Gbt тюнинг: Комплект обвесов GBT (рестайлинг) 2016+ — Lexus LX 570/450d

GBT-Bodykit

Абакан

Альметьевск

Ангарск

Арзамас

Армавир

Артем

Архангельск

Астана

Астрахань

Ачинск

Ашхабад

Баку

Балаково

Балашиха

Барнаул

Батайск

Белгород

Бердск

Березники

Бийск

Бишкек

Благовещенск

Братск

Брянск

Великий Новгород

Владивосток

Владикавказ

Владимир

Волгоград

Волгодонск

Волжский

Вологда

Воронеж

Грозный

Дербент

Дзержинск

Димитровград

Долгопрудный

Домодедово

Душанбе

Евпатория

Екатеринбург

Елец

Ереван

Ессентуки

Железногорск

Жуковский

Златоуст

Иваново

Ижевск

Иркутск

Йошкар-Ола

Казань

Калининград

Калуга

Каменск-Уральский

Камышин

Каспийск

Кемерово

Керчь

Киев

Киров

Кисловодск

Кишинёв

Ковров

Коломна

Комсомольск-на-Амуре

Копейск

Королёв

Кострома

Красногорск

Краснодар

Красноярск

Курган

Курск

Кызыл

Липецк

Люберцы

Магнитогорск

Майкоп

Махачкала

Миасс

Минск

Москва

Мурманск

Муром

Мытищи

Набережные Челны

Назрань

Нальчик

Находка

Невинномысск

Нефтекамск

Нефтеюганск

Нижневартовск

Нижнекамск

Нижний Новгород

Нижний Тагил

Новокузнецк

Новокуйбышевск

Новомосковск

Новороссийск

Новосибирск

Новочебоксарск

Новочеркасск

Новошахтинск

Новый Уренгой

Ногинск

Норильск

Ноябрьск

Обнинск

Одинцово

Октябрьский

Омск

Орёл

Оренбург

Орехово-Зуево

Орск

Пенза

Первоуральск

Пермь

Петрозаводск

Петропавловск-Камчатский

Подольск

Прокопьевск

Псков

Пушкино

Пятигорск

Раменское

Ростов-на-Дону

Рубцовск

Рыбинск

Рязань

Салават

Самара

Санкт-Петербург

Саранск

Саратов

Севастополь

Северодвинск

Северск

Сергиев Посад

Серпухов

Симферополь

Смоленск

Сочи

Ставрополь

Старый Оскол

Стерлитамак

Сургут

Сызрань

Сыктывкар

Таганрог

Тамбов

Ташкент

Тверь

Тольятти

Томск

Тула

Тюмень

Улан — Удэ

Ульяновск

Уссурийск

Уфа

Хабаровск

Хасавюрт

Химки

Чебоксары

Челябинск

Череповец

Черкесск

Чита

Шахты

Щёлково

Электросталь

Элиста

Энгельс

Южно-Сахалинск

Якутск

Ярославль

Контакты Тюнингавто25

Наша компания   «Тюнингавто25»   расположена  по адресу: г. Владивосток , ул. Баляева 52 стр. 2

(Внимание ранее нас можно было найти по  адресу Снеговая 121, наша компания переехала для удобство наших покупателей)

тел: 8-902-055-39-95

тел: 8-914 684-67-27

WhatsApp: 8-902-055-39-95

Написать нам в WhatsApp: https://wa.me/+79020553995

Наш instagram:

https://www.instagram.com/tuningauto25/

Почта: [email protected]

г.Владивосток, ул. Баляева 52 стр. 2

В нашем магазине имеется большой выбор тюнинга для вашего автомобиля. Мы работаем напрямую с заводами изготовителями TOYOTA, EAGLE EYES, DEPO, TYC, SONAR, UNITYCOON GO, VLAND, GBT и др.

Вся продукция нашей компании представлена от официальных производителей, что в свою очередь подтверждает гарантию качества товара, прошедшего специальную международную сертификацию качества.

У нас вы найдете комплекты рестайлинга, защитные обвесы(трубы) из нержавеющей стали, боковые пороги(подножки) для авто, хром накладки, решетки радиатора, сетки и решетки в бампер, спойлера, накладки на пороги и бампера, фаркопы, тюнингованную оптику, LED продукцию, камеры заднего вида, пластиковые обвесы, дефлекторы, ветровики и много другое.

Прием заказов через наш интернет магазин осуществляется  24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Далее Ваш заказ будет обработан менеджером максимально оперативно, в порядки очереди. Специально для клиентов из регионов, которым поездка в наш офис по понятным причинам не возможна, но хотелось бы тщательно ознакомиться с товарами по тюнингу, у нас на сайте выложено большое количество фотографий и подробные описания каждой, продаваемой нами, позиции.

Выдача заказов находится по адресу: г. Владивосток, ул. Баляева 52 стр. 2

Ваш приезд к нам всегда должен быть согласован с нами заранее, во избежание напрасной потери времени.

Так же вы можете посмотреть наши отзывы на независимом автомобильном портале

 г. Хабаровск

г. Владивосток

г. Новосибирск

Автоаксессуары и тюнинг для Toyota Land Cruiser

Подрезка бампера

В невидимой части бампера
2

Видимая подрезка
2

Не требуется
4

Блок управления фаркопом

Не требуется
6

Требуется
2

Тип багажных систем

В штатное место
3

Элементы крепления

2
9

4
3

Назначение

Для боковых окон
34

Тип ворса

Высокий ворс
8

Низкий ворс
4

Размер ковриков

Модельный
8

Тип защиты

Двигатель
10

Коробка передач
3

Страна регистрации бренда

Австралия
29

Испания
12

Китай
1

Корея
18

Новая Зеландия
22

Польша
22

Словакия
13

Словения
1

США
103

Тайвань
49

Украина
144

Япония
20

Показать все

Длина

1.30 м
5

1.40 м
3

Грузоподъемность

75 кг
8

Страна-производитель товара

Испания
12

Украина
20

Способ крепления

Накладные
34

Логотип

Штампованный
12

Тип комплекта

1 коврик багажника
4

Полный комплект
4

Дизайн

design 2016
3

special design 2017
4

Клетка
1

Тип материала

Алькантара
16

Антара
7

Велюр
9

Гобелен
51

Жаккард
23

Экокожа
81

Показать все

Профиль

Аэродинамический
26

Цвет

Бежевый
26

бежевый
8

коричневый
4

Серебристый
8

Серый
32

черный
12

Черный
88

Шоколадный
12

Показать все

Тип установки

На рейлинги
19

Количество в комплекте

3
3

3 или 5
3

4
37

5
3

Тип крыши

Водостоки
2

Штатные места
16

Вид ковриков

Модельные
12

Тип коврика

Коврик багажника
4

Коврики в салон
4

Комплектация

Багажник (комплект — 2 шт)
8

Дефлектор
34

Коврик
4

Комплект из 4-х ковриков
4

Комплект креплений
34

Материал

Акриловое стекло
34

Алюминий
26

Велюр
13

Комбинированные
65

Резина
8

резина
1

Сталь
4

Стеклопластик
2

Текстиль
8

Ткань
9

хром
3

Экокожа
16

Показать все

Объем двигателя

4.0: 2.7
2

Замок

Да
18

С замком
8

Тип

Багажные системы (комплект)
22

вставные
4

Коврики в салон
12

BMW G30 530d — тюнинг БМВ 5 серии

Последнее поколение БМВ 5-й серии в модификации G30 было представлено осенью 2016 года. Главной особенностью седана стала многочисленная электронная начинка, проявляющаяся в таких мелочах как сенсорные датчики для регулировки кресел с выводом меню на экран, и заканчивающаяся дистанционной парковкой. Само оформление машины осталось традиционным, с привычной эргономикой и габаритами. Профессиональный тюнинг автомобилей BMW 5er G30 Sedan у нас поможет довести внешний облик авто до непревзойденного уровня, соответствующего его внутреннему оснащению и предпочтениям владельца.

Устанавливаем обвесы

Самый заметный способ преобразить внешность авто — это тюнинг BMW 5er G30 Sedan при помощи обвесов. Для этого мировые производителя Hamann, AC Schnitzer и 3D Design предлагают:

• боковые элементы переднего спойлера, занижающие только края бампера;
• накладки на пороги с рельефной структурой, придающие выразительности боковой части;
• передний сплиттер для придания массивности;
• антикрыло, улучшающее аэродинамику;
• диффузор с красивыми вырезами под выхлопные трубы и ребрами.

Для проработки мелких деталей актуальны тонкие спойлеры на крышу и короткий багажник, небольшие жабры на передние крылья. Для 5-й серии модели G30 выпускаются верхние спойлеры, которые значительно выступают над крышей, еще сильнее прорисовывая спортивные формы. Кроме тонких спойлеров на багажник производят П-образные элементы, сразу заметные даже не автолюбителям.

Меняем диски

Привнести элегантности или мощности в образ седана можно при помощи разнообразных дисков от мировых автоателье. Например, Hamann выпускает для этой модели интересные легкосплавные диски с 18-ю тонкими спицами, подчеркивающими изысканный вкус владельца. По ширине существует два варианта на 9 и 11 дюймов, что хорошо сочетается с различной формой обвесов.

Автотюнинг BMW 5er G30 Sedan при помощи дисков AC Schnitzer отличается двойными спицами по 5 пар, которые усиливают экстравагантность седана. По ширине предусмотрены модели на 8,5/9,5/10 дюймов. Из размеров доступны R18 — R22, что по-своему влияет на внешнее восприятие автомобиля, завышая или занижая его посадку.

Дополняем спортивный образ

Для повышения спортивного стиля, к уже установленным обвесам, целесообразно добавить подвеску от AC Schnitzer, занижающую общую посадку на 25-30 мм. Установка спортивных пружин позволит выдерживать большой вес и в то же время сохранять стабильно низкий клиренс, привлекающий общественное внимание.

Усилить этот образ легко, воспользовавшись одним из видов насадок на выхлопные трубы. Для 5-й серии БМВ модификации G30 разработано несколько вариантов таких деталей с дизайном: Sport, Carbon Sport, Sport Black. Каждая из них по-своему украшает автомобиль хромированной или черной матовой окраской. Чтобы удивить всех окружающих рыком спортивного звука выхлопа предусмотрен аудио-имитатор для выхлопной системы, настраиваемый через дистанционный пульт.

Настройка параметров

в повышении градиента (GBM) с помощью Python

 ([среднее значение: 0,87500, стандартное значение: 0,00909, параметры: {'скорость_обучения': 0,15, 'n_estimators': 100},
  среднее: 0,87174, стандартное: 0,01015, параметры: {'learning_rate': 0,15, 'n_estimators': 250},
  среднее: 0,87174, стандартное: 0,01142, параметры: {'learning_rate': 0,15, 'n_estimators': 500},
  среднее: 0,86929, стандартное: 0,01201, параметры: {'learning_rate': 0,15, 'n_estimators': 750},
  среднее: 0,86712, стандартное: 0,01368, параметры: {'learning_rate': 0,15, 'n_estimators': 1000},
  означает: 0.86522, стандартное значение: 0,01249, параметры: {'learning_rate': 0,15, 'n_estimators': 1250},
  среднее: 0,86413, стандартное: 0,01269, параметры: {'learning_rate': 0,15, 'n_estimators': 1500},
  среднее: 0,86440, стандартное: 0,01279, параметры: {'learning_rate': 0,15, 'n_estimators': 1750},
  среднее: 0,87826, стандартное: 0,00809, параметры: {'learning_rate': 0,1, 'n_estimators': 100},
  среднее: 0,87473, стандартное: 0,00532, параметры: {'learning_rate': 0,1, 'n_estimators': 250},
  среднее: 0,87418, стандартное: 0,00951, параметры: {'learning_rate': 0,1, 'n_estimators': 500},
  означает: 0.87147, стандартное значение: 0,01033, параметры: {'learning_rate': 0,1, 'n_estimators': 750},
  среднее: 0,86875, стандартное: 0,01211, параметры: {'learning_rate': 0,1, 'n_estimators': 1000},
  среднее: 0,86984, стандартное: 0,01223, параметры: {'learning_rate': 0,1, 'n_estimators': 1250},
  среднее: 0,86848, стандартное: 0,01384, параметры: {'learning_rate': 0,1, 'n_estimators': 1500},
  среднее: 0,86793, стандартное: 0,01379, параметры: {'learning_rate': 0,1, 'n_estimators': 1750},
  среднее: 0,87772, стандартное: 0,00829, параметры: {'learning_rate': 0,05, 'n_estimators': 100},
  означает: 0.87554, стандартное значение: 0,00685, параметры: {'learning_rate': 0,05, 'n_estimators': 250},
  среднее: 0,87418, стандартное: 0,01065, параметры: {'learning_rate': 0,05, 'n_estimators': 500},
  среднее: 0,87364, стандартное: 0,01334, параметры: {'learning_rate': 0,05, 'n_estimators': 750},
  среднее: 0,87337, стандартное: 0,01284, параметры: {'learning_rate': 0,05, 'n_estimators': 1000},
  среднее: 0,87446, стандартное: 0,01199, параметры: {'learning_rate': 0,05, 'n_estimators': 1250},
  среднее: 0,87364, стандартное: 0,01345, параметры: {'learning_rate': 0.05, 'n_estimators': 1500},
  среднее: 0,87310, стандартное: 0,01282, параметры: {'Learning_rate': 0,05, 'n_estimators': 1750},
  среднее: 0,87554, стандартное: 0,00605, параметры: {'learning_rate': 0,01, 'n_estimators': 100},
  среднее: 0,87717, стандартное: 0,00611, параметры: {'learning_rate': 0,01, 'n_estimators': 250},
  среднее: 0,87772, стандартное: 0,00855, параметры: {'learning_rate': 0,01, 'n_estimators': 500},
  среднее: 0,87717, стандартное: 0,00818, параметры: {'learning_rate': 0,01, 'n_estimators': 750},
  среднее: 0,87799, стандартное: 0.00794, параметры: {'learning_rate': 0,01, 'n_estimators': 1000},
  среднее: 0,87690, стандартное: 0,00722, параметры: {'learning_rate': 0,01, 'n_estimators': 1250},
  среднее: 0,87880, стандартное: 0,00566, параметры: {'learning_rate': 0,01, 'n_estimators': 1500},
  среднее: 0,87799, стандартное: 0,00651, параметры: {'learning_rate': 0,01, 'n_estimators': 1750},
  среднее: 0,85109, стандартное: 0,01294, параметры: {'learning_rate': 0,005, 'n_estimators': 100},
  среднее: 0,87554, стандартное: 0,00663, параметры: {'learning_rate': 0,005, 'n_estimators': 250},
  означает: 0.87663, стандарт: 0,00746, параметры: {'learning_rate': 0,005, 'n_estimators': 500},
  среднее: 0,87745, стандартное: 0,00822, параметры: {'learning_rate': 0,005, 'n_estimators': 750},
  среднее: 0,87853, стандартное: 0,00928, параметры: {'learning_rate': 0,005, 'n_estimators': 1000},
  среднее: 0,87826, стандартное: 0,00916, параметры: {'learning_rate': 0,005, 'n_estimators': 1250},
  среднее: 0,87826, стандартное: 0,00849, параметры: {'learning_rate': 0,005, 'n_estimators': 1500},
  среднее: 0,87826, стандартное: 0,00786, параметры: {'learning_rate': 0.005, 'n_estimators': 1750},
  среднее: 0.60734, стандартное: 0.00000, параметры: {'learning_rate': 0,001, 'n_estimators': 100},
  среднее: 0,78043, стандартное: 0,01189, параметры: {'learning_rate': 0,001, 'n_estimators': 250},
  среднее: 0,86087, стандартное: 0,00587, параметры: {'learning_rate': 0,001, 'n_estimators': 500},
  среднее: 0,87391, стандартное: 0,00598, параметры: {'learning_rate': 0,001, 'n_estimators': 750},
  среднее: 0,87582, стандартное: 0,00534, параметры: {'learning_rate': 0,001, 'n_estimators': 1000},
  среднее: 0,87609, стандартное: 0.00560, параметры: {'learning_rate': 0,001, 'n_estimators': 1250},
  среднее: 0,87690, стандартное: 0,00599, параметры: {'learning_rate': 0,001, 'n_estimators': 1500},
  среднее: 0,87717, стандартное: 0,00691, параметры: {'learning_rate': 0,001, 'n_estimators': 1750}],
 {'learning_rate': 0,01, 'n_estimators': 1500},
 0,878804347826087) 

MUSTANG-2 Информация о запуске и наблюдениях

По поводу любых предлагаемых изменений в этом руководстве обращайтесь по адресу [email protected]. С любыми подробными вопросами о MUSTANG обращайтесь на bmason @ nrao.edu или любой из текущих членов команды MUSTANG.

Если это ваше первое наблюдение, ПОЖАЛУЙСТА, прочтите все свернутые разделы.

Для конференц-связи с командой MUSTANG во время наблюдений: 215-490-9937

Это руководство предполагает хотя бы ограниченное знакомство с Astrid и CLEO. Если вы не знакомы с ними, перейдите по этой ссылке для просмотра видеогидов: GBT Observers

Здесь вы также можете получить доступ к Руководству наблюдателя для получения письменных инструкций по Astrid и CLEO.

Примечание: Если вы НЕ тренируетесь / в Green Bank Staff или в группе инструментов MUSTANG2, то единственные необходимые шаги, о которых вы должны знать, — это шаги 13 и далее. Тем не менее, все же рекомендуется прочитать все шаги хотя бы один раз, чтобы получить общее представление.

Дополнительные ресурсы:

MUSTANG2 Страница разработки

OnGBTOps Wiki (для настройки)

ObservingWithTheGBT Wiki (для наблюдения)

Вики настройки

Mustang2 Gui Вики

MUSTANG-2 домашняя страница

Включение компонентов

1.Откройте сеанс vnc на egret: 2

Обычно это всегда активная сессия на egret: 2. Спросите пароль у одного из мустангов. Вы можете сделать это, набрав на любом терминале GBO:

vncviewer egret: 2

2. Откройте MUSTANG2 manager

Откройте CLEO. Под окном «запуск» перейдите к ресиверам и откройте Mustang 2

.

3. Убедитесь, что температура матрицы ниже 0,4 Кельвина.

Проверка температуры массива гарантирует, что приемник остынет, а настройка не будет бесполезной и неустойчивой.Иногда это происходит, когда MUSTANG опрокинули или он только что завершил цикл охлаждения.

Управление температурой массива

Подробнее о чаевых

Криогенная техника MUSTANG на телескопе Грин-Бэнк очень зависит от высоты. Например, если телескоп ниже 35 градусов, и оператор хочет повернуть турель, он должен сначала поднять телескоп выше 35 градусов, прежде чем менять приемники. Это так, даже если MUSTANG в это время не наблюдает.Если этого не сделать, то криогенная установка MUSTANG выйдет из строя, и приемник начнет нагреваться. Это оставило бы приемник MUSTANG неспособным принимать полезные данные в течение нескольких часов. Когда это происходит, наблюдатель в просторечии говорит, что приемник MUSTANG «опрокинут».

Подробная информация об охлаждении

MUSTANG использует гелий 3 и гелий 4 в своей криогенной технике. По мере того, как гелий 3 и гелий 4 заканчиваются, криогенное оборудование должно работать каждые 24 часа, чтобы приемник всегда был холодным.Однако, когда приемник находится в середине цикла, он немного нагревается, так как криогенное оборудование выводится из системы для заправки новым гелием 3 и 4. Этот цикл занимает несколько часов. Вот почему, когда вы наблюдаете, вы хотите отключить этот ежедневный цикл, чтобы он не пытался начать цикл в середине вашего наблюдения. Это приведет к нагреву приемника и невозможности получения приличных данных. То же самое и с установкой триггера автоматического цикла на «Нет». Автоматический запуск цикла — это дополнительная мера предосторожности, при которой приемник автоматически запускает цикл, когда обнаруживает, что в нем кончился гелий 4.Это в дополнение к ежедневной езде на велосипеде.

4. Отключить время ежедневного цикла

Отключение суточного цикла гарантирует, что приемник не начнет пытаться охладиться во время вашего наблюдения. Это делается в менеджере MUSTANG

.

Отключение суточного цикла

5. Установите триггер автоматического цикла на «Нет»

Отключение автоматического цикла гарантирует, что приемник не начнет пытаться охладиться во время вашего наблюдения. Это делается в менеджере MUSTANG

.

Расположение кнопки автоматического цикла

6.Включите тараканов, HEMT и FunctionGenerator

.

6,1 Перейдите по этой ссылке в любом браузере с компьютера в сети Green Bank: mustangboot.gbt.nrao.edu

6.2 Войдите в систему с именем пользователя и паролем для панели загрузки MUSTANG, спросите об этом у одного из сотрудников MUSTANG.

6.3 Включите Roaches, HEMT и FunctionGenerator, отметив их и нажав «Вкл.». Оставьте этот браузер открытым на потом.

ibootbar — это то, как команда включает Roaches и связанные с ним компоненты, которые являются бэкэндом MUSTANG, эквивалентным тому, что VEGAS делает для GBT.Они представляют собой тип программируемой вентильной матрицы (ПЛИС), которая по сути представляет собой усовершенствованный специализированный ЦП с аналого-цифровыми преобразователями.

ibootbar screen

На приведенном выше изображении показано, как будет выглядеть страница браузера после входа в систему. Вы захотите проверить рядом с Roaches, HEMT и FunctionGenerator, а затем нажмите кнопку «Вкл.» под «Control» раздел. Вы можете видеть, что это единственное, что не видно на этой фотографии.

Тюнинг

7. Начните настройку

7.1 Вернитесь к сеансу vnc с шага 1. Найдите терминал и перейдите в правильный каталог с помощью этой команды:

cd / export / home / egret / monctrl / new_umux /

7.2. Начните настройку с помощью этой команды:

./startM2.bash Дополнительные пояснения по настройке

Tuning — это что-то вроде эквивалента балансировки MUSTANG. У них есть несколько каналов данных, и они стараются обеспечить примерно одинаковые уровни затухания.Вам не нужно находиться в каком-либо конкретном месте в небе, и вам не обязательно находиться в турели GBT, чтобы сделать этот шаг.

Mustang имеет ~ 256 каналов, ~ 215 рупоров, из которых около ~ 211 заняты. Он имеет 4 таракана, которые представляют собой тип программируемой вентильной матрицы (ПЛИС, которая, по сути, является специализированным процессором для сбора и обработки данных). Эти 4 таракана обрабатывают 64 канала каждый, в сумме получается 256 каналов. Однако, поскольку не все кормовые рожки заполнены, некоторые каналы у этих тараканов уже не используются.

Графики IQ и множество графиков для каждой плотвы представляют все различные каналы для каждой плотвы. Поскольку некоторые из этих каналов не используются, нет ничего необычного в том, что некоторые каналы выглядят неправильно. Пока большинство выглядит нормально, значит, все работает нормально.

Примечание: При вводе номера сеанса важно, чтобы номер сеанса состоял из двух цифр. Например, если это ваш 9-й сеанс, введите AGBTProjectID_09 НЕ AGBTProjectID_9.Если вы выберете последний вариант, вы не сможете правильно получить данные.

Если вы случайно неправильно указали идентификатор проекта и номер сеанса, перейдите в сеанс vnc на egret (см. Шаг 1) и откройте новый терминал. Введите эту команду:

cd / home / gbtlogs / Rcvr_MBA1_5tuning /

В этом каталоге вы должны увидеть свой идентификатор проекта и номер сеанса. Просто переименуйте его, набрав:

mv

Это устранит любые проблемы со сбором данных.

Команда настройки открывает 5 окон. Один помечен как «FG», а другие 4 помечены как M1-M4 по возрастанию. Это окно, показывающее состояние генератора функций и 4 тараканов соответственно. Есть 4 таракана, помеченные взаимозаменяемо 1, 2, 3 и 4, а также A, B, C и D. Обязательно проверьте каждое из 4 окон тараканов, когда они открываются, и убедитесь, что они говорят, что они «связаны» в сообщениях появляются. Затем подождите, так как полная настройка тараканов займет несколько минут.

startM2bash roach is connected screen

Когда этот скрипт будет готов, вы узнаете, когда появится текстовый индикатор ipython для каждого из 4-х окон Roach, а также на вашем экране появятся три разных типа графиков.Мы обсудим эти графики в следующих нескольких шагах.

startM3bash roach is done screen

8. Изучите IQ Loops

Первый набор графиков, который мы собираемся рассмотреть, называется «IQ-петли», которые также сохраняются в этом каталоге, если вы захотите просмотреть их позже:

/ home / gbtlogs / mustangM1_5tuning / <имя_проекта> / mustangr1-x /

Будет четыре набора петель, по одной на каждую плотву.

Петли IQ — хорошие примеры

На рисунке выше показано, как выглядят хорошие петли IQ.Если есть один цикл, который выглядит плохо, а остальные выглядят нормально, значит, его можно пройти, и ничего делать не нужно.

На приведенном ниже графике показаны некоторые примеры того, как выглядят плохие петли IQ:

Плохие циклы IQ

Дополнительные пояснения к графикам циклов IQ

Будет несколько наборов таких графиков, каждый из которых соответствует одному из 4 тараканов. Какой это таракан, будет указано в заголовке графика (заголовок изображения выше обрезан). Каждая петля соответствует одному детектору, и для каждой тараканы имеется 64 детектора, следовательно, все петли соответствуют одному таракану.

Если ваши петли IQ выглядят плохо, в окне соответствующего Roach введите:

sum1.rotTransFR ()

Это должно повторить петли, чтобы они выглядели лучше. Вы поймете, что это сделано, когда снова сможете вводить команды в это окно, но это не займет много времени.

Вы можете проверить участки, набрав:

um1.phasePlot ()

, чтобы переделать эти графики.

9.Изучите графики отклика кривой IQ Flux

Два других набора графиков называются графиками отклика линейного изменения потока IQ. Для каждой плотвы будет несколько участков каждого участка, указанный плотва будет в заголовке участка под номерами 1-4.

Хорошие графики отклика нарастания потока

Это примеры того, как эти графики выглядят, когда дела идут хорошо. Для левого графика обратите внимание, что все детекторы имеют синусоидальные волны.

Обратите внимание, что на правом графике максимальная амплитуда составляет около 10 000.Если это не так, обычно если оно меньше 8000 или около того, вам следует переделать графики. Кроме того, линии должны быть почти прямыми, но слегка изогнутыми влево, как в этом случае, с возрастающей амплитудой. Если одна цветная линия погасла, ничего страшного, если их не больше одной или двух.

Это примеры плохо выглядящих участков:

Плохие графики отклика линейного изменения потока

Если какой-либо из этих графиков выглядит некорректно, закройте текущий набор графиков.Затем в соответствующем виде плотвы:

um1.progAttens (0, um1.atten_out)

um1.autoAdcRange ()

ум1.rotTransFR ()

Затем вы можете переделать графики, чтобы проверить, правильно ли они выглядят, используя команду:

мкм1.IQplot ()

9.1 Плохое соединение: низкое энергопотребление

Если получится такой сюжет:

РОАЧ2: передача малой мощности.

, то это может быть связано с проблемой подключения — не из-за передачи данных, а из-за подачи энергии на считывающее устройство.Есть несколько потенциальных исправлений, , но лучшим решением кажется терпение . То есть эта проблема имеет тенденцию разрешаться сама собой (с некоторым подталкиванием) через 30 минут — 1 час включения ROACH.

Способы подтолкнуть непослушного ROACH:

1. Выключите и включите питание через панель загрузки (только ROACH; выключите на ~ 30 секунд; включите и подождите ~ 30 секунд перед следующим действием. Более 30 секунд тоже нормально; это просто вопрос вашего терпения).
2. Вышеупомянутая последовательность в Python (um1.progAttens (), um1.autoADCrange ()) в редких случаях решает эту проблему.
3. Перенастроить (см. «Оставшиеся проблемы с настройкой» ниже).

9.2 Остающиеся неисправности настройки

Если для любого из графиков настройки эти команды не решают проблему, то вы можете полностью повторить настройку. Команда для этого (снова введите это в каждое окно таракана):

tuneKwds = {'att_out': [5,10], 'df': 5e4, 'loSpan': 10e5, 'equalizePower': False} um1 = startDAQ (rootdir = rootdir, saveDir = saveDir, project = proj, doVNA = False, logLevel = "DEBUG", tuneKwds = tuneKwds, newIFcard = False)

И должен появиться новый набор сюжетов для проверки.

Устранение сбоев

10. Перезапустите диспетчер (необязательный шаг):

Насколько опционально «необязательно»?

Этот шаг является необязательным, поскольку в определенные сезоны у менеджера была привычка давать сбои во время первого сканирования после завершения установки, и было показано, что перезапуск менеджера как часть установки имеет тенденцию снижать вероятность его сбоя. во время первого сканирования. Однако это не является абсолютно необходимым, и если кто-то спешит с настройкой, он может пропустить этот шаг и принять дополнительный риск того, что менеджер выйдет из строя во время первого сканирования.Кроме того, если в какой-то момент ночи диспетчер действительно выходит из строя, необходимо перезапустить диспетчер, чтобы он снова заработал.

10.1. Попросите оператора перезапустить диспетчер MUSTANG с помощью TaskMaster, даже если вам сказали, как это сделать самостоятельно. Предполагается, что перезапуск машины с помощью TaskMaster несет только оператор.

10.2. Когда оператор сообщит вам, что они перезапустили M2 Manager, перейдите на экран Cleo Mustang Manager (подробно описанный в шаге 2) и в раскрывающемся меню перейдите в раздел «Менеджеры» → «Выкл.», А затем снова нажмите «Менеджеры» → «Вкл.», Чтобы включить менеджер выключен и снова включен.Затем вам нужно еще раз проверить суточный цикл, чтобы убедиться, что он выключен (подробно описано в шаге 4).

10.3. Если вы перезапускаете менеджер перед смещением, значит, вы перезапустили его. Если вы уже проявили предвзятость, еще раз проверьте, соответствуют ли отклонения от ожидаемых значений (подробно в шаге 11), и убедитесь, что кнопки dataXinit включены (подробно в шаге 11)

Потоковые данные; проверьте на потерю пакетов.

11. Включите dataXinit и проверьте высокие каналы

11.1. Заходим в Mustang Manager под CLEO (подробно описано в Шаге 2). Щелкните вкладку «Разное» и нажмите «Заблокировано» в нижнем левом углу окна, чтобы разблокировать обычные функции, а затем также разблокируйте расширенные функции, нажав «Заблокировано» рядом с «Дополнительные функции».

Кнопки разблокировки Mustang Manager

11.2. Найдите столбец DataXinit для строк с метками от A до D. Они указывают на каждого из четырех тараканов. Нажмите кнопку DataXinit для всех четырех тараканов, чтобы включить сбор данных для каждого соответственно.

Кнопки xinit менеджера данных Mustang

11.3. Как только они будут включены, вы захотите проверить высокие каналы, чтобы убедиться, что данные Roach равны нулю. В нижних 4 рядах, помеченных A-D (опять же, для 4 тараканов соответственно), измените «Канал» на 64 для всех 4 тараканов. Затем проверьте столбец «Данные о тараканах», чтобы убедиться, что он равен нулю. Если оно близко к нулю, даже близко к 0,00001, ничего страшного, если оно не совсем равно нулю. Кроме того, столбцы Frame и Clock cntr рядом с данными Channel и Roach должны быть одинаковыми для 4 тараканов (если они завершили настройку одновременно).

Проверка каналов передачи данных о тараканах

Если на этом этапе возникла проблема, у вас есть несколько возможных решений.

• Если есть проблема с подключением (нет / мало потоковой передачи данных), вы должны попытаться подключиться по SSH к проблемным ROACH, например «Ssh mustangr1-1».
• Вместе с вышеуказанным вы можете выключить и снова включить DataXinit.
• Если эти шаги не решают проблему, вам может потребоваться либо перезапустить менеджер (подробно описано в шаге 10), либо, в худшем случае, отключить потоковую передачу данных (нулевые смещения, если вы заметили проблему после смещения детекторов, т.е.е. шаг 12) и включите и снова включите ROACH (шаг 6 — только ROACH — нет необходимости циклически повторять HEMT и FG). Если после перезапуска менеджера проблема не исчезнет, ​​перезапустите тараканов (подробно описано в шагах 6 и 7). Если вы перезапустите ROACHes, вам нужно будет повторить шаги настройки (подробно описаны в шагах 8 и 9).

11.4. Обязательно заблокируйте Mustang Manager, когда закончите, чтобы предотвратить случайные неправильные щелчки. Вы нажимаете те же кнопки «Заблокировано», что и в начале этого шага, только теперь они будут отображаться как «разблокированные», пока вы не нажмете их снова.

12. Выполните смещение и введите определенное смещение

Приемник MUSTANG2 — это приемник континуума, в котором для измерений используется болометрический термометр. По сути, это высокочувствительный термометр с фильтром на полосу пропускания. Следовательно, любые фотоны в полосе пропускания, попадающие в приемник, немного поднимут температуру.

Он может стать таким чувствительным, воспользовавшись наукой, лежащей в основе сверхпроводников. Это можно объяснить с помощью графика ниже:

Пример сверхпроводника

Этот график предназначен для конкретного сверхпроводника, но концепция остается той же, даже если точная температура и сопротивление различны.Не обращайте внимания на цифры, а на тенденции.

Как видите, материал является сверхпроводящим только при более низких температурах. Как только он становится достаточно горячим, он становится обычным резистором с более высоким сопротивлением при более высоких температурах. Преимущество приемника MUSTANG2 — это часть графика, называемая «переходным краем», область между материалом, являющимся обычным резистором, и сверхпроводником. Здесь сопротивление изменяется очень быстро даже при небольшом изменении температуры.

Что делает смещение, так это то, что каждый таракан при наблюдении за чистым небом настроен таким образом, что максимальное количество каналов размещается на этом переходном крае, чтобы гарантировать максимальную чувствительность приемника. Вы увидите графики для каждого канала, и точка, которую выбирает ИИ, — это то, что он считает переходным краем этого графика.

Поскольку мы можем выбрать только одну настройку для каждого таракана, отсюда и попытка просто максимизировать эффективность всех каналов, обычно за счет определенных каналов в этом таракане.

Примечание: Все предыдущие шаги могут быть выполнены за 1 час до отведенного вам времени для наблюдений. То есть до того, как вам передадут контроль над ББТ. Однако смещение необходимо делать на чистом небе, поэтому вы должны контролировать телескоп для этого и всех последующих шагов. Вы должны быть под своей учетной записью (а не egret: 2 vnc) авторизоваться на titania или ariel, а также иметь разрешение на вход в шлюз от оператора.

12.1. Запустите смещение, набрав в терминале следующие команды:

Перейдите в соответствующий каталог для запуска смещения:

cd / home / gbtlogs / Rcvr_MBA1_5tuning / detbias

Настройте соответствующий профиль bash:

источник / home / gbt / gbt.Баш

Выполните команду смещения:

источник /home/gbt/sparrow/sparrow.bash

python new_detbiasV3.py --start 3. --stop 0.5 --pulse 5.0 --step 0.025 <имя файла> 64 64 64 64

Где — это имя вашего проекта или как еще вы хотите назвать эти файлы. Их обычно называют файлами смещения смещения, поскольку смещение смещения является сокращенным способом обозначения определенного смещения. Подождав некоторое время, вы получите набор графиков.

Хороший набор смещений будет выглядеть так:

Примеры хороших смещений (определенных смещений)

Вы получите 4 набора таких графиков, по одному для каждого таракана. Это для плотвы D или плотвы 4, как показано в заголовке.

Сплошные черные линии обозначают отклонения, определенные AI для каждого канала. Вам нужно выбрать среднее значение, которое, по вашему мнению, имеет значение detbias для всех каналов. Вы делаете это, выбирая среднее положение оси X для всех сплошных черных линий. Если вы не хотите использовать AI, край перехода — это точка нулевого наклона линии для каждого детектора.Это нормально, если некоторые линии меняют направление (например, в детекторах с 56 по 59 в этом примере), однако что-то не так с этим детектором, когда он не имеет такой общей формы (например, в детекторах 20-23 или 60- 63). Наличие пары неисправных детекторов не является чем-то необычным, это еще более неприятно, если большой процент детекторов не работает должным образом.

Лучше ошибиться в сторону более низкого напряжения, чем более высокого напряжения. Например, на этом конкретном графике большинство сплошных черных линий колеблется около 1.6-1,7 Вольт. Тогда я бы выбрал 1,6 В в качестве своего решительного предубеждения.

12.2. Поставил решенную детбиас. Перейдите в Mustang Manager в CLEO (подробно описано в шаге 2) и щелкните вкладку «Разное». Затем в верхней средней части вы увидите 4 ряда Det Bias 1-4, соответствующих 4 тараканам.

Настройка detbias

12.3. Разблокируйте диспетчер (подробно описано в начале шага 11) и переходите по одному таракану за раз, установите detbias на 5.0, нажмите Enter, подождите, пока синее поле не покажет detbias 5.0, а затем сбросить detbias до определенного числа из графиков для этого таракана (тараканы 1-4 соответствуют тараканам A-D). Повторите этот шаг для всех 4 тараканов.

Наблюдение

Примечание : Ожидается, что во время наблюдения вы будете редактировать вики-страницу наблюдений MUSTANG и делать записи о том, что происходило в течение ночи.

Попросите члена команды MUSTANG добавить вас для получения прав на редактирование. Вы также можете попробовать написать в службу поддержки по телефону:

helpdesk-gb @ nrao.edu.

Вики находится в

safe.nrao.edu/wiki/bin/view/GB/Pennarray/

Где — присвоенный вам идентификатор проекта GBO.

Если вы хотите увидеть список всех проектов вики, перейдите на safe.nrao.edu/wiki/bin/view/GB/Pennarray/ и нажмите «index» в верхнем левом углу страницы.

Если у вас нет прав на редактирование вики, но вы все еще наблюдаете за ней, вы можете делать заметки в текстовом документе и затем отправлять их команде MUSTANG по электронной почте для загрузки в вики за вас.

Также ожидается, что ваш источник наведения, источник калибратора и научные источники будут распланированы по крайней мере за несколько часов до времени вашего наблюдения. Вы можете использовать CLEO Scheduler и Skyview для этого (см. Наши обучающие видео по CLEO) и загрузить эти каталоги:

Для калибраторов:

/users/cromero/mustangPub/Calibration_Catalogs/alma_gridcal.cat

Для указывающих источников:

/ пользователи / cromero / mustangPub / Calibration_Catalogs / mustang_pointing.кошка

Для ваших научных источников:

/ users / cromero / mustangPub / Catalogs_ /

13. Настройка компонентов

13.1. Откройте сеанс Astrid и перейдите к соответствующему проекту MUSTANG2. Команда разработчиков MUSTANG2 уже должна была заполнить вашу область Astrid соответствующими скриптами.

13.2. Open CLEO → ресиверы → Mustang2

13.3. Запустите команду для MUSTANG2 idl, набрав в терминале:

/ пользователи / penarray / Public / startm2idl

Затем введите:

m2gui

Мы открываем графический интерфейс MUSTANG2, который позже можно использовать для проверки наших данных по мере их поступления от GBT.

14. Первоначальная калибровка

Следующий бледно-розовый шаг обычно выполняется командой MUSTANG-2, но здесь он написан для полноты картины.

Если предыдущий прогон также был MUSTANG и вы меняете проекты, есть некоторые дополнительные шаги, которые необходимо предпринять, прежде чем вы сможете начать наблюдение. Во-первых, вам нужно будет войти в сессию egret: 2 vnc (подробно описано в шаге 1) и ввести:

cd / home / gbtlogs / Rcvr_MBA1_5tuning /

ln -s <старая_ сессия_проекта> <новая_ сессия_проекта>

Где старая сессия проекта — это полное имя предыдущего проекта MUSTANG, предшествовавшего вашему, а новая сессия проекта — это ваш собственный проект.Будьте очень осторожны, чтобы указать правильный проект и идентификатор сеанса, иначе этот шаг не сработает, и вы не получите никаких данных. Вы можете спросить у предыдущего наблюдателя старый идентификатор сеанса проекта или найти его, набрав:

ls -ltr / home / gbtdata /

Затем вы можете посмотреть на самый последний идентификатор проекта как на последний измененный файл.

В дополнение к этому, вам нужно еще раз запустить setupm2 в Astrid. Это уже обрисовано в общих чертах в инструкциях, но некоторые люди думают, что могут пропустить это при переходе с другого запуска MUSTANG.Это не тот случай. Очень важно по-прежнему запускать setupm2 в начале сеанса.

Вы также захотите по-прежнему наблюдать за своим калибратором потока, используя скрипт m2quickdaisy, также описанный в инструкциях. Это еще одна вещь, которую люди думают, что они могут пропустить, но это затрудняет дальнейшее сокращение

Вы можете пропустить скрипт m2oof. Вы можете спросить предыдущего наблюдателя, когда они в последний раз выполняли OOF. Если это было относительно недавно (в пределах 1 или 2 часов назад), вы можете сначала перейти к m2quickdaisy источника наведения и выполнить шаги, описанные ниже (подробно в шаге 15), чтобы проверить форму луча вашего источника наведения.Если обе найденные WidthA и WidthB меньше 10 ″ (единицы измерения — угловые секунды), то, вероятно, можно продолжить, не выполняя еще одну m2oof. Затем вы можете продолжить свое наблюдение как обычно.

14.1. Запустите сценарий setupm2 в Astrid

14.2. Запустить сценарий OOF в Astrid, проверить OOF в Astrid и при необходимости повторно запустить

Примечание : Пока ваш OOF работает, самое время записать погодные условия в журнал.

Чтобы редактировать вики, вам потребуются разрешения от GB computing ([email protected]). Если у вас еще нет прав на редактирование вики, вы можете сохранить копию текстового документа и отправить ее команде MUSTANG-2 для загрузки в вики.

Вам нужно будет записать эти погодные условия на вкладке Astrid Status: пиргеометр, инфракрасный облачный покров, скорость ветра, влажность, температура и точка росы.

14.3. Запустите сценарий m2QuickDaisy на вашем источнике калибратора (лучше всего, если вы можете сделать один и тот же источник OOF и источник калибратора)

14.4. Запустите сценарий m2QuickDaisy на указывающем источнике

Примечание: во время этого начального сбора данных (и, в некоторой степени, в течение ночи) проверьте экран Mustang2 Cleo, который вы открыли на шаге 2, и убедитесь, что числа продолжают меняться со временем (если это так, поля будут в основном будет синим), если они останавливаются (отображается, когда поля становятся бледно-желтыми), то менеджер Mustang2 разбился, и вам необходимо его сбросить (подробно описано в шаге 10).

15. Проверка данных

Мы собираемся проверить этот прогон с помощью m2gui (открыт на шаге 13)

15.1. Нажмите кнопку «онлайн»

m2gui Расположение кнопки онлайн

15.2. В разделе «Калибровка» нажмите «Выбрать сканирование наконечника» и выберите самый последний номер сканирования снизу, помеченный как «наконечник» в разделе «Тип сканирования». Это должно быть с начала 4 сканирований OOF.

m2gui Выбор расположения кнопки сканирования наконечника m2gui Сканирование наконечника 2

Справа вы увидите график, показывающий сканирование наконечника. Убедитесь, что это выглядит разумно.

Вот как должно выглядеть разумное сканирование опрокидывания.Зеленая линия подходит, а черная линия должна следовать за ней довольно близко.

Пример хорошего сканирования наконечника

Вот как выглядит сканирование плохого наконечника:

Пример сканирования с плохим наконечником

Если сканирование с опрокидыванием выглядит некорректно, попробуйте запустить сценарий «skydip» в Astrid. Это повторно запускает сканирование опрокидывания без необходимости переделывать весь OOF. Если все равно выглядит плохо, проверьте погодные условия в CLEO. Погода может быть недостаточно хорошей для наблюдения. Вы также можете позвонить одному из специалистов по работе с инструментами MUSTANG2 и получить их совет.

Примечание: Убедитесь, что вы проверяете количество активных детекторов на этом этапе, а также в течение ночи.

Вы можете увидеть на изображении ниже, где можно проверить количество активных детекторов:

Проверка детекторов реального времени

Обычно хорошо иметь 170+ детекторов реального времени, однако иногда может быть всего 160, если шаг настройки не прошел очень хорошо (см. Шаги 7–9 для получения подробной информации о настройке). Если вы видите, что это число составляет всего 150 или 140 (особенно если оно ниже, а оно не должно быть), обязательно свяжитесь с членом команды MUSTANG.Вы также можете попробовать выполнить повторную настройку (подробно описано в конце шага 9) и надеяться, что это исправит.

15.3. Если сканирование с опрокидыванием выглядит хорошо, убедитесь, что для параметра «Тип источника» установлено значение «калибратор», и установите «номера сканирования» для только что выполненного сканирования с указанием m2quickDaisy. Затем нажмите «Создать карту».

Инструкции по созданию ромашковой карты

Откроется изображение выбранной ромашковой карты.

Карта должна выглядеть примерно так:

m2gui сделал пример карты

Карты, которые создает команда MUSTANG2, называются последовательным сканированием.Это потому, что они много раз петляют вокруг центральной точки, чем-то напоминающие лепестки ромашки. Это подчеркивает время экспозиции в центре карты с меньшей экспозицией на внешних краях карты, что делает центр карты более точным. Затем они используют внешнюю часть карты для калибровки температуры неба и удаляют эти эффекты в центре ромашки при последующей постобработке.

На этом этапе вы видите изображение последовательного сканирования. В центре находится источник вашего калибратора, который виден, потому что это яркий источник.Позже, глядя на последовательные отсканированные изображения вашего научного источника, очень вероятно, что вы увидите только плоскую карту в центре, потому что она намного более тусклая.

Единицы цветовой кодировки этой карты указаны в Кельвинах переднего луча. Передний луч откалиброван для расчетной температуры неба на той высоте, которую мы получили из нашего сканирования наклона ранее ночью. Следовательно, температура переднего луча должна колебаться около нуля, если все откалибровано правильно.

Расшифровка ромашки

Линии, нарисованные на карте, обозначают путь луча GBT на небе относительно вашего источника.Как видите, каждый цикл начинается с источника, расширяется и затем возвращается к источнику. Это делается во всем пространстве вокруг вашего источника. Поскольку каждый цикл возвращается к вашему источнику, это приводит к увеличению времени экспозиции на вашем источнике по сравнению с остальной частью неба. Однако, поскольку единицы измерения находятся в градусах Кельвина для прямого луча, это не означает более высокую температуру, а просто уменьшение шума на карте.

15.4. Нажмите «Подобрать карту»

Кнопка Fit Map

Расположение кнопки «Fit Map» Пример «Fit Map»

В вашем терминале, ряд информации должен быть выведен на ваш экран.

Установите терминал карты

. Плавающая ошибка недостаточного заполнения, которую вы видите, не вызывает беспокойства.

15.5. Запишите Peak_Height, WidthA и WidthB для сравнения с последующими сканированными точками.

Вы также можете посмотреть, как температура неба меняется с течением времени, нажав кнопку «Показать временной поток» после создания карты.

Вот где кнопка:

Расположение кнопки «Показать временной поток»

Вот как будет выглядеть хороший временной поток:

Пример хорошего временного потока

Вот как будет выглядеть плохой временной поток:

Пример неверного временного потока

Take Science Data

16.1. Войдите в Astrid, вы увидите блоки планирования, помеченные как beauty2.5 и beauty3. Выполните по 2 сканирования beauty2.5 и beauty3, в сумме получите 4 сканирования красоты. Лучше всего, если вы будете чередовать, чтобы получить максимальную отдачу от каждого из них, если что-то случится и вам придется остановиться в середине 4 сканирований. При проверке их в m2gui убедитесь, что вы выбрали тип сканирования «слабая наука».

Что такое Beauty2.5 и Beauty3?

Beauty2.5 и Beauty3 — это результаты научных исследований.Разница между ними заключается в размере радиуса сканированных изображений в угловых минутах (одно — 2,5 дюйма, другое — 3 дюйма соответственно). Если вы видите только сканы красоты, без маркировки в противном случае, то они, скорее всего, 3 дюйма в диаметре, и вы можете просто запустить 4 скана красоты подряд.

16.2. Запустите еще одно сканирование m2quickDaisy на указателе источника, а затем пройдите через m2gui, чтобы проверить Peak_Height, WidthA и WidthB (подробно описано в шаге 15)

Если новое значение PeakHeight снизилось более чем на ~ 15%, или если развертки WidthA и WidthB сильно различаются (что указывает на то, что луч стал слишком эллиптическим), вам нужно повторно выполнить сканирование OOF.

Необязательно: Если вы хотите, когда PeakHeight упадет более чем на 15%, вместо повторения сканирования OOF вы можете выполнить еще одно m2QuickDaisy на указывающем источнике, чтобы убедиться, что он настолько низкий, а затем выполните еще два сканирования Beauty, пока PeakHeight не снизится еще на 15% (итого 30%).

16.3. Повторить шаг 16 до конца ночи.

Закрытие на ночь:

Выключить компоненты

17.1. На экране вашего Mustang2 Cleo установите все смещения обратно на ноль.

Чтобы обнулить смещения, перейдите в Mustang Manager в CLEO (подробно описано в шаге 2) и щелкните вкладку «Разное». Затем в верхней средней части вы увидите 4 ряда Det Bias 1-4, соответствующих 4 тараканам.

Установка смещения на ноль

Разблокируйте менеджер (подробно описано в начале шага 11) и переходите по одному таракану за раз, установите detbias на 0, нажмите ввод и подождите, пока синее поле не покажет detbias равное 0.(Тараканы 1-4 соответствуют тараканам A-D). Повторите этот шаг для всех 4 тараканов.

17.2. На экране Mustang2 Cleo выключите DataXinit для всех четырех тараканов.

Расположение кнопок DataXinit

17.3. Перейдите на сайт http://mustangboot.gbt.nrao.edu и выключите тараканов, HEMT и генератор функций (их включение описано в шаге 6, их можно выключить так же, как и их)

Поздравляем! Все готово! Удачного наблюдения!

Gradient-Boosted Trees — Sparkitecture

Примечание: Убедитесь, что ваши обучающие и тестовые данные уже векторизованы и готовы к работе, прежде чем вы начнете пытаться подогнать модель машинного обучения к неподготовленным данным.

Загрузить необходимые библиотеки

 
 из pyspark.ml.regression import GBTRegressor 
 
 из pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder, CrossValidator 
 
 из pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator 57 

объект GraressionEvaluator 57

gb = GBTRegressor (labelCol = «label», featuresCol = «features»)

Создайте сетку параметров для настройки модели

 
 gbparamGrid = (ParamGridBuilder () 
 
.addGrid (gb.maxDepth, [2, 5, 10]) 
 
 .addGrid (gb.maxBins, [10, 20, 40]) 
 
 .addGrid (gb.maxIter, [5, 10, 20]) 
 
 .build ()) 
 

Определите, как вы хотите, чтобы модель оценивалась.

 
 gbevaluator = RegressionEvaluator (predictionCol = "prediction", labelCol = "label", metricName = "rmse") 
 

Определите тип креста. -validation, которое вы хотите выполнить

 
 gbcv = CrossValidator (Estimator = gb, 
 
 EstimatorParamMaps = gbparamGrid, 
 
 evalator = gbevaluator, 
 
 numFolds = 5) 
 

6336 .fit (train)

print (gbcvModel)

Оцените набор тестовых данных с использованием подобранной модели для целей оценки

 
 gbpredictions = gbcvModel.transform (test) 
 

 
 print ('RMSEvalateuator:', gbcvModel.transform (test) (gbpredictions)) 
 

Примечание: Когда вы используете функцию CrossValidator для настройки перекрестной проверки ваших моделей, полученный объект модели будет включать все прогоны, но будет использовать только лучшую модель, когда вы взаимодействуете с объектом модели с использованием других функций, таких как , оцените или , преобразовав .

GBT запускает фазу I испытания своей радиостанции дальнего действия

САН-ДИЕГО, 20 мая 2021 г. (GLOBE NEWSWIRE) — GBT Technologies Inc. ( OTC PINK: GTCH ) («GBT» или «Компания») запускает ФАЗУ I тестирования своего прототипа системы радиосвязи Infinia дальнего действия. Блок передачи данных Infinia передает информацию по ВЧ (высокочастотной) радиосвязи и поддерживает аудио и данные.Система поддерживает связь через среду ионосферного распространения для достижения очень больших расстояний.Система предназначена для сверхдальней радиосвязи и может быть эффективной для самых разных приложений. GBT начала испытания линейки Infinia в крупных мегаполисах и считает, что добилась успешных первых результатов в области передачи звука и данных. В настоящее время тестирование сосредоточено на использовании надежной связи небесных волн в пределах территории большого города с использованием избранных типов антенн и современной электроники для борьбы с помехами и шумом. Устройства Infinia будут оцениваться на предмет передачи аудио и цифровой информации с особым вниманием к конфиденциальности и безопасности.План тестирования системы включает этапы тестирования с постепенным увеличением дистанции. Система предназначена для синхронизации с веб-страницей, чтобы пользователи могли отслеживать и сообщать о своем местонахождении по всему миру. Наряду с тестированием дальности мы также проверим четкость, точность, конфиденциальность и надежность сигнала. GBT также оценит другие возможные приложения, ориентированные на телеметрию, для этого типа технологий, например, удаленное слежение, службы экстренной помощи, а также военные и гражданские спасательные операции.

«Мы начали нашу ФАЗУ I нашей системы дальнего радиосвязи Infinia, и мы довольны нашими первоначальными успешными результатами. Целью ФАЗЫ I является охват крупных мегаполисов, таких как город Лос-Анджелес. Мы тестируем голосовую связь и передача данных между всеми блоками системы с упором на четкость сигнала, надежность и конфиденциальность. Система Infinia работает через небесные волны и предназначена для передачи данных на большие расстояния, аудио и данных. Как и в случае любой другой радиосистемы, основной задачей является поддержание надежной связи вообще время, время года и погодные условия, что является решающим фактором в случае возникновения чрезвычайных ситуаций.Во время тестирования мы оцениваем положение каждой антенны, настройку и эффекты, связанные с ландшафтом. Наш план тестирования включает в себя несколько этапов, при этом ассортимент будет постепенно увеличиваться. Мы тестируем устройство на жизнеспособность в отношении отправки информации, связанной со здоровьем, параллельно с голосовой связью по аудиоканалу. Мы воодушевлены результатами наших первоначальных испытаний и вкладываем огромные усилия в дальнейшие оценки и эксперименты с целью оптимизации лучших решений », — заявил Дэнни Риттман, технический директор компании.

Нет никаких гарантий, что Компания добьется успеха в исследовании, разработке или внедрении этой системы. Чтобы успешно реализовать эту концепцию, Компании потребуется привлечь достаточный капитал для поддержки своих исследований и, в случае успешного исследования, разработки и получения одобрения регулирующих органов, Компании потребуется вступить в стратегические отношения с третьей стороной, имеющей опыт в производство, продажа и распространение этого продукта. Нет никакой гарантии, что Компания добьется успеха на каком-либо или всех из этих критических шагов.

О нас

GBT Technologies, Inc. (OTC PINK: GTCH) («GBT») ( http://gbtti.com ) — компания, находящаяся на стадии разработки, которая считает себя родоначальником Интернета вещей (IoT). , Платформы искусственного интеллекта (ИИ) и активных мобильных технологий, используемые для повышения производительности ИС. GBT собрала команду, обладающую обширным опытом в области технологий, и создает портфель интеллектуальной собственности, состоящий из множества патентов. Миссия GBT — лицензировать технологию и интеллектуальную собственность синергетическим партнерам в области аппаратного и программного обеспечения.После коммерциализации целью GBT является создание набора продуктов, включая интеллектуальные микрочипы, искусственный интеллект, шифрование, блокчейн, дизайн IC, мобильные приложения безопасности, протоколы управления базами данных, с отслеживанием и поддержкой облачного программного обеспечения (без необходимости в GPS). GBT рассматривает эту систему как создание глобальной ячеистой сети с использованием усовершенствованных узлов и высокопроизводительной технологии IC нового поколения. Ядром системы будет передовая микрочиповая технология; технология, которую можно установить на любое мобильное или стационарное устройство по всему миру.Видение GBT состоит в том, чтобы создать эту систему как недорогую, безопасную частную ячеистую сеть между любыми без исключения устройствами. Таким образом, обеспечивается совместная обработка, расширенное управление мобильной базой данных и совместное использование при использовании этих расширенных мобильных функций в качестве альтернативы традиционным услугам оператора.

Заявления прогнозного характера

Некоторые заявления, содержащиеся в этом пресс-релизе, могут представлять собой «заявления прогнозного характера». Заявления о перспективах содержат текущие ожидания в отношении будущих событий, основанные на определенных предположениях, и включают любые заявления, которые не имеют прямого отношения к каким-либо историческим или текущим фактам.Фактические результаты могут существенно отличаться от тех, которые указаны в таких прогнозных заявлениях, в результате различных важных факторов, которые раскрыты в наших документах, поданных в Комиссию по ценным бумагам и биржам, размещенных на их веб-сайте ( http://www.sec.gov ). В дополнение к этим факторам фактические будущие показатели, результаты и результаты могут существенно отличаться из-за более общих факторов, включая (без ограничения) общие отраслевые и рыночные условия и темпы роста, экономические условия, изменения государственной и государственной политики, способность Компании повышать капитал на приемлемых условиях, если это вообще возможно, успешное развитие Компании своих продуктов и интеграция в существующие продукты, а также коммерческое принятие продуктов Компании.Заявления о перспективах, включенные в этот пресс-релиз, представляют точку зрения Компании на дату этого пресс-релиза, и эти взгляды могут измениться. Однако, хотя Компания может решить обновить эти прогнозные заявления в какой-то момент в будущем, Компания прямо отказывается от каких-либо обязательств в отношении этого. На эти прогнозные заявления не следует полагаться как на представление взглядов Компании на любую дату, следующую за датой выпуска пресс-релиза.

Контактное лицо:

Др.Дэнни Риттман, технический директор
[email protected]

Настройка скорости обучения для повышения градиента с помощью XGBoost в Python

Последнее обновление 27 августа 2020 г.

Проблема с деревьями решений с градиентным усилением заключается в том, что они быстро усваивают обучающие данные и переоснащают их.

Один из эффективных способов замедлить обучение в модели повышения градиента — использовать скорость обучения, также называемую сжатием (или eta в документации XGBoost).

В этом посте вы узнаете о влиянии скорости обучения на повышение градиента и о том, как настроить его на вашу проблему машинного обучения с помощью библиотеки XGBoost в Python.

Прочитав этот пост, вы будете знать:

• Скорость обучения влияет на модель повышения градиента.
• Как настроить скорость обучения на вашем машинном обучении для вашей проблемы.
• Как настроить компромисс между количеством усиленных деревьев и скоростью обучения по вашей проблеме.

Начните свой проект с моей новой книги XGBoost With Python, включая пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

• Обновление, январь / 2017 г. : обновлено, чтобы отразить изменения в scikit-learn API версии 0.18.1.

Настройка скорости обучения для повышения градиента с помощью XGBoost в Python
Фото Роберта Хертеля, некоторые права защищены.

Нужна помощь с XGBoost в Python?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный курс электронной почты и откройте для себя xgboost (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться сейчас, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Начните БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс прямо сейчас!

Медленное обучение в режиме повышения градиента со скоростью обучения

Повышение градиента включает в себя создание и последовательное добавление деревьев к модели.

Новые деревья создаются для исправления остаточных ошибок в прогнозах на основе существующей последовательности деревьев.

Эффект состоит в том, что модель может быстро соответствовать, а затем превосходить набор обучающих данных.

Методика замедления обучения в модели повышения градиента заключается в применении весового коэффициента для поправок новыми деревьями при добавлении в модель.

Это взвешивание называется коэффициентом усадки или скоростью обучения, в зависимости от литературы или инструмента.

Наивное усиление градиента аналогично усилению градиента с усадкой, где коэффициент усадки установлен на 1,0. Установка значений меньше 1,0 приводит к тому, что для каждого дерева, добавляемого в модель, вносится меньше поправок. Это, в свою очередь, приводит к появлению дополнительных деревьев, которые необходимо добавить в модель.

Обычно используются небольшие значения в диапазоне от 0,1 до 0,3, а также значения меньше 0.1.

Давайте исследуем влияние скорости обучения на стандартный набор данных машинного обучения.

Описание проблемы: Набор данных Отто

В этом руководстве мы будем использовать набор данных задачи классификации продуктов Otto Group.

Этот набор данных доступен бесплатно на Kaggle (вам нужно будет зарегистрироваться в Kaggle, чтобы иметь возможность загрузить этот набор данных). Вы можете загрузить набор обучающих данных train.csv.zip со страницы «Данные» и разместить распакованный поезд .csv в ваш рабочий каталог.

Этот набор данных описывает 93 скрытых подробностей о более чем 61 000 товаров, сгруппированных в 10 категорий товаров (например, мода, электроника и т. Д.). Входные атрибуты — это количество различных событий определенного типа.

Цель состоит в том, чтобы делать прогнозы для новых продуктов в виде массива вероятностей для каждой из 10 категорий, а модели оцениваются с использованием многоклассовых логарифмических потерь (также называемых перекрестной энтропией).

Этот конкурс был завершен в мае 2015 года, и этот набор данных является хорошей проблемой для XGBoost из-за нетривиального количества примеров, сложности проблемы и того факта, что требуется небольшая подготовка данных (кроме кодирования переменных строкового класса как целые числа) .

Настройка скорости обучения в XGBoost

При создании моделей повышения градиента с помощью XGBoost с использованием оболочки scikit-learn, параметр learning_rate может быть установлен для управления взвешиванием новых деревьев, добавленных в модель.

Мы можем использовать возможность поиска по сетке в scikit-learn, чтобы оценить влияние на логарифмическую потерю обучения модели повышения градиента с разными значениями скорости обучения.

Мы будем держать количество деревьев постоянным по умолчанию 100 и оценивать набор стандартных значений для скорости обучения в наборе данных Отто.

скорость_обучения = [0,0001, 0,001, 0,01, 0,1, 0,2, 0,3]

Существует 6 вариантов скорости обучения, которые необходимо протестировать, и каждый вариант будет оцениваться с использованием 10-кратной перекрестной проверки, что означает, что в общей сложности необходимо обучить и оценить 6 × 10 или 60 моделей XGBoost.

Будет напечатана потеря журнала для каждой скорости обучения, а также значение, которое привело к наилучшей производительности.

# XGBoost в наборе данных Otto, настроить скорость обучения
из панд импортировать read_csv
из xgboost импортировать XGBClassifier
из sklearn.model_selection import GridSearchCV
из sklearn.model_selection import StratifiedKFold
из sklearn.preprocessing import LabelEncoder
импортировать matplotlib
matplotlib.use (‘Агг’)
из matplotlib import pyplot
# загрузить данные
данные = read_csv (‘поезд.csv’)
набор данных = данные.значения
# разбиваем данные на X и y
X = набор данных [:, 0:94]
y = набор данных [:, 94]
# кодировать значения строковых классов как целые числа
label_encoded_y = LabelEncoder ().fit_transform (y)
# поиск по сетке
model = XGBClassifier ()
скорость_обучения = [0,0001, 0,001, 0,01, 0,1, 0,2, 0,3]
param_grid = dict (Learning_rate = Learning_rate)
kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, shuffle = True, random_state = 7)
grid_search = GridSearchCV (модель, param_grid, scoring = «neg_log_loss», n_jobs = -1, cv = kfold)
grid_result = grid_search.fit (X, label_encoded_y)
# подвести итоги
print («Лучшее:% f с использованием% s»% (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))
означает = grid_result.cv_results _ [‘mean_test_score’]
stds = grid_result.cv_results _ [‘std_test_score’]
params = grid_result.cv_results _ [‘параметры’]
для mean, stdev, param в zip (means, stds, params):
print («% f (% f) с:% r»% (среднее, стандартное отклонение, параметр))
# участок
pyplot.errorbar (скорость_учения, означает, yerr = stds)
pyplot.title («XGBoost Learning_rate vs Log Loss»)
pyplot.xlabel (‘скорость_учения’)
pyplot.ylabel (‘Потеря журнала’)
pyplot.savefig (‘learning_rate.png’)

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

При выполнении этого примера печатается лучший результат, а также потери журнала для каждой из оцененных скоростей обучения.

Лучшее: -0,001156 при использовании {‘learning_rate’: 0,2}
-2,155497 (0,000081) с: {‘learning_rate’: 0,0001}
-1,841069 (0,000716) с: {‘learning_rate’: 0,001}
-0,597299 (0,000822) с: {‘learning_rate’: 0,01}
-0,001239 (0,001730) с: {‘learning_rate’: 0,1}
-0,001156 (0,001684) с: {‘learning_rate’: 0,2}
-0,001158 (0,001666) с: {‘learning_rate’: 0,3}

Интересно, что лучшая скорость обучения составила 0,2.

Это высокая скорость обучения, и это говорит о том, что, возможно, количество деревьев по умолчанию, равное 100, слишком мало и его необходимо увеличить.

Мы также можем построить график влияния скорости обучения (инвертированных) оценок потерь журнала, хотя разброс выбранных значений Learning_rate, подобный log10, означает, что большинство из них сжаты в левой части графика около нуля.

Настройка скорости обучения в XGBoost

Далее мы рассмотрим изменение количества деревьев при изменении скорости обучения.

Настройка скорости обучения и количества деревьев в XGBoost

Меньшие скорости обучения обычно требуют добавления в модель большего количества деревьев.

Мы можем изучить эту взаимосвязь, оценив сетку пар параметров. Количество деревьев решений будет варьироваться от 100 до 500, а скорость обучения варьируется по шкале log10 от 0,0001 до 0,1.

n_estimators = [100, 200, 300, 400, 500]
скорость_обучения = [0,0001, 0,001, 0,01, 0,1]

Существует 5 вариантов n_estimators и 4 варианта Learning_rate . Каждая комбинация будет оцениваться с использованием 10-кратной перекрестной проверки, так что всего 4x5x10 или 200 моделей XGBoost должны быть обучены и оценены.

Ожидается, что при заданной скорости обучения производительность улучшится, а затем выйдет на плато по мере увеличения количества деревьев. Полный список кодов представлен ниже.

# XGBoost в наборе данных Otto, Tune Learning_rate и n_estimators
из панд импортировать read_csv
из xgboost импортировать XGBClassifier
из склеарна.model_selection импорт GridSearchCV
из sklearn.model_selection import StratifiedKFold
из sklearn.preprocessing import LabelEncoder
импортировать matplotlib
matplotlib.use (‘Агг’)
из matplotlib import pyplot
import numpy
# загрузить данные
данные = read_csv (‘поезд.csv’)
набор данных = данные.значения
# разбиваем данные на X и y
X = набор данных [:, 0:94]
y = набор данных [:, 94]
# кодировать значения строковых классов как целые числа
label_encoded_y = LabelEncoder (). fit_transform (y)
# поиск по сетке
model = XGBClassifier ()
n_estimators = [100, 200, 300, 400, 500]
learning_rate = [0.0001, 0,001, 0,01, 0,1]
param_grid = dict (Learning_rate = Learning_rate, n_estimators = n_estimators)
kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, shuffle = True, random_state = 7)
grid_search = GridSearchCV (модель, param_grid, scoring = «neg_log_loss», n_jobs = -1, cv = kfold)
grid_result = grid_search.fit (X, label_encoded_y)
# подвести итоги
print («Лучшее:% f с использованием% s»% (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))
означает = grid_result.cv_results _ [‘mean_test_score’]
stds = grid_result.cv_results _ [‘std_test_score’]
params = grid_result.cv_results _ [‘параметры’]
для mean, stdev, param в zip (means, stds, params):
print («% f (% f) с:% r»% (среднее, стандартное отклонение, параметр))
# результат графика
scores = numpy.array (means) .reshape (len (скорость_учения), len (n_estimators))
для i значение в enumerate (learning_rate):
pyplot.plot (n_estimators, scores [i], label = ‘learning_rate:’ + str (value))
pyplot.legend ()
pyplot.xlabel (‘n_estimators’)
pyplot.ylabel (‘Потеря журнала’)
пиплот.savefig (‘n_estimators_vs_learning_rate.png’)

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

При выполнении примера печатается лучшая комбинация, а также потери журнала для каждой оцененной пары.

Лучшее: -0,001152 при использовании {‘n_estimators’: 300, ‘learning_rate’: 0,1}
-2,155497 (0,000081) с: {‘n_estimators’: 100, ‘learning_rate’: 0,0001}
-2,115540 (0,000159) с: {‘n_estimators’: 200, ‘learning_rate’: 0,0001}
-2,077211 (0,000233) с: {‘n_estimators’: 300, ‘learning_rate’: 0.0001}
-2,040386 (0,000304) с: {‘n_estimators’: 400, ‘learning_rate’: 0,0001}
-2,004955 (0,000373) с: {‘n_estimators’: 500, ‘learning_rate’: 0,0001}
-1,841069 (0,000716) с: {‘n_estimators’: 100, ‘learning_rate’: 0,001}
-1,572384 (0,000692) с: {‘n_estimators’: 200, ‘learning_rate’: 0,001}
-1,364543 (0,000699) с: {‘n_estimators’: 300, ‘learning_rate’: 0,001}
-1,196490 (0,000713) с: {‘n_estimators’: 400, ‘learning_rate’: 0,001}
-1,056687 (0,000728) с: {‘n_estimators’: 500, ‘learning_rate’: 0.001}
-0,597299 (0,000822) с: {‘n_estimators’: 100, ‘learning_rate’: 0,01}
-0,214311 (0,000929) с: {‘n_estimators’: 200, ‘learning_rate’: 0,01}
-0,080729 (0,000982) с: {‘n_estimators’: 300, ‘learning_rate’: 0,01}
-0,030533 (0,000949) с: {‘n_estimators’: 400, ‘learning_rate’: 0,01}
-0,011769 (0,001071) с: {‘n_estimators’: 500, ‘learning_rate’: 0,01}
-0,001239 (0,001730) с: {‘n_estimators’: 100, ‘learning_rate’: 0,1}
-0,001153 (0,001702) с: {‘n_estimators’: 200, ‘learning_rate’: 0.1}
-0,001152 (0,001704) с: {‘n_estimators’: 300, ‘learning_rate’: 0,1}
-0,001153 (0,001708) с: {‘n_estimators’: 400, ‘learning_rate’: 0,1}
-0,001153 (0,001708) с: {‘n_estimators’: 500, ‘learning_rate’: 0,1}

Мы видим, что лучший наблюдаемый результат — скорость обучения 0,1 с 300 деревьями.

Трудно выделить тенденции из необработанных данных и небольших отрицательных результатов потерь журнала. Ниже приведен график каждой скорости обучения в виде ряда, показывающий производительность потери журнала при изменении количества деревьев.

Настройка скорости обучения и количества деревьев в XGBoost

Мы видим, что ожидаемая общая тенденция сохраняется, когда производительность (потери в перевернутом журнале) улучшается по мере увеличения количества деревьев.

Производительность в целом низкая для меньших темпов обучения, предполагая, что может потребоваться гораздо большее количество деревьев. Возможно, нам потребуется увеличить количество деревьев до многих тысяч, что может оказаться довольно затратным с точки зрения вычислений.

Результаты для learning_rate = 0.1 не видны из-за большого масштаба по оси ординат. Мы можем извлечь показатель производительности всего для learning_rate = 0,1 и построить график напрямую.

# Построение графика для learning_rate = 0,1
из matplotlib import pyplot
n_estimators = [100, 200, 300, 400, 500]
убыток = [-0,001239, -0,001153, -0,001152, -0,001153, -0,001153]
pyplot.plot (n_estimators, убыток)
pyplot.xlabel (‘n_estimators’)
pyplot.ylabel (‘Потеря журнала’)
пиплот.title (‘XGBoost learning_rate = 0,1 n_estimators vs Log Loss’)
pyplot.show ()

Выполнение этого кода показывает повышение производительности по мере добавления числа деревьев, за которым следует плато производительности для 400 и 500 деревьев.

График скорости обучения = 0,1 и изменение количества деревьев в XGBoost

Сводка

В этом посте вы обнаружили эффект добавления новых деревьев к модели повышения градиента, называемый усадкой или скоростью обучения.

В частности, вы выучили:

• Это добавление скорости обучения предназначено для замедления адаптации модели к обучающим данным.
• Как оценить диапазон значений скорости обучения для вашей задачи машинного обучения.
• Как оценить взаимосвязь между изменением количества деревьев и скорости обучения по вашей проблеме.

У вас есть вопросы относительно усадки при повышении градиента или об этой публикации? Задайте свои вопросы в комментариях, и я постараюсь на них ответить.

Откройте для себя алгоритм победы в соревнованиях!

Разработка собственных моделей XGBoost за считанные минуты

… всего несколькими строками Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
XGBoost With Python

Он охватывает руководств для самообучения , например:
Основы алгоритмов , Масштабирование , Гиперпараметры и многое другое …

Используйте возможности XGBoost в своих проектах

Пропустить академики.Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Легкая настройка гиперпараметров с помощью Spark

Я все еще не могу решить, является ли Настройка гиперпараметров одним из моих любимых или наименее любимых шагов при работе с конвейерами машинного обучения; с одной стороны, — это то, что обычно происходит к концу проектов : эти встречи для определения проблемы, все часы, потраченные на копание данных, недели разработки сценариев ETL … далеких воспоминаний, пора посмотреть, не вещи связаны вместе! С другой стороны, иногда я чувствую себя Тантал, неспособным получить сочный фрукт, который висит прямо передо мной!

Если у вас когда-либо было такое чувство, эта статья могла бы стать хорошей отправной точкой для ускорения процесса и упрощения вашей жизни, особенно с задействованной инфраструктурой Apache Spark!

Я бы определил гиперпараметр алгоритма обучения как — часть информации, которая встроена в модель до процесса обучения и не выводится во время подбора .Если модель представляет собой случайный лес, примерами гиперпараметров являются: максимальная глубина деревьев или количество функций, которые следует учитывать при построении каждого элемента леса.

Если вы когда-либо оценивали качество модели машинного обучения, вы знаете, что не существует универсальной конфигурации, поскольку одна и та же модель может показывать кардинально разную производительность, когда мы применяем ее к двум различным наборам данных ; Настройка гиперпараметров — это просто процесс, направленный на оптимизацию этой конфигурации для получения максимальной производительности из модели, которую мы выбираем для нашей проблемы.

На очень высоком уровне то, что мы хотим достичь с помощью алгоритма машинного обучения, — это минимизировать функцию затрат (или максимизировать показатель качества) f (y_hat (x), y) , где y_hat — это значение предсказано моделью (учитывая набор известных характеристик x ), и y — ожидаемый результат.

Рассмотрим алгоритм машинного обучения с одним гиперпараметром. Если мы поместим алгоритм в набор данных и оценим производительность, мы получим конкретное значение нашей функции затрат f .Если мы нарисуем, как стоимость меняется в зависимости от выбора различных гиперпараметров, мы получим что-то вроде следующего:

На изображении выше один выбор параметра дал нам лучшие результаты, чем другие, с точки зрения функции стоимости: , вероятно, нам следует выбрать тот, чтобы построить последнюю модель . Выше показан случай, когда у нас есть единственный гиперпараметр, и, как следствие, наше пространство поиска представляет собой просто кривую. Если наш алгоритм поддерживает гиперпараметры 2 , пространство поиска превращается в поверхность :

Опять же, мы выберем пару гиперпараметров (hp_1, hp_2) , которая дает нам наилучшую функцию стоимости.

Когда у нас есть гиперпараметры k , поиск должен происходить на гиперповерхности из k размеров ; чем больше параметров, тем сложнее исследование.

На этом этапе нам нужна стратегия навигации по пространству гиперпараметров. Есть два очень простых метода, которые мы можем использовать:

• Grid Search — эта методология довольно проста: для каждого набора параметров мы подбираем модель к нашему набору данных и оцениваем производительность .Наконец, мы выбираем комбинацию, которая привела к наилучшим результатам. Обратите внимание, что область поиска часто содержит миллионы точек, поэтому обычно невозможно тщательно протестировать; по этой причине поиск по сетке обычно запускается после тайм-аута.
• Случайный поиск — этот метод очень похож на поиск по сетке, с той лишь разницей, что пространство поиска не перемещается по «сетке», а тестируемые кортежи гиперпараметров выбираются случайным образом. Эта стратегия часто превосходит поиск по сетке, так как последний очень чувствителен к начальной точке исследования (например.грамм. рассмотрим случай, когда первый элемент сетки находится далеко от любого приемлемого выбора параметров).

Как я писал ранее, оптимизация Hyperparams — это лишь верхушка айсберга, когда дело касается процессов машинного обучения. Для этой демонстрации нам действительно нужно было определить проблему и собрать данные. К счастью для нас, некоторые прекрасные люди уже сделали это. Мы собираемся использовать конкурс Kaggle Mercedes-Benz Greener Manufacturing Competition, который проводился в 2017 году.
По собственным словам Mercedes-Benz: В этом конкурсе Daimler предлагает Kagglers преодолеть проклятие размерности и сократить время, которое тратят автомобили. на испытательном стенде.Участники будут работать с набором данных, представляющим различные сочетания характеристик автомобилей Mercedes-Benz, чтобы предсказать время, необходимое для прохождения тестирования. Алгоритмы-победители будут способствовать более быстрому тестированию, что приведет к снижению выбросов углекислого газа без снижения стандартов Daimler.

Причины, по которым я выбрал этот набор данных / задачу:

1. Задача простая : у нас есть функции и y для прогнозирования. Период. Цель этого руководства не в достижении выдающихся характеристик с точки зрения качества модели, а в том, чтобы показать, как использовать Spark для настройки параметров. Я хотел убрать из таблицы все сложности, связанные с предварительной обработкой данных (например, я избегал изображений, аудио, временных рядов и т. Д.).
2. Набор данных небольшой : (довольно) большой набор данных не был бы проблемой для самой оптимизации гиперпараметров (мы можем запускать модели на выборке из набора данных), но работа с огромным количеством выборок была непростой задачей. вызов, который я не хотел включать в эту статью (может быть идеей для другого поста!).
3. Мне нужна была настоящая проблема : я не хотел использовать Iris, IMDB или наборы данных Titanic.Я считаю, что примеры более эффективны, если они напоминают ситуации из реальной жизни.
4. Меньше предварительной обработки означает более простой код : основное внимание следует уделять части Spark; в Python сотни строк препроцессора никому не нужны!

Достаточно для вступления, давайте перейдем к интересным вещам.

Набор данных состоит из нескольких категориальных переменных, довольно большого количества двоичных переменных, а зависимая — непрерывная . Mercedes-Benz запутал таблицу, поэтому функции известны только как X_i .Если вам нужен подробный анализ данных, я предлагаю вам зайти на страницу конкурса и проверить записные книжки, созданные сообществом! В качестве метрики для оценки предлагается коэффициент детерминации , R², мы будем придерживаться этого показателя для сравнения моделей. Мы будем использовать XGBoost для прогнозирования, — оптимизированную библиотеку распределенного повышения градиента, которая реализует алгоритмы машинного обучения в рамках Gradient Boosting framework [1]

Образец набора данных Mercedes-Benz

То, что мы пытаемся достичь, — это запустить параллельный поиск по сетке / случайным образом с использованием инфраструктуры Spark. Apache Spark поставляется в комплекте с некоторыми инструментами машинного обучения ( MLLib ). Забудем об этом!

Я слышу ваше возражение: да, XGBoost Grid Search может быть достигнут с использованием конвейеров MLLib (есть хорошая колода от Нан Чжу, которая объясняет, как это сделать), но я считаю, что MLLib не дает достаточной гибкости для настройки параметров : в конце концов, вы можете захотеть использовать более интеллектуальный алгоритм, а чистый Python упростит реализацию; с идеей, приведенной ниже, вы сможете запускать многие типы поиска (байесовский, генетический) без необходимости иметь дело с API-интерфейсами Spark: все в основном будет написано на простом Python!

Методология

Давайте сделаем еще один шаг и определим, что такое высокоуровневая методология.В рамках этой статьи нам нужно выполнить минимальную предварительную обработку: единственная цель — сделать набор данных доступным для чтения XGBoost.

Что мы сделаем так просто:

1. Удалите столбец идентификатора : мы не хотим передавать идентификатор в XGBoost по очевидным причинам.
2. Закодируйте категориальную переменную s: мы собираемся использовать простое среднее кодирование (т.е. для каждой категории, мы устанавливаем ее метку на среднее значение целевой переменной в обучающих данных ).

Функция предварительной обработки

Как я указывал выше, конкуренция была основана на R², поэтому мы продолжим использовать эту метрику для проверки производительности моделей; точнее алгоритм оценки будет следующий:

 1. Выберите набор гиперпараметров2. Выполните 4-кратную перекрестную проверку 3. Получите средний балл  R² для 4 прогонов и сохраните его  4. Переходите к 1. до истечения времени ожидания5. Выберите параметры с  наивысшим средним баллом  ( R² = 1 - идеальная модель ) 

Отлично! Теперь мы, наконец, готовы к реализации алгоритма!

Определение пространства поиска

Первым шагом при запуске поиска по сетке или случайному поиску является определение пространства поиска.XGBoost имеет много-много параметров, которые можно установить перед подгонкой. Для нашей проблемы мы собираемся использовать усилитель дерева (библиотека также предлагает другие варианты), и мы сосредоточимся только на следующих параметрах:

learning_rate : Сжатие размера шага, используемое в обновлении, чтобы предотвратить переоснащение. После каждого шага повышения мы можем напрямую получить веса новых функций, и eta уменьшает веса функций, чтобы сделать процесс повышения более консервативным.[ Параметры xgboost ]

colsample_bytree : — это отношение подвыборки столбцов при построении каждого дерева. Подвыборка выполняется один раз для каждого построенного дерева. [ параметры xgboost ]

подвыборка : Отношение подвыборок обучающих экземпляров. Установка его на 0,5 означает, что XGBoost будет случайным образом выбирать половину обучающих данных перед выращиванием деревьев. и это предотвратит переоснащение.Субдискретизация будет выполняться один раз на каждой итерации повышения . [ параметры xgboost ]

n_estimators : количество деревьев, используемых алгоритмом.

reg_alpha : Термин регуляризации L1 для весов. Увеличение этого значения сделает модель более консервативной. [ Параметры xgboost ]

max_depth : Максимальная глубина дерева. Увеличение этого значения сделает модель более сложной и с большей вероятностью переобучится.[ xgboost parameters ]

gamma : Минимальное сокращение потерь, необходимое для создания следующего раздела на листовом узле дерева. Чем больше гамма , тем более консервативным будет алгоритм. [ Параметры xgboost ]

Как вы понимаете, это довольно большое пространство для поиска! Однако, когда мы настраиваем гиперпараметры, мы не идем наощупь в темноте.Многие методы машинного обучения (а также XGBoost) имеют рекомендации, которые могут помочь определить значимые диапазоны для всех параметров сетки. Например, даже если известно, что скорость обучения может быть в [0,1] , маловероятно, что значения, близкие к 1 , приведут к хорошим результатам. Следующий словарь Python представляет пространство поиска, которое я выбрал для задачи Mercedes-Benz:

Приведенный выше словарь приведет к 6 890 400 точкам для проверки. Обратите внимание, что , даже если для завершения каждого теста требуется 1 секунда, нам потребуется примерно 79 дней и 18 часов непрерывного времени вычислений, чтобы исследовать всю сетку! Grid Search никогда не попробует все эти комбинации.

Следующая функция возвращает сетку как генератор Python (чтобы избежать наличия большой структуры данных в памяти):

Теперь, когда у нас есть пространство поиска, давайте попробуем реализовать поиск по сетке локально.

Прежде всего, нам нужен метод для оценки R²:

Затем мы определяем функцию grid_search со следующей сигнатурой:

 grid_search (timeout_seconds, cv_splits, boosting_rounds) 

Алгоритм поиска будет завершено после timeout_seconds .Перекрестная проверка будет использовать cv_splits количество разделений, а XGBoost будет использовать boosting_rounds итераций:

Кроме того, мы соберем результаты в фрейм данных Pandas для анализа:

Awesome. Давайте запустим приведенный выше код в течение одного часа, возьмем кофе и сохраним результаты на потом.

Случайный поиск

Мы можем переработать большую часть приведенного выше кода для реализации случайного поиска, единственное отличие состоит в том, что нам не нужно предварительно определять сетку : мы можем просто объявить функцию, которая возвращает случайную точку поверхности исследования:

Затем мы можем немного изменить цикл поиска по сетке:

Снова: беги, кофе, подожди результатов.

Gradient Boosted Trees — RapidMiner Documentation

Описание

Обратите внимание, что результат этого алгоритма может зависеть от количества используемых потоков. Различные настройки могут
приводят к немного другим результатам.

Модель с градиентным усилением — это совокупность моделей регрессионного или классификационного дерева.
Оба являются ансамблевыми методами упреждающего обучения, которые позволяют получать прогнозные результаты за счет постепенно улучшающихся оценок.Повышение — это гибкая процедура нелинейной регрессии, которая помогает повысить точность деревьев. Последовательно
применяя слабые алгоритмы классификации к постепенно изменяющимся данным, последовательность деревьев решений
созданы, которые производят ансамбль слабых моделей прогнозирования. Усиление деревьев увеличивает их точность,
это также снижает скорость и интерпретируемость человеком. Метод повышения градиента обобщает повышение дерева
чтобы свести к минимуму эти проблемы.

Оператор запускает локальный кластер h3O с одним узлом и запускает алгоритм на нем.Хотя он использует один узел, выполнение происходит параллельно. Вы можете установить уровень параллелизма
изменив настройки / Предпочтения / Общие / Количество потоков. По умолчанию
он использует рекомендуемое количество потоков для системы. Запускается только один экземпляр кластера
и он будет работать до тех пор, пока вы не закроете RapidMiner Studio.

Учебные процессы

Классификация с использованием GBT

Оператор h3O GBT используется для прогнозирования атрибута future_customer в примере набора данных Deals.Поскольку этикетка именная, будет произведена классификация. Немного изменены параметры ГБТ.
Количество деревьев уменьшено до 10, чтобы сократить время выполнения и предотвратить переобучение. Скорость обучения
увеличивается до 0,3 по аналогичным причинам. Результирующая модель подключается к оператору Apply Model, который применяет
модель GBT на примере данных Deals_Testset. Помеченный ExampleSet связан с оператором производительности (биномиальная классификация),
который вычисляет метрику точности.На выходе процесса показан вектор производительности и модель с усилением градиента.
Деревья модели Gradient Boosted можно проверить в представлении результатов.

Классификация с раздельной проверкой с использованием GBT

Оператор h3O GBT используется для прогнозирования атрибута метки образца набора данных Iris.
Так как метка полиномиальная, будет произведена классификация. Оператор учащегося находится в разделенной проверке на предмет возможности
для проверки эффективности классификации.Количество деревьев установлено на 10, все остальные параметры сохранены в значениях по умолчанию.
Оператор производительности (классификации) обеспечивает точность и ошибку классификации. Модель содержит 30 деревьев, поскольку h3O
создает 10 деревьев для каждого уникального значения метки.

Регрессия с использованием GBT

Оператор h3O GBT используется для прогнозирования атрибута метки набора данных Polynomial.Поскольку метка настоящая, выполняется регрессия. Данные выборки извлекаются, а затем разделяются на две части.
с оператором разделения данных. Первый результат используется для обучения, второй — для набора данных.
Параметр распределения оператора GBT изменен на «гамма». После применения к подсчету ExampleSet,
выходные данные содержат GradientBoostedModel и помеченные данные. Если вы выбрали стиль диаграммы / серии диаграмм для помеченных данных
и выберите метку и метку прогноза в поле Plot Series, вы можете проверить точность прогноза визуально.