Регистраторы шо ми модельный ряд


Обновления SHO-ME: прошивки, базы камер, драйвера

Наша компания регулярно выпускает обновления базы данных радаров и камер ГИБДД. В официальную базу камер, входят такие страны как Россия, Казахстан, Кыргызстан, Беларусь, Молдова, Латвия, Абхазия, Грузия, Армения. Так же мы постоянно совершенствуем наши радар-детекторы, выпуская новое программное обеспечение (прошивки). Помимо обновлений для радар-детекторов на нашем сайте доступны файлы прошивок для видеорегистраторов. Все это Вы можете скачать на нашем официальном сайте бесплатно.

  • Обновление базы радаров для сигнатурных и несигнатурных радар-детекторов SHO-ME с GPS. Обновление прошивок для радар-детекторов SHO-ME.

    Подробнее
  • Обновление базы радаров и прошивок для сигнатурных и несигнатурных комбо устройств SHO-ME.

    Подробнее
  • Обновление базы радаров и прошивок для видеорегистраторов SHO-ME с GPS/Glonass.

    Подробнее

7 лучших видеорегистраторов Шо-Ми - Рейтинг 2020

Модели этих автомобильных девайсов компании из Южной Кореи Шо-Ми по праву считаются одними из лучших на рынке. Потребителям нравится качество сборки и записи регистраторов, большие функциональные возможности.
В нашем обзоре мы расскажем о лучших моделях видеорегистраторов SHO-ME, рассмотрим их достоинства и недостатки.

Содержание:

  1. SHO-ME FHD-825
  2. SHO-ME A12
  3. SHO-ME Combo Drive Signature
  4. SHO-ME Combo №5 А12
  5. SHO-ME COMBO SMART SIGNATURE
  6. SHO-ME Combo Slim Signature
  7. SHO-ME Combo Mini Wifi

Рейтинг лучших видеорегистраторов SHO-ME

Модели видеорегистраторов южнокорейской компании радуют покупателей своим функционалом, интересными техническими разработками.

Качество сборки на предприятиях этих производителей заметно лучше, чем на заводах по выпуску подобной продукции у соседей по азиатскому региону.

Отсюда – меньшее количество брака в товаре и, как следствие, высокий авторитет продукции у потребителей.

SHO-ME FHD-825

Качество съёмки, угол обзора. Особенностью этой модели является присутствие в комплекте камеры заднего вида, снимающей с разрешением 640х480 и скоростью 25 кадров в секунду.

Она поможет не только запечатлеть события, происходящие сзади автомобиля, но и безопасно припарковаться.

Основная камера производит видео запись качеством 1280х720 (30 к/сек).

Снятые материалы можно просматривать на дисплее с диагональю 1,54 дюйма.

В устройстве установлен процессор JL5212, матрица SC1243, угол обзора камеры: 120 °.

Управление. Девайс может работать в обычном режиме, получая напряжение от бортовой сети автомобиля или при помощи встроенного аккумулятора для записи экстренных событий на парковке.

Модель оснащена датчиками удара и движения, включающими камеру при форс-мажорных обстоятельствах.

Запись роликов проводится в циклическом режиме 1, 3, 5 минут.

Информация записывается на карту памяти класса не ниже десятого MicroSD, MicroSDHC.

Пользователь также может проводить фотосъёмку нужных моментов.

Крепление. Небольшое по размерам устройство надёжно держится на лобовом стекле машины при помощи присоски.

Комплектация. В упаковке помимо регистратора находятся:

  • Сетевой кабель с адаптером питания.
  • Крепление.
  • Камера заднего вида и комплект для установки.
  • Инструкция пользователя.
  • Гарантийный талон.

Плюсы SHO-ME FHD-825

  1. Наличие двух камер.
  2. Удобство при парковке.
  3. Приемлемая стоимость для устройства с двумя камерами.
  4. Маленькие размеры, его не видно с улицы.
  5. Привлекательный дизайн.

Минусы SHO-ME FHD-825

  1. Неудовлетворительное качество съёмки в ночное время.

Пользователей устраивает качество сборки и работы видеорегистратора.

 

SHO-ME A12

Качество съёмки, угол обзора. Этот видеорегистратор отличается высоким качеством съёмки: 2304х1096 и широким углом обзора 140°.

Для экономии места на карте запись может производиться с низшим разрешением 1280х720. Устройство оснащено экраном диагональю 2,7 дюйма.

Ролики длительностью от 1 до 5 минут записываются на карту памяти MicroSD или MicroSDHC (до 128 Гб).

Улучшает качество съёмки при перепадах освещения функция WDR.

В модели установлен процессор последнего поколения американской фирмы Ambarella A12 и матрица OV4689.

Управление. SHO-ME A12 ведёт съёмку в обычных условиях от автомобильной сети 12 В и автономном режиме – от встроенного аккумулятора.

Наличие блока навигации позволяет определить скорость движения автомобиля, места нахождения камер ГИБДД по имеющейся базе данных.

При приближении к таким зонам водитель получает информацию при помощи голосового оповещения или сообщением на экране.

Регистратор оснащён датчиками движения и удара. Запись, произведённая в экстренных ситуациях, не подлежит стиранию.

Устройство способно нормально функционировать при температурном режиме от -20 до +70°C.

Крепление. Модель фиксируется на ветровом стекле авто при помощи стандартной присоски.

Наличие кронштейна в устройстве разрешает изменять положение прибора в горизонтальной и вертикальной плоскостях.

Комплектация. В неё входят сам видеорегистратор, крепление, провод с разъёмом USB и сетевой адаптер, а также инструкция и гарантийный талон.

Плюсы SHO-ME A12

  1. Есть функция контроля движения по курсу.
  2. Качественный звук.
  3. Хорошее качество видео.
  4. Высокое качество сборки.
  5. Отличное соединение со спутниками.

Минусы SHO-ME A12

  1. Сильно выступающий объектив камеры.
  2. Проблематично быстро снять камеру с крепления.

В целом работа видеорегистратора устраивает покупателей, они рекомендуют её к покупке.

 

Рейтинг лучших видеорегистраторов SHO-ME с радар-детектором

Наличие комбинированного устройства Шо-Ми: видеорегистратор плюс радар-детектор позволяет автолюбителю не тратиться на покупку двух девайсов.

Также такая модель меньше закрывает обзор водителю, что повышает безопасность движения.

SHO-ME Combo Drive Signature

Качество съёмки, угол обзора. Камера устройства способна записывать происходящее с разрешением Full HD или 1920х1080 пикселей при скорости 30 к/сек.

Угол обзора объектива с качественными стеклянными линзами 140°, что позволяет запечатлеть в кадре события по всей ширине проезжей части.

В модели используется процессор тайваньской компании iCatch V33.

Текущую запись можно просматривать на экране диагональю 2,31 дюйма.

Для роликов длительностью 1, 3, 5 минут необходимо приобрести карту памяти MicroSD или MicroSDHC с объёмом до 128 Гб

Управление. Сетевой кабель подключается к регистратору с левого торца от экрана.

Рядом с дисплеем расположены кнопки включения и управления моделью.

Наличие собственного аккумулятора позволяет устройству также вести запись в автономном режиме.

Это необходимо для съёмки при форс-мажорных обстоятельствах, когда срабатывают датчики движения или удара.

Снятые фрагменты позволят владельцу автомобиля увидеть произошедшие события во время его отсутствия.

Модель также оснащена блоком GPS/ГЛОНАСС, позволяющим информировать автолюбителя о текущей и разрешённой скорости автомобиля.

В базе данных устройства содержатся координаты камер наблюдения Госавтоинспекции.

При вхождении в зону их действия водитель получает предупреждение при помощи голосового оповещения, а также выводом сообщения на экран.

Крепление. Видеорегистратор с радар-детектором крепится к стеклу машины с помощью присоски.

Пользователь может установить прибор в нужном для него положении и закрепить его стопорной гайкой.

Комплектация. В набор помимо комбо устройства входят: крепление типа присоска, сетевой шнур с адаптером, инструкция и гарантийный талон.

Радар-детектор. Наличие в блоке радара сигнатурного модуля позволяет сократить количество ложных оповещений до минимума.

Функция CAS позволяет исключить приём сигналов от датчиков рядом идущих автомобилей.

Детектор работает в диапазонах, на которых функционируют контрольные приборы ГИБДД нашей страны – K и X.

Он также способен обнаружить лазерные лучи полицейских устройств, сигналы комплексов «Стрелка», «Кордон», «Робот», Автодория и др.

В зависимости от условий передвижения водитель может изменить чувствительность прибора, переключив его в режим «Трасса», «Город».

Плюсы SHO-ME Combo Drive Signature

  1. Хорошо читаемый экран.
  2. Минимальное количество ложных сообщений.
  3. Качество записи, без шумов.
  4. Удобное управление.
  5. Точное определение координат авто.
  6. Хорошее оповещение голосом.

Минусы SHO-ME Combo Drive Signature

  1. В холодную погоду часто отваливается присоска.
  2. Неважное качество съёмки ночью.
  3. Редко обновляется ПО.

 

SHO-ME Combo №5 А12

Качество съёмки, угол обзора. В основе устройства находится производительный процессор Ambarella A12A20.

Съёмка проводится с разрешением 1920х1080, гарантирующим получение качественной картинки в дневное и вечернее время.

Диагональ дисплея – 2,31 дюйма или 5,87 см., его разрешение: 320х240 p. Угол обзора объектива: 135°.

Ролики длиной 1, 3 или 5 минут записываются на карту памяти с объёмом 256 Гб.

Управление. Устройство включается в работу одновременно с поворотом ключа в замке зажигания.

На корпусе модели расположены кнопки настроек, включения в работу, слот под карту памяти.

Прибор подключается к источнику питания через гнездо прикуривателя.

Возможна работа от аккумулятора регистратора в экстренных случаях.

Перечислим основные функциональные возможности модели:

  • Наличие сенсора G (датчика удара).
  • Установка штампа на снимаемый материал, с указанием даты, времени, номера авто.
  • Текстовое и голосовое оповещение с возможностью регулировки громкости.
  • Есть модуль радар-детектора.

Крепление. Устройство крепится к автомобильному стеклу стандартным образом – резиновой эластичной присоской.

Поворотный механизм даёт возможность размещение прибора в нужном направлении.

Комплектация. В упаковке имеется комбинированное устройство, крепёж, мануал и гарантийный талон.

Радар-детектор. Устройство способно уловить лазерные лучи приборов контроля типа «Амата», ЛИСД, а также радаров ГИБДД, действующих в диапазонах K и X.

При необходимости водитель может отключить ненужные диапазоны.

Плюсы SHO-ME Combo №5 А12

  1. Корейское качество сборки.
  2. Хорошая видео запись днём и в тёмное время суток.
  3. Возможность регулировки яркости экрана и громкости.
  4. Стильное оформление.
  5. Лёгкая настройка.
  6. Частое обновление ПО.

Минусы SHO-ME Combo №5 А12

  1. Видит радары, находящиеся в базе данных, с остальными – проблема.
  2. Завышенная стоимость.
  3. Иногда теряется связь со спутниками.

Владельцы устройства рекомендуют не забывать проводить обновление программного обеспечения. Это позволит избежать ряда проблем.

 

SHO-ME COMBO SMART SIGNATURE

Качество съёмки, угол обзора. Процессор американского бренда Ambarella модели A12 гарантирует качество работы устройства.

Разрешение видео Full HD: 1920х1080, угол обзора: 135°.

В регистраторе используется матрица размером 1/3, что позволяет при съёмке получить более чистое изображение с меньшим количеством шума.

Запись транслируется на экран с диагональю 2,31 дюйма и записывается на карту памяти типа MicroSD (MicroSDHC) ёмкостью до 128 Гб.

Управление. Источником питания для прибора служит бортовая сеть автомобиля.

Возможна запись при отключенном зажигании при помощи встроенного аккумулятора.

Съёмка проходит в циклическом режиме: на смену более ранних роликов приходят вновь записанные.

Водитель может выбрать нужную длину ролика: 1, 3 или 5 минут. У него также есть возможность сохранить нужный файл в нестираемой папке.

Устройство оснащено сенсором G, блоком GPS/ГЛОНАСС.

Благодаря блоку GPS автолюбитель может получить информацию о скорости своего авто, местах нахождения камер Госавтоинспекции.

Водитель может увидеть нужную ему информацию на экране или услышать голосовое оповещение.

Крепление. Модель устанавливается на стекле автомобиля при помощи фирменного крепления компании Шо-Ми: эластичной присоски, выполненной из мягкой резины и регулировочного механизма.

Комплектация. В упаковочной коробке покупатель найдёт самое необходимое для жизнедеятельности прибора.

Помимо видеорегистратора в комплект входят детали крепления, шнур питания с сетевым адаптером, инструкция, а также гарантийный талон.

Радар-детектор. Устройство ловит сигналы полицейских приборов контроля, работающих в диапазонах K, X, а также способно обнаружить лазерные лучи.

Перечислим названия популярных приборов ГИБДД, доступных для обнаружения моделью SHO-ME COMBO SMART SIGNATURE: ЛИСД, «Амата», «Стрелка», «Кордон», «Робот», Автодория и т. д.

Плюсы SHO-ME COMBO SMART SIGNATURE

  1. Возможность переключения режима чувствительности «Город», «Трасса».
  2. Малое количество ложных сообщений.
  3. Компактные габариты устройства два в одном.
  4. Ежемесячное обновление баз данных.
  5. Отличная съёмка в любое время.
  6. Оперативная связь со спутниками.

Минусы SHO-ME COMBO SMART SIGNATURE

  1. Маленький шрифт сообщений о скорости.
  2. Не все сигналы радаров полиции ловятся детектором, некоторые только через базу данных GPS.
  3. Не всегда правильная цветопередача, например, сигналов светофора.

Многие владельцы комбо устройства считают, что модель оправдывает высокую репутацию бренда Шо-Ми.

 

SHO-ME Combo Slim Signature

Качество съёмки, угол обзора. В регистраторе используется матрица с размером 1/3 и установлен производительный процессор Ambarella A12.

Разрешение видео: 1920 на 1080 пикселей, угол обзора широкоугольного объектива 168°.

В качестве материала для линз используется высококачественное стекло.

Комбо прибор оснащён дисплеем повышенным для таких устройств размером: его диагональ равна 3,5 дюйма или 8, 89 см.

При записи используются карты памяти MicroSD/MicroSDHC объёмом до 128 Гб.

Управление. Устройство запускается в работу при включении зажигания.

В случаях форс-мажорного отключения питания при аварии или для записи на стоянке при срабатывании G-сенсора используется встроенный аккумулятор.

В корпусе комбинированного устройства помимо регистратора и радар-детектора находится блок навигации.

Он помогает водителю получить нужную информацию о текущей скорости его машины, информацию о точках установки камер наблюдения.

Такие сообщения выводятся на табло или дублируются голосовым оповещением.

Крепление. Производитель предлагает пользователю два варианта выбора крепления.

Первый – с помощью присоски на стекло, второй – скотчем 3M – на торпедо.

Комплектация. Кроме самого прибора в упаковке присутствуют кабель с адаптером для подключения к гнезду прикуривателя с напряжением 12 В автомобильной сети, крепёжная конструкция двух видов, инструкция и гарантийный талон.

Радар-детектор. Устройство работает в диапазонах, используемых полицией нашей страны и за рубежом.

Это: K, X, Ka, L (лазерные лучи), а также поддерживает режимы POP и Ultra K.

Назовём наиболее востребованные у инспекторов ГИБДД приборы контроля, сигналы которых перехватывает SHO-ME Combo Slim Signature: Автодория, «Стрелка», «Робот», «Кордон», ЛИСД, «Робот».

Плюсы SHO-ME Combo Slim Signature

  1. Сигнатурный режим нивелирует количество ложных сигналов.
  2. Возможность использования нескольких режимов чувствительности.
  3. Качественная видео съёмка.
  4. Хорошая дальность обнаружения камер.
  5. Простые настройки.
  6. Регулярные обновления программы.

Минусы SHO-ME Combo Slim Signature

  1. Сетевой кабель небольшой длины.
  2. При работе в режиме «Трасса» издаёт фоновые сигналы.

Владельцы советуют купить этот комбо регистратор. Качество его работы вполне оправдывает стоимость модели.

 

SHO-ME Combo Mini Wifi

Качество съёмки, угол обзора. В модели используется процессор iCatch V35A и матрица JX-F22-P1.

Видеорегистратор снимает происходящие вокруг автомобиля события с разрешением Full HD 1920х1080 при скорости записи 30 к/сек.

Прибор оснащён экраном с диагональю 2,45 дюйма и разрешением 480 на 272 пикселя.

Угол обзора камеры – 135°. Вся полученная информация записывается на карту памяти MicroSD или MicroSDHC (до 256 Гб).

Управление. Как и многие модели компании SHO-ME, Combo Mini Wi-Fi может работать от сети автомобиля или собственного аккумулятора.

Автономный режим используется при срабатывании датчика удара.

Это позволяет владельцу машины узнать, что случилось с его «ласточкой» во время стоянки.

Модель оснащена модулем беспроводной связи Wi-Fi, позволяющим управлять устройством и передавать запись на смартфон.

Наличие блока навигации даёт возможность автолюбителю получить информацию о месте установки камер Госавтоинспекции, скорости движения авто.

Крепление. Устройство фиксируется на автомобильном стекле при помощи эластичной присоски, которая в свою очередь крепится магнитом к регулируемому кронштейну.

К нему же подходит сетевой кабель, подключаемый также другим концом к гнезду прикуривателя.

Комплектация. В наборе помимо комбинированного устройства есть крепление, сетевой шнур, гарантийный талон и русифицированная инструкция.

Радар-детектор. Он работает в востребованном диапазоне K, а также ловит лазерные лучи приборов ЛИСД, «Амата», «Полискан».

Детектор улавливает сигналы различных модификаций технически сложного комплекса контроля «Стрелка», радаров «Робот», поддерживает режим POP.

Радар может работать в различных режимах чувствительности: «Авто», «Город», «Трасса».

Наличие сигнатурного режима позволяет устройству отсекать ложные сообщения.

Плюсы SHO-ME Combo Mini Wifi

  1. Частое обновление ПО.
  2. Стойкое крепление.
  3. Компактные размеры.
  4. Богатый функционал.
  5. Хорошее качество съёмки.
  6. Чёткая работа детектора.

Минусы SHO-ME Combo Mini Wifi

  1. Минимальное время работы аккумулятора.
  2. Недоработанное мобильное приложение по обновлению ПО.

Пользователи рекомендуют прибор к покупке.

 

Связанные материалы:

Автомобильный видеорегистратор c процессором Ambarella A12

Процессор Ambarella A12
Размер дисплея, дюйм 2.7
Угол обзора, ° 140°
G-сенсор есть
Сенсор (матрица) OV4689
Рабочая температура от –20°С до +70°С
Чип Ambarella A12
Разрешение матрицы, МП 5
Максимальное разрешение записи Super Full HD 2304x1296p
GPS Есть
Glonass есть
Частота кадров, кадр/сек 30
Циклическая запись есть
Формат записи/видеокодек MP4 / H.264
Режим фотосъемки есть
Питание от аккумулятора / от бортовой сети автомобиля
Аккумулятор 400 мАч
Поддержка карт памяти microSD (microSDHC) до 128 Гб
Особенности крепление на присоске
Гарантия производителя 12 месяцев
Производство Китай

Me - Каталог товаров в Москве: сравнить цены производителя на Aport.ru

Sho-Me – лучшие антирадары

Компания Sho-Me создана была в 2003 году. Сегодня она выступает российским представителем известных корейских фирм Excelite, Maxlux, InterPower, работая более 10 лет на отечественном рынке. Ключевым направлением деятельности фирмы является изготовление омывателей фар, ксеноновых ламп, радаров, алкотестеров, парктроников, автомобильных светодиодов и других различных аксессуаров для транспортных средств.

Главным принципом деятельности компании является неизменное совершенствование своих технологий, четкое соответствие всем мировым стандартам качества, неуклонное движение в направлении инновационных прогрессивных технологий. Это и позволило компании за столь незначительный период времени выбиться в настоящие лидеры отечественного рынка. Отличает продукцию фирмы Sho-Me невысокая стоимость, что делает ее доступной большинству автолюбителей. Уникальной особенностью радар-детекторов компании Sho-Me, выпуск которых начался в 2007 году, является четкое обнаружение абсолютно всех радарных комплексов, в том числе современной Стрелка-СТ или более новых поколений.

Новинки

Товары фирмы Sho-Me – это великолепное качество по разумной стоимости. Специалисты компании не стоят на месте, стараясь постоянно усовершенствовать модельный ряд. Среди последних новинок компании стоит выделить:

-головной свет модель maxlux h5 с 2-мя светодиодами CREE, характеризующий мощностью в 48 Вт, световым потоком каждой лампы в 1640-1800лм, цветовой температурой 5000К;

-видеорегистраторы HD-1000G (7000G), которые оснащены антенной GPG, разъемом mini-USB, широкими углами обзора (линза 170 градусов), прекрасным ЖК-экраном;

-радар-детектор 1720, который обладает увеличенной скоростью процессора, отлично распознает радарные сигналы всех диапазонов при помощи 5-ти ступенчатой технологии звукового оповещения.

Также, безусловно, стоит отметить недавно презентованные компанией Sho-Me новые, очень эффективные радары-детекторы модельной серии «Антистрелка». Приборы (к примеру, модель G-800 str) может обнаружить все типы современных полицейских радаров, контрольно-измерительных систем. Отличительной особенностью является встроенные GPS-антенны, а также USB интерфейс.

Зеркало заднего вида с видеорегистратором и камерой заднего вида

Размер дисплея, дюйм 4.5
Угол обзора, ° 120
G-сенсор Есть
Сенсор (матрица) GC1243
Рабочая температура -20ºC - +60ºC
Чип GP5211
Разрешение матрицы, МП 3,0
Максимальное разрешение записи HD 1280*720
Частота кадров, кадр/сек 30
Циклическая запись Есть 1/3/5 мин
Светодиодная подсветка Нет
Формат записи/видеокодек AVI
Режим фотосъемки Есть
Питание от бортовой сети автомобиля 13.8 V
Поддержка карт памяти microSD (microSDHC) до 32 Гб класс 10
Особенности Крепление на штатном зеркале
Размеры (Ш.Д.В.) 295*75 мм
Вес 180 г
Гарантия производителя 12 месяцев
Производство Китай

Обзор лучших видеорегистраторов Sho-Me "АВТО-ПРОФИ"

В этой статье мы будем говорить про неочевидные свойства моделей-бестселлеров. Сравним их с конкурентами, расскажем о пользе и случаях, когда покупать не нужно. Каждый видеорегистратор sho me, попавший на обзор, – лидер в своей ценовой категории, но всегда найдутся сценарии, для которых конкретная модель не подходит.

Если разобраться в истории бренда, то с автомобильной электроникой от Sho-me российский потребитель знаком с 1999 года. За это время в стране появились фирменные сервисные центры и русскоязычная служба поддержки – если что-то сломается, всегда есть к кому обратиться.

Автомобильные аксессуары Sho-me собираются на заводах Китая и Южной Кореи, и по статистике процент брака всегда минимальный. Но если у вас появились замечания к качеству продукции или вы хотите внести свои предложения, напишите представителям бренда  на официальном сайте.

Здесь собраны пять видеорегистраторов из разных ценовых категорий. Мы включили в рейтинг модели комбо-устройств и одиночные регистраторы с базовым функционалом.

Sho me A12 gps

Sho me A12 gps – Super HD-регистратор с функцией спидкам. Модель комплектуется GPS-модулем с поддержкой ГЛОНАСС, поэтому связь со спутниками поддерживается непрерывно, и вы всегда получаете предупреждение о стационарных комплексах контроля ПДД, включая системы контроля средней скорости.

Связка процессора и матрицы здесь как у SilverStone Hybrid Mini, вот только примеры съемки будут отличаться. Видеоролик от Шо ми менее контрастный и бликов от источников света больше, поэтому если часто ездите за рулем ночью или сумерках, рассмотрите модель от конкурента. В остальном, к картинке замечаний нет. Понравилось, что ролики сохраняются без разрывов и при выводе на большой экран не теряют в качестве.

Плюсы: Минусы:
  • Быстрый поиск спутников при холодном старте
  • Подробная база стационарных камер
  • Комфортный экран на 2,7 дюйма
  • Питание через кронштейн: не придется отсоединять провод при съеме камеры с держателя
  • Матовый пластик: не собирает отпечатки пальцев
  • Универсальный угол обзора на 140 градусов: подходит для города и трассы
  • Низкая контрастность
  • Блики от источников света
  • Определение скорости по GPS на 5 км/ч меньше спидометра
  • Выступающая линза объектива: нужно беречь от царапин

Sho me uhd 710 gps

Если нужен недорогой вариант с добротным GPS/ГЛОНАСС-приемником, то это Sho me uhd 710 gps. Прибор предупреждает об Автодории, камерах контроля скорости, выделенной полосы и железнодорожного переезда. При этом вы получаете точные координаты и штамп скорости на видео. Говорят, что записи с регистратора с поддержкой ГЛОНАСС принимают в качестве доказательной базы в суде охотнее.

Запись видео идет в разрешении Full HD с частотой 30 к/с. Этого достаточно, чтобы зафиксировать детали дорожной ситуации, но, если планируете использовать видеорегистратор как тревел-камеру, рассмотрите варианты дороже. Если сравнивать с видеорегистраторами с более профессиональной начинкой, качество съемки может вызвать вопросы. Но на то это и бюджетная серия.

Плюсы: Минусы:
  • Мощный GPS/ ГЛОНАСС-приемник
  • Подробная база стационарных камер
  • Поддержка оптимизации WDR (защита от пересвета и темных пятен)
  • Камера поворачивается вокруг своей оси
  • Подходит для легковых и грузовых автомобилей
  • Низкое качество записи звука
  • Снижение резкости в сумерках и ночное время

Sho me fhd 650

Sho me fhd 650 похож на цифровой фотоаппарат-мыльницу с экраном от полноценного смартфона, поэтому оставлять его в салоне опасно – слишком приметный. С другой стороны, эта модель идет с дополнительной выносной камерой в базовой комплектации, поэтому ее часто рассматривают к покупке.

Модель fhd 650 умеет снимать на две камеры одновременно, и выдает высокое качество кадра. При этом выносной глазок можно установить на бампере и использовать как ассистента парковки. И хотя разрешение и угол обзора у дополнительного и основного канала разные, со своей задачей они справляются. Главное, не ожидать от обеих камер равной отдачи – такое под силу только премиум-сегменту.

Плюсы: Минусы:
  • Параллельная съемка на две камеры
  • Ассистент парковки
  • Естественная цветопередача
  • Читаемые номерные знаки
  • Нет искажений по краю (эффект рыбьего глаза)
  • Высокое качество съемки в ночное время
  • Комфортный экран на 4 дюйма
  • Неудобное крепление
  • Габаритный корпус

Sho me ntk-50 fhd

Один из способов оставить видеорегистратор в салоне на ночь – спрятать камеру за зеркало заднего вида. Но для этого устройство должно быть маленьким – таким как Sho me ntk-50 fhd.

Прибор поставляется в корпусе размером с кредитную карту, а питание подается через кронштейн, поэтому скрыть прибор от посторонних глаз несложно. Провода прокладываются под обшивкой салона, а саму «тушку» с улицы почти не разглядеть.

По части качества съемки мнение неоднозначное – дневные кадры даются хорошо, а вот в ночное время картинка заметно рябит и бликует. Если ездить за рулем в условиях плохой освещенности, эту модель лучше не рассматривать. Но для ежедневного маршрута из дома на работу и обратно – решение отличное.

Плюсы: Минусы:
  • Компактный корпус
  • Удобный держатель
  • Сквозное питание через кронштейн
  • Поворотное крепление
  • Широкий угол обзора без эффекта рыбьего глаза
  • Встроенный аккумулятор на 30 минут автономной работы
  • Снижение резкости в ночное время
  • Маленький экран

Sho me fhd 350

Если рассматривать видеорегистратор из низкого ценового сегмента, обратите внимание на Sho me fhd 350. Это один из самых доступных регистраторов бренда, но по качеству съемки он не хуже моделей классом выше.

В настройках Sho me fhd 350 есть два типа съемки – 1920×1080 при 24 к/с и 1280×720 при 30 к/с. Но на практике второй вариант работает лучше. Если снизить разрешение в пользу частоты кадров, запись получится плавной и будет проще восстановить смазанные детали сцены на стоп-кадре.

Ближайшая альтернатива этой модели – регистраторы с Алиэкспресс. По похожей цене устройство от известного производителя вы не найдете. Но если покупать у ноу-нейма, спрашивайте о регулярности выхода новой прошивки. Если бренд неизвестный, с этим могут возникнуть проблемы.

Плюсы: Минусы:
  • Высокое качество дневной съемки
  • Снимает без геометрических искажений по краю
  • Компактный корпус
  • Поворотное крепление
  • Снижение резкости в ночное время
  • Искажение цветопередачи в условиях плохой освещенности (уходит в зеленый)

Если у вас появились вопросы или вы хотите получить персональный ТОП-5 для вашего автомобиля, обратитесь к консультантам сервиса: расскажем, какие характеристики нужно проверять в первую очередь.

А пока мы подготовили перечень видеорегистраторов Sho me, популярных в этом году.

python - фильтр диапазона временных отметок модели Django

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Как использовать тип данных Range при создании модели Rails?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
  6. О компании

Загрузка…

.

Об изменении регистранта - ICANN

Перейти к основному содержанию
    • Поиск на ICANN.org

    • Войти
    • Зарегистрироваться
    НачатьНачатьРуководство для начинающихПрограмма для новичковПрограмма стипендийИстория Журналы новостей и СМИРеклама Комитет PolicyDevelop PolicyImplement PolicyPolicy UpdateParticipateTeam Общественный CommentOpenRecently ClosedUpcomingArchive ResourcesBoardAccountability & TransparencyRegistrarsRegistry OperatorsDomain Имя RegistrantsContractual ComplianceComplaints OfficePrivacy & Proxy ServicesHelpCareers CommunityGroupsCalendar IANA попечительский
    & Accountability Факт SheetIANA попечительский TransitionEnhancing ICANN AccountabilityImplementationCustomer Постоянная CommitteeRoot зона Эволюция Обзор

    Ресурсы

    • О ICANN
        9000 4 Обучение
        • Информационные бюллетени
        • Руководства для начинающих
        • Сокращения и термины
        • Подкасты
          • Архив
      • Участвуйте
        • Что делает участие
        • в Интернете
        • Программа для новичков
        • Стипендии
          • Комитет
          • Положения и условия
      • Президентский уголок
      • Организационная структура управления ICANN
      • Персонал
      • Карьера
          • В приоритете
              Информация о корне DNSSEC
            • TLD Отчет DNSSEC
            • Развертывание корня
            • Карта развертывания
            • График развертывания
            • Инструменты
            • Обучение
            • Ключевая церемония
            • Новости
            • Сообщения в блоге
            • Презентации
            • 7
          • Усовершенствования GNSO
          • Поддержка командировок
          • Рекомендации группы проверки политики WHOIS - внедрение
        • Для журналистов
          • Релизы и консультации
          • Ресурсы
      • Деятельность комитетов
      • Деятельность Правления
      • Отчеты о деятельности комитетов
        • 2016
    • Решения
    • Рекомендации Правлению
    • Заседания Правления
      • 2020
      • 2019
      • 2018
      • 2017
      • 2016
      • 2015
      • 000
      • 2015
      • 000
      • 2011
      • 2010
      • 2009
      • 2008
      • 2007
      • 2006
      • 2005
      • 2004
      • 2003
      • 2002
      • 2001
      • 2000
      • 1999
      • 1999
      • 4 Комитет по аудиту
      • Комитет по вознаграждениям
      • Исполнительный комитет
      • Финансовый комитет
      • Комитет по управлению
      • Комитет по организационной эффективности
        • Влияние программы новых рДВУ
      • Комитет по рискам
      • Механизм отчетности
      • Технический комитет
      • Комитеты
    • Рабочие группы Правления и собрания
      • Списки членов рабочих групп Правления
      • Правление RDS WG
      • Списки членов Правления
  • Подотчетность
    • Механизмы проверки независимой проверки
      • Обновление механизма проверки
        • IRP
      • Омбудсмен
        • Около
        • Программа
        • Рамки
        • Стандарты практики
        • Уважительное общение
        • Отчеты
        • Выступления
        • Ссылки
        • вопросов
      • Сообщество с полномочиями
        • Администрация сообщества с полномочиями
        • Список рассылки с полномочиями администратора сообщества
        • Переписка с полномочным сообществом
      • Раскрытие документов
          000 Response Policy
      Политика раскрытия информации
    • 9se0008
      • Начало работы
      • Организационные обзоры
        • ALAC
        • ASO
        • Правление
        • ccNSO
        • GNSO
        • Комитет по назначениям
        • RSSAC
        • SSAC
        • Специализированная группа по связям с клиентами
        • Служба регистрационного каталога
        • Безопасность, стабильность и отказоустойчивость
        • Конкуренция, доверие потребителей и выбор потребителей
        • Показатели CCT
    • Ожидаемые стандарты поведения r
    • Повышение подотчетности и управления ICANN
  • Управление
    • Документы управления
      • Руководящие принципы
      • Устав компании
        • Текущий
        • Архив
      • Устав
      • 000 Архив
      • Устав
      • Устав
      • Проведение
      • Политика Правления в отношении конфликтов интересов
      • Заявления Правления о заинтересованности
      • Отчеты о раскрытии информации о лоббировании и вкладе
      • Сводка анализа конфликтов интересов и этических практик
    • Развитие MSM
    • ICANN Передача функций
      • Соглашения о передаче функций IAN
        • Призыв к участию общественности: проект процесса разработки предложения (8 апреля - 8 мая 2014 г.
        • Процесс разработки предложения и следующие шаги
      • Реестр
        • Архив
      • Подтверждение обязательств
        • AO C Отслеживание
      • ccTLD
      • Партнерские меморандумы о взаимопонимании
      • Регистратор
        • Архив
    • Годовые отчеты
    • Финансовые процедуры
      • 000 Стратегический план
      • 000
      • Руководство по финансовому планированию и политике
      • 000
      • Пятилетний план работы
      • Годовой операционный план и бюджет
      • Отчетность о достижениях и прогрессе
        • Непрерывное совершенствование
        • Бета-версия информационной панели
        • Система управления портфелем
      • Историческая
      • Роли и обязанности в сообществе
      • 97
      • RFP
      • Судебное разбирательство
      • Информационный бюллетень
      • Корреспонденция
        • 2020
        • 2019
        • 2018
        • 2017
        • 2016
        • 2015
        • 2014
        • 2013
        • 011
        • 2010
        • 2009
        • 2008
        • 2007
        • 2006
        • 2005
        • 2004
        • 2003
        • 2002
        • 2001
        • 2000
        • 1999
        • 1998
        • 000 000 Группы
          • RSSAC
            • Устав
          • SSAC
            • Роль
            • Планы работы и мероприятия
            • Документы
          • GAC
          • At-Large
          • ASO
          • ccNSO Группа технических экспертов (TEG)
        • NomCom
          • Обязанности комитета
          • Прошлые NomComs
        • Постоянный комитет клиентов
        • Комитет по обзору оценки корневой зоны (RZERC)
        • Жалобы для бизнеса
          • Отчет о жалобах
          9 0007
        • Соблюдение договорных обязательств
          • О
          • Программы
            • Подход и процесс
            • Соответствие реестра gTLD
            • Соответствие требованиям аккредитованного регистратора
            • Аудит
            • Общие вопросы
          • Подача жалобы и оценка результатов
            • Архив
          • Отчеты о производительности
          • Отчеты
          • Информационная поддержка
      • Регистраторы
        • Библиотека регистраторов
        • Новости и сообщения
        • Как стать регистратором
        • Заявление о регистрации
        • Как стать регистратором
        • Заявление на регистрацию
            Инструкции
          • Обучение регистраторов
        • Изменения в существующей аккредитации
          • Ежегодный сертификат соответствия регистратора
          • Массовые передачи
          • Отказ от сохранения данных
          • Покупка ICAN Аккредитованный регистратор
          • Программа депонирования данных регистраторов
          • Слияние регистраторов
          • Изменение имени регистратора
          • Обновление основного контактного лица регистратора
          • Продление существующей аккредитации
          • Прекращение аккредитации
          • Перенос аккредитации и провайдеры услуг через доверенных лиц
          • Ресурсы регистраторов
            • Справочные сведения
            • Соглашения и политики
              • Заявление о политике
            • Выставление счетов Часто задаваемые вопросы (FAQ) для регистраторов
            • Согласованные политики
              • Передача доменов
              • Контактный список
              • Часто задаваемые вопросы о владельцах
              • Информация о передаче между регистраторами
              • Политика
            • Руководство по общим операциям для регистраторов
            • Группа по учетным записям и обслуживанию gTLD
            • Жизненный цикл gTLD
            • Протокол доступа к регистрационным данным (RDAP) 9000 7
            • Часто задаваемые вопросы об отчетах об условном депонировании данных регистраторов
            • Часто задаваемые вопросы о регистраторах
            • Конфликты с законом о Whois и конфиденциальности
            • Политики и положения, связанные с Whois
            • История
        • Операторы реестра
          • Политики
          • 000 Политики
          • 000 Политики
          • 000 Политики
          • 000
            • Политика оценки услуг реестра (RSEP)
              • Замечания по реализации RSEP
              • Предварительное определение проблем с конкуренцией
              • Согласование
              • Архив объявлений RSEP
        • Новости и события
        • ICANN 9D7D
        • Страница общественного обсуждения ICANN
        • Календарь открытых собраний ICANN
      • Соглашения о реестре
        • Глобальная поправка 2017 г. к базовому соглашению о реестре новых рДВУ
        • Архив соглашений о реестре
          • Отчеты с подтверждением концепции
        • Расторгнутые соглашения о реестре
      • Ресурсы реестра
        • Массовая передача
        • Защита данных и конфиденциальность
        • Оператор аварийного внутреннего реестра (EBERO)
          • gTLD Registry Continuity
            • Continuity Form Archive
            • 0008
            .S. Сертификация налогового резидента (TRC)
          • Основы для операторов реестров по реагированию на угрозы безопасности
          • Руководство по общим операциям GDD для операторов реестров
          • Группа по учетным записям и обслуживанию gTLD
          • gTLD JSON Reports
          • How to Guides
          • Список лучших -Level Domains
          • Ежемесячные отчеты реестра
          • Портал услуг присвоения имен
          • Программа новых gTLD
          • Примеры из практики программы New gTLD
          • Отчет CSV оператора реестра новых gTLD
          • Протокол доступа к регистрационным данным (RDAP)
          • Реестр
          • Часто задаваемые вопросы реестра Страница
          • Тестирование системы реестра (RST)
          • Соглашение об уровне обслуживания (SLA) Спецификация API системы мониторинга
        • Услуги для операторов реестра
          • Передача соглашений о реестре
            • Смена управления оператором реестра
              • Завершенная прямая смена управления
            • Материал S Соглашение ubcontracting
          • Инструмент продолжения операций (COI)
          • Централизованная служба данных зоны (CZDS)
          • Запросы на изменение рДВУ сообщества
          • Обработка ускоренного запроса безопасности реестра (ERSR)
          • Операция по прекращению действия соглашения с оператором
          • Услуга по расторжению реестра
          • Процесс RSEP
            • Процесс Fast Track RSEP и стандартный язык авторизации
            • Рабочий процесс RSEP
            • Панель технической оценки
          • Процессы передачи реестра
            • Процесс временного перехода EBERO
            • Процесс перехода EBERO DNS4 - Обмен данными
            • 9000
            • Процесс перехода EBERO - депонирование данных
            • Процесс перехода EBERO - RDDS
            • Процесс перехода EBERO - SRS
            • Матрица предполагаемой оценки реестра
            • Процесс передачи реестра с предполагаемым преемником - проверка поддержки
            • Процесс передачи реестра с предполагаемым преемником - обмен информацией
            • Процесс передачи реестра с предлагаемым преемником - оценка
            • Процесс передачи реестра с предложенным преемником
            • Процесс передачи реестра с запросом предложений - проверка поддержки
            • Процесс передачи реестра с запросом предложений - обмен информацией
            • Процесс передачи реестра с запросом предложений - оценка
            • Процесс передачи реестра с запросом предложений - RFP
            • Процесс передачи реестра с запросом предложений
          • Снятие ограничений на совместное владение
          • Два
          • зарезервированных имен
                Этикетки ASCII
                • Двухсимвольный архив
              • Названия стран и территорий
            • Поправка к RRA
              • Процедура внесения поправок в RRA
              • Поправка к RRA с временной спецификацией
            • Защита прав n Механизмы и процедуры разрешения споров
              • Уведомление о претензиях МНПО
              • PDDRP
              • PICDRP
              • RRDRP
              • TMCH
              • Требования к TMCH
              • URS
              • 9000 Имя 9000 Регистраторы 9000 9000 Имя 9000 Имя
              • Индустрия доменных имен
              • Регистрация доменных имен
              • Управление доменными именами
                • Контактная информация и WDRP
                • Безопасное управление вашим доменным именем
              • Перенос доменных имен
              • Продление доменных имен, спам
              • Права и обязанности
              • и контент веб-сайта
              • Нарушение прав на товарный знак
            • Показатели GDD
            • Безопасность, стабильность и отказоустойчивость систем идентификаторов (OCTO IS-SSR)
              • Осведомленность о безопасности
              • Блоги групп IS-SSR
              • Документ терминологии безопасности Arch0007 9000 ive
            • ccTLD
              • Справочные материалы
              • Соглашения
              • Делегирование
              • База данных корневой зоны
              • Типовой меморандум о взаимопонимании
              • Семинары
              • ICANN и ISO
            • Имя домена
            • Лаборатория
            • Правила создания домена
          .

          Ссылка на поле модели | Документация Django

          Этот документ содержит все ссылки на API , поле , включая параметры полей и типы полей, которые предлагает Django.

          Примечание

          Технически эти модели определены в django.db.models.fields , но для удобства они импортированы в django.db.models ; стандарт соглашение - использовать из моделей импорта django.db и ссылаться на поля как Модели . Поле .

          Варианты полей¶

          Следующие аргументы доступны для всех типов полей. Все не обязательны.

          null

          Поле. null

          Если True , Django сохранит пустые значения как NULL в базе данных. По умолчанию Ложь .

          Избегайте использования null в строковых полях, таких как CharField и TextField . Если строковое поле имеет null = True , это означает, что у него есть два возможных значения для «нет данных»: NULL , и пустая строка.В большинстве случаев два возможных значения излишне для «нет данных»; соглашение Django заключается в использовании пустой строки, а не НУЛЬ . Одно исключение - когда CharField имеет как unique = True и blank = True set. В этой ситуации null = True требуется, чтобы избежать уникальные нарушения ограничений при сохранении нескольких объектов с пустыми значениями.

          Как для строковых, так и для нестроковых полей вам также потребуется установите blank = True , если вы хотите разрешить пустые значения в формах, поскольку null Параметр влияет только на хранилище базы данных (см. , бланк ).

          Примечание

          При использовании серверной части базы данных Oracle значение NULL будет сохранено в обозначают пустую строку независимо от этого атрибута.

          пустой

          Поле. пустой

          Если Истина , поле может быть пустым. По умолчанию Ложь .

          Обратите внимание, что это отличается от null . ноль есть чисто для базы данных, тогда как бланк связан с проверкой.Если поле имеет blank = True , проверка формы позволит ввести пустое значение. Если в поле blank = False , поле будет обязательным.

          варианта

          Поле. варианта

          А

          .

          гиперпараметров Настройка случайного леса в Python | by Will Koehrsen

          Я включил код Python в эту статью, где он наиболее поучителен. Полный код и данные для отслеживания можно найти на странице проекта Github.

          Лучший способ думать о гиперпараметрах - это как настройки алгоритма, которые можно настроить для оптимизации производительности, точно так же, как мы можем повернуть ручки AM-радио, чтобы получить четкий сигнал (или ваши родители могли бы это сделать!). В то время как параметры модели изучаются во время обучения, такие как наклон и пересечение в линейной регрессии, специалист по анализу данных должен установить гиперпараметров перед обучением .В случае случайного леса гиперпараметры включают количество деревьев решений в лесу и количество функций, учитываемых каждым деревом при разделении узла. (Параметры случайного леса - это переменные и пороговые значения, используемые для разделения каждого узла, изученного во время обучения). Scikit-Learn реализует набор разумных гиперпараметров по умолчанию для всех моделей, но не гарантируется, что они будут оптимальными для проблемы. Лучшие гиперпараметры обычно невозможно определить заранее, а при настройке модели машинное обучение превращается из науки в разработку, основанную на пробах и ошибках.

          Гиперпараметры и параметры

          Настройка гиперпараметров больше полагается на экспериментальные результаты, чем на теорию, и, таким образом, лучший метод определения оптимальных настроек - это попробовать множество различных комбинаций для оценки производительности каждой модели. Однако оценка каждой модели только на обучающей выборке может привести к одной из самых фундаментальных проблем машинного обучения: переобучению.

          Если мы оптимизируем модель для обучающих данных, то наша модель будет очень хорошо оцениваться на обучающем наборе, но не сможет обобщаться на новые данные, например, на тестовый набор.Когда модель хорошо работает на обучающем наборе, но плохо работает на тестовом наборе, это называется переобучением или, по сути, созданием модели, которая очень хорошо знает обучающий набор, но не может быть применена к новым задачам. Это похоже на студента, который запомнил простые задачи из учебника, но не знает, как применять концепции в беспорядочном реальном мире.

          Модель overfit может выглядеть впечатляюще на обучающем наборе, но будет бесполезна в реальном приложении. Таким образом, стандартная процедура оптимизации гиперпараметров учитывает переоснащение посредством перекрестной проверки.

          Технику перекрестной проверки (CV) лучше всего объяснить на примере с использованием наиболее распространенного метода - K-Fold CV. Когда мы приближаемся к проблеме машинного обучения, мы обязательно разделяем наши данные на обучающий и тестовый набор. В K-Fold CV мы дополнительно разбиваем наш обучающий набор на K подмножеств, называемых складками. Затем мы итеративно подбираем модель K раз, каждый раз обучая данные на K-1 складок и оценивая K-ю складку (называемую данными проверки). В качестве примера рассмотрим подгонку модели с K = 5.Первую итерацию мы тренируем на первых четырех складках и оцениваем на пятой. Во второй раз мы тренируемся в первом, втором, третьем и пятом раза и оцениваем в четвертом. Мы повторяем эту процедуру еще 3 раза, каждый раз оценивая по разному. В самом конце обучения мы усредняем производительность по каждой из складок, чтобы получить окончательные метрики проверки для модели.

          5-кратная перекрестная проверка (источник)

          Для настройки гиперпараметров мы выполняем множество итераций всего процесса K-Fold CV, каждый раз используя разные настройки модели.Затем мы сравниваем все модели, выбираем лучшую, обучаем ее на полном обучающем наборе, а затем оцениваем на тестовом наборе. Это звучит ужасно утомительно! Каждый раз, когда мы хотим оценить другой набор гиперпараметров, мы должны разделить наши обучающие данные на K раз, а затем обучить и оценить K раз. Если у нас есть 10 наборов гиперпараметров и мы используем 5-кратное CV, это соответствует 50 циклам обучения. К счастью, как и большинство проблем в машинном обучении, кто-то решил нашу проблему, и настройка модели с помощью K-Fold CV может быть автоматически реализована в Scikit-Learn.

          Обычно мы имеем лишь смутное представление о лучших гиперпараметрах, и поэтому лучший способ сузить наш поиск - это оценить широкий диапазон значений для каждого гиперпараметра. Используя метод Scikit-Learn RandomizedSearchCV, мы можем определить сетку диапазонов гиперпараметров и произвольно выбирать из сетки, выполняя K-Fold CV с каждой комбинацией значений.

          Вкратце, прежде чем мы перейдем к настройке модели, мы имеем дело с проблемой машинного обучения с контролируемой регрессией.Мы пытаемся предсказать температуру завтра в нашем городе (Сиэтл, Вашингтон), используя прошлые исторические данные о погоде. У нас есть 4,5 года тренировочных данных, 1,5 года тестовых данных, и мы используем 6 различных функций (переменных), чтобы делать наши прогнозы. (Полный код для подготовки данных см. В записной книжке).

          Давайте быстро рассмотрим особенности.

          Функции для прогнозирования температуры
          • temp_1 = максимальная температура (в F) за один день до
          • average = историческая средняя максимальная температура
          • ws_1 = средняя скорость ветра за один день до
          • temp_2 = максимальная температура за два дня до
          • friend = прогноз от нашего «верного» друга
          • год = календарный год

          В предыдущих сообщениях мы проверяли данные на предмет аномалий и знаем, что наши данные чистые.Таким образом, мы можем пропустить очистку данных и сразу перейти к настройке гиперпараметров.

          Чтобы посмотреть на доступные гиперпараметры, мы можем создать случайный лес и проверить значения по умолчанию.

           из sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor (random_state = 42) from pprint import pprint # Посмотрите на параметры, используемые нашим текущим лесом 
          print ('Параметры, используемые в настоящее время: \ n')
          pprint (rf.get_params ()) Используемые в настоящее время параметры:

          {'bootstrap': True,
          'criterion': 'mse',
          'max_depth': None,
          'max_features': 'auto',
          'max_leaf_nodes': None,
          'min_impurity_decrease' : 0.0,
          'min_impurity_split': Нет,
          'min_samples_leaf': 1,
          'min_samples_split': 2,
          'min_weight_fraction_leaf': 0,0,
          'n_estimators': 10,
          'n_jobs': 1,
          'oobse_score ,
          'random_state': 42,
          'verbose': 0,
          'warm_start': False}

          Вау, это довольно обширный список! Как узнать, с чего начать? Хорошее место - документация по случайному лесу в Scikit-Learn. Это говорит нам о том, что наиболее важными параметрами являются количество деревьев в лесу (n_estimators) и количество функций, рассматриваемых для разделения на каждом листовом узле (max_features).Мы могли бы прочитать исследовательские статьи о случайном лесу и попытаться теоретизировать лучшие гиперпараметры, но более эффективно использовать наше время - просто попробовать широкий диапазон значений и посмотреть, что работает! Мы попробуем настроить следующий набор гиперпараметров:

          • n_estimators = количество деревьев в прогнозе
          • max_features = максимальное количество функций, учитываемых для разделения узла
          • max_depth = максимальное количество уровней в каждом дереве решений
          • min_samples_split = минимальное количество точек данных, помещенных в узел перед разделением узла
          • min_samples_leaf = минимальное количество точек данных, разрешенных в листовом узле
          • bootstrap = метод выборки точек данных (с заменой или без нее)

          Сетка случайных гиперпараметров

          Чтобы использовать RandomizedSearchCV, нам сначала нужно создать сетку параметров для выборки во время подбора:

           из sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV # Количество деревьев в случайном лесу 
          n_estimators = [int (x) for x in np.linspace (start = 200, stop = 2000, num = 10)]
          # Количество функций, которые следует учитывать при каждом разбиении
          max_features = ['auto', 'sqrt']
          # Максимальное количество уровней в дереве
          max_depth = [int (x) для x в np.linspace (10, 110, num = 11)]
          max_depth.append (None)
          # Минимальное количество выборок, необходимых для разделения узла
          min_samples_split = [2, 5, 10]
          # Минимальное количество выборок, необходимых для каждого конечного узла
          min_samples_leaf = [1, 2, 4]
          # Метод выбора выборок для обучения каждого tree
          bootstrap = [True, False] # Создать случайную сетку
          random_grid = {'n_estimators': n_estimators,
          'max_features': max_features,
          'max_depth': max_depth,
          'min_samples_split': min_samples_leaf_split ': min_samples47_split min_samples_leaf,
          'bootstrap': bootstrap} pprint (random_grid) {'bootstrap': [True, False],
          'max _depth ': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, None],
          ' max_features ': [' auto ',' sqrt '],
          ' min_samples_leaf ': [1, 2, 4],
          'min_samples_split': [2, 5, 10],
          'n_estimators': [200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600, 1800, 2000]}

          На каждом итерации, алгоритм выберет разностную комбинацию признаков.Всего 2 * 12 * 2 * 3 * 3 * 10 = 4320 настроек! Однако преимущество случайного поиска заключается в том, что мы не пробуем каждую комбинацию, а выбираем случайным образом для выборки широкого диапазона значений.

          Обучение случайному поиску

          Теперь мы создаем экземпляр случайного поиска и подгоняем его, как любую модель Scikit-Learn:

           # Используйте случайную сетку для поиска лучших гиперпараметров 
          # Сначала создайте базовую модель для настройки
          rf = RandomForestRegressor ( )
          # Случайный поиск параметров с использованием трехкратной перекрестной проверки,
          # поиск по 100 различным комбинациям и использование всех доступных ядер
          rf_random = RandomizedSearchCV (Estimator = rf, param_distributions = random_grid, n_iter = 100, cv = 3, verbose = 2, random_state = 42, n_jobs = -1) # Подходит для модели случайного поиска
          rf_random.fit (train_features, train_labels)

          Самыми важными аргументами в RandomizedSearchCV являются n_iter, который контролирует количество различных комбинаций, которые нужно попробовать, и cv, которое является количеством сверток, используемых для перекрестной проверки (мы используем 100 и 3 соответственно). Больше итераций покроют более широкое пространство поиска, и большее количество кратных сокращений сокращает вероятность переобучения, но повышение каждого из них увеличит время выполнения. Машинное обучение - это область компромиссов, а производительность в зависимости от времени - одна из самых фундаментальных.

          Мы можем просмотреть лучшие параметры, подбирая случайный поиск:

           rf_random.best_params_  {'bootstrap': True, 
          'max_depth': 70,
          'max_features': 'auto',
          'min_samples_leaf': 4,
          'min_samples_split': 10,
          'n_estimators': 400}

          На основе этих результатов мы сможем сузить диапазон значений для каждого гиперпараметра.

          Оценить случайный поиск

          Чтобы определить, дал ли случайный поиск лучшую модель, мы сравниваем базовую модель с лучшей моделью случайного поиска.

           def Assessment (model, test_features, test_labels): 
          predictions = model.predict (test_features)
          errors = abs (predictions - test_labels)
          mape = 100 * np.mean (errors / test_labels)
          precision = 100 - mape
          print ('Характеристики модели')
          print ('Средняя погрешность: {: 0,4f} градуса.'. формат (np.mean (errors)))
          print ('Точность = {: 0,2f}%.'. format ( точность))

          точность возврата

          base_model = RandomForestRegressor (n_estimators = 10, random_state = 42)
          base_model.fit (train_features, train_labels)
          base_accuracy = оценить (base_model, test_features, test_labels) Производительность модели
          Средняя ошибка: 3,9199 градусов.
          Точность = 93,36%.
          best_random = rf_random.best_estimator_
          random_accuracy = оценить (best_random, test_features, test_labels) Производительность модели
          Средняя ошибка: 3,7152 градуса.
          Точность = 93,73%.
          print ('Улучшение {: 0.2f}%.'. Формат (100 * (random_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy)) Улучшение 0.40%.

          Мы добились впечатляющего улучшения точности на 0,4%. Однако в зависимости от приложения это может быть значительным преимуществом. Мы можем улучшить наши результаты, используя поиск по сетке, чтобы сосредоточиться на наиболее многообещающих диапазонах гиперпараметров, обнаруженных при случайном поиске.

          Случайный поиск позволил сузить диапазон для каждого гиперпараметра. Теперь, когда мы знаем, на чем сосредоточить наш поиск, мы можем явно указать каждую комбинацию настроек, чтобы попробовать. Мы делаем это с помощью GridSearchCV, метода, который вместо случайной выборки из распределения оценивает все комбинации, которые мы определяем.Чтобы использовать поиск по сетке, мы создаем другую сетку на основе лучших значений, предоставляемых случайным поиском:

           из sklearn.model_selection import GridSearchCV # Создаем сетку параметров на основе результатов случайного поиска 
          param_grid = {
          'bootstrap': [True ],
          'max_depth': [80, 90, 100, 110],
          'max_features': [2, 3],
          'min_samples_leaf': [3, 4, 5],
          'min_samples_split': [8, 10 , 12],
          'n_estimators': [100, 200, 300, 1000]
          } # Создание модели на основе
          rf = RandomForestRegressor () # Создание экземпляра модели поиска по сетке
          grid_search = GridSearchCV (Estimator = rf, param_grid = param_grid,
          cv = 3, n_jobs = -1, verbose = 2)

          Это попробует 1 * 4 * 2 * 3 * 3 * 4 = 288 комбинаций настроек.Мы можем подогнать модель, отобразить лучшие гиперпараметры и оценить производительность:

           # Подгоняем поиск по сетке к данным 
          grid_search.fit (train_features, train_labels) grid_search.best_params_ {'bootstrap': True,
          'max_depth': 80,
          'max_features': 3,
          'min_samples_leaf': 5,
          'min_samples_split': 12,
          'n_estimators': 100}
          best_grid = grid_search.best_estimator_
          grid_accuracy = Оценить (best_grid, Performance Model_abatures)
          Средняя ошибка: 3.6561 градус.
          Точность = 93,83%. print ('Улучшение {: 0,2f}%.'. Format (100 * (grid_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy)) Улучшение 0,50%.

          Кажется, мы почти достигли максимума производительности, но мы можем попробовать еще раз с сеткой, улучшенной по сравнению с нашими предыдущими результатами. Код такой же, как и раньше, только с другой сеткой, поэтому я представляю только результаты:

            Производительность модели 
          Средняя ошибка: 3,6602 градуса.
          Точность = 93.82%.
          Улучшение 0,49%.

          Небольшое снижение производительности указывает на то, что мы достигли убывающей отдачи от настройки гиперпараметров. Мы могли бы продолжить, но отдача в лучшем случае будет минимальной.

          Мы можем сделать несколько быстрых сравнений между различными подходами, используемыми для повышения производительности, показывая отдачу от каждого из них. В следующей таблице показаны окончательные результаты всех внесенных нами улучшений (в том числе из первой части):

          Сравнение всех моделей Модель

          - это (очень невообразимые) названия моделей, точность - это процентная точность, ошибка - средняя. абсолютная ошибка в градусах, n_features - это количество функций в наборе данных, n_trees - количество деревьев решений в лесу, а time - это время обучения и прогнозирования в секундах.

          Это следующие модели:

          • среднее: исходная базовая линия, рассчитанная путем прогнозирования исторической средней максимальной температуры для каждого дня в тестовом наборе
          • one_year: модель, обученная с использованием данных за один год
          • four_years_all: модель, обученная за 4,5 года данные и расширенные функции (подробности см. в Части 1)
          • four_years_red: модель обучена с использованием данных за 4,5 года и подмножества наиболее важных функций
          • best_random: лучшая модель из случайного поиска с перекрестной проверкой
          • first_grid: лучшая модель из поиска по первой сетке с перекрестной проверкой (выбрана в качестве окончательной модели)
          • second_grid: лучшая модель из поиска второй сетки

          В целом, сбор дополнительных данных и выбор функций уменьшили ошибку на 17.69%, а гиперпараметр дополнительно снизил ошибку на 6,73%.

          Сравнение моделей (код см. В Блокноте)

          С точки зрения программиста, сбор данных занял около 6 часов, а настройка гиперпараметров - около 3 часов. Как и в случае с любым другим делом в жизни, есть момент, когда дальнейшая оптимизация не стоит усилий, и знание того, когда остановиться, может быть столь же важным, как и способность продолжать (извините за философские размышления). Более того, в любой проблеме с данными существует так называемая частота ошибок Байеса, которая является абсолютным минимумом возможной ошибки в проблеме.Ошибка Байеса, также называемая воспроизводимой ошибкой, представляет собой комбинацию скрытых переменных, факторов, влияющих на проблему, которую мы не можем измерить, и присущего любому физическому процессу шума. Поэтому создание идеальной модели невозможно. Тем не менее, в этом примере мы смогли значительно улучшить нашу модель с помощью настройки гиперпараметров, и мы рассмотрели множество широко применимых тем машинного обучения.

          Для дальнейшего анализа процесса оптимизации гиперпараметров мы можем изменять одну настройку за раз и видеть влияние на производительность модели (по сути, проводя контролируемый эксперимент).Например, мы можем создать сетку с диапазоном количества деревьев, выполнить поиск по сетке CV, а затем построить график результатов. Построение графика ошибки обучения и тестирования и времени обучения позволит нам проверить, как изменение одного гиперпараметра влияет на модель.

          Сначала посмотрим, как влияет изменение количества деревьев в лесу. (см. тетрадь для обучения и построения кода)

          Количество деревьев Обучающие кривые

          По мере увеличения количества деревьев наша ошибка уменьшается до точки.Нет особого преимущества в точности увеличения количества деревьев сверх 20 (в нашей окончательной модели было 100), и время обучения постоянно увеличивается.

          Мы также можем исследовать кривые на количество функций для разделения узла:

          Количество функций Обучающие кривые

          По мере увеличения количества сохраняемых функций точность модели увеличивается, как и ожидалось. Время обучения также увеличивается, хотя и незначительно.

          Вместе с количественной статистикой эти визуальные эффекты могут дать нам хорошее представление о компромиссах, которые мы делаем с различными комбинациями гиперпараметров.Хотя обычно нет возможности заранее узнать, какие настройки будут работать лучше всего, этот пример продемонстрировал простые инструменты Python, которые позволяют оптимизировать нашу модель машинного обучения.

          Как всегда, приветствую отзывы и конструктивную критику. Со мной можно связаться по адресу [email protected]

          .

          Что такое регистратор и трансфер-агенты? Определение регистратора и трансфер-агентов, регистраторов и трансфер-агентов Значение

          Определение: Регистратор или трансфер-агенты - это трасты или учреждения, которые регистрируют и ведут подробный учет операций инвесторов для удобства паевых инвестиционных фондов.

          Описание: Транзакции инвесторов, такие как покупка, обмен, обработка писем и другой связанной информации, изменение личных данных и т. Д., Происходят часто и должны регистрироваться.Регистраторы и агенты по передаче обладают квалифицированным опытом работы с такими данными на профессиональной основе, что способствует экономии средств и времени, затрачиваемых на ведение подробных и точных записей транзакций инвестора.

          Их роль также распространяется на предоставление инвесторам информации о новых предложениях, сроках погашения и всей другой удобной для инвесторов информации в одном месте для их справки. Некоторые из RTA, действующих в Индии, - это, в частности, Computer Age Management Services (CAMS), Karvy и Deutsche Investor Services.

          См. Также: Агенты, хранители, трасты, отношения с инвесторами, агенты по обслуживанию акционеров

          .

          Смотрите также