com), в целях отображения карты с использованием стиля, определенного во внешнем SLD-ресурсе.

Все приведенные ниже SLD-примеры, разработаны и созданы для общедоступного WMS-сервиса с названием ESRI_StatesCitiesRivers_USA, доступ к которому можно получить через URL http://sampleserver1.arcgisonline.com/arcgis/services/Specialty/ESRI_StatesCitiesRivers_USA/MapServer/WMSServer?request=GetCapabilities&service=WMS. Чтобы использовать эти примеры, можно щелкнуть ссылку запроса GetMap или скопировать строку запроса и открыть ее в браузере.

Чтобы просмотреть содержание SLD-файла примера, напрямую откройте XML, используя предоставленный URL. Можно также свободно загрузить любой из примерных XML-файлов SLD, изменить их и снова выложить их на сервере, используя для этого общедоступный URL, таким образом WMS-сервис ESRI_StatesCitiesRivers_USA может отображать карту с использованием пользовательского стиля SLD.

point_pointSymbolizer

point_propertyIsEqualTo

point_propertyIsNotEqualTo

point_propertyIsLike

point_not

point_bbox

point_within

polyline_lineSymbolizer

polygon_polygonSymbolizer

polygon_textSymbolizer

polygon_propertyIsEqualTo

polygon_propertyIsGreaterThan

polygon_propertyIsGreaterThanOrEqualTo

polygon_propertyIsLessThan

polygon_propertyIsLessThanOrEqualTo

polygon_multiple_rules

polygon_and

polygon_or

polygon_contains

polygon_crosses

polygon_disjoint

polygon_intersects

polygon_overlaps

point_pointSymbolizer

point_propertyIsEqualTo

point_propertyIsNotEqualTo

point_propertyIsLike

point_not

point_bbox

point_within

polyline_lineSymbolizer

polygon_polygonSymbolizer

polygon_textSymbolizer

polygon_propertyIsEqualTo

polygon_propertyIsGreaterThan

polygon_propertyIsGreaterThanOrEqualTo

polygon_propertyIsLessThan

polygon_propertyIsLessThanOrEqualTo

polygon_multiple_rules

polygon_and

polygon_or

polygon_contains

polygon_crosses

polygon_disjoint

polygon_intersects

polygon_overlaps

Отзыв по этому разделу?

Что такое mvp: виды, примеры — Определение

Минимально жизнеспособный продукт (на англ. Minimum Viable Product или MVP) — это продукт, который имеет простейший функционал для удовлетворения какой-либо потребности целевой аудитории и позволяющий получить обратную связь для дальнейшего развития.

Зачем нужен MVP

Термин MVP впервые озвучил Фрэнк Робинсон, сооснователь консалтинговой фирмы SyncDev. Согласно его описанию, минимально жизнеспособный продукт должен быть достаточно продуманным, чтобы вызвать принятие, удовлетворенность потребителей и продажи, однако не настолько сложным, чтобы быть тягостным и рискованным. Основная цель MVP — привлечь первых клиентов, получить обратную связь и продумать дальнейшую стратегию развития продукта.

По статистике, 90% стартапов терпят неудачу. Около 42%, согласно исследованиям CB Insights, закрываются в первые пару лет по причине отсутствия спроса на рынке. Получается, что месяцы работы над развитием идеи, разработкой концепции и созданием продукта идут насмарку. Гипотеза, построенная на основании предположения потребности на рынке, оказывается ошибочной.

Чтобы создать действительно необходимый и полезный для потенциальных потребителей продукт, нужно знать множество деталей о своей целевой аудитории. У тех, кто только работает над запуском нового товара или услуги, таких данных нет, есть только предположения и догадки. Поэтому, чтобы проверить свою гипотезу и понять, какими свойствами в идеале должен обладать продукт, используют MVP. Ниже вы видите иллюстрацию, которая наглядно демонстрирует, что собой представляет минимально жизнеспособный продукт.

В следующем разделе вы ознакомитесь с основными преимуществами MVP и убедитесь в необходимости его создания.

Преимущества MVP

Минимально жизнеспособный продукт представляет собой стартовую версию товара или услуги компании, которая помогает получить обратную связь от целевой аудитории и понять дальнейшие пути развития. Однако, на этом его преимущества не заканчиваются. Ниже мы собрали еще семь плюсов в пользу создания MVP.

1. Помогает подтвердить или опровергнуть гипотезу.
2. Позволяет привлечь инвесторов и убедить их в жизнеспособности идеи.
3. Помогает изучить целевую аудиторию и сэкономить средства на ее исследованиях.
4. Снижает финансовые риски.
5. Сокращает стоимость разработки основного продукта или услуги, поскольку помогает приоритизировать функции и свойства.
6. Помогает собрать первую целевую аудиторию перед запуском продукта
7. Позволяет выявить ошибки.

С помощью MVP компании ускоряют процесс создания продукта и могут начать быстрее получать прибыль. Далее вы узнаете, на какие виды подразделяют минимально жизнеспособные продукты.

Виды MVP

MVP классифицируют на основании подходов к их созданию. Ознакомьтесь с наиболее распространенными из них.

• MVP для предварительного заказа. Этот способ используют если разработка и создание продукта требуют больших финансовых затрат, времени, а также привлечения значительного числа покупателей. Предполагает создание кампании на краудфандинговой платформе. Такой подход помогает проанализировать интерес к продукту, привлечь средства и первых покупателей.
• Консьерж.
  Подразумевает оказание услуг клиентам в ручном режиме. Например, прежде, чем разработать приложение со сложным функционалом, можно начать решать задачи потенциальных покупателей самостоятельно, чтобы оценить спрос и получить опыт работы с заинтересованными клиентами.
• Волшебник страны Оз. Этот способ также как и предыдущий предполагает использование ручного труда, однако его маскируют под работу искусственного интеллекта или программы. Клиенты предполагают, что все функции выполняет система, а не живой человек. Такой подход помогает проверить жизнеспособность идеи до автоматизации процессов и избежать ненужных расходов.
• Landing Page. Подразумевает использование целевой страницы. На ней располагают детальное описание продукта, его функционала и преимуществ. В конце добавляют кнопку с призывом к действию, чтобы заинтересованные пользователи могли узнать больше, зарегистрироваться, купить демо версию и так далее. Лендинг позволяет собрать базу email подписчиков и в дальнейшем развивать с ними взаимоотношения.
• Чужой продукт. Этот способ используют для выхода на рынок с множеством зрелых конкурентов. Метод предполагает применение чужих продуктов для решения задач своей целевой аудитории. Такой подход помогает выявить слабые места отрасли, пожелания клиентов и их потребности, сформулировать свои преимущества.

Теперь, когда вы знаете что такое минимально жизнеспособный продукт и каким он бывает, самое время узнать, как его создать.

Как создать MVP

Американский предприниматель и автор книги «Бизнес с нуля. Метод Lean Startup для быстрого тестирования идей и выбора бизнес-модели» Эрик Рис писал: “Если вы хотите создать минимально рабочий продукт, соблюдайте простое правило: устраните любые опции, процессы или задачи, которые не помогут вам выяснить то, что вы хотите выяснить.” Другими словами, MVP должен обладать минимальным функционалом, создание которого потребует наименьших финансовых и временных затрат.

Ознакомьтесь с пошаговым руководством к подготовке и созданию минимально жизнеспособного продукта.

1. Определите проблему. Четко сформулируйте задачу, которую должен решать ваш продукт.
2. Найдите целевую аудиторию. Не пытайтесь удовлетворить потребности большого круга людей. Составьте подробный портрет покупателя, чтобы лучше понимать, на кого нужно ориентироваться. Определите пол, возраст, место работы, увлечения, уровень дохода и другие характеристики целевой аудитории.
3. Изучите конкурентов. Не надейтесь на эксклюзивность идеи, тщательно изучите рынок. Проанализируйте сильные и слабые стороны конкурентов, узнайте их долю рынка, проанализируйте каналы коммуникации с целевой аудиторией. Изучите сайт, социальные сети, отзывы и другую информацию, которая поможет вам быть лучше.
4. Проведите SWOT-анализ. С его помощью определяют сильные и слабые стороны, возможности и угрозы. Подробнее о том, как провести SWOT-анализ и выбрать правильную стратегию развития, читайте в этой статье.
5. Определите приоритетность функционала и составьте карту путей клиента. На этом этапе продумайте, какие шаги должен выполнить клиент, чтобы воспользоваться услугой. Путь должен быть коротким, понятным и удобным. Далее составьте минимальный список функций продукта и расставьте их по приоритету. Устраните лишние шаги, чтобы не запутать пользователей.
6. Установите поэтапность работ и выберите метод управления процессом. Составьте план разработки MVP, установите круг ответственных лиц и определите способ отслеживания продвижения. Наиболее распространенные методы управления проектами это lean, SCRUM, канбан.
7. Проведите тестирование. Определите первую группу людей, которая протестирует продукт. В нее могут войти сотрудники, друзья, родственники. Если тест пройдет успешно, предоставьте продукт целевой аудитории и проанализируйте отклик. Затем внесите необходимые изменения и снова предоставьте пользователям. С помощью таких циклов можно постепенно улучшать продукт или через некоторое время вернуться в исходную точку и кардинально изменить направление развития.

Регулярно собирайте отзывы аудитории, систематизируйте их, дорабатывайте продукт и постепенно совершенствуйте его, доводя до идеала. Далее вы узнаете, как использовали MVP разные компании.

Примеры MVP

Чтобы проверить жизнеспособность идеи и убедиться, что продукт действительно нужен потребителям, иногда достаточно сделать всего один шаг и получить обратную связь. Именно так поступили основатели Airbnb. В 2007 году Брайан Чески и Джо Геббиа увидели потребность в краткосрочной аренде недорогого жилья. На тот момент они жили в Сан-Франциско и обнаружили, что в городе, где проходит множество конференций, нет никаких вариантов для ночлега кроме дорогостоящих номеров в отелях. К тому же, забронировать в них комнату было сложной задачей.

Чтобы оплатить квартиру, в которой остановились, Брайан и Джо создали объявление на сайте о совместной аренде. Вскоре трое участников одной из конференции откликнулись на предложение. Это и стало отправной точкой в основании онлайн-платформы для поиска и размещения объявлений о краткосрочной аренде жилья по всему миру. MVP компании помог Брайану и Джо убедиться в том, что гипотеза верна и начать развивать бизнес. В 2020 году оборот Airbnb составил 3,38 миллиардов долларов, а количество сотрудников превысило 5500 человек.

Путь Unsplash, платформы стоковых фотографий, начинался с блога на Tumblr. Там пользователи могли за $19 скачать тему и десять фотографий высокого качества, предоставленных местными фотографами. Чтобы найти людей, заинтересованных в проекте, новость о нем разместили на сайте Hacker News. Уже в первые часы после публикации на Unsplash было загружено более 20 000 фотографий.

Поскольку первый сайт был примитивным, сначала снимки загружали через аккаунт в Dropbox. Долго работать по такой схеме было невозможно, поэтому Unsplash быстро стал преображаться. Сегодня онлайн-платформа объединяет более 207 000 фотографов и ежемесячно пополняется минимум на два миллиона фотографий.

Основатель интернет-магазина ZAPPOS в далеком 1999 году предположил, что люди могут покупать товары не выходя из дома. Чтобы проверить жизнеспособность идеи, Ник Суинмурн создал простой сайт и разместил на нем фото обуви из торгового центра. Как только кто-то делал заказ, он шел в магазин, покупал нужный товар и отправлял. Такой простой MVP стал фундаментом для создания того самого магазина ZAPPOS, который в 2009 году компания Amazon выкупила за $1,2 миллиарда.

С запуска MVP свой путь на рынке начинали такие известные компании как Uber, eBay, Spotify, Yahoo, Snapchat и многие другие. Создание минимально жизнеспособного продукта позволило им проанализировать спрос и выявить основные потребности целевой аудитории. Поэтому, MVP — это основа для разработки уникального, полезного и конкурентоспособного продукта.

Ресурсы:

1. На сайте VC.ru вы ознакомитесь с ключевыми аспектами MVP.
2. В статье StecPoint узнаете, чем MVP отличается от PoC (Proof of Concept).
3. В этой статье прочитаете, почему MVP важен для успешного развития бизнеса.
4. В Wikipedia ознакомитесь с целями MVP.
5. Здесь узнаете, что делать с негативными отзывами о MVP.
6. А на сайте In-scale ознакомитесь с негативными примерами создания минимально жизнеспособного продукта.

Обновлено: 14.07.2021

Оцените, насколько полезна статья «Минимально жизнеспособный продукт»

Формы документов

Топ-8 примеров нарушений правил безопасности при работе со складской техникой

Работа со складской техникой таит в себе угрозы, поэтому важно знать, как избежать аварий и несчастных случаев. На безопасность влияют факторы окружающей среды, уровень обученности персонала, техническое состояние вилочных погрузчиков, штабелёров, гидравлических тележек, подъёмных платформ и прочих машин. Однако самые серьёзные угрозы – это легкомысленность, беспечность и неосторожность.

Примеры ниже напомнят о том, как важно относиться к безопасности на складе серьёзно.

1. Водитель вилочного погрузчика потерял работу после того, как выложил на YouTube видео, в котором он ехал назад, оторвав задние колеса от земли. Он неистово перегазовывал, а потом потерял контроль над машиной и врезался в железобетонную трубу.
2. Водители погрузчиков занимались армрестлингом, просунув руки в окна своих машин. Во время борьбы, один из водителей нечаянно нажал на газ, и рука соперника была переломана в нескольких местах.
3. Сразу восемь сотрудников одной ирландской компании потеряли работу после размещения на YouTube видеороликов о том, как они ловко догоняют движущиеся без водителя вилочные погрузчики и на ходу запрыгивают в них.
4. Работник склада взобрался на палету, размещенную на вилах штабелера и был поднят вверх, чтобы достать коробку с полки стеллажа. Он упал с высоты 4 метров на бетонный пол и умер.
5. Водитель был госпитализирован, после того, как под погрузчиком провалилась пешеходная дорожка. Под дорожкой находилась пустота для подземных коммуникаций, а покрытие дорожки не смогло выдержать вес тяжёлой машины.
6. Водитель поворачивал погрузчик вправо на небольшой скорости, но тот начал переворачиваться на левый бок. Не будучи пристёгнутым, водитель выскочил из кабины и приземлился на ноги, но падающая машина сразу придавила его.
7. Водителя уволили с работы после того, как он управлял вилочным погрузчиком одной рукой и против движения, а второй рукой держал бутылку с газировкой. Примечательно, что он был ответственным за обучение других сотрудников правилам безопасности.
8. Работница склада остановилась на перекрёстке, заметив подъезжающий погрузчик, однако водитель дал знак, что пропускает её. Выйдя на дорогу, она была сбита вторым погрузчиком, мчащимся с противоположной стороны.

Желаем, чтобы на вашем предприятии подобного не случалось!

Примеры билетов

+7(495)688-90-02, [email protected],

До особого указания экзамены могут проводиться как в очном, так и в дистанционном формате (в зависимости от режима работы центров сертификации). Обращайтесь в центры сертификации вашего города https://1c.ru/spec/default.jsp Допускается сдавать экзамены в экзаменационном центре ближайшего к вам города, если в вашем городе нет работающих центров сертификации. Партнеры могут сдавать только в центрах со статусом СЭЦ. По вопросам можно писать на [email protected]

Экзаменационные вопросы к аттестациям по программным продуктам производства «1С»

1. Экзамены по платформе «1С:Предприятие 8»

2. Экзамены по «1С:Бухгалтерии 8»

3. Экзамены по «1С:Бухгалтерия государственного учреждения 8»

4. Экзамены по «1С:Управление торговлей 8»

5. Экзамены по «1С:Зарплата и управление персоналом 8»

6. Экзамены по «1C:Зарплата и кадры государственного учреждения 8»

7. Экзамены по «1C:Документооборот 8 КОРП»

8. Экзамены по «1С:ERP Управление предприятием 2»

9. Экзамены по «1С:Управление производственным предприятием 8»

10. Экзамены по «1С:Управление нашей фирмой 8»

11. Экзамены по «1С:Управление холдингом 8»

12. Экзамены по прикладным решениям «1С:Предприятие 8» для Казахстана

13. Экзамен «1С:Эксперт по технологическим вопросам»

14. Экзамен «1С:Эксплуататор»

Что немцы делают со снегом: любопытные примеры | Учеба и работа в Германии | DW

Снега в Германии в последний месяц зимы выпало много. И хотя немцы про снег шутить не любят, а, может, просто не знают так много хороших снежных анекдотов, со словом «снег» все не так просто. «В немецком языке довольно мало поговорок со снегом, в отличие от выражений с частями тела — головой и руками», — говорит Катрин Штейер (Kathrin Steyer) из Института немецкого языка в Мангейме (Leibniz-Institut für Deutsche Sprache). Именно здесь находится крупнейшая в мире электронная база данных корпусной лингвистики. В его архивах слово «снег» встречается довольно часто и в основном в связи с упоминанием погодных явлений, подчеркивает ведущий эксперт института и президент Европейского общества фразеологии (Europhras). Целых 386 700 раз!

Самые распространенные выражения со снегом

В большинстве случаев слово «снег» располагается по соседству с морозом, холодом, гололедом, но есть у снега и несколько переносных значений. Одно из самых известных выражений со снегом в немецком языке звучит так: «Schnee von gestern». В лингвистическом корпусе Института немецкого языка это выражение встречается около десяти тысяч раз. Чаще всего за ним скрывается оценка собеседника, которую он делает в переносном смысле, говоря о чем-то, что уже больше неактуально, вышло из моды, не отвечает духу времени.

Еще один распространенный пример употребления этого выражения — в описании поведения человека. Как указывает немецкий лингвист, когда хотят подчеркнуть, что ссора, спор, недоразумение остались уже в прошлом, то прибегают именно к нему. Много воды утекло с тех пор, и о неприятном событии можно забыть, в этом контексте употребляются выражение «Schnee von gestern». Еще один аспект: это выражение употребляется, когда, наоборот, ставится под сомнение, что что-то устарело. Например: «Walzer ist kein Schnee von gestern». Что означает, что вальс себя не изжил, а пользуется сегодня популярностью и у молодых людей.

Поиск в архивах Института немецкого языка показал, что гораздо реже, но все же и такое бывает, снег употребляется в выражении «wie Schnee in der Sonne» — примерно 1000 результатов поиска. В данном примере довольно легко нарисовать себе картину и понять, что стоит за этим высказыванием. Что-то быстро исчезает, тает на солнце. Любопытно, что анализ употребления этого выражения с помощью архива Института немецкого языка показывает, что такое выражение встречается довольно часто в финансовой сфере, когда речь идет о накоплениях, собственном капитале, приросте, резервах (Rücklagen, Eigenkapital, Buchungsplus, Reserven). Они тоже могут таять, как снег на солнце. Еще один интересный лингвистический пример — в сочетании с рабочими местами, требованиями и доверием, которое тоже может таять на глазах ( Arbeitsplätze, Forderungen, Zustimmung).

Углубляемся в изучении снега … немецкого

Другое любопытное выражение со снегом, на которое обращает внимание Катрин Штейер:

«zur Tür hereinschneien» или «jemand kommt hereingeschneit». Так говорят о человеке, который зашел к вам в гости внезапно, спонтанно, без предупреждения, что, к слову, в Германии бывает довольно редко. Словари немецкого языка содержат и другие примеры: «wenn der ganze Schnee verbrennt». Что означает: в любом случае, вопреки. Это выражение часто сопровождается следующим высказыванием: «Die Asche bleibt uns doch!» (букавально — «Нам останется пепел») — была не была!

Есть и устаревшая форма «anno Schnee», «aus dem Jahre Schnee». Если так говорят, например, о платье, значит эта модель сильно устарела. Эксперт из Мангейма приводит еще несколько фразеологизмов со снегом из лексикона Луца Рериха (Lutz Röhrich).

«Den Schnee für Salz verkaufen wollen» — пытаться продать что-то втридорога, завышать цену, набивать цену, обманным путем.

«Den Schnee im Ofen backen» — бесполезное начинание, делать что-то абсолютно бессмысленное.

«Das ist schwarzer Schnee» — так говорят о чем-то совершенно невероятном, что в принципе не может быть.

«Schnee nach Lappland (Spitzbergen) tragen» — этот фразеологизм означает: в лес дрова возить.

«Schnee» — в современном значении означает еще и «кокаин».

Всего же слов, образованных от «снега», немецкий эксперт насчитала более 12 тысяч.

Теперь снег может таять, а к приходу весны самое время приступить к весеннему курсу немецкого языка.

Смотрите также:

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Заснеженная неоготика

  Метеорологи уже вскоре подведут итоги нынешних февральских снегопадов и морозов в Германии. Мы же пока продолжим делиться фотографиями занесенных и промерзших немецких ландшафтов. Предыдущие галереи смотрите по ссылкам внизу страницы. Сегодня же начнем около неоготического замка Мариенбург под Ганновером.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Бранденбургские ворота

  В столице Германии — необычно холодно. В центре Берлина столбик термометра опускался до 10 градусов ниже нуля.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Парижская площадь

  В зимнюю погоду владельцы зданий в Германии обязаны чистить и посыпать тротуары и дорожки перед ними. Около легендарного берлинского отеля «Адлон» на Парижской площади это делают здешние швейцары.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Под сугробом

  Засыпанные искрящимся и пушистым снегом машины в саксонском Лейпциге.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Вдоль моря

  Сибирские (по немецким меркам) холода — не повод отказываться от утренней пробежки вдоль берега Балтийского моря в Киле.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Запасные пути

  Немецкие железнодорожники на время сильной непогоды заранее отправили поезда в депо, чтобы не пришлось вызволять пассажиров где-то в пути — из-за снежных заносов или упавших деревьев. Эта фотография сделана в Лейпциге.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  На стрелке

  Так, собственно, выглядели железнодорожные пути где-то Саксонии.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Во всей красе

  Эта снежинка на фотографии информационного агентства dpa упала на землю где-то посреди бранденбургских просторов около Якобсдорфа.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Зимнее барокко

  Павильон в парке барочного замка Вакербарт. Замок, расположенный между Дрезденом и Мейсеном, является центром виноделия в Саксонии. Здесь специализируются на выпуске игристых вин.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Ночь на автобане

  В ночь на вторник, 9 февраля, на некоторых автобанах в Германии образовались длинные пробки из-за застрявших в пути грузовиков — например, около города Гера в Тюрингии. Водителям и пассажирам пришлось провести много часов в машинах. На месте работали сотрудники технических и спасательных служб, в частности, раздававшие людям горячие напитки, бутерброды и одеяла.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Снегоуборочная «Нива»

  На улицах восточногерманского города Лейпцига была замечена такая снегоуборочная «Нива».

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Средняя Франкония

  Зимний ландшафт в баварском региона Средняя Франкония около города Швабаха.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Серенгети-парк

  Всепогодные бизоны в немецком Серенгети-парке в нижнесаксонском Ходенхагене прекрасно приспособлены к таким метеорологическим условиям.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Немного Средневековья

  Средневековый замок Роннебург в земле Гессен. Был возведен в XIII веке для защиты границ Майнцского курфюршества.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Занесло — так занесло!

  Эта фотография сделана не где-то за полярным кругом, а на немецком острове Рюген — в Путгартене.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Рюгенские косули

  Европейские косули посреди заснеженного поля на том же самом острове Рюген.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Скользкие ветки

  Птицы на обледеневшем дереве около города Люнена в Северном Рейне — Вестфалии.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Зимние виноградники

  Покрытые снегом склоны с виноградниками в баварской общине Нордхайм-ам-Майн.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  «Мягкая мебель»

  Скамейки на берегу Эльбы в Дрездене.

• Сибирская зима в Германии — 2021

  Из жизни водоплавающих

  Утки прокладывают себе путь по замерзающему каналу между реками Вайсе-Эльстер и Зале.

Примеры использования атласа | Атлас новых профессий

Видеокурс по применению Атласа новых профессий

Видеокурс «Атлас новых профессий как инструмент мышления о будущем» состоит из 7 лекций, раскрывающих как логику, стоящую за Атласом, его содержание, а также описание отдельных практик применения Атласа новых профессий в профориентационной практике.

Лекция 1. История проекта и устройство книги

Лекция 2. Работа будущего — какой она будет?

Лекция 3. Надпрофессиональные навыки

Лекция 4. Профессии-пенсионеры

Лекция 5. Использование Атласа новых профессий в профориентационной практике

Лекция 6. Алгоритм использования Атласа при выборе профессии

Лекция 7. Примеры использования Атласа новых профессий в профориентационной практике

Определение примера Merriam-Webster

1 : тот, который служит образцом, который можно имитировать или не подражать. хороший пример

2 : наказание, наложенное на кого-то в качестве предупреждения другим. также : человек, наказанный таким образом

3 : один, который представляет всю группу или тип

4 : параллельный или очень похожий случай, особенно когда он служит прецедентом или моделью

5 : пример (например, проблема, которую необходимо решить), служащий для иллюстрации правила или предписания или для действия в качестве упражнения в применении правила.

: в качестве примера есть много источников загрязнения воздуха; выхлопные газы, например

переходный глагол

1 : , чтобы служить примером

2 архаичный : быть или подавать пример

Изучение PyTorch с примерами — Руководства по PyTorch 1.9.0 + документация cu102

Автор : Джастин Джонсон

Примечание

Это одно из наших старых руководств по PyTorch. Вы можете просмотреть наши последние контент для начинающих в Изучите основы.

В этом руководстве представлены основные концепции PyTorch через автономный Примеры.

По своей сути PyTorch предоставляет две основные функции:

• n-мерный тензор, похожий на numpy, но может работать на графических процессорах
• Автоматическое дифференцирование для построения и обучения нейронных сетей

Мы будем использовать задачу аппроксимации \ (y = \ sin (x) \) полиномом третьего порядка в качестве нашего рабочего примера.Сеть будет иметь четыре параметра и будет обучаться с градиентный спуск для соответствия случайным данным за счет минимизации евклидова расстояния между выходом сети и истинным выходом.

Разминка: numpy

Перед тем, как представить PyTorch, мы сначала реализуем сеть, используя тупой. 3 ‘)

PyTorch: Тензоры

Numpy — отличный фреймворк, но он не может использовать графические процессоры для ускорения своего численные расчеты.Для современных глубоких нейронных сетей графические процессоры часто обеспечить ускорение в 50 раз или больше, так к сожалению, numpy недостаточно для современного глубокого обучения.

Здесь мы представляем самую фундаментальную концепцию PyTorch: Tensor . PyTorch Tensor концептуально идентичен массиву numpy: тензор n-мерный массив, а PyTorch предоставляет множество функций для на этих тензорах. За кулисами тензорные системы могут отслеживать вычислительный график и градиенты, но они также полезны как универсальный инструмент для научных вычислений.

Также в отличие от numpy, PyTorch Tensors может использовать графические процессоры для ускорения их числовые вычисления. Чтобы запустить PyTorch Tensor на GPU, вы просто необходимо указать правильное устройство.

Здесь мы используем тензоры PyTorch, чтобы подогнать полином третьего порядка к синусоидальной функции. Как и в приведенном выше примере numpy, нам нужно вручную реализовать переадресацию и обратно проходит по сети:

 # - * - кодировка: utf-8 - * -

импортный фонарик
импортная математика


dtype = torch.float
устройство = torch.device ("процессор")
# устройство = фонарик.device ("cuda: 0") # Раскомментируйте это, чтобы запустить на GPU

# Создание случайных входных и выходных данных
x = torch.linspace (-math.pi, math.pi, 2000, устройство = устройство, dtype = dtype)
y = torch.sin (x)

# Произвольно инициализировать веса
a = torch.randn ((), устройство = устройство, dtype = dtype)
b = torch.randn ((), device = device, dtype = dtype)
c = torch.randn ((), устройство = устройство, dtype = dtype)
d = torch.randn ((), устройство = устройство, dtype = dtype)

learning_rate = 1e-6
для t в диапазоне (2000):
    # Прямой проход: вычислить прогнозируемое y
    y_pred = a + b * x + c * x ** 2 + d * x ** 3

    # Потеря вычислений и печати
    потеря = (y_pred - y).pow (2) .sum (). элемент ()
    если t% 100 == 99:
        print (t, убыток)

    # Backprop для вычисления градиентов a, b, c, d с учетом потерь
    grad_y_pred = 2,0 * (y_pred - y)
    grad_a = grad_y_pred.sum ()
    grad_b = (grad_y_pred * x) .sum ()
    grad_c = (grad_y_pred * x ** 2) .sum ()
    grad_d = (grad_y_pred * x ** 3) .sum ()

    # Обновить веса с помощью градиентного спуска
    a - = скорость_обучения * град_а
    b - = скорость_обучения * grad_b
    c - = скорость_обучения * grad_c
    d - = скорость_обучения * град_д


print (f'Result: y = {a.3 ')
 

PyTorch: Тензоры и автоград

В приведенных выше примерах нам пришлось вручную реализовать как форвард, так и обратные проходы нашей нейронной сети. Реализация вручную обратный проход не имеет большого значения для небольшой двухуровневой сети, но может быстро становится очень проблематичным для больших сложных сетей.

К счастью, мы можем использовать автоматический дифференциация для автоматизации вычисления обратных проходов в нейронных сетях. В autograd Пакет в PyTorch обеспечивает именно эту функциональность.При использовании автограда прямой проход вашей сети будет определять вычислительный граф ; узлы в графе будут тензорами, а ребра будут функциями, которые производят выходные тензоры из входных тензоров. Обратное распространение через этот график затем позволяет легко вычислить градиенты.

Звучит сложно, но на практике довольно просто. Каждый тензор представляет узел в вычислительном графе. Если x — это тензор, имеющий x.requires_grad = Истинно , затем x.grad — еще один тензор, градиент x относительно некоторого скалярного значения.

Здесь мы используем PyTorch Tensors и autograd для реализации нашей подходящей синусоидальной волны. с примером полинома третьего порядка; теперь нам больше не нужно вручную реализовать обратный проход по сети:

 # - * - кодировка: utf-8 - * -
импортный фонарик
импортная математика

dtype = torch.float
устройство = torch.device ("процессор")
# device = torch.device ("cuda: 0") # Раскомментируйте это, чтобы запустить на GPU

# Создать тензоры для хранения ввода и вывода.3
# Настройка requires_grad = True указывает, что мы хотим вычислять градиенты с
# уважение к этим тензорам во время обратного прохода.
a = torch.randn ((), устройство = устройство, dtype = dtype, requires_grad = True)
b = torch.randn ((), device = device, dtype = dtype, requires_grad = True)
c = torch.randn ((), устройство = устройство, dtype = dtype, requires_grad = True)
d = torch.randn ((), устройство = устройство, dtype = dtype, requires_grad = True)

learning_rate = 1e-6
для t в диапазоне (2000):
    # Прямой проход: вычисление предсказанного y с использованием операций над тензорами.y_pred = a + b * x + c * x ** 2 + d * x ** 3

    # Вычислить и распечатать потери с помощью операций с тензорами.
    # Теперь потеря - это тензор формы (1,)
    # loss.item () получает скалярное значение убытка.
    потеря = (y_pred - y) .pow (2) .sum ()
    если t% 100 == 99:
        print (t, loss.item ())

    # Используйте autograd для вычисления обратного прохода. Этот вызов вычислит
    # градиент потерь по всем тензорам с requires_grad = True.
    # После этого вызовите a.grad, b.grad. c.grad и d.град будет тензорным холдингом
    # градиент потерь относительно a, b, c, d соответственно.
    loss.backward ()

    # Вручную обновить веса с помощью градиентного спуска. Завернуть в torch.no_grad ()
    # потому что у весов requires_grad = True, но нам не нужно это отслеживать
    # в автограде.
    с torch.no_grad ():
        a - = скорость_обучения * a.grad
        b - = скорость_обучения * b.grad
        c - = скорость_обучения * c.grad
        d - = скорость_обучения * d.grad

        # Вручную обнулить градиенты после обновления весов
        а.3 ')
 

PyTorch: определение новых функций автограда

Под капотом у каждого примитивного оператора автограда действительно две функции которые работают с тензорами. Функция вперед вычисляет вывод Тензоры из входных Tensors. Функция назад получает градиент выходных тензоров относительно некоторого скалярного значения, и вычисляет градиент входных тензоров относительно того же скалярное значение.

В PyTorch мы можем легко определить наш собственный оператор автограда, определив подкласс горелки .3-3x \ вправо) \) - полином Лежандра третьей степени. Пишем свой кастомный автоград функция для вычисления вперед и назад \ (P_3 \), и использовать ее для реализации наша модель:

 # - * - кодировка: utf-8 - * -
импортный фонарик
импортная математика


класс LegendrePolynomial3 (torch.autograd.Function):
    "" "
    Мы можем реализовать наши собственные пользовательские функции автограда, создав подклассы
    torch.autograd.Function и реализация прямого и обратного проходов
    которые работают с тензорами.
    "" "

    @staticmethod
    def forward (ctx, ввод):
        "" "
        В прямом проходе мы получаем тензор, содержащий ввод и возврат
        Тензор, содержащий вывод.ctx - это объект контекста, который можно использовать
        хранить информацию для обратных вычислений. Вы можете кешировать произвольные
        объекты для использования в обратном проходе с помощью метода ctx.save_for_backward.
        "" "
        ctx.save_for_backward (ввод)
        возврат 0,5 * (5 * ввод ** 3 - 3 * ввод)

    @staticmethod
    def назад (ctx, grad_output):
        "" "
        При обратном проходе мы получаем тензор, содержащий градиент потери
        относительно выхода, и нам нужно вычислить градиент потерь
        относительно входа."" "
        input, = ctx.saved_tensors
        вернуть grad_output * 1.5 * (5 * input ** 2-1)


dtype = torch.float
устройство = torch.device ("процессор")
# device = torch.device ("cuda: 0") # Раскомментируйте это, чтобы запустить на GPU

# Создать тензоры для хранения ввода и вывода.
# По умолчанию requires_grad = False, что означает, что нам не нужно
# вычислить градиенты относительно этих тензоров во время обратного прохода.
x = torch.linspace (-math.pi, math.pi, 2000, устройство = устройство, dtype = dtype)
y = torch.sin (x)

# Создать случайные тензоры для весов.Для этого примера нам понадобится
# 4 веса: y = a + b * P3 (c + d * x), эти веса необходимо инициализировать
# не слишком далеко от правильного результата, чтобы гарантировать сходимость.
# Настройка requires_grad = True указывает, что мы хотим вычислять градиенты с
# уважение к этим тензорам во время обратного прохода.
a = torch.full ((), 0.0, устройство = устройство, dtype = dtype, requires_grad = True)
b = torch.full ((), -1,0, устройство = устройство, dtype = dtype, requires_grad = True)
c = torch.full ((), 0.0, устройство = устройство, dtype = dtype, requires_grad = True)
d = факел.полный ((), 0.3, устройство = устройство, dtype = dtype, requires_grad = True)

learning_rate = 5e-6
для t в диапазоне (2000):
    # Чтобы применить нашу функцию, мы используем метод Function.apply. Мы называем это «P3».
    P3 = LegendrePolynomial3.apply

    # Прямой проход: вычисление предсказанного y с помощью операций; мы вычисляем
    # P3 с использованием нашей пользовательской операции автограда.
    y_pred = a + b * P3 (c + d * x)

    # Потеря вычислений и печати
    потеря = (y_pred - y) .pow (2) .sum ()
    если t% 100 == 99:
        print (t, loss.item ())

    # Используйте autograd для вычисления обратного прохода.loss.backward ()

    # Обновить веса с помощью градиентного спуска
    с torch.no_grad ():
        a - = скорость_обучения * a.grad
        b - = скорость_обучения * b.grad
        c - = скорость_обучения * c.grad
        d - = скорость_обучения * d.grad

        # Вручную обнулить градиенты после обновления весов
        a.grad = Нет
        b.grad = Нет
        c.grad = Нет
        d.grad = Нет

print (f'Result: y = {a.item ()} + {b.item ()} * P3 ({c.item ()} + {d.item ()} x) ')
 

PyTorch: nn

Вычислительные графы и автоград - очень мощная парадигма для определение сложных операторов и автоматическое получение производных; тем не мение для больших нейронных сетей raw autograd может быть слишком низкоуровневым.

При построении нейронных сетей мы часто думаем об организации вычисление в слоев , некоторые из которых имеют обучаемых параметров который будет оптимизирован во время обучения.

В TensorFlow такие пакеты, как Керас, TensorFlow-Slim, и TFLearn предоставляют абстракции более высокого уровня над необработанными вычислительными графами, которые полезны для построения нейронных сети.

В PyTorch пакет nn служит той же цели. Модель nn пакет определяет набор из модулей , которые примерно эквивалентны слои нейронной сети.Модуль получает входные тензоры и вычисляет выходные тензоры, но также могут содержать внутреннее состояние, такое как тензоры содержащие обучаемые параметры. Пакет nn также определяет набор полезных функций потерь, которые обычно используются при обучении нейронной сети.

В этом примере мы используем пакет nn для реализации нашей полиномиальной модели. сеть:

 # - * - кодировка: utf-8 - * -
импортный фонарик
импортная математика


# Создать тензоры для хранения ввода и вывода.
x = torch.linspace (-мат.3).
p = torch.tensor ([1, 2, 3])
xx = x.unsqueeze (-1) .pow (p)

# В приведенном выше коде x.unsqueeze (-1) имеет форму (2000, 1), а p имеет форму
# (3,), в этом случае будет применяться семантика широковещательной передачи для получения тензора
# формы (2000, 3)

# Используйте пакет nn, чтобы определить нашу модель как последовательность слоев. nn. последовательный
# - это модуль, который содержит другие модули и последовательно применяет их к
# произвести свой вывод. Линейный модуль вычисляет вывод из ввода, используя
# линейная функция и содержит внутренние тензоры для ее веса и смещения.# Слой Flatten сглаживает вывод линейного слоя до одномерного тензора,
# чтобы соответствовать форме `y`.
model = torch.nn.Sequential (
    torch.nn.Linear (3, 1),
    torch.nn.Flatten (0, 1)
)

# Пакет nn также содержит определения популярных функций потерь; в этом
# case мы будем использовать среднеквадратичную ошибку (MSE) в качестве функции потерь.
loss_fn = torch.nn.MSELoss (сокращение = 'сумма')

learning_rate = 1e-6
для t в диапазоне (2000):

    # Прямой проход: вычислить предсказанный y, передав x модели. Объекты модуля
    # переопределить оператор __call__, чтобы вы могли вызывать их как функции.Когда
    # при этом вы передаете модулю тензор входных данных, и он производит
    # Тензор выходных данных.
    y_pred = модель (xx)

    # Потеря вычислений и печати. Мы передаем тензоры, содержащие предсказанное и истинное
    # значений y, а функция потерь возвращает тензор, содержащий
    # потеря.
    loss = loss_fn (y_pred, y)
    если t% 100 == 99:
        print (t, loss.item ())

    # Обнулить градиенты перед выполнением обратного прохода.
    model.zero_grad ()

    # Обратный проход: вычислить градиент потерь относительно всего обучаемого
    # параметры модели.Внутри сохраняются параметры каждого модуля.
    # в тензорах с require_grad = True, поэтому этот вызов будет вычислять градиенты для
    # все обучаемые параметры в модели.
    loss.backward ()

    # Обновить веса с помощью градиентного спуска. Каждый параметр является тензором, поэтому
    # мы можем получить доступ к его градиентам, как и раньше.
    с torch.no_grad ():
        для параметра в model.parameters ():
            param - = скорость_учения * param.grad

# Вы можете получить доступ к первому уровню `модели` как доступ к первому элементу списка
linear_layer = модель [0]

# Для линейного слоя его параметры сохраняются как `weight` и` bias`.3 ')
 

PyTorch: optim

До этого момента мы обновляли вес наших моделей вручную. изменение тензоров, содержащих обучаемые параметры, с помощью torch.no_grad () . Это не большая проблема для простых алгоритмов оптимизации, таких как стохастический. градиентный спуск, но на практике мы часто обучаем нейронные сети, используя больше сложные оптимизаторы, такие как AdaGrad, RMSProp, Adam и т. д.

Пакет optim в PyTorch абстрагирует идею оптимизации алгоритм и предоставляет реализации часто используемой оптимизации алгоритмы.3). p = torch.tensor ([1, 2, 3]) xx = x.unsqueeze (-1) .pow (p) # Используйте пакет nn, чтобы определить нашу модель и функцию потерь. model = torch.nn.Sequential ( torch.nn.Linear (3, 1), torch.nn.Flatten (0, 1) ) loss_fn = torch.nn.MSELoss (сокращение = 'сумма') # Используйте пакет optim, чтобы определить оптимизатор, который будет обновлять веса # модель для нас. Здесь мы будем использовать RMSprop; пакет optim содержит много других # алгоритмы оптимизации. Первый аргумент конструктора RMSprop сообщает # оптимизатор, тензоры каких он должен обновлять.learning_rate = 1e-3 optimizer = torch.optim.RMSprop (model.parameters (), lr = скорость обучения) для t в диапазоне (2000): # Прямой проход: вычислить предсказанный y, передав x модели. y_pred = модель (xx) # Потеря вычислений и печати. loss = loss_fn (y_pred, y) если t% 100 == 99: print (t, loss.item ()) # Перед обратным проходом используйте объект оптимизатора для обнуления всех # градиентов для переменных, которые он будет обновлять (которые можно изучить # веса модели). Это потому, что по умолчанию градиенты # накапливается в буферах (т.е.e, не перезаписывается) всякий раз, когда .backward () # называется. Обратитесь к документации torch.autograd.backward для получения более подробной информации. optimizer.zero_grad () # Обратный проход: вычислить градиент потерь относительно модели # параметры loss.backward () # Вызов пошаговой функции в оптимизаторе обновляет его # параметры optimizer.step () linear_layer = модель [0] print (f'Result: y = {linear_layer.bias.item ()} + {linear_layer.weight [:, 0] .item ()} x + {linear_layer.weight [:, 1].3 ')

PyTorch: специальные модули nn

Иногда может потребоваться указать модели более сложные, чем последовательность существующих модулей; для этих случаев вы можете определить свой собственный Модули путем создания подкласса nn.Module и определения прямого , который получает входные тензоры и производит выходные тензоры, используя другие модули или другие операции автограда над тензорами.

В этом примере мы реализуем наш полином третьего порядка как настраиваемый модуль. подкласс:

 # - * - кодировка: utf-8 - * -
импортный фонарик
импортная математика


класс Polynomial3 (torch.nn.Module):
    def __init __ (сам):
        "" "
        В конструкторе мы создаем четыре параметра и назначаем их как
        параметры члена.
        "" "
        супер () .__ init __ ()
        self.a = torch.nn.Parameter (torch.randn (()))
        self.b = torch.nn.Parameter (torch.randn (()))
        self.c = torch.nn.Parameter (torch.randn (()))
        self.d = torch.nn.Parameter (torch.randn (()))

    def вперед (self, x):
        "" "
        В функции forward мы принимаем тензор входных данных и должны возвращать
        Тензор выходных данных.3 '


# Создать тензоры для хранения ввода и вывода.
x = torch.linspace (-math.pi, math.pi, 2000)
y = torch.sin (x)

# Создайте нашу модель, создав экземпляр класса, определенного выше
model = Polynomial3 ()

# Создайте нашу функцию потерь и оптимизатор. Вызов model.parameters ()
# в конструкторе SGD будет содержать обучаемые параметры (определенные
# с torch.nn.Parameter), которые являются членами модели.
критерий = torch.nn.MSELoss (сокращение = 'сумма')
optimizer = torch.optim.SGD (model.parameters (), lr = 1e-6)
для t в диапазоне (2000):
    # Прямой проход: вычислить предсказанный y, передав x модели
    y_pred = модель (x)

    # Потеря вычислений и печати
    потеря = критерий (y_pred, y)
    если t% 100 == 99:
        print (t, потеря.элемент())

    # Обнулить градиенты, выполнить обратный проход и обновить веса.
    optimizer.zero_grad ()
    loss.backward ()
    optimizer.step ()

print (f'Result: {model.string ()} ')
 

PyTorch: поток управления + распределение веса

В качестве примера динамических графиков и распределения веса мы реализуем очень странная модель: полином третьего-пятого порядка, который при каждом прямом проходе выбирает случайное число от 3 до 5 и использует это количество заказов, повторно используя одни и те же веса несколько раз для вычисления четвертого и пятого порядка.

Для этой модели мы можем использовать обычное управление потоком Python для реализации цикла, и мы можем реализовать распределение веса, просто повторно используя один и тот же параметр, несколько раз при определении прямого паса.

Мы можем легко реализовать эту модель как подкласс модуля:

 # - * - кодировка: utf-8 - * -
случайный импорт
импортный фонарик
импортная математика


класс DynamicNet (torch.nn.Module):
    def __init __ (сам):
        "" "
        В конструкторе мы создаем пять параметров и назначаем их как члены."" "
        супер () .__ init __ ()
        self.a = torch.nn.Parameter (torch.randn (()))
        self.b = torch.nn.Parameter (torch.randn (()))
        self.c = torch.nn.Parameter (torch.randn (()))
        self.d = torch.nn.Parameter (torch.randn (()))
        self.e = torch.nn.Parameter (torch.randn (()))

    def вперед (self, x):
        "" "
        Для прямого прохода модели мы случайным образом выбираем 4, 5
        и повторно используйте параметр e, чтобы вычислить вклад этих заказов.

        Поскольку каждый прямой проход создает динамический граф вычислений, мы можем использовать обычные
        Операторы потока управления Python, такие как циклы или условные операторы, когда
        определение прямого прохода модели.Здесь мы также видим, что совершенно безопасно повторно использовать один и тот же параметр во многих
        раз при определении вычислительного графа.
        "" "
        y = self.a + self.b * x + self.c * x ** 2 + self.d * x ** 3
        для exp в диапазоне (4, random.randint (4, 6)):
            y = y + self.e * x ** ехр
        вернуть y

    строка def (self):
        "" "
        Как и любой класс в Python, вы также можете определить собственный метод в модулях PyTorch.
        "" "
        return f'y = {self.a.item ()} + {self.5? '


# Создать тензоры для хранения ввода и вывода.
x = torch.linspace (-math.pi, math.pi, 2000)
y = torch.sin (x)

# Создайте нашу модель, создав экземпляр класса, определенного выше
модель = DynamicNet ()

# Создайте нашу функцию потерь и оптимизатор. Обучение этой странной модели с
# ванильный стохастический градиентный спуск сложен, поэтому мы используем импульс
критерий = torch.nn.MSELoss (сокращение = 'сумма')
optimizer = torch.optim.SGD (model.parameters (), lr = 1e-8, импульс = 0,9)
для t в диапазоне (30000):
    # Прямой проход: вычислить предсказанный y, передав x модели
    y_pred = модель (x)

    # Потеря вычислений и печати
    потеря = критерий (y_pred, y)
    если t% 2000 == 1999:
        print (t, потеря.элемент())

    # Обнулить градиенты, выполнить обратный проход и обновить веса.
    optimizer.zero_grad ()
    loss.backward ()
    optimizer.step ()

print (f'Result: {model.string ()} ')
 

Вы можете просмотреть приведенные выше примеры здесь.

Список лучших работодателей по программным навыкам, которые ценят с примерами

Кандидаты с сильными навыками межличностного общения пользуются большим спросом для выполнения самых разных работ. Что такое мягкие навыки и почему они так важны?

Мягкие навыки - это атрибуты межличностного общения, необходимые для достижения успеха на рабочем месте.Это то, как вы работаете с другими и относитесь к ним - другими словами, навыки работы с людьми.

Что такое мягкие навыки?

Мягкие навыки - это навыки, которые позволяют вам вписаться в рабочее место. Они включают вашу личность, отношение, гибкость, мотивацию и манеры. Мягкие навыки настолько важны, что часто являются причиной, по которой работодатели решают, сохранить или продвинуть сотрудника.

Мягкие навыки отличаются от жестких навыков (также известных как технические навыки), которые имеют прямое отношение к работе, на которую вы претендуете.Они часто более поддаются количественной оценке и легче усваиваются, чем мягкие навыки.

Например, трудным навыком для плотника может быть умение работать с бензопилой или использовать квадраты для обрамления. Мягкий навык - это способность плотника эффективно общаться с коллегами и клиентами.

Независимо от должности, на которую вы претендуете, вам необходимы хотя бы некоторые навыки межличностного общения.

Чтобы добиться успеха на работе, вы должны хорошо ладить со всеми людьми, с которыми вы взаимодействуете, включая менеджеров, коллег, клиентов, поставщиков, заказчиков и всех, с кем вы общаетесь во время работы.Это те навыки, которые ценят все работодатели.

Работодателям нужны сотрудники, способные эффективно взаимодействовать с другими. Этим навыкам также очень трудно научить, поэтому работодатели хотят знать, что кандидаты на работу уже обладают мягкими навыками, необходимыми для достижения успеха.

Список лучших мягких навыков

Ниже приведен список наиболее важных навыков межличностного общения, которые ищут работодатели. В список включены подсписки связанных межличностных навыков, которые работодатели стремятся найти у соискателей.

Развивайте эти навыки и подчеркивайте их в заявлениях о приеме на работу, резюме, сопроводительных письмах и собеседованиях.

Если вы продемонстрируете интервьюеру, что у вас есть навыки, необходимые компании, это поможет вам получить работу.

Связь

Насколько хорошо вы общаетесь? Коммуникативные навыки важны практически в каждой работе. Скорее всего, вам нужно будет общаться с людьми на работе, будь то клиенты, заказчики, коллеги, работодатели или продавцы.Вам также необходимо уметь четко и вежливо разговаривать с людьми лично, по телефону и письменно.

Вам также, вероятно, потребуется уметь хорошо слушать. Работодателям нужны сотрудники, которые не только могут поделиться своими идеями, но и с сочувствием прислушиваются к другим. Слушание - особенно важный навык в работе с клиентами.

• Прослушивание
• Переговоры
• Невербальное общение
• Убеждение
• Презентация
• Публичные выступления
• Язык тела для чтения
• Социальные навыки
• Рассказ
• Устное общение
• Визуальная коммуникация
• Написание отчетов и предложений
• Письменные навыки

Критическое мышление

Независимо от должности, работодателям нужны кандидаты, способные анализировать ситуации и принимать обоснованные решения.Работаете ли вы с данными, обучаете студентов или ремонтируете домашнюю систему отопления, вам необходимо уметь понимать проблемы, критически мыслить и находить решения. Навыки, связанные с критическим мышлением, включают творчество, гибкость и любопытство.

• Адаптивность
• Художественные способности
• Творчество
• Критическое наблюдение
• Критическое мышление
• Способность к дизайну
• Желание учиться
• Гибкость
• Инновации
• Логическое мышление
• Решение проблем
• Исследования
• Находчивость
• Нестандартное мышление
• Допуск на изменение и неопределенность
• Устранение неисправностей
• Ценностное образование
• Готовность учиться

Лидерство

Хотя не каждая вакансия - это роль лидера, большинство работодателей захотят знать, что у вас есть способность принимать решения, когда дело доходит до упора, и вы можете управлять ситуациями и людьми.Способность выйти на первый план в сложной ситуации и помочь решить ее - это то, что работодатели ищут в потенциальных сотрудниках.

Если вы проходите собеседование для поиска работы, которая может способствовать продвижению по службе, работодатель захочет знать, что у вас есть все необходимое, чтобы стать лидером.

Другие навыки, связанные с лидерством, включают способность разрешать проблемы и конфликты между людьми и принимать управленческие решения.

• Управление конфликтами
• Разрешение конфликтов
• Заключение сделки
• Принятие решения
• Делегация
• Разрешение споров
• Облегчение
• Четкая обратная связь
• Вдохновляющие люди
• Лидерство
• Менеджмент
• Управление сложными разговорами
• Управление удаленными / виртуальными командами
• Организация встреч
• Наставничество
• Мотивация
• Управление проектами
• Устранение проблем
• Успешный коучинг
• Наблюдение
• Управление талантами

Положительное отношение

Работодатели всегда ищут людей, которые привнесут в офис позитивный настрой.Им нужны сотрудники, которые будут дружелюбны по отношению к другим, готовы работать и в целом будут получать удовольствие от работы. Уметь сохранять позитивный настрой особенно важно, если вы работаете в быстро меняющейся рабочей среде с высоким уровнем стресса.

• Доверие
• Сотрудничество
• Предоставлено
• Энергия
• Энтузиазм
• Дружелюбие
• Честность
• Юмористический
• Терпение
• Респектабельность
• Уважение

Работа в команде

Менеджеры по найму ищут кандидатов на работу, которые могут хорошо работать с другими.Будете ли вы выполнять много командных проектов или просто посещать несколько заседаний отдела, вам необходимо уметь эффективно работать с окружающими вас людьми. Вы должны уметь работать с другими людьми, даже если вы не всегда согласны.

Некоторые навыки, связанные с командной работой, включают способность вести переговоры с другими, а также распознавать и ценить разнообразие в команде. Еще один связанный навык - это способность принимать и применять отзывы других.

• Принятие обратной связи
• Сотрудничество
• Служба поддержки клиентов
• Работа в сложных ситуациях
• Работа с офисной политикой
• Осведомленность об инвалидности
• Осведомленность о разнообразии
• Эмоциональный интеллект
• Сочувствие
• Установление межличностных отношений
• Работа с трудными личностями
• Межкультурная компетенция
• Навыки межличностного общения
• Влияние
• Сеть
• Убеждение
• Самосознание
• Навыки продаж
• Социальные навыки
• Тимбилдинг
• Работа в команде

Трудовая этика

Работодатели ищут кандидатов на работу с твердой трудовой этикой.Такие люди приходят на работу вовремя, своевременно выполняют задачи и остаются сосредоточенными и организованными.

Они могут планировать свое время и тщательно выполнять свою работу. Хотя они могут работать независимо, люди с сильной трудовой этикой также могут следовать инструкциям.

Трудно научить сильной трудовой этике, поэтому работодатели будут впечатлены, если вы продемонстрируете это в своем заявлении о приеме на работу.

• Внимательность
• Деловая этика
• Конкурентоспособность
• Посвящение
• Надежность
• По направлению
• Независимость
• Сроки выполнения
• Мотивация
• Многозадачность
• Организация
• Настойчивость
• Стойкость
• Планирование
• Правильный деловой этикет
• Пунктуальность
• Надежность
• Устойчивость
• Ориентация на результат
• Планирование
• Самонаправленная
• Самоконтроль
• Самоконтроль
• Продолжение выполнения задачи
• Стратегическое планирование
• Управление временем
• Обучаемость
• Рабочий колодец под давлением

Больше мягких навыков

Вот дополнительные мягкие навыки для резюме, сопроводительных писем, заявлений о приеме на работу и собеседований.Необходимые навыки будут зависеть от должности, на которую вы претендуете, поэтому также просмотрите наш список навыков, перечисленных по должностям и типу навыков.

• Напористость
• Деловая этика
• Деловые рассказы
• Осведомленность о тенденциях в бизнесе
• Служба поддержки клиентов
• Эффективный коммуникатор
• Управление эмоциями
• Эргономическая чувствительность
• Следуйте инструкциям
• Соблюдайте правила
• Соблюдайте правила
• Хорошо работает под давлением
• Хорошее отношение
• Настоятельно рекомендуется
• Независимая
• Собеседование
• Управление знаниями
• Удовлетворяет сроки
• Мотивация
• Эффективная работа в сжатые сроки
• Управление эффективностью
• Позитивная трудовая этика
• Решение проблем
• Улучшение процесса
• Сообразительный
• Ориентация на результат
• С заботой о безопасности
• Планирование
• Самосознание
• Самоконтроль
• Управление стрессом
• Командный игрок
• Технологическая смекалка
• Осведомленность о технологических тенденциях
• Толерантный
• Обучаемый
• Обучение
• Устранение неисправностей
• Готов принять обратную связь
• Готовность учиться
• Баланс между работой и личной жизнью
• Хорошо работает под давлением

Как выделить свои навыки

Добавьте соответствующие навыки в свое резюме: Включите в свое резюме термины, наиболее тесно связанные с работой, особенно в описание вашей истории работы.

Выделите навыки в сопроводительном письме: Вы можете включить навыки межличностного общения в сопроводительное письмо. Включите один или два из упомянутых здесь навыков и приведите конкретные примеры случаев, когда вы продемонстрировали эти качества на работе.

Используйте ключевые слова во время собеседований: Вы также можете использовать эти слова во время собеседований. Помните о перечисленных здесь основных навыках во время собеседования и будьте готовы привести примеры того, как вы их использовали. Каждая работа требует разных навыков и опыта, поэтому обязательно внимательно прочтите описание должности и сосредоточьтесь на навыках, перечисленных работодателем.

Номинальная, порядковая, интервальная, масштабная шкала с примерами

Уровни измерения в статистике

Для проведения статистического анализа данных важно сначала понять переменные и то, что следует измерять с помощью этих переменных. В статистике существуют разные уровни измерения, и данные, измеряемые с их помощью, можно в целом разделить на качественные и количественные данные.

Во-первых, давайте разберемся, что такое переменная. Величина, значение которой изменяется среди населения и может быть измерено, называется переменной.Например, рассмотрим выборку работающих лиц. Переменными для этого набора совокупности могут быть отрасль, местоположение, пол, возраст, навыки, тип работы и т. Д. Значение переменных будет отличаться для каждого сотрудника.

Например, посчитать среднюю почасовую ставку рабочего в США практически невозможно. Таким образом, выборочная аудитория выбирается случайным образом, так что она надлежащим образом представляет большую популяцию. Затем рассчитывается средняя почасовая ставка этой выборочной аудитории.Используя статистические тесты, вы можете сделать вывод о средней почасовой ставке для большей части населения.

Уровень измерения переменной определяет тип используемого статистического теста. Математическая природа переменной или, другими словами, способ измерения переменной считается уровнем измерения.

Что такое номинальная, порядковая, интервальная шкала и шкала отношения?

Номинальный, Порядковый, Интервальный и Отношение определяются как четыре основных уровня шкалы измерения, которые используются для сбора данных в форме опросов и анкет, каждый из которых представляет собой вопрос с несколькими вариантами ответов.

Каждая шкала представляет собой инкрементный уровень измерения, то есть каждая шкала выполняет функцию предыдущей шкалы, и все шкалы вопросов опроса, такие как Лайкерта, семантическая дифференциация, дихотомия и т. Д., Являются производными этих 4 основных уровней измерения переменных. . Прежде чем мы подробно обсудим все четыре уровня шкал измерения с примерами, давайте кратко рассмотрим, что представляют собой эти шкалы.

Номинальная шкала - это шкала именования, где переменные просто «именуются» или помечаются без определенного порядка.В порядковой шкале все переменные расположены в определенном порядке, помимо их именования. Шкала интервалов предлагает метки, порядок, а также определенный интервал между каждой из ее переменных параметров. Масштаб отношения обладает всеми характеристиками интервальной шкалы, в дополнение к этому, он также может содержать значение «ноль» для любой из своих переменных.

Вот еще четыре уровня измерения в исследованиях и статистике: номинальный, порядковый, интервальный, коэффициент.

 
SPARK_HOME = C: \ apps \ spark-3.0.0-bin-hadoop2.7
HADOOP_HOME = C: \ apps \ spark-3.0.0-bin-hadoop2.7
ПУТЬ =% ПУТЬ%; C: \ apps \ spark-3.0.0-bin-hadoop2.7 \ bin
  

 
./bin/spark-submit \
  --master  \
  --deploy-mode <режим-развертывания> \
  --conf <ключ <= <значение> \
  --driver-memory <значение> g \
  --executor-memory <значение> g \
  --executor-cores <количество ядер> \
  --jars <зависимости, разделенные запятыми>
  --class <основной- класс> \
   \
  [аргументы-приложения]
  

 
spark.eventLog.enabled истина
spark.history.fs.log Файл каталога: /// c: / logs / path
  

 
$ SPARK_HOME / sbin / start-history-server.sh
  

 
$ SPARK_HOME / bin / spark-class.cmd org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer
  

 
импортировать org.apache.spark.sql.SparkSession
val искра: SparkSession = SparkSession.builder ()
      .master ("местный [1]")
      .appName ("SparkByExamples.com")
      .getOrCreate ()
  

 
// Создаем RDD из распараллеливания
val dataSeq = Seq (("Java", 20000), ("Python", 100000), ("Scala", 3000))
val rdd = spark.sparkContext.parallelize (dataSeq)
  

 
// Создание RDD из внешнего источника данных
val rdd2 = spark.sparkContext.textFile ("/ path / textFile.txt")
  

 
val data = Seq (('Джеймс', '', 'Смит', '1991-04-01', 'M', 3000),
  ('Майкл', 'Роза', '', '2000-05-19', 'М', 4000),
  ('Роберт', '', 'Уильямс', '1978-09-05', 'М', 4000),
  ('Мария', 'Энн', 'Джонс', '1967-12-01', 'F', 4000),
  ('Джен', 'Мэри', 'Браун', '1980-02-17', 'F', - 1)
)

val columns = Seq ("имя", "отчество", "фамилия", "доб", "пол", "зарплата")
df = искра.createDataFrame (данные), схема = столбцы) .toDF (столбцы: _ *)
  

 
+ --------- + ---------- + -------- + ---------- + ------ + - ----- +
| имя | отчество | фамилия | доб | пол | зарплата |
+ --------- + ---------- + -------- + ---------- + ------ + - ----- +
| Джеймс | | Smith | 1991-04-01 | М | 3000 |
| Майкл | Роза | | 2000-05-19 | М | 4000 |
| Роберт | | Уильямс | 1978-09-05 | М | 4000 |
| Мария | Энн | Джонс | 1967-12-01 | F | 4000 |
| Джен | Мэри | Браун | 1980-02-17 | Ж | -1 |
+ --------- + ---------- + -------- + ---------- + ------ + - ----- +
  

 
df.createOrReplaceTempView ("PERSON_DATA")
val df2 = spark.sql ("ВЫБРАТЬ * из PERSON_DATA")
df2.printSchema ()
df2.show ()
  

 
val groupDF = spark.sql ("ВЫБРАТЬ пол, количество (*) из группы PERSON_DATA по полу")
groupDF.show ()
  

 
+ ------ + -------- +
| пол | количество (1) |
+ ------ + -------- +
| F | 2 |
| M | 3 |
+ ------ + -------- +
  

   04: 45: 40.573686 IP 78.149.209.110.27782> 172.30.0.144.443: флаги [.], подтверждение
278239097, выигрыш 28, параметры [nop, nop, TS val 939752277 ecr 1208058112], длина 0
    0x0000: 4500 0034 0014 0000 2e06 c005 4e8e d16e E..4 ........ N..n
    0x0010: ac1e 0090 6c86 01bb 8e0a b73e 1095 9779 .... l ......> ... y
    0x0020: 8010 001c d202 0000 0101 080a 3803 7b55 ............ 8. {U
    0x0030: 4801 8100   

   06: 20: 25.593207 IP 172.30.0.144.39270> один.one.one.one.domain:
12790+ А? google.com.
(28) 06: 20: 25.594510 IP one.one.one.one.domain> 172.30.0.144.39270:
12790 1/0/0 A 172.217.15.78 (44)