Img nn: NN — Оптово-розничная торговля: инструмент, крепеж, клеи, герметики, смазки, очистители, технические аэрозоли. — Главная

Содержание

NN — Оптово-розничная торговля: инструмент, крепеж, клеи, герметики, смазки, очистители, технические аэрозоли.

Нижний Новгород

Компании:	22 377 (+1)
Товары и услуги:	21 281 (+13)

Статьи и публикации:	1 677 (+6)
Тендеры и вакансии:	348

Вход в личный кабинет

А ваша компания есть в справочнике?

Компании
Товары и услуги
Тендеры
Вакансии
Статьи и публикации

Оптово-розничная торговля: инструмент, крепеж, клеи, герметики, смазки, очистители, технические аэрозоли.

Адрес	Сормово
Телефон	+7 (920) 041-29-96
Сайт	imgnn. ds52.ru
Электронная почта	отправить письмо

Специалисты нашей компании имеют более чем десятилетний опыт успешной деятельности в сфере поставок материалов для промышленных предприятий и ремонтных мастерских.

Мы помогаем профессионалам технического обслуживания любой отрасли работать эффективнее, повышая надежность промышленного оборудования и снижая время простоя.

Мы предлагаем нашим партнерам готовые решения с использованием современных материалов, а также поиск нестандартных решений.

Мы поставляем продукцию брендов, проверенных применением во всем мире в течение несколькоих десятилетий.

Смотрите также:

ООО Крепеж-НН

Компания «Крепеж групп» специализируется на оптовой и розничной торговле крепежными изделиями общего назначения, строительным крепежом.

г. Нижний Новгород, ул. Правдинская, д.27
8 (831) 258-14-04

ООО Гармония

Оптово-розничная торговля инструментом, крепежом, автокосметикой, автохимией, электрикой от мировых брендов: Permatex, Normfest, Loctite, Teroson, Tork, Dupont, Allegrini, Presto, Tunap, Usag, Expert.

603035, г. Нижний Новгород, ул. Ярошенко, 3
+7 (920) 024-01-01

«3000 мелочей»

Розничная торговля хозтовары сантехника

г. Нижний Новгород, ул. Дьяконова, д.9
+7 (831) 257-46-61

ООО «Умелец НН»

Комплексные оптовые поставки строительных инструментов, электро и бензотехники, складской техники. Индивидуальный подход, скидки, доставка, отсрочка платежа.

г. Нижний Новгород
+7 (904065) 16-09

Компания Премьер. Шары и упаковка

Оптовая продажа воздушных шаров и аксессуаров, все для оформителей и розничной торговли, флористическая упаковка

Нижний Новгород, ул. Бекетова, 3А, корп 32
+7 (31) 412-00-52

Авто, мото
Промышленные материалы и оборудование

Автокосметика и автохимия Loctite Анаэробы Фиксаторы Смазки Аксессуары Permatex Инструменты Герметики

Собственное производство садового, строительного, снегоуборочного инвентаря.

Лучший выбор лопат

Рыхлители и грабли

Зима уходит

Огромный выбор

РАЗДЕЛ КАТАЛОГА «САДОВЫЙ ИНВЕНТАРЬ» ПОПОЛНИЛСЯ КОЛЛЕКЦИЕЙ ТАЧЕК НА ВСЕ СЛУЧАИ ЖИЗНИ

ПАВЛОВСКАЯ Заря (АО ППЭП «Заря») рада приветствовать вас на своем корпоративном сайте. Здесь вы найдете как продукцию нашего производства, так и товары сторонних производителей по дилерским ценам.

Мы являемся производителями строительного инструмента, садово-огородного инструмента, зимнего снегоуборочного инвентаря. Используя передовые ресурсосберегающие технологии мы рады предложить лучшие цены в отрасли, отличное качество изделий, мгновенное реагирование на любые предложения клиентов.

Лопаты штыковые, лопаты снеговые, грабли сварные, грабли витые, грабли веерные, кельмы, мотыги — вот малая толика изделий, производимых в нашей компании. Вся продукция выпускается в порошковой окраске, вся продукция перед отгрузкой проходит жесткий контроль качества.

Чтобы максимально удовлетворить потребности наших клиентов, мы наряду с продукцией собственного производства, занимаемся поставкой слесарно-монтажного инструмента, столярного инструмента, садового инвентаря сторонних производителей. Являясь дилерами многих промышленных предприятий района, продаем весь спектр инструмента по ценам производителей. Работаем как с крупнооптовыми организациями, так и с мелкоооптовыми.

ВНИМАНИЕ! Товары, защищенные авторским правом:
Скреперы для снега, номер патента — RU 18823 U1

Новинка: Ручка эргономическая усиленная

Диаметр: 32,39 мм
Материал: первичный / вторичный полипропилен
Цвет: цветная* / черная
*цвет может устанавливаться покупателем при заказе от 1000 штук

Добро пожаловать на территорию предприятия Павловская Заря!

Пройдите виртуальный тур по производству, складским помещениям, познакомьтесь с нами.

Посмотрите испытания качества нашей продукциии

Скидка 15% на снегоуборочный инструмент.

09 апреля 2019

Распродажа оборудования.

09 апреля 2019

Акция месяца! 5 лопат по цене 4-х!

09 апреля 2019

фотографий в качестве веб-контента

Наши исследования по отслеживанию взгляда задокументировали значительный разрыв в том, как пользователи воспринимают изображения веб-сайта :

Некоторые типы изображений полностью игнорируются .
Обычно это относится к большим изображениям хорошего самочувствия, которые носят чисто декоративный характер.
Другие типы изображений рассматриваются как важный контент и тщательно . Фотографии продуктов и реальных людей (в отличие от стоковых фотографий моделей) часто попадают в эту категорию.

Я провел бесчисленное количество колонок, разглагольствуя о первом типе изображений. К сожалению, многие веб-сайты по-прежнему больше одержимы хвастовством, чем тем, чтобы добраться до сути. Визуальное раздувание продолжает раздражать пользователей: даже при высокоскоростном подключении к Интернету и времени загрузки менее секунды пользователи по-прежнему предпочитают веб-сайты, которые сосредоточены на нужной им информации:

В электронной коммерции фотографии продуктов помогают пользователям понять продукты и отличить похожие товары.
На личных веб-сайтах пользователи хотят видеть человека, стоящего за сайтом; авторские фотографии, например, являются ключевым ориентиром юзабилити для блогов.

Чтобы проиллюстрировать это далее, давайте рассмотрим несколько примеров из исследования отслеживания взгляда, которое мы провели ранее в этом году.

Фотографии людей = Хорошо (если это настоящие люди)

Уже давно существует правило представления имиджа компании в Интернете с включением портретов руководящего состава, чтобы пользователи ассоциировали реальных людей с безликой корпорацией. FreshBooks.com делает еще один шаг вперед в этом руководстве и представляет фотографии всей своей команды:

На самом деле это одна длинная страница, которую я разрезал на 3 сегмента, чтобы поместиться в этом пространстве. Исходная страница имела высоту 9335 пикселей, и наш тестовый пользователь прокручивал почти до конца. Как показывает этот пример, люди иногда прокручивают длинные страницы вниз, но обычно они уделяют все меньше и меньше внимания дальше по странице.

Здесь пользователь потратил на 10% больше времени на просмотр портретных фотографий , чем на чтение биографий, несмотря на то, что биос занимал на 316% больше места. Из графика взгляда видно, что пользователь торопился и просто хотел получить краткий обзор команды FreshBooks, а смотреть фотографии действительно быстрее, чем читать полные абзацы.

Суть в том, что это реальных человека, которые реально работают в компании .

Напротив, пользователи игнорируют стоковые фотографии обычных людей :

Я предполагаю, что на этой фотографии из Йельской школы менеджмента на самом деле изображены настоящие студенты; стоковые фотографии редко бывают такими плохо обрезанными или показывают сутулых моделей (как в случае с парнем в синей рубашке).

Еще, на этой конкретной странице фото чистый наполнитель . Пользователи здесь, чтобы понять процесс поступления в школу, а не судить о степени неуклюжести учащихся.

Скорее всего, декан или другой менеджер попросил дизайнеров «оживить» страницу, чтобы университет выглядел более интересно и привлекал больше заявок. Но в сети возбуждение = игнорирование.

Чтобы заинтересовать клиентов, нужно предложить привлекательный опыт, что означает сосредоточение внимания на удовлетворении их потребностей. Этот урок в равной степени относится и к некоммерческим организациям, и к университетам, даже если они не называют свою целевую аудиторию «клиентами».

Сведения о продукте = Хороший

Сравните эти два примера страниц категорий электронной коммерции (галереи списков продуктов по категориям) от Pottery Barn и Amazon.com:

Миниатюры книжных шкафов тщательно изучались, тогда как миниатюры плоских телевизоров в основном игнорировались. На самом деле, на полной странице Amazon (здесь показана только верхняя часть) только 18% времени просмотра было потрачено на фотографии, а 82% — на текст. В среднем для каждого продукта миниатюра получила 0,9 фиксации, а описание — 4,4 фиксации.

Разница между этими двумя снимками очевидна: фотографии с телевизора не помогают в выборе между продуктами. Парень в каноэ против футболиста? Что, из-за того, что я больше смотрю футбол, чем водные виды спорта, я куплю телевизор, показывающий футболиста?

Это хороший пример того, почему не всегда хорошо копировать дизайн самых больших сайтов. Поскольку Amazon предлагает чудовищно широкий ассортимент товаров, они используют стандартизированный макет галереи, который работает для многих страниц различных категорий, не оптимизируя его для какой-либо отдельной категории. Напротив, Pottery Barn оптимизирован для более узкого ассортимента продукции, поэтому на его страницах категорий есть более подробные фотографии.

Большие фотографии = Хорошо (по запросу)

При тестировании страниц товаров с подробной информацией об отдельных товарах пользователи уделяли еще больше внимания фотографиям товаров. Людям часто нравились альтернативные виды, и они переходили по ссылкам, чтобы скачать увеличенные фотографии.

Еще в 2005 году «Неадекватное увеличение фотографий» занимало 10-е место в моем списке 10 главных ошибок веб-дизайна. То есть, когда пользователи нажимают на ссылку на увеличенную фотографию, они получают в награду фотографию, которая может быть на 20% больше. Должно быть как минимум в два раза больше , а лучше больше. К сожалению, эта ошибка все еще распространена спустя 5 лет после того, как я включил ее в список 10 лучших.

Да, пользователи не любят огромные фотографии, которые мешают их задачам. (Вышеприведенный пример Йельского университета показывает, чего делать не следует.) Но когда пользователи запрашивают расширение, это совсем другая история:

Обратите внимание, что эта фотография лицевой панели крупным планом с сайта ExtremeTech.com вызвала 12 фиксаций. (Здесь он показан в масштабе 50% от исходного размера 714×868 пикселей.)

Образы, несущие информацию = Хорошо

Общим для всех этих примеров (и тысяч других в других наших исследованиях) является то, что пользователи обращают внимание на несущие информацию изображения , которые показывают контент, который имеет отношение к поставленной задаче. А пользователи игнорируют чисто декоративные изображения , которые не добавляют реального контента на страницу. Столько пуха, которого и так слишком много в сети.

Инвестируйте в хорошие фотосессии: отличный фотограф может увеличить ценность вашего веб-сайта для бизнеса.

Обучение классификатора — PyTorch Tutorials 1.13.0+cu117 документация

Ярлыки

Вот оно. Вы увидели, как определять нейронные сети, вычислять потери и создавать обновления весов сети.

Теперь вы можете подумать:

А как насчет данных?

Как правило, когда вам приходится иметь дело с изображением, текстом, аудио- или видеоданными, вы можете использовать стандартные пакеты Python, которые загружают данные в массив numpy. Затем вы можете преобразовать этот массив в 9Факел 0105.*Тензор .

Для изображений полезны такие пакеты, как Pillow, OpenCV
Для аудио, таких пакетов, как scipy и librosa
Для текста: сырая загрузка на основе Python или Cython или NLTK и SpaCy полезны

Специально для машинного зрения мы создали пакет под названием torchvision , который имеет загрузчики данных для общих наборов данных, таких как ImageNet, CIFAR10, MNIST и т. д. и преобразователи данных для изображений, а именно, torchvision.datasets и torch.utils.data.DataLoader .

Это обеспечивает огромное удобство и позволяет избежать написания стандартного кода.

В этом руководстве мы будем использовать набор данных CIFAR10. Он имеет классы: «самолет», «автомобиль», «птица», «кошка», «олень», «собака», «лягушка», «лошадь», «корабль», «грузовик». Изображения в CIFAR-10 имеют размер 3х32х32, т.е. 3-х канальные цветные изображения размером 32х32 пикселя.

cifar10

Обучение классификатора изображений

Мы выполним следующие шаги по порядку:

Загрузите и нормализуйте обучающие и тестовые наборы данных CIFAR10, используя факельное зрение
Определение сверточной нейронной сети
Определение функции потерь
Обучение сети на обучающих данных
Проверка сети на тестовых данных

1.

Использование torchvision , очень легко загрузить CIFAR10.

 импортная горелка
импорт
импортировать torchvision.transforms как преобразования

Выходными данными наборов данных torchvision являются изображения PILImage в диапазоне [0, 1]. Мы преобразуем их в тензоры нормализованного диапазона [-1, 1].

Примечание

Если вы работаете в Windows и получаете BrokenPipeError, попробуйте установить num_worker torch.utils.data.DataLoader() на 0.

 transform = transforms.Compose(
    [преобразования.ToTensor(),
     преобразовывает. Нормализовать ((0,5, 0,5, 0,5), (0,5, 0,5, 0,5)))])
размер_пакета = 4
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        загрузка = Истина, преобразование = преобразование)
загрузчик поездов = torch.utils.data.DataLoader (набор поездов, размер_пакета = размер_пакета,
                                          перемешивание = Истина, num_workers = 2)
testset = torchvision. datasets.CIFAR10 (root = './data', train = False,
                                       загрузка = Истина, преобразование = преобразование)
testloader = torch.utils.data.DataLoader (набор тестов, размер_пакета = размер_пакета,
                                         перемешать = Ложь, num_workers = 2)
классы = ('самолет', 'автомобиль', 'птица', 'кот',
           «олень», «собака», «лягушка», «лошадь», «корабль», «грузовик»)

 Загрузка https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz в ./data/cifar-10-python.tar.gz
  0%| | 0/170498071 [00:00 /data/cifar-10-python.tar.gz в ./data
Файлы уже загружены и проверены

Давайте покажем некоторые тренировочные изображения, для развлечения.

 импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np
# функции для отображения изображения
определение изображения (изображение):
    img = img / 2 + 0,5 # не нормализовать
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow (np.transpose (npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()
# получить несколько случайных обучающих изображений
dataiter = iter (загрузчик поездов)
изображения, метки = следующий (датаит)
# показать изображения
imshow (torchvision.utils.make_grid (изображения))
# печать этикеток
print(' '.join(f'{classes[labels[j]]:5s}' для j в диапазоне(batch_size)))

 олень автомобиль грузовик грузовик

2. Определение сверточной нейронной сети

Скопируйте нейронную сеть из раздела «Нейронные сети» ранее и измените ее на брать 3-канальные изображения (вместо 1-канальных изображений, как было определено).

 импортировать torch.nn как nn
импортировать torch.nn.functional как F
сеть класса (nn.Module):
    защита __init__(сам):
        супер().__инит__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    защита вперед (я, х):
        x = self.pool (F.relu (self.conv1 (x)))
        x = self.pool (F.relu (self.conv2 (x)))
        x = torch.flatten(x, 1) # выравниваем все размеры, кроме партии
        х = F.relu (self.fc1 (x))
        х = F.relu (self.fc2 (x))
        х = self.fc3 (х)
        вернуть х
сеть = сеть()

3. Определите функцию потерь и оптимизатор

Давайте используем классификацию кросс-энтропийных потерь и SGD с импульсом.

4. Обучить сеть

Вот тут-то и начинается самое интересное. Нам просто нужно перебрать наш итератор данных и передать входные данные в сети и оптимизировать.

 для эпохи в диапазоне (2): # цикл по набору данных несколько раз
    текущая_потеря = 0,0
    для i данные в перечислении (trainloader, 0):
        # получить входные данные; данные — это список [входов, меток]
        входы, метки = данные
        # обнуляем градиенты параметров
        оптимизатор.zero_grad()
        # вперед + назад + оптимизация
        выходы = сеть (входы)
        потеря = критерий (выходы, метки)
        потеря.назад()
        оптимизатор.шаг()
        # распечатать статистику
        running_loss += loss.item()
        если я % 2000 == 1999: # печатать каждые 2000 мини-пакетов
            print(f'[{epoch + 1}, {i + 1:5d}] потеря: {running_loss / 2000:.3f}')
            текущая_потеря = 0,0
print('Завершено обучение')

 [1, 2000] потеря: 2,133
[1, 4000] потеря: 1,781
[1, 6000] потеря: 1,657
[1, 8000] потеря: 1,569
[1, 10000] потеря: 1,495
[1, 12000] потеря: 1,467
[2, 2000] потеря: 1,399
[2, 4000] потеря: 1,385
[2, 6000] потеря: 1,366
[2, 8000] потеря: 1,321
[2, 10000] потеря: 1. 300
[2, 12000] потеря: 1,285
Законченное обучение

Давайте быстро сохраним нашу обученную модель:

См. здесь для получения более подробной информации о сохранении моделей PyTorch.

5. Протестировать сеть на тестовых данных

Мы обучили сеть за 2 прохода по обучающему набору данных. Но нам нужно проверить, научилась ли сеть вообще чему-нибудь.

Мы проверим это, предсказав метку класса, которую нейронная сеть выходы и сверить их с земной правдой. Если прогноз правильный, мы добавляем выборку в список правильных прогнозов.

Итак, первый шаг. Давайте покажем изображение из тестового набора, чтобы ознакомиться.

 GroundTruth: корабль-корабль-самолет

Далее давайте снова загрузим нашу сохраненную модель (примечание: сохранение и повторная загрузка модели здесь не было необходимости, мы сделали это только для того, чтобы проиллюстрировать, как это сделать):

 <Все ключи совпали успешно>

Хорошо, теперь давайте посмотрим, что думает нейронная сеть о приведенных выше примерах:

Выходные данные — это энергии для 10 классов. Чем выше энергия для класса, тем больше сеть думает, что изображение принадлежит к определенному классу. Итак, получим индекс наибольшей энергии:

 Предсказанный: кошачий корабль корабль корабль

Результаты кажутся неплохими.

Давайте посмотрим, как сеть работает со всем набором данных.

 правильно = 0
всего = 0
# поскольку мы не тренируемся, нам не нужно вычислять градиенты для наших выходных данных
с факелом.no_grad():
    для данных в тестовом загрузчике:
        изображения, метки = данные
        # вычисляем выходные данные, прогоняя изображения по сети
        выходы = сеть (изображения)
        # класс с наибольшей энергией - это то, что мы выбираем в качестве прогноза
        _, предсказано = torch.max (outputs.data, 1)
        всего += labels.size(0)
        правильно += (прогнозируемые == метки).sum().item()
print(f'Точность сети на 10000 тестовых изображений: {100 * правильно // всего} %')

 Точность сети на 10000 тестовых изображений: 54 %

Это выглядит намного лучше, чем шанс, который составляет 10% точности (случайный выбор класс из 10 классов). Похоже, сеть чему-то научилась.

Хм, какие классы показали хорошие результаты, а какие классы not work well:

 # подготовиться к подсчету прогнозов для каждого класса
correct_pred = {имя класса: 0 для имени класса в классах}
total_pred = {имя класса: 0 для имени класса в классах}
# снова градиенты не нужны
с факелом.no_grad():
    для данных в тестовом загрузчике:
        изображения, метки = данные
        выходы = сеть (изображения)
        _, прогнозы = torch.max (выходы, 1)
        # собираем правильные прогнозы для каждого класса
        для метки, предсказание в zip (метки, предсказания):
            если метка == прогноз:
                correct_pred[классы[метка]] += 1
            total_pred[классы[метка]] += 1
# точность печати для каждого класса
для имени класса, correct_count в correct_pred.items():
    точность = 100 * float (correct_count) / total_pred [имя класса]
    print(f'Точность для класса: {classname:5s} равна {точности:.1f} %')

 Точность для класса: плоскость 59,2 %
Точность для класса: автомобиль 69,2 %
Точность по классу: птица 44,1 %. 
Точность для класса: кошка 20,2 %
Точность для класса: олень 50,1 %
Точность для класса: кобель 44,1 %.
Точность для класса: лягушка 66,5 %.
Точность для класса: лошадь 64,6 %
Точность для класса: корабль 71,5 %
Точность для класса: грузовик 52,4 %

Итак, что дальше?

Как запустить эти нейронные сети на графическом процессоре?

Обучение на GPU

Точно так же, как вы передаете тензор на графический процессор, вы передаете нейронные сеть на GPU.

Давайте сначала определим наше устройство как первое видимое устройство cuda, если у нас есть Доступно CUDA:

 cuda:0

В оставшейся части этого раздела предполагается, что устройство является устройством CUDA.

Затем эти методы будут рекурсивно проходить по всем модулям и преобразовывать их параметры и буферы для тензоров CUDA:

Помните, что вам придется отправлять входные данные и цели на каждом шаге на GPU тоже:

Почему я не замечаю БОЛЬШОГО ускорения по сравнению с процессором? Потому что ваша сеть действительно мал.

Img nn: NN — Оптово-розничная торговля: инструмент, крепеж, клеи, герметики, смазки, очистители, технические аэрозоли.

NN — Оптово-розничная торговля: инструмент, крепеж, клеи, герметики, смазки, очистители, технические аэрозоли.

Смотрите также:

Собственное производство садового, строительного, снегоуборочного инвентаря.

Лучший выбор лопат

Рыхлители и грабли

Зима уходит

Огромный выбор

РАЗДЕЛ КАТАЛОГА «САДОВЫЙ ИНВЕНТАРЬ» ПОПОЛНИЛСЯ КОЛЛЕКЦИЕЙ ТАЧЕК НА ВСЕ СЛУЧАИ ЖИЗНИ

Скидка 15% на снегоуборочный инструмент.

Распродажа оборудования.

Акция месяца! 5 лопат по цене 4-х!

фотографий в качестве веб-контента

Фотографии людей = Хорошо (если это настоящие люди)

Сведения о продукте = Хороший

Большие фотографии = Хорошо (по запросу)

Образы, несущие информацию = Хорошо

Обучение классификатора — PyTorch Tutorials 1.13.0+cu117 документация

А как насчет данных?

Обучение классификатора изображений

1.

2. Определение сверточной нейронной сети

3. Определите функцию потерь и оптимизатор

4. Обучить сеть

5. Протестировать сеть на тестовых данных

Обучение на GPU

Добавить комментарий Отменить ответ