Выкройка конверт трансформер: Скачать выкройку Конверт-трансформер для автолюльки в PDF бесплатно

Содержание

Приданное для новорожденного — 2

atzLiza

Рег.
03.08.2011
Сообщ.
21

souffle_

Рег.
01.03.2012
Сообщ.
213

вот наш конвертик для малышки. Верхний слой — стеганный сентипон, подклад — флис, длиной 70 см, застежки на молнии.

Девочки, подскажите, какие вы нитки используете при шитье вещей для манюнь из трикотажа (хлопчатобумажные, армированные, полиэстеровые)? Пишут, что маленьким нужно шить из натурального, и нитки нужно использовать хлопчатобумажные.

на фотохостинг → на фотохостинг →
Вот и мои конвертики-одеялки. Размер 75х75. Стеганка, шитье и 1 слой синтепона (думаю хватит тепла для майских маляв). Хотя, сделала потайную молнию, можно и еще добавить подстежку.

souffle_

Девочки, подскажите, какие вы нитки используете при шитье вещей для манюнь из трикотажа (хлопчатобумажные, армированные, полиэстеровые)? Пишут, что маленьким нужно шить из натурального, и нитки нужно использовать хлопчатобумажные.

Ткань действительно лучше натуральную брать … а вот нитки, думаю, самые обычные полиэстровые катушки пойдут . Главное чтобы прочные были и не лопались по швам, также полиэстер сейчас тоненький делают и оверлок получается тоненький и мягкий.

Lizaus

на фотохостинг → на фотохостинг →

Вот и мои конвертики-одеялки. Размер 75х75. Стеганка, шитье и 1 слой синтепона (думаю хватит тепла для майских маляв). Хотя, сделала потайную молнию, можно и еще добавить подстежку.

Всё — родились! Уже не майских — апрельских!!! ))

Здоровья и счастья малышкам!

А это наш конвер на выписку. Верх атлас, а внутри трикотажный велюр. утеплен одним слоем синдепона. Размер 75. Позирует кукла старшей дочки

на фотохостинг →

Holi

Подскажите пожалуйста, как сшить такой конветр. ..

тоже интересует такой конверт. может кто то шил?

Вот и я сшила конвертик для своей малышки, а из остатков сшила валики позиционеры, не совсем аккуратно — на последнем месяце шить тяжеловато один слой синтепона, флис, вельвет, с одной стороны кормашек на молнииhttp://vk.com/photo60218408_282051343 http://vk.com/photo60218408_282051350

Ну вот и наш конверт-лепесток готов!!!!!!!! Ура!!!!!!!!!!!! на фотохостинг →
на фотохостинг →
на фотохостинг →

Верх футер 2-х нитка, утеплитель Альполюкс 100 и фланелька на подкладе.

Девочки, подскажите, пожалуйста, новичку. Буду шить боди из кулирки и обшивать бейкой тоже из кулирки.

Как кроить бейку, по поперечной нити или долевой?
Когда пришивать бейку, ее чуть натягивать или не нужно?
И когда сшивать бейку?
Например, когда обшивается горловина, бейку выкраивают на четверть меньше ее длины, сшивают в кольцо, распределяют по горловине и пришивают. А как это делается, когда нужно обшить большой периметр?

juljasha

Ткань действительно лучше натуральную брать … а вот нитки, думаю, самые обычные полиэстровые катушки пойдут . Главное чтобы прочные были и не лопались по швам, также полиэстер сейчас тоненький делают и оверлок получается тоненький и мягкий.

juljasha, спасибо

souffle_

Девочки, подскажите, пожалуйста, новичку. Буду шить боди из кулирки и обшивать бейкой тоже из кулирки.
Как кроить бейку, по поперечной нити или долевой?
Когда пришивать бейку, ее чуть натягивать или не нужно?
И когда сшивать бейку?
Например, когда обшивается горловина, бейку выкраивают на четверть меньше ее длины, сшивают в кольцо, распределяют по горловине и пришивают. А как это делается, когда нужно обшить большой периметр?

вот в этой темке много полезного про трикотаж — бейки — бодики:
http://club.osinka.ru/topic-85322

Конверт на выписку — одеяло-трансформер для новорожденного — Сделай сам — 19 сентября — 43800261958

(Автор — Craftaholik, г.Москва)

«Дорогие мастерицы! Предлагаю подробный мастер-класс для будущих мам: инструкции по пошиву универсального конверта на выписку из роддома, который будет служить вам ещё долго и после в качестве одеяльца или спальника для новорожденного. Выкройка этого одеяла-трансформера с указанием последовательности работы широко представлена в рунете на многочисленных форумах, но хорошего мастер-класса для тех, кто шьёт редко или не имеет большого опыта, я так и не нашла. Тем не менее, несмотря на кажущуюся легкость выкройки, пошив представляет определенный трудности — например, по вшиванию молний. В некоторых мастер-классах встречала такой совет: приметывайте, распарывайте, короче — пробуйте )

Поэтому очень надеюсь, что мой мастер-класс окажется кому-то полезным.

Второе лирическое отступление (можно пропустить).
У нас две девочки, и обе рождались в холодное время года. В третий раз мы решили не узнавать, кто у нас родится. Поэтому понадобился конверт, универсальный по расцветке, который подошел бы и для девочки, и для мальчика, и легкий, летний. Поход по магазинам не воодушевил: Mothercare-вские конверты белые с множеством нейлоновых кружав и нашлепкой «it’s a boy» мне показались для мальчика перебором, хотя, в принципе, я люблю бохо.

Я стала искать выкройку, чтобы сшить что-то построже самой. И найденный в интеренте конверт в стиле Burberry оказался тем, что нужно. Я решила купить нейтральную бежевую расцветку-классику, выписала артикул и отправила мужа в магазин. Привезенная ткань оказалась не бежевой, а розовой (хотя артикул совпадал). Пришлось сшить два конветра — голубой и розовый — на случай мальчика и на случай девочки. Я не пожалела. Оба конверта есть в моем магазине для примера, но они дорогие за счет итальянской ткани Burberry, вы же можете значительно сократить расходы, купив любую другую (но приятную для малыша) ткань. Я преследовала эстетические цели, а не экономические, поскольку, никому не в обиду, у меня лично блестящий атлас, дешевое синтетическое кружево и страшненькие мишки и аисты, коих я насмотрелась, пока искала мастер-класс, не вызывают положительных эмоций. )))

Итак, приступим.
Прошу прощения, что фотографии сделаны на телефон, и не очень «вкусные». А также за то, что встречаются фото пошива обоих расцветок. )


Вам понадобится:

— ткань основная (лицевая, внешняя) — а моем случае Burberry — 1 погонный метр, при ширине не менее 1.1 м.
— ткань внутренняя (приятная на ощупь, эта та, с которой будет соприкасаться малыш) — такой же размер.
— подкладка (синтепон) возможно несколько слоев, если на холодное время года, в моем случае 1 слой 1мх1м.
— резинка 50 см
— молния разъемная 50 см
— молния обычная 20 см
— косая бейка ок 1 м (на самом деле меньше, ок 60 см)
— нитки, ножницы, булавки, мел и пр аттрибуты портного )

 (прошу прощения, что будут встречаться фотографии процесса пошива как розового, так и голубого конверта)

 

 

 

 

Шаг 1: Раскрой деталей.
Нам нужно выкроить три квадрата шириной 90 см и высотой 85 см из наших тканей и синтепона.

 

Далее надо раскроить карман, привожу родную выкройку. 

Здесь есть нюанс: многие просто выкраивают карман прямоугольником 45см шириной и 25см высотой, но тогда получается, что при вдевании резинки карман стягивает ткань, для конверта это ок, но для одеяла — нет, так как оно не будет ровно расстилаться. Поэтому мы прибавляем по верхней стороны кармана по 5 см с каждой стороны, но не просто продлевая верхнюю линию, а немного опуская ее, чтобы боковые стороны остались неизменной длины — 25 см.  По рисунку должно быть понятно. Выкраиваем две детали — можно из разных тканей, как у меня, можно обе из лицевой. Синтепон на карман не нужен.

 

 Шаг 3:
Делаем карман. Складываем две части лицом друг к другу 

и прострачиваем по длинной стороне.

 

Выворачиваем и проглаживаем шов.

Прокладываем строчку от этого шва на расстоянии ширины резинки ( с небольшим запасом, чтобы резинка легко вдевалась).

Мне показалось, что достаточно широкая резинка смотрится лучше узкой.

В полученную кулиску вдеваем резинку таким образом, чтобы ее длина составляла 45 см (т.е. если вы отрезали кусок резинки длиной 50 см, то оставляем с каждой стороны по 2,5 см. Закрепляем булавкой, пристрачиваем.

Обрезаем боковые швы кармана 

так, чтобы две ткани были сложены ровно — так проще пришить косую бейку, иначе где-то ткань может вылезти из-под нее.

Прикладываем косую бейку и пристрачиваем с обоих боковых сторон кармана.

Наш карман готов, проверяем, все ли аккуратно. 

Шаг 4: 
Пришиваем карман. 
Он пришивается к лицевой ткане (главной, внешней, т.е. в моем случае Burberry) к лицевой стороне. Снизу, по центру. Обратите внимание на то, как вы положите карман, если он у вас двойной, как у меня. Ткань, которая будет карманом в собранном виде, прикладывается лицом к основной ткани. Т.е. на голубом конверте карман в вывернутом виде будет клетка Burberry, а 

на фото ниже (розовый конверт) карман приложен так, что выворачиваться он будет на розовую (а не клетчатую ткань),

Еще нюанс — обратите внимание, как пришивать карман: на фото ниже справа он приколот булавками правильно — прямо (косая бейка перпендикулярна линии низа и совпдает по клеткам), слева же он лежит так как выкроен, и есть соблазн пришить его по кривой. Пусть вас это не смущает, наши боковые стороны получились по 25 см, а оставшийся объем пригодится нам при выворачивании.

Шаг 5 (самый сложный): вшивание молний.

Поэтапно. 
Сначала покажуобщую картинку, как стоит разложить ткани и молнии: итак, сначала слой синтепона, поверх него внутренняя ткань (к синтепону изнанкой, к нам лицом), на нее основную ткань (к нам изнанкой, к внутренней ткани — лицом. Т.е. Ткани сложены лицом друг к другу и положены на синтепон. Между тканями будут располагаться наши молнии. Сверху посередине — короткая, в раскрытом виде, по бокам — длинная разъемная, в открытом виде.

Тут надо оговориться, что с клетчатой тканью работать сложнее, и лучше первый конверт сшить с другим рисунком, не требующим совмещения по линиям. Сложность этого конверта в том, что надо пришить молнию так, чтобы когда она вывернется и застегнется, рисунок был симметричным. Либо приготовьтесь к тому, что молнию придется прикладывать и наметывать по нескольку раз ) Вот тут фото, как совпал рисунок после приметывания молнии у меня:

Итак, как мы прикалываем молнии: верхнюю маленькую расстегиваем, находим середину конверта, там будет крепиться основание молнии, кладем ее так, чтобы зубчики смотрели «внутрь конверта», а не в сторону края. При этом собачка должна смотреть на нас (или быть приложена лицом к основной ткани). Надеюсь, более менее понятно. Вот фото:

Тот же принцип и у боковых молний — важно учесть 2 момента — куда смотрят зубчики, и куда обращена собачка: зубчики внутрь, а не к краю, собачка лицом к основной ткани. У меня на фото видно, что прикалываю я молнию к лицевой ткани (она отогнута), это для того, чтобы совместить рисунок клетки, если у вас ткань без рисунка/ без симметрии, вы можете прикалывать молнию к внутренней ткани — так удобнее, а сверху просто положить основной квадрат.

Вот так приколоть, а сверху уже ляжет основная ткань:

Края молнии я отогну в сторону края, вот так:

Итак, прикалываем, приметываем, проверяем (для этого выворачиваем и смотрим, как будет застегиваться), если все устраивает, начинаем сшивать на машинке. 

Шаг 6: сшивание частей:

Я сшивала так: сначала низ, т.е. нижняя часть с карманом, от середины в одну и другую сторону, чтобы не перекосилось. Для этого наш карман должен быть изначально закреплен посередине и немечен центр. Скрепляем булавками, и сшиваем.

Далее левую боковую сторону целиком, с молнией. Затем правую сторону, начиная со стороны молнии, но не доходя до верхнего края 15 см (будем выворачивать там).
Затем верхняя часть. Лучше приметать. 

Если верхняя часть будет чуть-чуть больше, это только на руку, чтобы не тянула собачка молнии. Я прикалываю, приметываю, от краев к центру. Тут видно, что для собачки молнии есть небольшой зазор.

После этого выворачиваем наш конверт через отверстие в правой боковой стороне, проверяем. Если все хорошо, подрезаем края и скашиваем углы, чтобы конверт лучше выворачивался. Зашиваем отверстие потайным стежком.

 Вот, должно получиться такое одеяло:

Складываем его «в трубу», застегнув боковые молнии. Застегиваем молнию капюшона.

И выворачиваем карман:

Конверт готов!»

ИСТОЧНИК

Как сшить одеяло-трансформер для малыша

Сегодня будем учится шить одеяло трансформер на выписку для малыша. Этот конверт подойдет малышам с первого дня рождения, а также очень удобно пользоваться такими конвертами и последующие месяца жизни ребенка. Конверте можно расстегнуть замок и использовать как одеяло.

Что нужно, чтобы сшить одеяло трансформер?

Листовой холлофайбер, ткань для двух слоев сверху и снизу, резинку, немного около 50 см., а также еще потребуется молния 20-25 см, 50-55 см разъёмная молния, нитки,  измерительная лента, и ножницы. Если ребенок родится в теплое время года, то шьем без утеплителя. Берем две ткани хлопок и плющ, хлопок пойдет на верхний слой, а плющ на низ пришьем. Этот конверт очень хорош для малыша, там будет очень удобно ребенку.  Делаем простую выкройку.

Берем ткань с утеплителем, далее надо будет вырезать прямоугольник из ткани и утеплителя, размер примерно 92 на 87 см. Потом стегаем ткань, которая из хлопка и утеплитель.  Чтоб все хорошо получилось надо положить с изнанки и сколоть булавками, потом сделайте несколько строчек через весь периметр и по краю на швейной машинке.  Чтоб сделать карман вырезаем две детали квадратом в зависимости какой карман хотите. С изнанки надо будет их сшить.

Далее выверните на лицевую сторону, надо проутюжить и прострочить сверху. То отверстие, которое получилось, надо вставить резинку и фиксируем с двух сторон и делаем строчки по бокам, подгибая края. То, что получилось надо пришить к хлопковой стороне снизу и в середине.

Важно: не забываем ровно вести строчку, так как потом не получится ровного одеяла при раскрытии.

Дальше положите ту деталь, которая из плюща сверху на одеяло, так чтоб верхняя часть ткани смотрела на другую сторону лицевой части и делаем строчки. Также на данном этапе шитья сразу  пришейте молнию. Накройте слоем из плюща и делаем строчки с верхней и боковой части. Не забудьте оставить отверстие для молнии. Через отверстие, которое оставили надо вывернуть одеяло на сторону лицевой части. Вшиваем молнию 20 см.

Одеяло трансформер готово, легко и просто можно создать для своего ребенка уютное и теплое одеяло.

( Пока оценок нет )

datahub/transformers.md на мастере · linkedin/datahub · GitHub

Что такое трансформатор?

Часто нам нужно изменить метаданные до того, как они попадут в приемный приемник — например, мы можем захотеть добавить пользовательские теги, права собственности, свойства или исправить некоторые поля. Трансформатор позволяет нам делать именно это.

Кроме того, преобразователь позволяет детально контролировать принимаемые метаданные без необходимости самостоятельно изменять код фреймворка приема. Вместо этого вы можете написать свой собственный модуль, который может преобразовывать события метаданных по своему усмотрению. Чтобы включить преобразователь в рецепт, все, что нужно, это имя преобразователя, а также любая конфигурация, которая требуется преобразователю.

Трансформаторы в комплекте

Помимо возможности написания собственного преобразователя (см. ниже), мы предоставляем несколько простых преобразователей для вариантов использования добавления: тегов набора данных, терминов глоссария набора данных, свойств набора данных и информации о владении.

Добавление набора тегов

Предположим, мы хотим добавить набор тегов набора данных. Для этого мы можем использовать модуль simple_add_dataset_tags , который включен в структуру приема.

Конфигурация, которую мы добавим к нашему рецепту загрузки YAML, будет выглядеть так:

 трансформаторы:
  - введите: "simple_add_dataset_tags"
    конфигурация:
      тег_урны:
        - "urn:li:tag:НужнаДокументация"
        - "urn:li:tag:Наследие" 

Добавление тегов по шаблону urn набора данных

Предположим, мы хотим добавить ряд тегов к определенным наборам данных. Для этого мы можем использовать модуль pattern_add_dataset_tags , включенный в структуру приема. Это сопоставит шаблон регулярного выражения с urn набора данных и назначит соответствующие теги urns, указанные в массиве.

Конфигурация, которую мы добавим к нашему рецепту загрузки YAML, будет выглядеть так:

 трансформаторы:
  - введите: "pattern_add_dataset_tags"
    конфигурация:
      тег_шаблон:
        правила:
          ".*example1.*": ["urn:li:tag:NeedsDocumentation", "urn:li:tag:Legacy"]
          ".*example2.*": ["urn:li:tag:NeedsDocumentation"] 

Добавьте свой собственный трансформер

Если вы хотите добавить более сложную логику для назначения тегов, вы можете использовать более общий преобразователь add_dataset_tags, который вызывает предоставленную пользователем функцию для определения тегов для каждого набора данных.

 трансформаторы:
  - введите: "add_dataset_tags"
    конфигурация:
      get_tags_to_add: "<ваш_модуль>. <ваша_функция>" 

Затем определите свою функцию для возврата списка тегов TagAssociationClass, например:

 журнал импорта

импортировать датахаб.emitter.mce_builder как строитель
из импорта datahub.metadata.schema_classes (
    DatasetSnapshotClass,
    ТегАссоциатионКласс
)

def custom_tags (текущий: DatasetSnapshotClass) -> Список [TagAssociationClass]:
    """ Возвращает теги для связывания с набором данных в зависимости от пользовательской логики.

    Эта функция получает DatasetSnapshotClass, выполняет пользовательскую логику и возвращает
    список тегов, заключенных в TagAssociationClass.

    Аргументы:
        текущий (DatasetSnapshotClass): один объект DatasetSnapshotClass

    Возвращает:
        Список объектов TagAssociationClass."""

    тег_строки = []

    ### Добавьте сюда пользовательскую логику
    tag_strings.append('custom1')
    tag_strings.append('custom2')
    
    tag_strings = [builder.make_tag_urn(tag=n) для n в tag_strings]
    tags = [TagAssociationClass(tag=tag) для тега в tag_strings]
    
    logging. info(f"Пометка набора данных {current.urn} с помощью {tag_strings}.")
    возвращаемые теги 

Наконец, вы можете установить и использовать свой преобразователь, как показано здесь.

Добавление набора терминов глоссария

Аналогичное соглашение можно использовать для связывания терминов глоссария с наборами данных.Мы можем использовать модуль simple_add_dataset_terms , который включен в структуру приема.

Конфигурация, которую мы добавим к нашему рецепту загрузки YAML, будет выглядеть так:

 трансформаторы:
  - введите: "simple_add_dataset_terms"
    конфигурация:
      термин_урны:
        - "urn:li:glossaryTerm:Email"
        - "urn:li:glossaryTerm:Address" 

Добавление терминов глоссария по образцу урны набора данных

Как и в приведенном выше примере с тегами, мы можем добавить термины глоссария к наборам данных на основе фильтра регулярных выражений.

 трансформаторы:
  - введите: "pattern_add_dataset_terms"
    конфигурация:
      термин_шаблон:
        правила:
          ".*example1.*": ["urn:li:glossaryTerm:Email", "urn:li:glossaryTerm:Address"]
          ".*example2.*": ["urn:li:glossaryTerm:PostalCode"] 

Смена владельцев

Если мы хотим очистить существующих владельцев, отправленных источником приема, мы можем использовать модуль simple_remove_dataset_ownership , который удаляет всех владельцев, отправленных источником приема.

 трансформаторы:
  - введите: "simple_remove_dataset_ownership"
    конфигурация: {} 

Основным вариантом использования simple_remove_dataset_ownership является удаление неправильных владельцев, присутствующих в источнике.Вы можете использовать его вместе со следующим simple_add_dataset_ownership , чтобы удалить неправильных владельцев и добавить правильных.

Предположим, мы хотим добавить ряд пользователей, о которых мы знаем, что они владеют набором данных, но не обнаружены при обычном приеме. Для этого мы можем использовать модуль simple_add_dataset_ownership , включенный в структуру приема.

Конфигурация, которую мы добавим к нашему рецепту загрузки YAML, будет выглядеть так:

 трансформаторы:
  - введите: "simple_add_dataset_ownership"
    конфигурация:
      owner_urns:
        - "urn:li:corpuser:username1"
        - "urn:li:corpuser:username2"
        - "urn:li:corpGroup:groupname"
      owner_type: "ПРОИЗВОДИТЕЛЬ" 

Примечание owner_type — это необязательное поле со значением по умолчанию DATAOWNER .

Установка владельца по шаблону урны набора данных

Опять же, давайте предположим, что мы хотим добавить ряд пользователей, которые, как мы знаем, владеют другим набором данных из источника данных, но не обнаруживаются при обычном приеме. Для этого мы можем использовать модуль pattern_add_dataset_ownership , который включен в структуру приема. Это сопоставит шаблон с urn набора данных и назначит соответствующих владельцев.

Конфигурация, которую мы добавим к нашему рецепту загрузки YAML, будет выглядеть так:

 трансформаторы:
  - введите: "pattern_add_dataset_ownership"
    конфигурация:
      шаблон_владельца:
        правила:
          ".*example1.*": ["urn:li:corpuser:username1"]
          ".*example2.*": ["urn:li:corpuser:username2"]
      owner_type: "РАЗРАБОТЧИК" 

Примечание owner_type — это необязательное поле со значением по умолчанию DATAOWNER .

Если вы хотите добавить более сложную логику для назначения права собственности, вы можете использовать более общий преобразователь add_dataset_ownership , который вызывает предоставленную пользователем функцию для определения владельца каждого набора данных.

 трансформаторы:
  - введите: "add_dataset_ownership"
    конфигурация:
      get_owners_to_add: "<ваш_модуль>. <ваша_функция>" 

Обратите внимание, что любые владельцы, которых вы отправляете через это, перезапишут владельцев, присутствующих в пользовательском интерфейсе.

Отметить статус набора данных

Если вы хотите, чтобы набор данных не отображался в пользовательском интерфейсе, вам необходимо пометить статус набора данных как удаленный. Вы можете использовать этот преобразователь после фильтрации определенных наборов данных, которые вы хотите пометить как удаленные.

 трансформаторы:
  - введите: "mark_dataset_status"
    конфигурация:
      удалено: правда 

Добавить пути просмотра наборов данных

Если вы хотите добавить пути просмотра набора данных, вы можете использовать этот преобразователь.Есть 3 необязательные переменные, которые вы можете использовать для получения информации из набора данных urn :

  • ENV: env пройдено (по умолчанию: prod)
  • ПЛАТФОРМА: mysql , postgres или другая платформа, поддерживаемая концентратором данных
  • DATASET_PARTS: части имени набора данных, разделенные косой чертой. например имя_базы_данных/имя_схемы/[имя_таблицы] для postgres

напр. это можно использовать для создания путей просмотра, таких как /prod/postgres/superset/public/logs для надмножества таблицы .public.logs в базе данных postgres

 трансформаторы:
  - введите: "set_dataset_browse_path"
    конфигурация:
      path_templates:
        - /ENV/ПЛАТФОРМА/DATASET_PARTS 

Если вам не нужна среда, но вы хотите добавить что-то статичное в путь просмотра, например имя экземпляра базы данных, вы можете использовать это.

 трансформаторы:
  - введите: "set_dataset_browse_path"
    конфигурация:
      path_templates:
        - /PLATFORM/marketing_db/DATASET_PARTS 

Он создаст путь просмотра, например /mysql/marketing_db/sales/orders для таблицы sales.заказы в экземпляре базы данных mysql .

Вы можете использовать это, чтобы добавить несколько путей просмотра. Разные люди могут знать одни и те же активы данных под разными именами.

 трансформаторы:
  - введите: "set_dataset_browse_path"
    конфигурация:
      path_templates:
        - /PLATFORM/marketing_db/DATASET_PARTS
        - /data_warehouse/DATASET_PARTS 

Это добавит 2 пути просмотра, такие как /mysql/marketing_db/sales/orders и /data_warehouse/sales/orders для таблицы sales.заказы в экземпляре базы данных mysql .

Поведение преобразования по умолчанию заключается в добавлении новых путей просмотра, вы можете дополнительно установить replace_existing: True , чтобы преобразование становится операцией set вместо append .

 трансформаторы:
  - введите: "set_dataset_browse_path"
    конфигурация:
      replace_existing: Истина
      path_templates:
        - /ENV/ПЛАТФОРМА/DATASET_PARTS 

В этом случае результирующий набор данных будет иметь только 1 путь просмотра, путь из преобразования.

Обратите внимание, что любые пути просмотра, которые вы отправляете через это, перезапишут пути просмотра, представленные в пользовательском интерфейсе.

Добавление набора свойств

Если вы хотите добавить более сложную логику для назначения свойств, вы можете использовать преобразователь add_dataset_properties , который вызывает предоставленный пользователем класс (который расширяет класс AddDatasetPropertiesResolverBase ) для определения свойств для каждого набора данных.

Конфигурация, которую мы добавим к нашему рецепту загрузки YAML, будет выглядеть так:

 трансформаторы:
  - введите: "add_dataset_properties"
    конфигурация:
      add_properties_resolver_class: "<ваш_модуль>.<ваш_класс>" 

Затем определите свой класс, чтобы он возвращал список настраиваемых свойств, например:

 журнал импорта
от ввода импорта Dict
из datahub.ingestion. transformer.add_dataset_properties импортировать AddDatasetPropertiesResolverBase
из datahub.metadata.schema_classes импортировать DatasetSnapshotClass

класс MyPropertiesResolver (AddDatasetPropertiesResolverBase):
    def get_properties_to_add(self, current: DatasetSnapshotClass) -> Dict[str, str]:
        ### Добавьте сюда пользовательскую логику
        properties= {'my_custom_property': 'значение свойства'}
        Ведение журнала.info(f"Добавление свойств: {properties} в набор данных: {current.urn}.")
        вернуть свойства 

Также существует simple_add_dataset_properties преобразователь для прямого назначения свойств из конфигурации. properties поле представляет собой словарь строковых значений. Обратите внимание, что в случае любого конфликта клавиш значение в конфигурации будет перезаписать предыдущее значение.

 трансформаторы:
  - введите: "simple_add_dataset_properties"
    конфигурация:
      характеристики:
        реквизит1: значение1
        реквизит2: значение2 

Написание пользовательского преобразователя с нуля

В приведенной выше паре примеров мы используем классы, которые уже были реализованы в структуре приема. Однако часто всплывают более сложные случаи, когда требуется пользовательский код, например, если вы хотите использовать условную логику или переписать свойства. В таких случаях мы можем добавить наши собственные модули и определить аргументы, которые он принимает в качестве пользовательского преобразователя.

В качестве примера предположим, что мы хотим добавить набор полей владения к нашим метаданным, которые зависят от внешнего источника — например, конечной точки API или файла — а не от предустановленного списка, как указано выше. В этом случае мы можем установить файл JSON в качестве аргумента для нашей пользовательской конфигурации, и наш преобразователь прочитает этот файл и добавит включенные элементы владения ко всем событиям метаданных.

Наш файл JSON может выглядеть следующим образом:

 [
  "urn:li:corpuser:athos",
  "урна:ли:корпус:портос",
  "урна:ли:корпус:арамис",
  "urn:li:corpGroup:the_three_musketeers"
] 

Определение конфигурации

Для начала мы инициируем класс AddCustomOwnershipConfig , который наследуется от datahub. configuration.common.ConfigModel . Единственным параметром будет owner_json , который ожидает путь к файлу JSON, содержащему список URN владельцев.Это будет в файле с именем custom_transform_example.py .

 из datahub.configuration.common импортировать ConfigModel

класс AddCustomOwnershipConfig (ConfigModel):
    owner_json: ул 

Определение трансформатора

Далее мы определим сам преобразователь, который должен наследоваться от datahub.ingestion.api.transform.Transformer . Платформа предоставляет вспомогательный класс под названием datahub.ingestion.transformer.base_transformer.BaseTransformer , который упрощает написание преобразователей.Во-первых, давайте запишем весь наш импорт в:

.
 # добавить их в начало custom_transform_example.py
импортировать json
от ввода списка импорта, необязательно

из datahub.configuration.common импортировать ConfigModel
из datahub. ingestion.api.common импортировать PipelineContext
from datahub.ingestion.transformer.add_dataset_ownership import Семантика
из импорта datahub.ingestion.transformer.base_transformer (
    Базовый Трансформер,
    СинглАспектТрансформер,
)
из импорта datahub.metadata.schema_classes (
    ВладелецКласс,
    Класс собственности,
    Тип собственностиКласс,
) 

Далее определим базовые леса для класса:

 # добавьте это в конец custom_transform_example.пи

класс AddCustomOwnership (BaseTransformer, SingleAspectTransformer):
    """Преобразователь, который добавляет владельцев к наборам данных в соответствии с функцией обратного вызова."""

    # параметр контекста для генерации метаданных запуска, таких как идентификатор запуска
    ctx: PipelineContext
    # как определено в предыдущем блоке
    конфигурация: Аддкустомовнершипконфиг

    def __init__(self, config: AddCustomOwnershipConfig, ctx: PipelineContext):
        self.ctx = ctx
        self.config = конфигурация

        с open(self. config.owners_json, "r") как f:
            raw_owner_urns = json.нагрузка (ж)

        самовладельцы = [
            OwnerClass(владелец=владелец, тип=OwnershipTypeClass.DATAOWNER)
            для владельца в raw_owner_urns
        ] 

Преобразователь должен иметь две функции: функцию create() для инициализации и функцию transform() для выполнения преобразования. Преобразователи, которые расширяют BaseTransformer и SingleAspectTransformer , могут не реализовывать более сложную функцию transform и просто реализовать функцию transform_aspect .

Начнем с добавления метода create() для разбора нашего словаря конфигурации:

 # добавить это как функцию AddCustomOwnership

@классметод
def create(cls, config_dict: dict, ctx: PipelineContext) -> "AddCustomOwnership":
  config = AddCustomOwnershipConfig.parse_obj(config_dict)
  вернуть cls (конфигурация, ctx) 

Далее нам нужно сообщить вспомогательным классам, какие типы сущностей и аспекты мы хотим преобразовать. В этом случае мы хотим обработать только наборов данных объектов и преобразовать аспект владения .

 def entity_types(self) -> List[str]:
        вернуть ["набор данных"]

    def имя_аспекта (я) -> улица:
        вернуть "право собственности" 

Наконец, нам нужно реализовать метод transform_aspect() , который выполняет работу по добавлению наших пользовательских классов владения. Этот метод будет вызываться фреймворком с заполненным необязательным значением аспекта, если вышестоящий источник создал значение для этого аспекта. Платформа заботится о предварительной обработке как MCE, так и MCP, поэтому функция transform_aspect() вызывается только одна для каждого объекта.Наша работа состоит в том, чтобы просто проверить входящий аспект (или его отсутствие) и произвести преобразованное значение для этого аспекта. Возврат None из этого метода эффективно подавляет испускание этого аспекта.

 # добавить это как функцию AddCustomOwnership

  def transform_aspect( # тип: игнорировать
      Я, entity_urn: улица, имя_аспекта: улица, аспект: Необязательный [Класс_Власти]
  ) -> Дополнительно [Класс собственности]:

      owner_to_add = self.owners
      утверждать, что аспект равен None или isinstance(aspect, OwnershipClass)

      если owner_to_add:
          собственность = (
              аспект
              если аспект
              иначе класс владения(
                  владельцы=[],
              )
          )
          владение.owner.extend(owners_to_add)

      вернуть право собственности 

Усложнение: звонки в DataHub во время трансформации

В некоторых сложных случаях вы можете захотеть проверить DataHub перед выполнением преобразования. Хорошим примером этого может быть получение текущего набора владельцев набора данных перед предоставлением нового набора владельцев в процессе приема. Чтобы трансформеры всегда могли запрашивать граф, платформа предоставляет им доступ к графу через объект контекста ctx . Подключение к графу создается автоматически каждый раз, когда конвейер использует приемник REST. Если вы используете приемник Kafka, вы можете дополнительно предоставить доступ к графику, настроив его в своем конвейере.

Вот пример рецепта, который использует Kafka в качестве приемника, но предоставляет доступ к графу путем явной настройки datahub_api .

 источник:
  тип: mysql
  конфигурация:
     # ..исходные конфиги
     
раковина:
  тип: датахаб-кафка
  конфигурация:
     связь:
        начальная загрузка: локальный: 9092
schema_registry_url: "http://localhost:8081"

datahub_api:
  сервер: http://локальный:8080
  # стандартные конфиги, принимаемые остальным клиентом datahub... 
Расширенный вариант использования: исправление владельцев

С помощью описанной выше возможности мы теперь можем создавать более мощные преобразователи, которые могут проверять состояние на стороне сервера перед внесением изменений в метаданные. например Вот как преобразователь AddDatasetOwnership теперь может поддерживать семантику PATCH, гарантируя, что он никогда не удалит владельцев, хранящихся на сервере.

 def transform_one (self, mce: MetadataChangeEventClass) -> MetadataChangeEventClass:
        если не экземпляр (mce.Предлагаемый снимок, DatasetSnapshotClass):
            вернуть mce
        owner_to_add = self.config.get_owners_to_add(mce.proposedSnapshot)
        если owner_to_add:
            собственность = builder.get_or_add_aspect(
                мсе,
                Класс собственности(
                    владельцы=[],
                ),
            )
            owner.owners.extend(owners_to_add)

            если self.config.semantics == Semantics.PATCH:
                утверждать self.ctx.graph
                patch_ownership = AddDatasetOwnership.get_ownership_to_set(
                    self.ctx.graph, mce.proposedSnapshot.urn, право собственности
                )
                строитель.set_aspect(
                    mce, аспект=patch_ownership, аспект_тип=класс владения
                )
        вернуть mce 

Установка пакета

Теперь, когда мы определили преобразователь, нам нужно сделать его видимым для DataHub. Самый простой способ сделать это — просто поместить его в тот же каталог, что и ваш рецепт, и в этом случае имя модуля совпадает с именем файла — в данном случае custom_transform_example .

Дополнительно: установка в виде пакета В качестве альтернативы создайте `setup.py` в том же каталоге, что и наш скрипт преобразования, чтобы сделать его видимым глобально. После установки этого пакета (например, с помощью `python setup.py` или `pip install -e .`) наш модуль будет установлен и доступен для импорта как `custom_transform_example`.
 из setuptools импортировать find_packages, настроить

настраивать(
    имя="custom_transform_example",
    версия = "1.0",
    пакеты=найти_пакеты(),
    # если у вас еще не установлен DataHub, добавьте его в install_requires
# install_requires=["acryl-datahub"]
) 

Запуск трансформации

 трансформаторы:
  - введите: "custom_transform_example.ДобавитьПользовательское Владение"
    конфигурация:
      owner_json: "" # файл JSON, упомянутый в начале 

После запуска datahub ingest -c к нашим MCE будут добавлены следующие владельцы:

 "владельцы": [
    {
        "владелец": "urn:li:corpuser:athos",
        "тип": "ВЛАДЕЛЕЦ ДАННЫМИ",
        "источник": ноль
    },
    {
        "владелец": "urn:li:corpuser:porthos",
        "тип": "ВЛАДЕЛЕЦ ДАННЫМИ",
        "источник": ноль
    },
    {
        "владелец": "urn:li:corpuser:aramis",
        "тип": "ВЛАДЕЛЕЦ ДАННЫМИ",
        "источник": ноль
    },
    {
        "owner": "urn:li:corpGroup:the_three_musketeers",
        "тип": "ВЛАДЕЛЕЦ ДАННЫМИ",
        "источник": ноль
    },
// . ..и любые дополнительные владельцы
], 

Все файлы для этого руководства можно найти здесь.

Выкройка и пошив удобного пледа-трансформера с карманом для новорожденного

Выкройка и пошив пледа-трансформера для малышасамое простое занятие, полезное и интересное. Для создания изделия не потребуются специальные знания и навыки, поэтому каждая мама без труда справится с заданием, ожидая появления ребенка. Из этой статьи вы узнаете, какой материал лучше использовать, и как сшить многофункциональную вещь.Одеяло – очень важный и нужный элемент, которым пользуются все люди без исключения. Его присутствие необходимо ребенку с первых дней жизни. На сегодняшний день купить эту детскую вещь не составит труда, тем более что ассортимент, предлагаемый производителями, очень велик. Но, если вы хотите, чтобы у вашего малыша было эксклюзивное изделие, лучше всего выкроить и сшить его самостоятельно. Сегодня мы предлагаем вам ознакомиться с выкройкой и пошивом пледа-трансформера. Именно это изделие будет выполнять роль сразу трех предметов, а именно: пледа, конверта для новорожденного и коврика для игры малыша, когда он немного подрастет.Для пошива этого изделия не нужны особые навыки, достаточно просто уметь работать на швейной машинке и иметь желание создать уникальную вещь. Как и при изготовлении любого изделия, нам необходимо подготовить материал, из которого мы будем шить, в частности ткань, утеплитель, застежки. Нам нужно взять:

  • можно взять любой понравившийся материал, но лучше если это будет бязь, хлопок или фланель. Хорошо будет смотреться и сочетание разных видов тканей, например, нижняя часть из фланели, а верх из шелка, бархата или шерсти.Длина отрезка ткани должна быть равна ста восьмидесяти сантиметрам, а ширина – ста пятидесяти сантиметрам;
  • Утеплитель
  • , в этом случае идеальным вариантом будет синтепон, хотя можно использовать и другой материал. Толщина утеплителя зависит от количества слоев в изделии. Их может быть от двух до пяти. Чтобы рассчитать, сколько материала потребуется, нужно размеры одеяла умножить на количество слоев утеплителя в нем;
  • один метр кружева, ленты или косой бейки, необходимые для отделки пледа-трансформера;
  • пятьдесят сантиметров резинки-нитки;
  • цельная молния длиной двадцать пять сантиметров;
  • съемная молния длиной пятьдесят сантиметров.

При выборе утеплителя стоит обратить внимание на андона из натуральной шерсти. Он идеально подходит для этого детского продукта. Слои утеплителя, их количество, зависит от сезона, на который вы делаете одеяло-трансформер. Если это холодный период времени, зима – осень, то целесообразно будет использовать четыре-пять слоев. Если для применения в летний период достаточно двух слоев утеплителя. Шить одеяло-трансформер для новорожденных мы будем по выкройке, которую вы видите на фото ниже.По этой выкройке из ткани необходимо вырезать два куска прямоугольной формы, размер которых девяносто сантиметров на восемьдесят пять сантиметров. При этом к припускам на швы необходимо прибавить по полтора сантиметра со всех сторон. Точно так же из ткани вырезаем две детали прямоугольной формы для кармана. Размер этих деталей будет сорок пять сантиметров на двадцать пять сантиметров. Как и в случае с основными деталями, нужно прибавить со всех сторон по полтора сантиметра на припуски.Точно такого же размера и такой же формы будет деталь из утеплителя, которую мы вырежем дополнительно. Количество деталей от утеплителя зависит от количества слоев. Складываем все детали будем чередовать — сначала ткань, потом утеплитель и потом снова ткань. Все слои будем сшивать на швейной машине. В итоге изучаем двухсторонний карман. На ее верхней части нам нужно сформировать кулиску, в которую проденем шнур, сделанный в самом начале. Нам нужно пришить карман по нижнему краю внешней части одеяла-трансформера с лицевой стороны.Следующим шагом собираем воедино все детали самого одеяла – ткань, все слои синтепона или другого утеплителя и снова ткань. Аккуратно проводим все на швейной машинке. Начиная с середины, по бокам трансформера снизу вшиваем разъемную молнию. Сверху изделия, от его центра, пришиваем короткую молнию, которая будет способствовать формированию шапочки. По обеим сторонам пледа-трансформера, от молнии к молнии, необходимо пришить косую бейку, шнурок или ленту.Этот элемент послужит оригинальным украшением изделия. Одеяло полностью готово. Чтобы трансформировать его в конверт для новорожденного, нужно перевернуть одеяло так, чтобы карман оказался внизу, а молнию соединить ближе к середине. После этого необходимо вывернуть карман, который должен прикрывать молнию наполовину. Так мы соорудили место для ножек малыша. После того, как ребенок помещается внутрь конверта, молния полностью застегивается. Для того, чтобы голова малыша была прикрыта, сверху одеяла застегиваем маленькую молнию, формируя при этом шапочку или капюшон.Простая в изготовлении и очень полезная вещь полностью готова. Декор пледа-трансформера каждая мамочка может подобрать самостоятельно.

комментариев

комментариев

(PDF) Оценка состояния устройств РПН силового трансформатора с использованием вейвлет-анализа и самоорганизующейся карты: Полевая оценка

84 IEEE TRANSACTIONS ON POWER DELIVERY, VOL. 18, НЕТ. 1, ЯНВАРЬ 2003

C. Отложенное техническое обслуживание

В другом случае устройство РПН того же типа было

проверено во время технического обслуживания три раза в прошлом, и каждый раз

ухудшение состояния не наблюдалось.В ходе самой

центовой проверки переключатель РПН контролировался до планового

технического обслуживания, и индикатор состояния системы мониторинга

был обнаружен значительно ниже порога тревоги. Это указывало на то, что оборудование все еще находится в исправном состоянии. Последующие проверки технического обслуживания

показали, что предсказание, сделанное системой мониторинга

, было правильным. В этом случае три действия по техническому обслуживанию на местах можно было бы отложить с помощью системы мониторинга

.

IV. ВЫВОДЫ

Более чем 3-летний полевой опыт

показал, что мониторинг вибрации является эффективным инструментом для оценки состояния переключателей

. Индикатор общего состояния ,

отклонение вектора автокорреляции вновь полученной сигнатуры огибающей

от эталонных шаблонов автокорреляции,

, использовался для обеспечения единого индекса для автоматического обнаружения неисправностей

в РПН.Этот индекс может быть

напрямую отправлен в систему управления активами для включения аварийных сигналов, чтобы обслуживающий персонал мог

внимательно изучить сигнатуры и принять решение об истинном

состоянии устройства РПН. Для типа устройства РПН в рамках нашего исследования

мы использовали сигнатуры 50 операций в каждой позиции касания

, чтобы установить эталонные шаблоны. Шаблоны

были восстановлены после технического обслуживания. Тем не менее, восстановленные шаблоны были проверены на соответствие эталонным шаблонам, чтобы гарантировать, что техническое обслуживание было проведено должным образом. Эталонные шаблоны

были получены с помощью контролируемых экспериментов на обесточенном устройстве РПН

. Согласно нашему полевому опыту, форма онлайн-подписей

и офлайн-подписей РПН была очень похожа, и основное различие между ними заключалось в том, что вариация амплитуды онлайн-подписей

была немного больше, чем у офлайн-подписей

. тур.

Диагностика состояния проводилась с помощью

нескольких индикаторов состояния, включая количество, интенсивность и

время всплесков.Было доказано, что временные индикаторы

полезны для оценки степени износа контактов, а появление

ложных всплесков или исчезновение одного или нескольких

всплесков в сигнатуре указывало на возникновение неисправностей в

приводной механизм, который может иметь серьезные последствия, если

оставлен без присмотра. Изменение прочности на разрыв не является значительным

до тех пор, пока контакты не достигнут более поздней стадии своего срока службы,

и наблюдается не менее 20% снижение прочности на разрыв сигнатур

чрезвычайно изношенных контактов. Другие неисправности, такие как

, такие как слабые натяжные пружины в приводном механизме,

вызовут значительное изменение показателей силы и времени.

Работа, о которой сообщается в этой статье, связана с полевым применением мониторинга вибрации для одного из типов устройств РПН,

широко используемых в австралийских коммунальных службах. Было показано, что эта система контроля

эффективна для обнаружения неисправностей механического характера

в приводном механизме и контактном узле устройства РПН.

Представленная методика также применима к переключателям ответвлений

других типов. Основная практическая проблема, связанная с использованием методики

, заключается в установлении эталонных образцов вибрации.

Для применения системы мониторинга на другом типе устройств РПН,

необходимо провести контролируемое экспериментальное исследование

для понимания механизма вибрации переключателя ответвлений при

различных неисправностях.

БЛАГОДАРНОСТЬ

Авторы благодарят компании Queensland Electricity Transmission

и Distribution (QETD) за предоставленное финансирование для

разработки системы мониторинга и Energex за поддержку

полевых исследований, описанных в этой статье.

ССЫЛКИ

[1] CIGRE SC 12 WG 12.05, «Международный обзор отказов в больших

силовых трансформаторах в эксплуатации», ELECTRA, №. 88, pp. 21–47, 1983.

[2] P. Kang, D. Birtwhistle, J. Daly, and D. McCulloch, «Неинвазивный

оперативный мониторинг состояния переключателей ответвлений под нагрузкой», в проц. IEEE

Power Eng. соц. Winter Meet., Singapore, 2000.

[3] P. Kang and D. Birtwhistle, «Оценка состояния силового трансформатора

переключателей ответвлений под нагрузкой с использованием вейвлет-анализа», IEEE Trans.Ливрея Power De-

, vol. 16, стр. 394–400, июль 2001 г.

[4] П. Канг, «Он-лайн оценка состояния силового трансформатора под нагрузкой

переключателей ответвлений: анализ переходных вибраций с использованием вейвлет-преобразования и самоорганизующейся карты

,» Кандидат наук. диссертация, Квинслендский университет. Technol.,

Brisbane, Australia, 2000.

[5] T. Bengtsson, H. Kols, L. Martinsson, M. Foata, F. Leonard, C. Ra-

jotte и J. Aubin, “ Акустическая диагностика переключателей ответвлений», СИГРЭ, респ.

12-101, 1996.

[6], «Акустический контроль переключателя ответвлений», в Proc. 10-й междунар. Симп. High

Voltage Eng., Montreal, QC, Canada, Aug. 1997.

[7] S. Mallat and S. Zhong, «Характеризация сигналов от многомасштабных

фронтов», IEEE Trans. Анальный узор. Машинный интеллект., том. 14, стр. 710–732,

, июль 1992 г.

[8] С. Маллат и В. Л. Хванг, «Обнаружение и обработка сингулярностей с помощью

вейвлетов», IEEE Trans. Поставить в известность. Теория, вып.38, pp. 617–643, Sept.

1992.

[9] DC Montgomery, Introduction to Statistical Quality Control. New

York: Wiley, 1996.

[10] T. Kohonen, организационная карта», Proc. IEEE, том. 78, стр.

1464–1479, сентябрь 1990 г.

[11], Самоорганизующиеся карты, 2-е изд. Нью-Йорк: Springer, 1997.

[12] Т. Робертсон, Ф. Т. Райт и Р. Л. Дайкстр, Заказ ограниченного статистического

Вывод. Нью-Йорк: Wiley, 1988.

Пэнджу Кан получил премию B.Степени E. и ME Университета Huazhong

of Science Technology, Ухань, Китай, в 1987 и 1990 годах, соответственно, и

доктора философии. степень Квинслендского технологического университета (QUT), Брисбен,

Австралия, в 2000 году.

В настоящее время он работает инженером-исследователем в Исследовательском центре United Technologies

, Хартфорд, Коннектикут. Его интересы находятся в области системного управления

и цифровой обработки сигналов с применением к энергосистемам.

Дэвид Бертуистл занимается передачей и распределением электроэнергии в Квинсленде. Его основные

научные интересы связаны с управлением жизненным циклом

мощного электрооборудования и инженерным образованием.

Д-р Бертвистл является членом Института инженеров, Австралия.

Втулки — обзор | ScienceDirect Topics

6.2.2 Контактные нагрузки и напряжения

Как показано в таблице 6.1, глобальные нагрузки от ворот обычно можно определить на системном уровне. Однако это не обязательно относится к местным контактным нагрузкам. Примером могут служить контактные нагрузки на цапфу ворот под углом европейского типа, представленные ниже; см. рисунок на рис. 8.48 и его обсуждение. В этом случае трение между двумя сферическими контактными поверхностями на вершине цапфы создает дополнительную нагрузку на цилиндрическую поверхность цапфы, которая, в свою очередь, увеличивает нагрузку от условий глобального равновесия.Игнорирование последнего, по сути, было причиной различных отказов штифтов торцевых ворот в Нидерландах, подобных показанному на фотографии (а) рис. 6.2. Это также привело к более высоким нагрузкам на привод, что привело к более высоким реакциям на верхнюю петлю и, тем самым, к сокращению срока службы этой петли; см. фото (б) на рис. 6.2.

Рис. 6.2. Изношенные контактные поверхности крышек цапф (а) и втулки верхней петли (б).

Крышки игл на фото (а) в данном случае были изготовлены из марганцовистой стали.Использование этого стального сплава оказалось неудачным выбором, особенно применительно к обоим соприкасающимся предметам. Это обсуждается далее в Разделе 8.4.2. В этом же разделе представлен ряд других контактных материалов, в том числе ряд современных армированных или неармированных синтетических материалов, получивших признание в конструкции контактов гидравлических затворов в последние десятилетия.

При использовании колпачков и втулок из специальных сплавов или синтетических материалов возникает вопрос, какое контактное напряжение можно считать допустимым при приложении к гидравлической петле ворот.Общая рекомендация заключается в том, чтобы с осторожностью относиться к значениям, предоставляемым поставщиком. Для этого есть по крайней мере две причины:

Данные о характеристиках материалов часто слегка преувеличены поставщиком для победы в конкурентной борьбе.

Эти данные почти всегда получены в лабораторных условиях при относительно стабильных, хорошо контролируемых условиях, в то время как условия реальной работы ворот нестабильны и менее контролируемы.

Если нет данных о сопоставимых полевых характеристиках таких материалов, а проектировщики все равно любят вводить новшества и использовать их, то рекомендуется уменьшить параметры производительности по сравнению с рекомендациями поставщика при проектировании.Размер этого уменьшения зависит от инженерной мысли, но сокращение таких параметров на четверть или половину обычно оказывается безопасным подходом. Допустимые контактные напряжения должны, очевидно, определяться отдельно для неподвижных контактов, контактов с тягой, долговременных и кратковременных контактов, а также контактов других соответствующих характеров. Пример приведен в разделе 8.5.1 для UHMPE; см. Таблицу 8.8.

Общепринятая инженерная практика контроля контактного напряжения основана на методе ASD, как определено в главе 5.Контактное напряжение обычно рассчитывается на уровне компонента (см. рис. 6.1) и сравнивается с допустимым напряжением. Расчет фактического контактного напряжения прост для плоских контактов и контактов, которые соответствуют предположениям Герца, представленным далее в этом разделе. Однако есть подводные камни, которых инженерам следует избегать. Одна из таких ошибок возникает, когда материалы могут подвергаться краевым нагрузкам из-за изгибающих нагрузок на вал, штифт или окружающую втулку. Такие случаи могут привести к концентрированным краевым нагрузкам, которые разрушают материал, а не следуют закону Герца или другому распределению.

Также синтетические материалы обычно не соответствуют предположениям Герца. Причинами являются их относительно низкие модули упругости E в контакте со сталью; и их вязкоупругие свойства. Например, в цилиндрическом контакте вал-втулка может быть удобно сравнить допустимое и фактическое сжатие Δ . Геометрические соотношения между Δ , диаметром вала D s , внутренним диаметром втулки D b и углом распределения контакта β 6.3.

Рис. 6.3. Геометрические соотношения при сжатии большинства синтетических материалов втулок [1].

Подробное обсуждение синтетических подшипников и втулок для гидравлических затворов представлено в главе 8. В этой главе также обсуждаются режимы отказа таких элементов, которые существенно отличаются от тех, которые имеют металлические контакты. В рамках текущего обсуждения нагрузок мы теперь оценим контактное напряжение вала на втулке высотой h b в стационарном состоянии и для двух типов материалов (рис.6.4):

Рис. 6.4. Модели нагружения контактов вала на втулки из герцевых (а) и синтетических (б) материалов.

металлические, точнее, соответствующие предположениям Герца и

синтетические, в данном случае на величину более мягкие и относительно вязкие.

Рассматриваемый случай может, например, относиться к верхней петле ворот, показанной на рис. 6.1.

Предположения Герца, определяющие так называемые «контакты Герца», вкратце следующие: кривизна и

контактирующие поверхности не имеют трения, что позволяет передавать только нормальное напряжение между собой.

На практике эти допущения никогда полностью не выполняются. Тем не менее формулы Герца широко применяются при анализе. На рис. 6.4а показан контакт Герца рассматриваемого, так называемого «конформного» типа, площадь контакта здесь для наглядности увеличена. После исх. [2] введем два вспомогательных термина:

Относительная кривизна 1/ R и диаметр D втулки и вала в контакте:

(6.1)1R=1Rb−1Rs→D=Db⋅DsDb−Ds

Относительный модуль упругости E⁎ втулки и вала в контакте:

(6.2) 1e * = 1-νb2eb + 1-νs2es → e * = eb⋅s1-νb2es + 1-νs2eb1-νb2es + 1-νs2eb

, где

E B , E S модули упругости соответственно втулки и вала;

ν b , ν s — коэффициенты Пуассона втулки и вала соответственно.

В большинстве металлических контактов ν b = ν s ≈ 0.3, что упрощает уравнение. (6.2) по

(6.2а)1E*=0,91Eb+0,91Es→E*=Eb⋅Es0,91Eb+Es

Максимальное контактное давление p max в случае (а) из рис. 6.4 с такими вспомогательными членами:

(6.3)pmax=0,798⋅H⋅E∗hb⋅D

а угол распределения давления β (в радианах) можно оценить как

(6.4)β=3,2 Ds⋅H⋅Dhb⋅E∗

Оценка p max и β происходит по-разному для относительно мягких и вязкоупругих материалов втулок, как и для большинства синтетических материалов.Учесть вязкоупругость непросто, поскольку ее влияние может варьироваться в зависимости от времени, различных ограничений в области контакта, применяемого армирования и других факторов. Поэтому общепринятой практикой является оценка допустимого контактного напряжения и сжатия Δ на основе данных поставщика, уменьшенных, как обсуждалось в начале этого раздела. Проверить, находятся ли фактические контактные напряжения и сжатия в допустимых пределах, можно с помощью графиков, как показано на рис.6.3 и упрощенные модели распределения контактной нагрузки, как на рис. 6.4б.

Обратите внимание, что угол распределения β и высота втулки h b здесь выше, чем в случае (a) на том же чертеже, что приводит к более низкому контактному давлению. Эти различия еще больше в «реальном мире», что видно из рис. 6.5, показывающего верхние петли сопоставимых угловых ворот. Однако большие размеры петель окупаются в другом смысле.Обратите внимание, что шарнир на фото (а) рис. 6.5 требует смазки, которая действительно была обеспечена в результате видимой утечки смазки, загрязняющей окружающую среду. Шарнир на фото (b) не нуждается в смазке. На самом деле его смазывать запрещено, потому что обычные смазочные материалы могут повредить втулку из UHMPE.

Рис. 6.5. Верхняя петля ворот под углом с металлической и синтетической втулкой: (а) ворота шлюза Корнвердерзанд в Афслуитдейке и (б) старые ворота шлюза Тилбург III в канале Вильгельмина, оба в Нидерландах.

Определение компрессии максимального дизайна δ 3 D и угол распределения D , дизайнер может выбрать значение β β D и проверьте, контактное напряжение от фактической силы H может быть распределено по этому углу без превышения допустимого предела. Из-за вязкоупругого поведения контактное напряжение теперь будет распределено более равномерно, чем при контакте по Герцу на рис. 6.4а, предполагая, что Δ составляет малую часть толщины втулки. На практике часто предполагается равное распределение, как показано на рис. 6.4b. Тогда среднее контактное напряжение p m равно

(6,5)pm=2·Hβ·Ds·hb

Однако следует иметь в виду, что формула (6.5) представляет собой оценку снизу. Максимальное контактное напряжение может быть примерно на 25 % выше из-за таких факторов, как относительно малая толщина втулки или слишком быстрые изменения напряжения, чтобы использовать преимущества вязкоупругого отклика.Кроме того, этот процент является техническим расчетом и не распространяется на случаи, когда возникает значительное напряжение краевой нагрузки. Конструктор должен произвести индивидуальную оценку таких факторов, исходя из свойств материала, геометрии контакта и других данных рассматриваемого шарнира.

Интерфейсы для объяснения языковых моделей Transformer — Джей Аламмар — Визуализация машинного обучения по одной концепции за раз.

Интерфейсы для изучения языковых моделей трансформеров путем изучения значимости входных данных и активации нейронов.

Explorable #1: Входная значимость списка стран, сгенерированного языковой моделью
Коснитесь или наведите указатель мыши на выходных токенов :

Explorable #2: Анализ активации нейронов выявляет четыре группы нейронов, каждая из которых связанные с созданием токена определенного типа
Коснитесь или наведите указатель мыши на спарклайны слева, чтобы выделить определенный фактор:

Архитектура-трансформер способствовал ряду недавних достижений в НЛП.Разбивка этой архитектуры представлена ​​здесь . Предварительно обученные языковые модели, основанные на архитектуре, в обоих его авторегрессивных (модели, которые используют свой собственный вывод в качестве входных данных для следующих временных шагов и которые обрабатывают токены слева направо, например GPT2) и шумоподавление (модели, обученные путем искажения/маскирования ввода и двунаправленной обработки токенов, например, BERT) варианты продолжают раздвигать границы в различных задачах НЛП и, совсем недавно, в компьютерном зрении .Однако наше понимание того, почему эти модели работают так хорошо, все еще отстает от этих разработок.

Эта серия экспозиций продолжает попытки интерпретировать и визуализировать внутренняя работа языковых моделей на основе преобразователей. Мы показываем, как некоторые ключевые методы интерпретируемости применяются к языковым моделям на основе преобразователей. В этой статье основное внимание уделяется авторегрессионным моделям, но эти методы применимы и к другим архитектурам и задачам.

Это первая статья в серии.В нем мы представляем объекты исследования и визуализации, помогающие интуиции:

  • Input Saliency методов, которые оценивают важность входных токенов для создания токена.
  • Активация нейронов и то, как отдельные и группы модельных нейронов вспыхивают в ответ на входы и производить выходы.

В следующей статье рассматривается эволюция скрытых состояний по уровням модели и что она может рассказать нам о роли каждого уровня.

На языке литературы по интерпретируемому машинному обучению (IML), такой как Molnar et al. входная значимость — это метод, объясняющий отдельные прогнозы. Последние два метода относятся к под зонтиком «анализа компонентов более сложных моделей», и их лучше описать как повышение прозрачности моделей трансформаторов.

Более того, эта статья сопровождается воспроизводимыми блокнотами и Ecco — библиотекой с открытым исходным кодом для создания подобных интерактивные интерфейсы непосредственно в ноутбуках Jupyter для моделей на основе GPT из библиотеки трансформеров HuggingFace .

Если мы наложим три исследуемых компонента, чтобы изучить архитектуру преобразователя, это будет выглядеть так, как показано на следующем рисунке.

Рисунок: три способа немного лучше понять внутреннюю работу языковых моделей Transformer.
Внедряя инструменты, которые визуализируют значимость входных данных, эволюцию скрытых состояний и активацию нейронов, мы стремимся дать исследователям возможность лучше понять языковые модели Transformer.

Важность ввода

Когда модель компьютерного зрения классифицирует изображение как изображение хаски, карты значимости могут сказать нам, была ли классификация сделана из-за визуальных свойств самого животного или из-за снега на заднем плане . Это метод атрибуции , объясняющий взаимосвязь между выходными данными модели и входными данными, помогающий нам обнаруживать ошибки и предубеждения и лучше понимать поведение системы.

Рисунок: Входная карта заметности, связывающая предсказание модели с входными пикселями.

Существует несколько методов присвоения оценок важности входным данным модели НЛП . В литературе чаще всего речь идет об этом применении для задач классификации, а не естественных языковое поколение. Эта статья посвящена языковой генерации. Наш первый интерфейс вычисляет важность функции после создания каждого токена. наведение курсора или нажатие на выходной токен накладывает карту важности на токены, ответственные за его создание.

Первый пример для этого интерфейса запрашивает у GPT2-XL дату рождения Уильяма Шекспира.Модель правильно может отображать дату (1564 г., но разбита на две лексемы: «15» и «64», поскольку словарь модели не включает «1564» как единую лексему). Интерфейс показывает важность каждого входного токена при создании каждого выходного токена:

Explorable: введите значение рождения Шекспира год с использованием Gradient × Input. Коснитесь или наведите указатель мыши на выходных жетонов.
GPT2-XL может указать дату рождения Уильяма Шекспира, выраженную двумя токенами.При создании первый токен, 53% важности отводится имени (20% имени, 33% фамилии). Следующими по значимости двумя токенами являются «год» (22%) и «родился» (14%). При генерации второго токена для завершить дату, имя по-прежнему является наиболее важным с 60% важности, за которой следует первая часть даты — выход модели, но вход ко второму временному шагу.
Эта подсказка предназначена для изучения знаний о мире. Он был сгенерирован с использованием жадного декодирования.Меньшие варианты GPT2 не смогли вывести правильную дату.

Во втором примере мы пытаемся исследовать знания модели о мире, а также посмотреть, повторяет шаблоны в тексте (простые шаблоны, такие как точки после чисел и новые строки, и немного более сложные шаблоны, такие как заполнение нумерованного списка). Здесь используется модель DistilGPT2 .

Этот исследуемый объект показывает более подробное представление, в котором отображается процент атрибуции для каждого токена — на случай, если вам нужна такая точность.


Исследуемый: Входная значимость списка стран ЕС
Коснитесь или наведите указатель мыши на выходных токенов.
Это было сгенерировано DistilGPT2 и атрибуцией через входы Gradient X. Выходная последовательность тщательно отобрана для включает только европейские страны и использует выборочное (нежадное) декодирование. Некоторые модели будут включать Китай, Мексика и другие страны в списке. За исключением повторяющегося «Финляндия», модель продолжает список по алфавиту.

Другой пример, который мы используем в качестве иллюстрации в оставшейся части этой статьи, — это тот, где мы просим модель завершить простой шаблон:

Explorable: Введите значимость простого чередование запятых и цифры один. Коснитесь или наведите указатель мыши на выходных жетонов.
Каждый сгенерированный токен приписывает первому токену во входных данных наивысшую оценку важности функции. потом на протяжении всей последовательности предшествующая лексема и первые три лексемы в последовательности часто являются наиболее важный.Это использует входы Gradient × на GPT2-XL.
Это приглашение предназначено для проверки реакции модели на синтаксис и шаблоны токенов. Далее в статье мы построим на нем, переключившись на счет вместо повторения цифры «1». Завершение получено с использованием жадного декодирования. DistilGPT2 также может выполнить его правильно.

Также можно использовать интерфейс для анализа ответов диалогового агента на основе преобразователя. В следующем примере мы задаем экзистенциальный вопрос DiabloGPT :

Исследуемый: ввод значимости ответа DiabloGPT на главный вопрос
Коснитесь или наведите указатель мыши на выходных токенов.
Это был первый ответ модели на запрос. Знаку вопроса присваивается самый высокий балл в начало выходной последовательности. Генерация токенов «будет» и «когда-либо» придает заметно большее значение слово «предельный». Это использует Gradient × Inputs на DiabloGPT-large.

О значимости на основе градиента

Выше продемонстрировано оценивание важности признака на основе градиентов X. Входные данные — метод значимости на основе градиента, показанный Атанасовой и др. хорошо работать с различными наборами данных для классификации текста в моделях преобразования.

Чтобы проиллюстрировать, как это работает, давайте сначала вспомните, как модель генерирует выходной токен на каждом временном шаге. На следующем рисунке мы видим, как ① в окончательное скрытое состояние языковой модели проецируется в словарный запас модели, что приводит к числовой оценке для каждый токен в словаре модели. Прохождение этого вектора оценок через операцию softmax приводит к вероятности оценка за каждый жетон.② Переходим к выбору токена (например, выбрать токен с наивысшей вероятностью или выборку из токенов с наивысшей оценкой) на основе на этот вектор.

Рисунок: Входная значимость на основе градиента

③ Путем расчета градиента выбранный логит (до softmax) по отношению к входам путем обратного распространения его обратно к входных токенов, мы получаем сигнал о том, насколько важным был каждый токен в расчете, в результате чего сгенерировано токен.Это предположение основано на идее о том, что наименьшее изменение входного токена с наибольшим особенность-важность value вносит большие изменения в то, каким будет результирующий результат модели.

Рисунок: Расчет и агрегация входных данных Gradient X

Полученный вектор градиента для маркера затем умножается на входное вложение соответствующего маркера. Принимая норма L2 результирующего вектора приводит к показателю важности функции токена.Затем мы нормализуем баллов путем деления на сумму этих баллов.

Более формально градиент × ввод описывается следующим образом:

∥∇Xifc(X1:n)Xi∥2 \lVert \nabla _{X_i} f_c (X_{1:n}) X_i\lVert_2∥∇Xi​​fc​(X1:n​)Xi​∥2​

Где вектор встраивания входного токена на временном шаге i и градиент обратного распространения оценки выбранного токена, распакованного следующим образом:

  • — это список векторов встраивания входных токенов во входную последовательность (длиной )
  • — оценка выбранного токена после прямого прохода через модель (выбранного с помощью любого из нескольких методов, включая жадное/argmax-декодирование, выборку или поиск луча).Поскольку c означает «класс», это часто описывается в контексте классификации. Мы сохраняем обозначение, хотя в нашем случае больше подходит «токен».

Эта формализация сформулирована Bastings et al. , за исключением того, что градиент и входные векторы умножаются поэлементно. Полученный вектор затем агрегируется в балл путем вычисления нормы L2, как это было эмпирически показано в работе Atanasova et al. , чтобы работать лучше, чем другие методы (например, усреднение).


Активация нейронов

Подуровень нейронной сети с прямой связью (FFNN) является одним из двух основных компонентов внутри блока преобразователя (в плюс внимание к себе). Он составляет 66 % параметров трансформаторного блока и, таким образом, обеспечивает значительная часть репрезентативной способности модели. Предыдущая работа исследовал возбуждение нейронов внутри глубоких нейронных сетей как в области НЛП, так и в области компьютерного зрения. В этом мы применяем это исследование к языковым моделям на основе преобразователей.

Продолжить подсчет: 1, 2, 3, ___

Чтобы направить наше исследование нейронов, давайте представим нашу модель с входными данными «1, 2, 3» в надежде, что она будет отражать изменение запятой/числа, а также продолжать увеличивать числа.

Удачно.

Используя методы, которые мы обсудим в статье № 2 (следуя примеру носталгебраиста ), мы можем создать график, отображающий вероятности выходных токенов после каждого слоя в модели. Это просматривает скрытое состояние после каждого слоя и отображает ранжирование конечного выходного токена в этом слое.

Например, на первом шаге модель произвела токен «4». Первый столбец рассказывает нам об этом процессе. Самая нижняя ячейка в этом столбце показывает, что токен «4» занял первое место по вероятности после последнего слоя. Это означает, что последний слой (и, следовательно, модель) дал ему наивысшую оценку вероятности. В ячейках выше указано ранжирование токена «4» после каждого слоя.

Глядя на скрытые состояния, мы видим, что модель приобретает уверенность о двух схемах выходная последовательность (запятые и возрастающие числа) на разных уровнях.

Модель способна успешно завершить список. Изучение скрытых состояний показывает, что более раннее слои модель более удобна для предсказания запятых, поскольку это более простой шаблон. Он все еще способен приращение цифры, но для того, чтобы быть уверенным в этих выводах, требуется как минимум еще один слой.

Что происходит на уровне 4, из-за чего модель поднимает цифры (4, 5, 6) на вершину вероятности распределение?

Мы можем построить график активации нейронов в слое 4, чтобы получить представление об активности нейронов.Это то, что показывает первый из следующих трех рисунков.

Однако трудно получить какую-либо интерпретацию, глядя на активацию во время одного прохода вперед по модели.

На рисунках ниже показаны активации нейронов при генерации пяти токенов («4, 5, 6»). Чтобы обойти разреженность срабатываний, мы можем захотеть сгруппировать срабатывания, что показано на следующем рисунке.

Активация 200 нейронов (из 3072) в FFNN уровня 4, в результате чего модель выводит токен ‘ 4’
Каждая строка представляет собой нейрон.Окрашены только нейроны с положительной активацией. Чем они темнее, тем больше интенсивная стрельба.
Активация нейронов в подуровне FFNN слоя 4
Каждая строка соответствует нейрону в нейронной сети прямого распространения слоя №4. Каждый столбец статус этого нейрона, когда токен был сгенерирован (а именно, токен в верхней части фигура).
Вид первых 400 нейронов показывает, насколько редки обычно активации (из 3072 нейронов). нейроны в слое FFNN в DistilGPT2).

Кластеризация нейронов по значениям активации
Чтобы определить местонахождение сигнала, нейроны группируются (с использованием средних значений значений активации) для выявления схемы возбуждения. Мы заметили:
  • Крупнейший кластер или два, как правило, разрежены, как оранжевый кластер.
  • Нейроны в зеленом кластере запускают больше всего при генерации числа.
  • Нейроны в красном кластере, однако, огонь больше всего при создании запятых.
  • Фиолетовый кластер отслеживает цифры, но с меньшей интенсивностью и большим количеством нейроны.
  • Нейроны в розовом скоплении сфокусированы на числах и редко срабатывают при генерации в запятые. Их активации становится все выше и выше, чем больше увеличивается значение токена.

Если правильно визуализировать и исследовать возбуждение нейронов, можно выявить дополнительные и композиционные роли, которые могут играть отдельные нейроны и группы нейронов .

Даже после кластеризации смотреть непосредственно на активацию — дело грубое и шумное. Как представлено в Олах и др. , нам лучше уменьшить размерность, используя метод матричной декомпозиции. Мы следим за авторами предложение использовать неотрицательную матричную факторизацию (NMF) в качестве естественного кандидата на уменьшение размерности на группы, которые потенциально более интерпретируемы индивидуально. Наши первые эксперименты были с анализом главных компонентов (PCA), но NMF это лучший подход, потому что трудно интерпретировать отрицательные значения в компоненте PCA нейрона обстрелы.

Факторный анализ

Сначала зафиксировав активации нейронов в слоях FFNN модели, а затем разложив их на более управляемое количество факторов (используя ) с помощью NMF, мы можем пролить свет на то, как различные нейроны вносят вклад в каждый сгенерированный токен.

Самый простой подход — разбить активации на два фактора. В нашем следующем интерфейсе у нас есть модель сгенерировать тридцать токенов, разложить активации на два фактора и выделить каждый токен фактором с самой высокой активацией, когда этот токен был сгенерирован:

Исследуемый: два фактора активации последовательности подсчета
Коснитесь или наведите указатель мыши на спарклайнов слева, чтобы выделить определенную factor
Factor #1 содержит набор нейронов это загораются, чтобы произвести число.Это линейное преобразование 5 449 нейронов (30% от 18 432 нейронов в слои FFNN: 3072 на слой, 6 слоев в DistilGPT2).
Фактор № 2 содержит набор нейронов которые загораются, чтобы произвести запятую. Это линейное преобразование 8542 нейронов (46% нейронов FFNN).
Два фактора имеют 4365 общих нейронов.
Примечание. Связь между цветом и токеном различается в случае токенов ввода и выходные токены.Для входных токенов это то, как нейроны запустили в ответ на токен в качестве Вход. Для выходных токенов это значение активации , которое произвело токен. Вот почему последний входной токен и первый выходной токен имеют одно и то же значение активации.

Этот интерфейс способен сжимать большое количество данных, демонстрирующих уровни возбуждения факторов, состоящих из группы нейронов. Спарклайны слева дайте снимок уровня возбуждения каждого фактора во всей последовательности.Взаимодействие с спарклайны (при наведении курсора мыши или касании сенсорных экранов) отображают активацию фактора на жетоны в последовательности справа.

Мы видим, что разложение активаций на два фактора привело к факторам, которые соответствуют чередующимся шаблоны, которые мы анализируем (запятые и увеличивающиеся числа). Мы можем увеличить разрешение фактора анализа путем увеличения числа факторов. На следующем рисунке одни и те же активации разложены на пять факторы.

Доступно для изучения: пять факторов активации последовательности подсчета
Коснитесь или наведите указатель мыши на спарклайнов слева, чтобы выделить определенную фактор
  • Разложение на пять факторов показывает, что счетный фактор разбивается на три фактора, каждый из которых обращение к отдельной части последовательности (начало, середина, конец).
  • Желтый фактор надежно отслеживает создание запятых в последовательности.
  • Синий фактор является общим для различные факторы GPT2 — это нейроны, которые пристально фокусируются на первом маркере в последовательности, и только на этом токене.

Мы можем начать расширять это на входные последовательности с большим содержанием, например список стран ЕС:

Исследуемый: шесть факторов активации из списка стран ЕС
Нажмите или наведите указатель мыши на спарклайнов слева, чтобы выделить определенный factor

Другой пример того, как DistilGPT2 реагирует на XML, показывает четкое различие факторов, относящихся к разным компоненты синтаксиса.На этот раз мы разбиваем активации на десять компонентов:

. Доступно для изучения: десять факторов активации XML factor
Факторизация активаций нейронов в ответ на XML (который был сгенерирован RNN из ) в десять факторы приводит к факторам, соответствующим:
  1. Новые строки
  2. Метки тегов с более высокой активацией на закрывающие теги
  3. Отступы
  4. Символ ‘<' (меньше чем) начальные теги XML
  5. Большой фактор, фокусирующийся на первом жетоне.Общие для моделей GPT2.
  6. Два фактора, отслеживающие символ ‘>’ (больше чем) в конце XML теги
  7. Текст внутри тегов XML
  8. Символы ‘

Факторизация активаций одного слоя

Этот интерфейс хорошо подходит для проверки скрытых состояний, которые могут выделить определенный слой интерес, и с помощью этого интерфейса мы можем сфокусировать наш анализ на этом интересующем слое.Это прямолинейно чтобы применить этот метод к определенным интересующим слоям. Диаграммы эволюции скрытых состояний, например, указывают на то, что слой № 0 выполняет большую тяжелую работу, поскольку он часто имеет тенденцию составлять короткий список токенов, которые попадают в вершине распределения вероятностей. На следующем рисунке показаны десять факторов, применяемых к активациям. слоя 0 в ответ на пассаж Федора Достоевского:

Explorable: Ten Factors From The Underground
Коснитесь или наведите указатель мыши на спарклайнов слева, чтобы выделить определенную фактор
Десять факторов активации нейронов в слое 0 в ответ на отрывок из «Записок из подполья». по Достоевскому.
  • Факторы, фокусирующиеся на определенных частях текста (начало, середина и конец. Это интересно как единственный сигнал модель получает информацию о том, как эти токены связаны, — это позиционные кодировки. Это указывает на нейроны, которые следят за порядком слов. Требуется дополнительное обследование для оценки реагируют ли эти нейроны FFNN непосредственно на временной сигнал или они реагируют на специфический триггер в преобразовании слоя внутреннего внимания скрытого состояния.
  • Факторы, соответствующие языковым особенностям, например, мы можем видеть факторы для местоимений (он, его), вспомогательных глаголов (будет, будет), других глаголов (вводить, доказывать — замечать понятная осечка в токене «страдать», который является частичным токеном «страданий», существительного), глаголы-связки (is, are, were) и фактор который отдает предпочтение существительным и их прилагательным («фатальная чушь», «вульгарная глупость»).
  • Коэффициент, соответствующий запятым, a синтаксическая особенность.
  • Коэффициент первого маркера

Мы можем увеличить разрешение, увеличив количество факторов. Увеличение этого до восемнадцати факторов начинает выявить факторы, которые загораются в ответ на наречия, и другие факторы, которые загораются в ответ на частичное жетоны. Увеличьте количество факторов, и вы начнете определять факторы, которые загораются в ответ. к конкретные слова («ничего» и «человек» кажутся слою особенно провокационными).

Об анализе факторов активации

Исследуемые объекты выше показывают факторы, полученные в результате разложения матрицы, содержащей значения активации нейронов FFNN, с использованием неотрицательной матричной факторизации. Следующий рисунок проливает свет на то, как это делается:

Рисунок: Разложение матрицы активаций с использованием NMF.
NMF выявляет закономерности активации нейронов внутри одного или нескольких слоев.

Помимо уменьшения размерности, неотрицательная матричная факторизация может выявить основное общее поведение групп нейронов.Его можно использовать для анализа всей сети, отдельного слоя или групп слоев.

Заключение

На этом первая статья серии завершена. Обязательно нажимайте на блокноты и играйте с Экко! Я хотел бы получить ваши отзывы об этой статье, серии и об Ecco в этой теме. Если вы найдете интересные факторы или нейроны, не стесняйтесь размещать их там. Я приветствую все отзывы!

Благодарности

Эта статья была значительно улучшена благодаря отзывам о более ранних черновиках, предоставленным Абдулла Альмаатук, Ахмад Алвошил, Анфаль Алатави, Кристофер Ола, Фахд Альхазми, Хадиль Аль-Негеймиш, Изабель Огенштейн, Жасмин Бастингс, Наджла Аларифи, Наджва Альгамди, Пепа Атанасова и Себастьян Германн.

Каталожные номера

Цитата

Если вы нашли эту работу полезной для вашего исследования, цитируйте ее следующим образом:
  Аламмар, Дж. (2020). Интерфейсы для объяснения языковых моделей Transformer
[Сообщение блога]. Получено с https://jalammar.github.io/explaining-transformers/
  

БибТекс:
  @misc{alammar2020объяснение,
  title={Интерфейсы для объяснения языковых моделей Transformer},
  автор = {Аламмар, Дж.},
  год = {2020},
  url={https://jalammar.github.io/объяснение-трансформеров/
}
  

Инженер-разработчик программного обеспечения, ASR Transformers — ID вакансии: 1676859

ОПИСАНИЕ

Краткое описание работы
Команда Amazon Alexa (Speech) — это группа разработчиков и ученых, работающих над решениями для аудио, речи и естественного языка, которые революционизируют взаимодействие клиентов с Amazon. продукты и услуги. Миссия команды состоит в том, чтобы расширить возможности автоматического распознавания речи (ASR), чтобы обеспечить максимальное удобство для наших клиентов.Такие продукты, как Amazon Echo, Echo Dot, Amazon Tap, Amazon Show и Amazon Fire TV, являются иллюстрацией того, какие решения для устной речи, которые создает Amazon, радуют пользователей.

Мы ищем увлеченных, трудолюбивых и талантливых инженеров-программистов, которые имеют опыт создания инновационных, критически важных сервисов атрибутов речи большого объема в высокораспределенной экосистеме, которые поддерживают продукты, которые нравятся клиентам. У вас будет огромная возможность оказать большое влияние на дизайн, архитектуру и реализацию передовых продуктов, которые каждый день используются вашими знакомыми.

Основные должностные обязанности
· Исследование, определение, разработка, создание прототипа и оценка решений с полным стеком, которые включают создание: масштабируемых, экономичных микросервисов на основе Java, основанных на AWS, и новых функций для библиотек обработки речевых атрибутов на основе C++.
· Внедрение, развертывание и поддержка программного обеспечения на протяжении всего его жизненного цикла
· Работа в среде Agile/Scrum для предоставления высококачественного программного обеспечения в сжатые сроки.
· Обеспечение технического совершенства

Один день из жизни
· Проектирование программных систем
· Написание и тестирование программного кода
· Обзоры программного кода
· Написание документации API
· Мониторинг работоспособности и производительности службы

О команде
Мы являемся частью платформы Amazon Alexa Speech в группе ASR ML Software.Наша команда состоит как из инженеров-разработчиков программного обеспечения, так и из прикладных ученых. Мы предоставляем функции преобразования текста, например, для обучения моделей ASR, форматирования речевого вывода, приема данных и преобразования между скриптами на разных языках. Для выполнения этих функций мы используем статистические языковые модели и модели машинного обучения вместе с переписыванием синтаксической грамматики и делаем их доступными как в виде подключаемых библиотек, так и в виде облачных сервисов.

БАЗОВАЯ КВАЛИФИКАЦИЯ

· 2+ года профессионального опыта разработки программного обеспечения без стажировки
· Опыт программирования как минимум на одном современном языке, таком как Java, C++ или C#, включая объектно-ориентированный дизайн
· 1+ год опыта участия в архитектура и дизайн (архитектура, шаблоны проектирования, надежность и масштабирование) новых и существующих систем.
· Б.С. (или выше) степень в области компьютерных наук или смежной области обучения
· Отличные навыки решения проблем и критического мышления

ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНЫЕ КВАЛИФИКАЦИИ

· Опыт работы с технологиями, связанными с речью.
· Степень магистра или доктора философии в смежных областях (математика, компьютерные науки, речь и т. д.)
· Опытный практик C++ с упором на оптимизацию, производительность и масштабирование
· Превосходство в техническом общении с коллегами и нетехническими коллегами
· Продемонстрированная способность наставничества других разработчиков программного обеспечения и предоставить техническое видение.
· Опыт работы и управления Agile/Scrum-командами

Amazon стремится к созданию разнообразной и инклюзивной рабочей среды. Amazon является работодателем с равными возможностями и не допускает дискриминации по признаку расы, национального происхождения, пола, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, защищенного статуса ветерана, инвалидности, возраста или другого защищенного законом статуса. Для лиц с ограниченными возможностями, которые хотели бы запросить приспособление, посетите https://www.amazon.jobs/en/disability/us.

Свет + Технологии: Трансформеры — лучший выбор


Эксперт по освещению Джилл Энтвистл рассматривает три проекта, отмеченных наградами IALD, каждый из которых выводит освещение на новый уровень.


Немецкий музей слоновой кости, Эрбах, Германия
Дизайн освещения:
Licht Kunst Licht
Награда: Награда за сияние

Решение заключалось в том, чтобы спроектировать выставку, отделенную от оболочки здания, которая «визуально растворяла бы пространство».Обтянутый красной кожей пирс соединяет стеклянные витрины, создавая поразительный цветовой контраст с монохромными предметами на витрине.

Схема освещения требует точности и интеграции. Каждая витрина представляет собой светящийся куб с частично матовым остеклением. Вместе со сдержанным акцентным освещением создается впечатление, что экспонаты появляются из тумана.

Задача заключалась в том, чтобы избежать любых отражений в стекле от источников как внутри, так и снаружи корпуса.Те, что снаружи витрины, остаются полностью скрытыми благодаря тщательному расположению и использованию аксессуаров, в то время как все светильники внутри витрины имеют сфокусированное распределение света и цоколь.

Шкафы состоят из цельностеклянных колпаков без угловых профилей, в которых можно спрятать осветительные приборы и электропроводку. Для достижения чистого эффекта, требуемого концепцией, дизайнеры ввели небольшой профиль в верхнем внутреннем углу шкафа, чтобы разместить все элементы освещения, спрятав кабели и соединения за глухой крышкой.Тестирование на месте показало, что серебристые анодированные элементы были менее заметны, чем черные, поэтому фитинги и кабели были подогнаны и незаметно встроены в угловые соединения стекла.

Изображение предоставлено: Sichau and Walter Architekten

Чтобы гармонировать с красным оттенком выставочного дизайна, основная цветовая температура освещения дисплея составляет 3000K. Светодиодная боковая подсветка встроена в основание корпусов, где нижняя треть стекла матовая, что обеспечивает плавный переход в прозрачное стекло.

Благодаря краевому освещению глазурь приобретает нежный блеск. Здесь температура 5000К, холоднее, чем освещение объекта и дорожки. Это создает впечатление ледяной дымки, из которой выплывают экспонаты, в основном статуэтки.

«Потрясающе», — сказал один из судей. «Простое, но элегантное решение, раскрывающее текстуры и формы фигурок из слоновой кости».

Облицованная красным дорожка строго определена, чтобы обеспечить безопасный доступ, особенно для пожилых людей и инвалидов.Это помогает ориентироваться, дает чувство равновесия и «обеспечивает пресловутую красную нить, которая ведет гостей по выставке». В верхней части боковой стороны балюстрады пирса, обращенной внутрь, был прорезан паз, в котором размещены светодиодные ленты с черными сотовыми жалюзи. Они защищают источники света даже при взгляде в продольном направлении, а наклонные апертуры направлены на пешеходную дорожку под тщательно проверенным углом.

Изображение предоставлено: Sichau and Walter Architekten

Вердикты судей
«Управление рассеянием и отражением света, несомненно, привлекает внимание посетителя к экспонату, делая конверт невидимым.’

‘Свет и материалы находятся в совершенной гармонии. Невероятно требовательные детализации и координации ажалируются потрясающе гладким визуальным. Дизайн освещения: Дизайн освещения Лимари
Награда: Награда за выдающиеся достижения

Сложная скульптурная конструкция храма, разрабатываемая более восьми лет, состоит из девяти полупрозрачных лепестков из мрамора, стекла и стали. конструкция, внешняя стеклянная облицовка по индивидуальному заказу и внутренняя мраморная обшивка.

Концепция наружного освещения основана на прозрачности материалов, благодаря чему здание становится мягко светящимся фонарем. Внутри цель состояла в том, чтобы создать теплую, монашескую и интимную атмосферу, способствующую медитации и молитве.

Изображение предоставлено: Арье Корнфельд

Схема снова включала тесное и раннее сотрудничество с архитекторами HPA, чтобы осветительные приборы можно было интегрировать в здание как можно незаметнее. №

Непрямое освещение с низким освещением для интерьера достигается за счет использования спинок мезонинных скамеек.Прожекторы с эллиптическим распределением 2700K создают теплый свет, а также создают эффект скольжения на мраморных лепестках, подчеркивая их сложную форму.

Светильники, встроенные в конструкцию, создают эффект внешнего освещения, располагаясь на вертикальном бронзовом профиле, соединяющем окна с мраморными лепестками. Эти светильники, освещающие верхнюю часть девяти лепестков, имеют специально разработанный бронзовый корпус и органично интегрированы в форму.

Единственные видимые светильники являются декоративными и специально разработаны.Первый — подвеска, свисающая с мраморных лепестков, которая освещает лестницу и место для чтения внизу. Второй светильник — торшер, напоминающий свечу. Он используется между скамейками на первом этаже, чтобы дополнить непрямое освещение и восстановить человеческий масштаб в парящем 30-метровом пространстве.

Решения судей
«Сдержанная элегантность этого интегрированного решения сосредоточена на архитектурных формах, рисуя свет только там, где это необходимо.Эта медитативная построенная среда дышит жизнью в свои материалы и формы. ‘

Информация о проекте
Архитектор
HPA Архитекторы



Новый Шанхайский театр, Шанхай, Китай
Дизайн освещения:
Unolai Lighting Дизайн
Награда: Award Of Excellence

Освещение, как искусственное, так и естественное, занимает центральное место в дизайне Нового Шанхайского театра. Он лепит интерьер и обеспечивает фольгу для его твердых бетонных элементов.«Свет играет главную роль во всем. Тяжелые каменные массы уравновешиваются сводчатыми люминесцентными пустотами, раскрывающими движение в небе и внутри оболочки здания», — говорит победитель Уно Лай.

Изображение предоставлено: Pedro Pegenaute

«Объемное свечение в подавляющем большинстве случаев воспринимается как прохладный естественный свет, усиленный светодиодными светильниками, стратегически подобранными и расположенными под углом, чтобы следовать движению солнца по архитектуре». от концепции до исполнения, чтобы добиться ощущения света как архитектурного элемента.

У посетителя есть ощущение путешествия. Теплые рифленые бронзовые стены, подчеркнутые нестандартными бра, привлекают посетителей с порога. Тонкие бухты позволяют этим стенам «парить», напоминая богатые складки театральных занавесок. Глаза посетителей сразу же устремляются к сводчатому световому люку.

«Стратегически увеличенные световые люки углубляют драматический диалог между освещением и тенью», — говорит Лай.

Были проведены всесторонние исследования солнечного света, чтобы обеспечить «невидимое» усиление дневного света с помощью электрического освещения через семь отверстий в крыше.«На объекте были строгие ограничения на доступ дневного света по горизонтали, поэтому световые люки сыграли решающую роль в создании драматического диалога между внутренним и внешним пространством», — говорит Лай. «Задача при проектировании освещения заключалась в том, чтобы максимально эффективно использовать глубокие колодцы световых люков, сводя к минимуму избыточное потребление энергии и уменьшая вклад здания в рассеивание света в городе, печально известном чрезмерной освещенностью». , серия макетов и моделей информировала о точном размещении, спецификации и угле наклона светодиодных светильников в световых люках.

Еще одна ключевая техническая проблема заключалась в том, что архитектор исключил использование видимых потолочных светильников, включая потолочные светильники. Для достижения минимального уровня освещенности требовался элемент изобретательности.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.