Телекоммуникационный оператор Orange имел в общей сложности 943 тысячи абонентов IPTV и DTH в Польше на конец первого квартала этого года.
КАК CODE ORANGE СЛОМАЛИ ВСЁ - UNDERNEATH [ОБЗОР АЛЬБОМА]
News: Orange County Register (Sorry I'm biased hehe). Анализируйте акции Orange (ORAN). График котировок, курс акций на сегодня, дивиденды, аналитика, последние новости и стоимость акций. Фото: Алексей Дружинин / РИА Новости. Президент России Владимир Путин в ходе форума «Россия зовет!» хотел скрыть от журналистов свои записи. UNDERNEATH [ОБЗОР АЛЬБОМА] онлайн.
Отчётность ORA
- Админ паблика #Orange во ВКонтакте попросил политическое убежище у Украины
- Orange руководство пользователя
- Разбор: Orange, Telefonica, Telenor, British Telecom
- Here We Go - Orange Conference 2024
- Cancel Subscriptions, Send Complaints and Report Issues with any App
Визуальный анализ данных с Python и Orange 3
А дальше вы просто рисуете в Orange схему обработки ваших данных. Вот так выглядит в Orange типичный поток «workflow» обработки данных: Процесс построения workflow в Orange происходит путём манипуляций с иконками-виджетами, которые мышкой выкладываются на холст — рабочий стол приложения. Каждый виджет представляет собой программный блок, который каким-либо образом обрабатывает поступившую на его вход информацию и передаёт её дальше, для обработки, визуализации или сохранения следующим виджетом. Связи между виджетами протягиваются мышкой, двойной щелчок открывает окно его настроек: например, отображаемые оси и масштаб для графика и сам график, гиперпараметры для алгоритма машинного обучения, имя файла для виджета загрузки или сохранения данных и т. В левой части окна Orange находится блок меню для выбора виджетов. В комплекте начальной установки Orange не содержит, но при необходимости даёт возможность дополнительно загрузить ещё несколько наборов виджетов: Associate: датамайнинг повторяющихся наборов элементов и обучение ассоциативным правилам; Bioinformatica: анализ наборов генов и доступ к библиотекам геномов; Data fusion: объединение различных наборов данных, коллективная матричная факторизация и исследование скрытых факторов; Educational: обучение концепциям machine learning; Geo: работа с геоданными; Image analytics: работа с изображениями, анализ нейронными сетями; Network: графовый и сетевой анализ; Text mining: обработка естественного языка и анализ текста; Time series: анализ и моделирование временных рядов; Spectroscopy: анализ и визуализация спектральных наборов данных. А если и этого недостаточно, то у Orange есть виджет для окончательного решения всех вопросов — Python Script, который позволяет вам написать на Python любой обработчик входных данных. Для примера, чтобы вы представляли себе, как работает Orange, попробуем решить в нём классическую задачу обработки данных «Titanic» с Kaggle. Решать будем самыми простыми, насколько это будет возможно, методами, чтобы просто показать сам процесс создания решения. Вот так в Orange выглядит workflow решения один из вариантов : Последовательно пройдём по шагам построения workflow.
Напомню, что исходными данными в этой задаче являются два набора данных, поставляемых в виде CSV-файлов: файл Train. Наша задача — используя методы DS, реализуемые виджетами Orange, предсказать, какова была судьба пассажиров из выборки Test. Для каждого из наборов данных выложим на холст виджет File из раздела Data.
Это позволяет пользователям применять передовые алгоритмы и методики для решения сложных задач. Это дает возможность гибко настраивать параметры модели и контролировать ее поведение. Таким образом, пользователи могут использовать функциональность Orange в сочетании с дополнительными инструментами по своему выбору. История, средства и инструменты платформы Orange: - История: Платформа Orange была разработана в Университете Любляна в Словении в начале 2000-х годов. Основным создателем является Блаз Зупан, профессор компьютерных наук. С тех пор платформа активно развивается и стала одной из наиболее популярных средств для анализа данных и машинного обучения.
Have you? Season 2 started June 6th at 3am. While in prison she reconnects with her ex-girlfriend even though she is engaged to Larry.
Я буду использовать Excel и Orange для очистки исходных данных в этом примере, но можно использовать и Python. Во-первых, я собираюсь подумать о функциях, которые мне не нужны. Я создаю модель для классификации тектонических условий основных пород из геохимии, поэтому я не думаю, что получу много информации из названия образца, номера образца, местоположения и т. На самом деле единственные функции, которые мне действительно нужны, — это геохимия и тектоническая обстановка каждого базальта я оставил пару дополнительных столбцов на изображении ниже для интереса, но уберу их в оранжевом. Я также просмотрел и искал любые дубликаты с помощью Excel, которые могли повлиять на мою модель. Почти можно ожидать, что каждый необработанный набор данных будет содержать пропущенные значения, которые можно легко принять за нулевые значения. Чтобы поместить это в контекст; если я спрошу кого-нибудь, сколько порций текилы они добавили в мое пиво, ответ «нет» значение равное нулю и ответ «не уверен» отсутствующее значение — это две совершенно разные вещи. Важно знать разницу. Есть три вещи, которые вы можете сделать с отсутствующими значениями в наборе данных; Удалить — удаление фактически означает удаление функций или экземпляров, в которых отсутствуют данные. Если у вас есть большой набор данных с множеством функций, это, вероятно, хороший способ сделать это. Просто удалите. Импутировать — это способ подсчитать, какие отсутствующие значения были бы получены с учетом остальной информации в наборе данных. Один из способов сделать это — статистически, используя среднее значение или моду желаемого признака. В моей голове это может стать немного поверхностным с потенциальной потерей информации. Другой вариант — пометить отсутствующие значения. У Orange есть виджет, который может обнаруживать выбросы двумя возможными способами; тот, который обрабатывает нормально распределенные данные, и тот, который обрабатывает ненормально распределенные данные. Они могут значительно изменить вес вашей модели, но иногда наличие выбросов может быть полезным. Например, если вы получили несколько золотых находок в своей исследовательской программе, которые находятся за пределами обычно распределенных данных, это повод для волнения. В других случаях выбросы могут быть не такими хорошими. Здесь важно знать свой набор данных, и вы принимаете решение о том, хотите ли вы, чтобы выбросы были включены в модель. Равномерно масштабированные функции могут уменьшить стандартные отклонения в наших данных и, в свою очередь, уменьшить количество выбросов.
Разбор: Orange, Telefonica, Telenor, British Telecom
А дальше вы просто рисуете в Orange схему обработки ваших данных. Вот так выглядит в Orange типичный поток «workflow» обработки данных: Процесс построения workflow в Orange происходит путём манипуляций с иконками-виджетами, которые мышкой выкладываются на холст — рабочий стол приложения. Каждый виджет представляет собой программный блок, который каким-либо образом обрабатывает поступившую на его вход информацию и передаёт её дальше, для обработки, визуализации или сохранения следующим виджетом. Связи между виджетами протягиваются мышкой, двойной щелчок открывает окно его настроек: например, отображаемые оси и масштаб для графика и сам график, гиперпараметры для алгоритма машинного обучения, имя файла для виджета загрузки или сохранения данных и т. В левой части окна Orange находится блок меню для выбора виджетов. В комплекте начальной установки Orange не содержит, но при необходимости даёт возможность дополнительно загрузить ещё несколько наборов виджетов: Associate: датамайнинг повторяющихся наборов элементов и обучение ассоциативным правилам; Bioinformatica: анализ наборов генов и доступ к библиотекам геномов; Data fusion: объединение различных наборов данных, коллективная матричная факторизация и исследование скрытых факторов; Educational: обучение концепциям machine learning; Geo: работа с геоданными; Image analytics: работа с изображениями, анализ нейронными сетями; Network: графовый и сетевой анализ; Text mining: обработка естественного языка и анализ текста; Time series: анализ и моделирование временных рядов; Spectroscopy: анализ и визуализация спектральных наборов данных. А если и этого недостаточно, то у Orange есть виджет для окончательного решения всех вопросов — Python Script, который позволяет вам написать на Python любой обработчик входных данных. Для примера, чтобы вы представляли себе, как работает Orange, попробуем решить в нём классическую задачу обработки данных «Titanic» с Kaggle. Решать будем самыми простыми, насколько это будет возможно, методами, чтобы просто показать сам процесс создания решения. Вот так в Orange выглядит workflow решения один из вариантов : Последовательно пройдём по шагам построения workflow. Напомню, что исходными данными в этой задаче являются два набора данных, поставляемых в виде CSV-файлов: файл Train.
Наша задача — используя методы DS, реализуемые виджетами Orange, предсказать, какова была судьба пассажиров из выборки Test. Для каждого из наборов данных выложим на холст виджет File из раздела Data.
В результате проведенного анализа выявлены проблемы в процессе освоения дисциплины и предложены пути их решения. Ключевые слова интеллектуальный анализ образовательных данных, Orange, анализ текущей успеваемости студентов, визуализация Файлы.
Orange позволяет сразу «из коробки» приобщиться к увлекательному миру анализа данных даже тем, кто раньше не решался это сделать из-за опасений, что не сможет разобраться в сложных математических построениях или в программировании. Теперь вам достаточно ориентироваться в своей предметной области и иметь небольшое — совсем небольшое, буквально обзорное — представление о методах статистики и моделирования. А дальше вы просто рисуете в Orange схему обработки ваших данных. Вот так выглядит в Orange типичный поток «workflow» обработки данных: Процесс построения workflow в Orange происходит путём манипуляций с иконками-виджетами, которые мышкой выкладываются на холст — рабочий стол приложения. Каждый виджет представляет собой программный блок, который каким-либо образом обрабатывает поступившую на его вход информацию и передаёт её дальше, для обработки, визуализации или сохранения следующим виджетом. Связи между виджетами протягиваются мышкой, двойной щелчок открывает окно его настроек: например, отображаемые оси и масштаб для графика и сам график, гиперпараметры для алгоритма машинного обучения, имя файла для виджета загрузки или сохранения данных и т. В левой части окна Orange находится блок меню для выбора виджетов. В комплекте начальной установки Orange не содержит, но при необходимости даёт возможность дополнительно загрузить ещё несколько наборов виджетов: Associate: датамайнинг повторяющихся наборов элементов и обучение ассоциативным правилам; Bioinformatica: анализ наборов генов и доступ к библиотекам геномов; Data fusion: объединение различных наборов данных, коллективная матричная факторизация и исследование скрытых факторов; Educational: обучение концепциям machine learning; Geo: работа с геоданными; Image analytics: работа с изображениями, анализ нейронными сетями; Network: графовый и сетевой анализ; Text mining: обработка естественного языка и анализ текста; Time series: анализ и моделирование временных рядов; Spectroscopy: анализ и визуализация спектральных наборов данных.
А если и этого недостаточно, то у Orange есть виджет для окончательного решения всех вопросов — Python Script, который позволяет вам написать на Python любой обработчик входных данных. Для примера, чтобы вы представляли себе, как работает Orange, попробуем решить в нём классическую задачу обработки данных «Titanic» с Kaggle. Решать будем самыми простыми, насколько это будет возможно, методами, чтобы просто показать сам процесс создания решения. Вот так в Orange выглядит workflow решения один из вариантов : Последовательно пройдём по шагам построения workflow. Напомню, что исходными данными в этой задаче являются два набора данных, поставляемых в виде CSV-файлов: файл Train.
Постоянно стоит задача удешевить аналитику и попробовать разные методы. В своем выступлении Дмитрий Стефановский прокомментировал: «Это проистекает от того, что нет единой теории и сложившейся методики анализа данных. Как обычно действуют — берут данные, по очереди применяют к ним один за другим методы, проверяют качество этих методов и выбирают тот метод, который дал наилучший результат. Это во многом напоминает кибернетический подход: мы метод подаем на данные, смотрим его результаты, выжил — не выжил, отбрасываем».
При этом необходима среда, которая позволила бы это все делать быстро и сравнивать результаты в едином визуальном поле. Нужен инструмент, который позволит вам быстро построить и проанализировать модель.
Дольщики боятся повторной заморозки строительства ЖК «Оранж»
For more information on the internet and on your mobile: www. Orange and any other Orange product or service names included in this material are trademarks of Orange or Orange Brand Services Limited. Press contact: Tom Wright; tom.
Уже тогда им было известно, что сочетание одного-двух микрограмм этого вещества на тонну достаточно для порождения генетических мутаций. И всё же во Вьетнаме за период с 1961 по 1971 годы было использовано не менее 84 миллионов литров этого препарата. Этот процесс является также частью личной истории Тран То Нга, «дочери Меконга, колониализма и войны», бывшей участницы войны во Вьетнаме, искалеченной в те времена. Сегодня, через шесть лет после начала разбирательства, в суде города Эври вступает в новую фазу и начинается с прений сторон инициированный ею процесс против 19 химических предприятий, производивших и продававших диоксин ТХДД. Сама она дважды подверглась воздействию «аgent orange».
Это было в 1966 году. Желая посмотреть на пролетавший самолёт, неопытная участница сражений Тран То Нга покинула своё укрытие. Из его брюха вырвалось какое-то белое облако и застыло в голубом небе. Стоя неподвижно, я любовалась им, как любуются стаей перелётных птиц. И вдруг мне на плечи упали липкие капли, по коже потекло какое-то вязкое вещество», — пишет она в своей автобиографической книге 1. Сегодня эта 79-летняя женщина, бывшая журналистка, страдает диабетом 2-го типа, нарушениями иммунитета, головными болями, она перенесла рак молочной железы, а под кожей у неё скапливаются уплотнения. Её старшая дочь, появившаяся на свет в 1968 году, через несколько дней после рождения практически лишилась кожи, которая клоками сползала с её тела, и умерла от тетрады Фалло в возрасте 17 месяцев.
Двое других её детей страдают соответственно альфа-талассемией заболеванием крови и хлоракне, поражающим кожу. Специалисты только разводят руками». Необходимо восстановить справедливость.
Щелкните меню «Параметры», и появится раскрывающийся список. Выберите «Надстройки» и нажмите кнопку, чтобы открыть интерфейс надстройки. Отметьте Image Analytics и нажмите кнопку «ОК» в правом нижнем углу. Дождитесь завершения установки, и все готово. Возможно, вам потребуется перезапустить Orange, чтобы он заработал. Вы должны увидеть виджет Image Analytics, как показано на рисунке ниже. Виджеты Импортировать изображения Первое, что нужно сделать, - это импортировать изображение с помощью виджета Импорт изображений. Этот виджет можно рассматривать как виджет Файл для изображения. Однако виджет Импорт изображений принимает каталог вместо файла. Добавьте виджет Импорт изображений на холст. Дважды щелкните по нему, чтобы открыть интерфейс. В раскрывающемся списке отображается предыдущий каталог, а средняя кнопка предназначена для открытия любого нового каталога. Если вы добавили или удалили какие-либо изображения в каталоге, вы можете использовать кнопку Обновить , чтобы обновить содержимое.
Также передадим данные с выхода этого виджета на вход виджета Data Table, чтобы во второй вкладке, которая там появится, посмотреть на результат работы очистки: 4. Пришло время построить модель классификации, которая по известным признакам на тренировочном наборе будет пытаться предсказать, выжил пассажир или нет. При этом, для ускорения процесса, подкручивать метапараметры этих алгоритмов не будем, оставим их настройки как есть, по умолчанию: 5. Теперь нужно проверить результаты работы выбранных алгоритмов и рассчитать их оценочные метрики. На основе этих данных виджет Test and Score автоматически начнёт рассчитывать результаты работы моделей, построенных из очищенного набора данных этими алгоритмами, а также оценки их работы. Судя по результатам, лучшие результаты, за исключением метрики AUC, дал метод логистической регрессии, поэтому в дальнейшем будем использовать его. Для построения рабочей модели классификации выложим на холст ещё один виджет Logistic Regression из раздела Model, виджет Data Sampler из раздела Data и виджет Predictions из раздела Evaluate. Откроем Predictions и в первом столбце таблицы посмотрим на поле, заполненное предсказанными значениями целевого поля: 7. Добавим на холст последний виджет — Save Data из раздела Data и сохраним результат выполненного предсказания: 8. Откроем сохранённый файл, оставим в нём только целевое поле и поле идентификатора пассажира, как того требует условие конкурса, и загрузим полученный submission на Kaggle: 9. И, наконец, наступил момент истины: посмотрим, насколько хорошо мы двигали мышкой для того, чтобы сделать реальный Data Science. Жмём на «Make submission», и… 0. Достаточно неплохо для решения, в котором мы совершенно не делали анализ и редизайн фич, не подбирали метапараметры обучения моделей, не собирали модели в ансамбли, да и вообще не делали ничего, за исключением нескольких кликов мышью.
Maintenant, TV en direct Orange
News: Orange County Register (Sorry I'm biased hehe). The Orange Conference. Dümmen Orange The Netherlands B.V.
Агент Оранж: история, влияние и экологическая справедливость
В правительстве Ленинградской области публично избегают формулировок с банкротством фирмы. При этом известно, что чиновники обратились за помощью в фонд развития территорий. Евгений Барановский, вице-губернатор Ленинградской области: «Как говорит застройщик, есть определенное лицо, которое планирует начать строительство в другой точке Ленобласти. И, соответственно, я выясню, на каком этапе потенциальный застройщик совсем другого пятна готов профинансировать завершение строительство данного объекта». При этом Евгений Барановский отметил, что ресурсоснабжающие организации подтвердили возможность подключить дом к внешним сетям воде, свету и теплу в тестовом режиме.
Необходимо восстановить справедливость.
Всё, что им нужно, это лишь достойное к себе отношение», — говорит Тран То Нга. Её судебную тяжбу нередко сравнивают с битвой Давида и Голиафа. И это неудивительно, ведь она стоит огромных денег. Три десятка адвокатов транснациональных корпораций, таких как Dow Chemical и Bayer-Monsanto, употребили всё своё умение на то, чтобы затянуть процесс и тем самым утомить Тран То Нга. У них нет недостатка в силах и средствах: ещё несколько лет тому назад объём оборота компании Dow Chemical существенно превосходил ВВП Вьетнама.
Нам пришлось обратиться к присяжным переводчикам за переводом всех документов, чтобы они имели юридическую силу», — рассказывает сотрудница юридической конторы «Бурдон и партнёры» Амели Лефевр, одна из адвокатов Тран То Нга, которая добивается выплаты компенсации за нанесённый физический и моральный ущерб. Задача заключается в том, чтобы убедить французское правосудие в наличии связи между воздействием веществ фитосанитарного назначения, применявшихся американской армией, и всей совокупностью патологий, от которых страдают вьетнамцы. Если удастся доказать эту зависимость, то миллионы пострадавших смогут претендовать на возмещение расходов за чрезвычайно тяжёлое и дорогостоящее лечение. По информации учёных с кафедры биологии Вашингтонского университета, диоксин ТХДД способен провоцировать «эпигенетическое наследование в нескольких поколениях болезни и эпимутаций метилирования ДНК в сперме». Сначала американская администрация отрицала существование доклада о тяжёлых патологиях, вызываемых воздействием «аgent orange» — в течение тридцати пяти лет документ был засекречен, а теперь она признаёт, что это вещество может стать причиной семнадцати патологий, в том числе нескольких видов рака, и двух десятков пороков внутриутробного развития.
Процесс, инициированный Тран То Нга, имеет важнейшее значение ещё и потому, что до сих пор американские суды отклоняют любые иски, подаваемые пострадавшими вьетнамцами. Цинизм США не ведает границ. В конце 2017 года американцы завершили работы по обеззараживанию аэропорта «Дананг», начатые пять лет тому назад, официальный бюджет которых составляет 43 миллиона долларов. Эта бывшая военная база считалась одной из двадцати восьми «проблемных точек».
Supports Google sheet Oftenly in data science tools, one can browse any file from the local hard disk. But with Orange, it is possible to fetch the data from a given URL.
It also provides support to fetch the data from Google spreadsheet which is its most eye catching feature. So if your data is not in your local hard drive, no need to worry as Orange provides the facility of fetching the data from Google spreadsheets also. Add-ons are available to extend the functionality It is possible to extend the functionality of Orange through add-ons which are available online. In fact, Orange never provides the toolbox for crunching bioinformatical data as an integral part of it; rather than it has always been an add-on. The exact process of distribution of add-ons has changed considerably in the last year to streamline the process for add-on authors and to make it more standards compliant. Unfortunately there are some negative side effects of this process, notably the temporary breakage of the add-on management dialog within the Orange Canvas.
It is reported that this is now being taken care of and you are encouraged to test the functionality. The process to add any add-ons is as below: Firstly we open the Orange Tool. The above picture shows the first screen that appears upon opening the Orange tool. Then we go to Options, and click on Add-ons… option. You will see a new dialog for Add-ons as shown below. From the list of available add-ons, tick the one you need and click on OK button to install the add-on.
Provides Online Support Orange provides online as well as offline help for their users. Orange is having large online community support for solving the queries of its users. Orange also provides classroom training for its new users. It provides online tutorial supports. It also provides example as shown below: Similarly more such example workflows are available on their official website for new users. Create Dataset from any Graph you want The most wonderful feature of Orange is that you can do reverse process.
In general we have seen that we plot a graph from the data the we have, but here the reverse is also possible! It seems strange but yes it is true that you can paint your graph by using paint data functionality and you will be able to generate the dataset for that graph which you have painted using paint data utility of Orange. Here as shown in the figure below, you can see that using paint data, with help of brush we have painted the graph which we want. Now based on this graph, Orange tool can be used to provide us the dataset for it as shown in the next figure below. So this is just like a miracle for most of the researchers who are not getting dataset as per their requirement.
Некоторые леса во Вьетнаме еще не восстановились. Они забирают меньше воды из почвы и выделяют меньше ее через листья. Меньшее потребление воды растениями увеличивает сток и эрозию, в результате чего в водные пути попадает больше ила и загрязнения. Меньше испарения - меньше облачности, меньше дождя, и более сухой воздух, который повышает температуру окружающей среды и согревает планету.
А леса, в том числе мангровые, - это важные поглотители углерода- и входит в число наиболее уязвимых экосистем мира. Экологическое наследие Agent Orange - долгое. В то время как само соединение имеет период полураспада всего несколько недель после нанесения, содержащийся в нем диоксин сохраняется в поверхностных почвах от 9 до 15 лет и в подповерхностных почвах до 100 лет. Без надлежащего древесного покрова или глубокой корневой системы эрозия способствует распространению диоксина в почве дальше, чем первоначальный источник загрязнения. Было доказано, что рыба из озер и прудов возле бывших авиабаз США Бьен Хоа и Дананг, где во время войны хранилась агент Оранж, содержит небезопасные уровни диоксина. Диоксин, как и многие стойкие органические загрязнители, является гидрофобным, то есть отталкивает воду. Он легко связывается с отложениями и откладывается в руслах рек и озер, где может оставаться в течение десятилетий. Рыбная ловля по-прежнему запрещена в водах близ Бьенхоа и Дананга. Долгосрочные последствия для здоровья Воздействие Agent Orange было связано с множеством заболеваний у людей и других позвоночных - последствиями для здоровья, которые продолжают влиять на людей сегодня.
Такие организации, как Проект "Наследие войны" и Вьетнамская ассоциация жертв Agent Orange продолжать повышать осведомленность о жертвах агента Orange и помогать им.
Правда ли, что агент «Оранж» повлиял на генетику вьетнамцев?
Дважды щелкните по нему, чтобы открыть интерфейс. В раскрывающемся списке отображается предыдущий каталог, а средняя кнопка предназначена для открытия любого нового каталога. Если вы добавили или удалили какие-либо изображения в каталоге, вы можете использовать кнопку Обновить , чтобы обновить содержимое. Также есть информационный текст, показывающий количество изображений в каталоге.
В этом уроке я буду использовать несколько примеров изображений, предоставленных в официальном сообщении в блоге Orange. Получить набор данных можно по следующей ссылке. Он должен содержать 19 изображений домашних животных.
Распакуйте его, и у вас должна получиться папка домашние животные. Просмотр изображений Затем мы будем полагаться на виджет Image Viewer для проверки содержимого каталога. Этот виджет отобразит все загруженные изображения.
Это полезно, поскольку весь рабочий процесс может выполняться через Orange без необходимости открывать проводник. Давайте продолжим с предыдущего занятия. Добавьте на холст виджет Image Viewer.
На рисунке представлен скриншот главного окна программы Orange3. Рабочее пространство состоит из виджетов и связей между ними. Каждый виджет имеет свой тип.
Тип виджета можно определить по его иконке. Виджеты сгруппированы по разделам: Data, Visualization, Predictions и пр. Группа виджета определяет цвет иконки.
Каждый виджет имеет множество возможно, пустое входных и множество выходных сигналов. Сигнал определяет данные, которые поступают на вход виджету или являются его результатом. При получении входного сигнала виджет выполняет определенные действия и оповещает связанные с ним виджеты путем отправки им соответсвующих сигналов.
Сигнал представляет собой экземпляр класса-наследника Orange. Для загрузки датасета имеется множество виджетов. Самый простой File считывает данные из файла или загружает по URL.
Скриншот параметров виджета File представлен на рисунке.
Каждый виджет представляет собой программный блок, который каким-либо образом обрабатывает поступившую на его вход информацию и передаёт её дальше, для обработки, визуализации или сохранения следующим виджетом. Связи между виджетами протягиваются мышкой, двойной щелчок открывает окно его настроек: например, отображаемые оси и масштаб для графика и сам график, гиперпараметры для алгоритма машинного обучения, имя файла для виджета загрузки или сохранения данных и т. В левой части окна Orange находится блок меню для выбора виджетов. В комплекте начальной установки Orange не содержит, но при необходимости даёт возможность дополнительно загрузить ещё несколько наборов виджетов: Associate: датамайнинг повторяющихся наборов элементов и обучение ассоциативным правилам; Bioinformatica: анализ наборов генов и доступ к библиотекам геномов; Data fusion: объединение различных наборов данных, коллективная матричная факторизация и исследование скрытых факторов; Educational: обучение концепциям machine learning; Geo: работа с геоданными; Image analytics: работа с изображениями, анализ нейронными сетями; Network: графовый и сетевой анализ; Text mining: обработка естественного языка и анализ текста; Time series: анализ и моделирование временных рядов; Spectroscopy: анализ и визуализация спектральных наборов данных. А если и этого недостаточно, то у Orange есть виджет для окончательного решения всех вопросов — Python Script, который позволяет вам написать на Python любой обработчик входных данных. Для примера, чтобы вы представляли себе, как работает Orange, попробуем решить в нём классическую задачу обработки данных «Titanic» с Kaggle. Решать будем самыми простыми, насколько это будет возможно, методами, чтобы просто показать сам процесс создания решения. Вот так в Orange выглядит workflow решения один из вариантов : Последовательно пройдём по шагам построения workflow. Напомню, что исходными данными в этой задаче являются два набора данных, поставляемых в виде CSV-файлов: файл Train.
Наша задача — используя методы DS, реализуемые виджетами Orange, предсказать, какова была судьба пассажиров из выборки Test. Для каждого из наборов данных выложим на холст виджет File из раздела Data. В свойствах каждого виджета пропишем пути, по которым находятся наши файлы, укажем, какие поля у загружаемых наборов будут target и features и каких типов будут эти поля — числовые, категориальные, временные или текстовые, а какие поля вообще не надо обрабатывать. Данный процесс можно оставить на усмотрение виджета, но автоматическое определение типа полей часто даёт некорректные результаты, поэтому лучше сделать всё руками: 2.
Кроме того, принцип распределенной фильтрации позволяет расширить лицензируемую полосу очистки и вынести локальные сервера в регионы. Специалисты Orange Business Services изучают возможность организации локальных мощностей для защиты от DDoS-атак в крупных региональных центрах России. Власти банкротят «Т-платформы» «Сервис защиты от DDoS-атак для крупных компаний стал частью обязательного ИБ-набора, так как любой простой чреват многомиллионными убытками.
По данным Orange Business Services, из-за пандемии растет не только мощность DDoS-атак на российские предприятия, но и их количество.
Жертвы «Агента Оранж»
Orange выбрал в качестве партнера компанию Huawei, так как она является ведущим игроком в области OpenStack и находится в самом эпицентре текущего развития данной платформы. Orange Business Services объявил о запуске в России новой катастрофоустойчивой облачной платформы на базе двух московских дата-центров IXcellerate и Dataline. Редактор общественно-политического паблика #Orange во ВКонтакте, лояльного к событиям Майдана, Андрей Кузнецов бежал в Киев и попросил политическое убежище у. Важно Ограничения по премиям в Строительных Компаниях | Orange. Для Orange слияние означает быстрое расширение, укрепление клиентского портфеля при одновременном снижении расходов на продажи и маркетинг. Rendez-vous sur