Картинки генератора: Бесплатный генератор временных картинок

Бесплатный генератор временных картинок

Что такое временное изображение?

При разработке нового сайта часто текст готов раньше изображений или фотографий. При помощи замещающих изображений вы можете разместить контент на веб-странице, пока не станут доступны нужные вам изображения. Так вам не нужно останавливать процесс разработки. Временные изображения можно сделать любого необходимого размера.

Можно ли пользоваться генератором временных изображений бесплатно?

Да, можно. Вы можете создавать и загружать сколько угодно временных изображений. Эти изображения нужны для того, чтобы увеличить реализм вашего проекта. Прежде чем опубликовать сайт для свободного доступа, обязательно замените их постоянными изображениями!

Не будут ли временные изображения замедлять скорость загрузки страниц?

Эти изображения максимально приближены по характеристикам к тем, которые будут на вашем сайте, поэтому это хороший способ проверить, не замедляют ли они на самом деле скорость загрузки сайта. Если вы увидите, что сайт загружается медленнее, чем предполагалось, вы можете воспользоваться нашим инструментом для сжатия изображений PNG и JPEG.

Могу ли я выбрать конкретное изображение при работе со стоковым генератором изображений?

Вы не можете выбрать конкретное изображение, но можете выбрать тему изображения. Например, если вы хотите изображение на тему “кошка”, то генератор выберет для вас случайным образом ОДНО изображение кошки из библиотеки. Вы не сможете открыть библиотеку избражений с кошками и выбрать одно самостоятельно.

Где вы берете свои стоковые изображения?

Изображения берутся из базы Unsplash; их можно бесплатно использовать и загружать. Нет ограничения на количество стоковых изображений, которые вы можете загрузить, используя наш инструмент. Учтите, что фотографии из базы Unsplash нельзя продавать, не внеся значительные правки.

генератор текста с буквами-человечками из популярного детского журнала — Интернет на TJ

{“id”:88873,”url”:”https:\/\/tjournal.ru\/internet\/88873-veselye-kartinki-generator-teksta-s-bukvami-chelovechkami-iz-populyarnogo-detskogo-zhurnala”,”title”:”\u00ab\u0412\u0435\u0441\u0451\u043b\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438\u00bb: \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0441 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043c\u0438-\u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0442\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430″,”services”:{“vkontakte”:{“url”:”https:\/\/vk.com\/share.php?url=https:\/\/tjournal.ru\/internet\/88873-veselye-kartinki-generator-teksta-s-bukvami-chelovechkami-iz-populyarnogo-detskogo-zhurnala&title=\u00ab\u0412\u0435\u0441\u0451\u043b\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438\u00bb: \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0441 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043c\u0438-\u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0442\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430″,”short_name”:”VK”,”title”:”\u0412\u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u0435″,”width”:600,”height”:450},”facebook”:{“url”:”https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/tjournal.ru\/internet\/88873-veselye-kartinki-generator-teksta-s-bukvami-chelovechkami-iz-populyarnogo-detskogo-zhurnala”,”short_name”:”FB”,”title”:”Facebook”,”width”:600,”height”:450},”twitter”:{“url”:”https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https:\/\/tjournal.ru\/internet\/88873-veselye-kartinki-generator-teksta-s-bukvami-chelovechkami-iz-populyarnogo-detskogo-zhurnala&text=\u00ab\u0412\u0435\u0441\u0451\u043b\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438\u00bb: \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0441 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043c\u0438-\u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0442\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430″,”short_name”:”TW”,”title”:”Twitter”,”width”:600,”height”:450},”telegram”:{“url”:”tg:\/\/msg_url?url=https:\/\/tjournal.ru\/internet\/88873-veselye-kartinki-generator-teksta-s-bukvami-chelovechkami-iz-populyarnogo-detskogo-zhurnala&text=\u00ab\u0412\u0435\u0441\u0451\u043b\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438\u00bb: \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0441 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043c\u0438-\u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0442\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430″,”short_name”:”TG”,”title”:”Telegram”,”width”:600,”height”:450},”odnoklassniki”:{“url”:”http:\/\/connect.ok.ru\/dk?st.cmd=WidgetSharePreview&service=odnoklassniki&st.shareUrl=https:\/\/tjournal.ru\/internet\/88873-veselye-kartinki-generator-teksta-s-bukvami-chelovechkami-iz-populyarnogo-detskogo-zhurnala”,”short_name”:”OK”,”title”:”\u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438″,”width”:600,”height”:450},”email”:{“url”:”mailto:?subject=\u00ab\u0412\u0435\u0441\u0451\u043b\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438\u00bb: \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0441 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043c\u0438-\u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u0442\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430&body=https:\/\/tjournal.ru\/internet\/88873-veselye-kartinki-generator-teksta-s-bukvami-chelovechkami-iz-populyarnogo-detskogo-zhurnala”,”short_name”:”Email”,”title”:”\u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443″,”width”:600,”height”:450}},”isFavorited”:false}

40 284 просмотров

Сделать 🖼 Favicon для сайта

Как пользоваться сервисом для создания favicon?

1. Нажмите «Выбрать изображение с компьютера» и загрузите картинку в форматах jpg, jpeg, png или gif. Подберите квадратное изображение без мелких деталей.
2. Нажмите «Создать Favicon»;
3. Сервис покажет пример того, как будет выглядеть ваш favicon. Если результат вас устраивает, скачайте готовый файл. Вы получите файл favicon.ico для сайта, то есть файл с расширением *.ico, его и надо будет использовать в дальнейшем.

Как установить отдельные фавиконы для мобильных устройств

Для разной аудитории сайта нужна поддержка основных браузеров и платформ — Windows Firefox, iOS Safari, Internet Explorer, Android Chrome и других. Для мобильных устройств часто прописывают отдельные иконки с другими размерами. Для этого указывают тип устройства в rel, к примеру, “apple-touch-icon”, и атрибут sizes с размером.

Достаточный пакет

Будет достаточно одного файла favicon.ico с размерами 48×48.

Этот обеспечит нормальный внешний вид фавиконок на разных платформах. В остальных случаях система масштабирует до нужного размера.

Как установить favicon на сайт

1. Сохраните картинку в корневой каталог сайта с именем favicon.ico, чтобы получился адрес вида https://sitename.ru/favicon.ico. Это путь к изображению. Он понадобится, если вы захотите использовать разные фавиконы для разделов сайта, чтобы пользователи лучше ориентировались в разделах ресурса. Если вы используете один favicon для всего сайта, путь к нему указывать не нужно.
2. Добавьте ссылку на размещенный файл в HTML-код главной:

   
   <link rel="icon" href="https://sitename.ru/favicon.ico" type="image/x-icon">

Зачем делать favicon?

Никакой функции для SEO он не несет, но его использование позволяет повысить узнаваемость сайта, и, как следствие, показателя CTR.

Узнаваемость сайта

Иконки favicon помогают сделать вкладку с вашим сайтом узнаваемой, это важно, когда пользователь одновременно открывает несколько ресурсов. С заметным фавиконом ваш сайт не потеряется среди других открытых вкладок.

Информативность

Фавикон должен соответствовать цветовой гамме сайта и тематике компании. Вы можете использовать, например, логотип или первую букву названия или простое, но оригинальное графическое изображение, чтобы пользователь, увидев иконку вашего сайта, мог сразу определить, что на вкладке.

Запоминаемость бренда

Если использовать в качестве фавикона логотип или его узнаваемый фрагмент, пользователи сайта будут часто его видеть и быстрее запомнят.

Щетки генератора замена определение неисправности

Как определить, что щетки генератора необходимо заменить?

Щетки генератора деталь которая есть практически в каждом автогенераторе.

Чем современней автомобиль, особенно иномарка, тем больше в нем электрических потребителей, которые тем или иным образом облегчают жизнь владельцу машины. Соответственно все большую роль среди автомобильных агрегатов играет автогенератор, который снабжает электричеством все потребители на машине.

Щетки генератора

Для чего предназначены щетки генератора?

С помощью щеток генератора напряжение с реле регулятора подается на обмотку возбуждения — ротор . На роторе закреплены коллекторные кольца — коллектор ротора к которому плотно прилегают щетки. Чтобы передать ток с реле напряжения на обмотку ротора, щетки должны находится в определенном положении и прижиматься к коллекторным кольцам с определенной силой. Для этого они установлены в посадочных местах щеткодержателя и с обратной стороны их поджимает пружина.

Материал из которого изготовлены щетки генераторов иностранных производителей — смесь меди и графита отличается от отечественных лучшей износостойкостью и проводимостью. По этой причине не рекомендуется установка на иномарки этого элемента от отечественных автомобилей.

Как узнать, когда нужна замена щеток генератора?

1. Пробег автомобиля, 150-200 тыс. км. является сроком когда деталь порядком изношена.
2. Загорается и снова тухнет контрольная лампочка зарядки аккумулятора. Так может продолжаться несколько дней, пока значок не загорится окончательно.
3. Потеря мощности или просадка напряжения из за неплотного прилегания изношенной детали.
4. Скачки напряжения бортовой сети автомобиля могут свидетельствовать о неисправности детали.
5. Если на генератор попало много моторного масла или иной технической жидкости, в этом случае деталь подвержена повышенному износу.

Как проверить, действительно ли необходима замена щеток генератора?

Для определения причин неисправности необходимо разобрать генератор и осмотреть щетки генератора — они должны быть достаточной длинны и контактировать с контактными кольцами.

Если оставшаяся длинна хотя бы одного элемента менее 3 мм, необходима замена в любом случае. Также щетки генератора должны быть хорошо подвижны в своих посадочных местах, иметь примерно равную остаточную длину, не должны быть загрязнены, пружины должны прижимать с одинаковым усилием.

Как выполнить

замену щеток на генераторе? Порядок действий.

На многих современных  автогенераторах щетки составляют одно целое с реле регулятором напряжения, например это справедливо для фирм Valeo, Bosch, Mitsubishi, Magneti Marelli у фирмы Denso реле регулятор выполнен отдельно от щеточного узла.

Для замены щеток генератора, если они встроены в реле регулятор, из инструментов потребуются паяльник 40-100 Вт, припой, флюс, сверло 1,5-3 мм, дрель или шуруповерт, а также инструмент для снятия регулятора. 

  

1. Снимаем защитную крышку
2. Снимаем реле-регулятор напряжения (либо щеточный узел)
3. Со стороны крепления жгута щетки высверливаем контакт так, чтобы остатки детали вышли. Стараемся не повредить пружину, которая находится внутри щеточного узла.
4. Берём новые щетки, проверяем свободно ли они двигаются в своих посадочных местах
5. Вставляем пружину и заводим жгут в отверстие, так чтобы осталась необходимая рабочая длинна.
6. Запаиваем место контакта, остатки жгутов отрезаем.
7. Собираем все в обратной последовательности.

На некоторых реле регуляторах возможна замена щеток генератора, а на некоторых деталь заменить не получиться, можно заменить реле регулятор в сборе.

Например на генераторах Бош примерно с 2000 года реле регулятор идет в сборе с щетками, замена не возможна.

Мы можем произвести замену щеток генератора Bosch, Valeo, Denso, Mitsubishi, Форд Фокус 2, Хендай, Киа, Тойота и другие.

Для того, чтобы купить щетки генератора необходимо знать их размеры, образец либо марку или модель агрегата.

Самые распространенные размеры щеток для генератора следующие: 4*6*18, 5*8*20, 5*6*15, 4*7*19, 5*7*15. Для различных производителей размеры: длинна, ширина, высота могут быть разными.

В нашем сервисном центре можно провести бесплатную диагностику генератора, замену щеток генератора или просто купить щетки генератора.

Мы предлагаем:

• Есть снятие/установка генератора с автомобиля.
• Ремонт генератора в течении 1 часа.
• Все детали в наличии.
• Бесплатная диагностика.

Звоните нам по тел. +7 (495) 645-60-46, или +7 (905) 513-64-75.

Lada Largus: замена ремня привода вспомогательных агрегатов 8-клапанного двигателя

На автомобиле Лада Ларгус замена ремня привода вспомогательных агрегатов производится либо в соответствии с регламентом технического обслуживания, либо при обнаружении на ремне трещин, разрывов и отслоений резины от тканевой основы.

Принудительно, независимо от состояния, ремень заменяем через каждые 120 тыс. км пробега или через шесть лет на автомобиле с гидроусилителем и кондиционером. На автомобиле с гидроусилителем, но без кондиционера ремень заменяем через каждые 60 тыс. км пробега или через четыре года.

Замена ремня привода вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля и кондиционером

1447430331_4777777

Схема привода вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля и кондиционером: 1 — шкив привода вспомогательных агрегатов; 2 — натяжной ролик; 3 — шкив насоса гидроусилителя руля; 4 — шкив генератора; 5 — шкив компрессора кондиционера; 6 — опорный ролик

Схема привода вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля и кондиционером: 1 — шкив привода вспомогательных агрегатов; 2 — натяжной ролик; 3 — шкив насоса гидроусилителя руля; 4 — шкив генератора; 5 — шкив компрессора кондиционера; 6 — опорный ролик

Схема привода вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля и кондиционером: 1 — шкив привода вспомогательных агрегатов; 2 — натяжной ролик; 3 — шкив насоса гидроусилителя руля; 4 — шкив генератора; 5 — шкив компрессора кондиционера; 6 — опорный ролик

Натяжение ремня привода вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля и кондиционером регулируется автоматически натяжным устройством.

Для замены ремня снимаем правый грязезащитный щиток моторного отсека.

Чтобы ослабить натяжение ремня, снизу автомобиля…

2163-13-12-01

…надеваем накидной ключ или головку «на 13» на болт крепления натяжного ролика и поворачиваем кронштейн ролика по часовой стрелке, преодолевая усилие пружины натяжного устройства, до совмещения отверстия в кронштейне ролика и углубления в корпусе устройства (для наглядности показано на снятом двигателе).

…надеваем накидной ключ или головку «на 13» на болт крепления натяжного ролика и поворачиваем кронштейн ролика по часовой стрелке, преодолевая усилие пружины натяжного устройства, до совмещения отверстия в кронштейне ролика и углубления в корпусе устройства (для наглядности показано на снятом двигателе).

…надеваем накидной ключ или головку «на 13» на болт крепления натяжного ролика и поворачиваем кронштейн ролика по часовой стрелке, преодолевая усилие пружины натяжного устройства, до совмещения отверстия в кронштейне ролика и углубления в корпусе устройства (для наглядности показано на снятом двигателе).

2163-13-12-02

Фиксируем кронштейн ролика, вставив в его отверстие и углубление в корпусе натяжного устройства шестигранник «на 6» или стержень диаметром 6 мм.

Фиксируем кронштейн ролика, вставив в его отверстие и углубление в корпусе натяжного устройства шестигранник «на 6» или стержень диаметром 6 мм.

Фиксируем кронштейн ролика, вставив в его отверстие и углубление в корпусе натяжного устройства шестигранник «на 6» или стержень диаметром 6 мм.

2163-13-12-03

Снимаем ремень привода вспомогательных агрегатов.

Снимаем ремень привода вспомогательных агрегатов.

Снимаем ремень привода вспомогательных агрегатов.

Маркировка ремня привода вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля и кондиционером — 5К 1747 (пятиручьевой, длиной 1747 мм). При замене ремня необходимо также заменить опорный и натяжной ролики.

2163-13-12-04

Для замены опорного ролика накидным ключом или головкой «на 13» отворачиваем болт его крепления…

Для замены опорного ролика накидным ключом или головкой «на 13» отворачиваем болт его крепления…

Для замены опорного ролика накидным ключом или головкой «на 13» отворачиваем болт его крепления…

2163-13-12-05

…и снимаем болт с защитной крышкой ролика.

…и снимаем болт с защитной крышкой ролика.

…и снимаем болт с защитной крышкой ролика.

2163-13-12-06

Снимаем опорный ролик.

Снимаем опорный ролик.

Снимаем опорный ролик.

Аналогично отворачиваем болт крепления и снимаем натяжной ролик.

2163-13-12-07

При необходимости замены натяжного устройства (например, при поломке пружины), головкой «на 13» отворачиваем два болта крепления корпуса натяжного устройства…

При необходимости замены натяжного устройства (например, при поломке пружины), головкой «на 13» отворачиваем два болта крепления корпуса натяжного устройства…

При необходимости замены натяжного устройства (например, при поломке пружины), головкой «на 13» отворачиваем два болта крепления корпуса натяжного устройства…

…и снимаем натяжное устройство в сборе с роликом.

2163-13-12-08

Автоматическое натяжное устройство.

Автоматическое натяжное устройство.

Автоматическое натяжное устройство.

Устанавливаем снятые детали в обратной последовательности. Перед монтажом ремня кронштейн натяжного ролика должен быть повернут по часовой стрелке и зафиксирован (см. выше).

При установке ремня укладываем его на шкивы и заводим под натяжной и опорный ролики в соответствии со схемой привода.

Внимание! Шкивы привода вспомогательных агрегатов, генератора, компрессора кондиционера и насоса гидроусилителя руля шестиручьевые, а ремень привода — пятиручьевой.

2163-13-12-09

Укладываем ремень на шкивы так, чтобы он был смещен к их наружному краю, а внутренний ручей шкивов оставался свободным.

Укладываем ремень на шкивы так, чтобы он был смещен к их наружному краю, а внутренний ручей шкивов оставался свободным.

Укладываем ремень на шкивы так, чтобы он был смещен к их наружному краю, а внутренний ручей шкивов оставался свободным.

После установки ремня, немного повернув ключом натяжной ролик, вынимаем фиксатор из отверстия кронштейна ролика и углубления в корпусе натяжного устройства. Затем головкой «на 18» с трещоткой проворачиваем коленчатый вал по часовой стрелке на три оборота за болт крепления его шкива, чтобы проверить правильность положения ремня.

Замена ремня привода вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля (без кондиционера)

1447430332_snimok8888888888888

Схема привода вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля, без кондиционера: 1 — шкив привода вспомогательных агрегатов; 2 — натяжной ролик с кронштейном; 3 — регулировочный болт; 4 — болт крепления кронштейна натяжного ролика; 5 — шкив генератора; 6 — шкив насоса гидроусилителя руля; 7 — ремень

Схема привода вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля, без кондиционера: 1 — шкив привода вспомогательных агрегатов; 2 — натяжной ролик с кронштейном; 3 — регулировочный болт; 4 — болт крепления кронштейна натяжного ролика; 5 — шкив генератора; 6 — шкив насоса гидроусилителя руля; 7 — ремень

Схема привода вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля, без кондиционера: 1 — шкив привода вспомогательных агрегатов; 2 — натяжной ролик с кронштейном; 3 — регулировочный болт; 4 — болт крепления кронштейна натяжного ролика; 5 — шкив генератора; 6 — шкив насоса гидроусилителя руля; 7 — ремень

Проверку натяжения ремня вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля и без кондиционера завод-изготовитель рекомендует выполнять с применением специального приспособления (тензометрического тестера) на дилерском сервисе. Учитывая, что ремень (например, при его обрыве), возможно, придется менять вне дилерского сервисного центра, покажем способ, при котором можно приблизительно оценить натяжение ремня.

Снимаем правый грязезащитный щиток моторного отсека. Снизу автомобиля большим пальцем руки нажимаем на ремень посередине между шкивами насоса гидроусилителя руля и коленчатого вала. При усилии нажатия ~10 кгс прогиб ремня должен составлять 6–8 мм. Для натяжения ремня ослабляем затяжку двух болтов 4 крепления кронштейна натяжного ролика и вращаем по часовой стрелке регулировочный болт 3. Натянув ремень, затягиваем болты крепления натяжного ролика.

Внимание! Чрезмерное натяжение ремня приводит к преждевременному выходу из строя ремня и натяжного ролика, а также подшипников вспомогательных агрегатов.

Для замены ремня поворачиваем регулировочный болт 3 против часовой стрелки на несколько оборотов и ослабляем затяжку болтов 4 крепления кронштейна натяжного ролика. Ослабив натяжение ремня, снимаем его со шкивов. Маркировка ремня привода вспомогательных агрегатов автомобиля с гидроусилителем руля и без кондиционера — 5К 1110 (пятиручьевой, длиной 1110 мм). При замене ремня необходимо также заменить его натяжной ролик. Устанавливаем ремень привода вспомогательных агрегатов в обратной последовательности.

Внимание! Шкивы привода вспомогательных агрегатов, генератора и насоса гидроусилителя руля шестиручьевые, а ремень привода — пятиручьевой.

Укладываем ремень на шкивы так…

2163-13-12-010

…чтобы он был смещен к внутреннему краю шкивов, а наружный ручей шкивов оставался свободным.

…чтобы он был смещен к внутреннему краю шкивов, а наружный ручей шкивов оставался свободным.

…чтобы он был смещен к внутреннему краю шкивов, а наружный ручей шкивов оставался свободным.

Регулируем натяжение ремня (см. выше). Для точной проверки натяжения ремня необходимо обратиться в сервис.

[Как сэкономить на техническом обслуживании Lada Largus] [Техническое обслуживание Lada Largus на 15 000/45 000/75 000/105 000 км пробега] [Техническое обслуживание Lada Largus на 30 тыс. км пробега] [Техническое обслуживание Lada Largus на 60 тыс. км  пробега] [Техническое обслуживание Lada Largus на 90 тыс. км пробега] [Техническое обслуживание Lada Largus на 120 тыс. км пробега] [Самостоятельное проведение ТО — общие рекомендации] [Правила техники безопасности при самостоятельном проведении ТО] [Инструмент, необходимый для проведения техобслуживания Lada Largus] [Лампы, применяемые в автомобиле Lada Largus]

Генеративно-состязательные нейронные сети, GAN на примерах и картинках

GAN – генеративно-состязательная нейросеть (Generative adversarial network, GAN) – один из алгоритмов классического машинного обучения, обучения без учителя. Суть идеи в комбинации двух нейросетей, при которой одновременно работает два алгоритма “генератор” и “дискриминатор”. Задача генератора – генерировать образы заданной категории. Задача дискриминатора – пытаться распознать созданный образ.

Таким образом генератор генерирует определенные образы. Например, картинки, похожие на лица, а дискриминатор пытается определить лицо это было или нет. И со временем сеть обучается настолько, что генератор генерирует весьма реалистичные лица.

Каким образом нейросеть может что-то генерировать и распознавать?

Дискриминатор. Для распознавания используются сверточные нейронные сети (CNN). Принципы работы и применение CNN описаны в отдельной статье. Для понимания “на пальцах”: CNN может распознавать образы на картинках, например, выделять из всего изображения лица, цифры и т.п. Для того, чтобы нейронная сеть научилась что-то распознавать, ей нужно обработать большое количество изображений, где содержатся искомые образы.

Простым языком: вы даете нейронной сети большое количество картинок котиков, на которых отмечаете в какой части изображения находятся котики (это называется “разметка”), и потом нейросеть уже сама способна сказать есть ли на картинке котики и где они находятся.

Генератор. Формирование изображений начинается с генерации произвольного шума, на котором постепенно начинают проступать фрагменты искомого изображения. Представьте себе, что вы трясете тарелку с песком, пока не удается “натрясти” что-то, отдаленно напоминающее цифру. А затем продолжаете трясти пока контуры цифры не станут более явными.  Нейросеть запоминает каким именно образом вы трясли тарелку, чтобы добиться такого результата, и в следующий раз воспроизводит ваши действия.

Естественно, это иллюстративный пример и в реальных моделях применяются более разумные подходы. В качестве генерирующей нейронной сети могут использоваться (и часто используются) сети FFNN – нейронные сети прямого распространения (feed forward neural networks).

Как и где применяются GAN и генеративные модели?

Создание контента и данных:  например, создание картинок для интернет-магазина, аватаров для игр, видеоклипов, сгенерированных автоматически, исходя из музыкального бита произведения, или даже виртуальных ведущих для ТВ-программ. Благодаря работе GAN и генеративных моделей возникает синтез данных, на которых потом будут обучаться другие системы.

Автоматическое редактирование: этот подход уже используется в современных смартфонах и некоторых программах. Он позволяет менять на фотографии выражение лица, количество морщин и причёску, менять день на ночь, состаривать изображения и т.п.

Применение GAN нейросетей – реальные вдохновляющие примеры

Генерация потрясающе реалистичных изображений “знаменитостей” (а на самом деле – несуществующих людей) с помощью PG GAN от nVidia. C помощью этой сети можно также генерировать изображения любых других категорий.

https://medium.com/

Все эти изображения сгенерированы системой на базе генеративно-состязательных нейронных сетей, часть из них выглядит не слишком реалистично, но другая часть  весьма правдоподобна.

https://towardsdatascience.com/

Модель Everybody Dance Now, созданная группой ученых из Университета Беркли, представляет простой метод на основе генеративных нейронных сетей передачи движения «сделай как я». Дано: исходное видео танцующего человека. Достигнутый результат: мы заставляем изображение другого человека танцевать. Это называется “перенос движения”.

Перенос стиля из одного изображения на другое позволяет при помощи нейросетей делать такие впечатляющие вещи как “превратить лошадь в зебру”

https://kharshit.github.io/

Или генерировать “аниме-портреты” по фотографии. На этой картинке видно, как с этой задачей справляются разные виды ГАНов.

https://towardsdatascience.com/

Изменение эмоций, возраста, выражения лица человека – всего этого можно достичь, правильно обучив и запрограммировав нейронные сети GAN. На практике это выглядит следующим образом: на входе модели подается исходное фото и указывается эмоция, которую нужно показать на выходе.

https://towardsdatascience.com/

Также нейронные сети GAN используют для  генерации реалистичного видео городской среды. Например, при создании фильмов, игр, виртуальной реальности.

Преобразование набросков и контурных рисунков в фотореалистичное изображение при помощи GAN происходит следующим образом: вы рисуете от руки лицо, сумку или, например, кота и получаете фотореалистичное изображение на выходе. Поиграться с этим можно здесь.

https://affinelayer.com/pixsrv/

Вместо заключения: что конкретно можно разработать, используя нейронные сети GAN

Поскольку GAN – довольно молодой метод (он появился только в 2014 году, а первые “приличные” результаты появились в 2016-2017 годах), еще никто не знает достоверно, что можно, а чего нельзя сделать с помощью GAN. Обзорам новых вариаций GAN и способам их применения посвящено много статей, мы же соберем самые интересные из них и будем публиковать их в нашем блоге.

Для чего мы в Evergreen планируем применять нейронные сети GAN? Основная идея – автоматизация производства контента, который раньше требовал усилий дизайнеров.

Если вы считаете, что сейчас переплачиваете за создание контента, который может создавать машина, поделитесь с нами своей идеей. Мы будем рады найти метод генерации, подходящий вашим потребностям.

28.01.2019

Используемые в статье картинки взяты из открытых источников и используются как иллюстрации.

ААРОН АВТО | Ремонт стартеров и генераторов на Рябиновой

Это неполный список, компьютерное исследование способно выявить практически любую неполадку или сбой при работе электроники и механизмов.

Чтобы понять, насколько сложна работа диагностического оборудования, можно проиллюстрировать алгоритм его действий:

– Определение предустановленных блоков и датчиков.
– Исследование оборудования, подключенного к бортовому компьютеру.
– Получение данных, расшифровка кодов.
– Обработка информации, определение неисправностей, сбоев работы систем.
– Перевод информации в доступный оператору вид.

Электронная диагностика систем автомобиля, проводимая один раз в месяц и занимающая от пятнадцати минут до одного часа, позволяет избежать в дальнейшем больших проблем, связанных как с материальными затратами, так и со временем вынужденного простоя.

Диагностика легковых автомобилей в любом из наших сервисов отличается не только широким спектром работ. Здесь удачно совмещено мастерство специалистов и возможности новейшего диагностического оборудования, которым не может похвастаться каждый автосервис. Новейшие сканеры для компьютерной диагностики двигателей, тормозные стенды, тестеры подвески, компрессометры, газоанализаторы, приборы для измерения давления в топливном баке, толщинометры для лакокрасочных покрытий, приборы для оценки состояний технических жидкостей – вот далеко не полный перечень оборудования для проведения диагностики автомобиля, которым оснащён автосервис. Все без исключения приборы проходят периодические поверки и калибровки, а высокая техническая культура специалистов, эксплуатирующих их, позволяет выявлять неисправности и находить самые эффективные пути ремонта.

Одной из важных причин популярности нашей сети являются самые низкие цены на проведение диагностики автомобиля при неизменно высоком качестве работ.

Приглашаем пройти диагностику автомобиля у нас! Мы всегда рады оказать помощь в выявлении неисправностей автомобиля.

Желаем всем безаварийной езды и удачи на дорогах!

Колесо выбора изображений – выберите случайное изображение, вращая его

Ссылки на быстрые инструменты: колесо выбора, колесо выбора команды, колесо выбора Да Нет, колесо выбора числа, колесо выбора букв

1. Что такое колесо выбора изображения?

Image Picker Wheel – это генератор случайных изображений, который выбирает случайное изображение из списка предоставленных вами изображений. Это специальное колесо выбора, предназначенное для выбора случайного изображения.

Он создан, потому что мы знаем, что картинка стоит тысячи слов.Это сделает колесо более интерактивным для зрителей. Например, учитель может использовать это колесо выбора изображений, чтобы рассказывать ученикам о животных, вставляя все фотографии животных в колесо.

2. Как использовать это как генератор случайных изображений?

Это колесо изображений выберет случайное изображение из списка вставленных фотографий.

Это колесо не работает как типичный генератор случайных фотографий, поскольку в нем нет всех предопределенных фотографий. Это общий тип генератора случайных изображений, который поддерживает все форматы изображений и выбирает изображения из предоставленных вами изображений.

1. Нажмите кнопку «загрузить изображения».
2. Выберите одно изображение или несколько изображений. Он принимает все форматы изображений. например png, jpg, gif и другие.
3. Изображения вставляются и отображаются в разделе входов. Вы можете скрыть или удалить изображение, переключив галочку, а также кнопку закрытия.
4. Нажмите кнопку «ВРАЩЕНИЕ», чтобы начать вращение колеса выбора изображений.
5. Результат будет объявлен.
6. Выберите одно из действий для выбранного результата.Разберитесь в типе режимов действия в разделе 3.
7. Параметры вращения, звука, конфетти и цвета можно изменить в разделе «Настройки инструмента».

Другие функции: Вставленные изображения также сохраняются в локальном хранилище браузера. Так что это сокращает время вашей конфигурации / загрузки, когда вы в следующий раз захотите использовать его снова.

3. Типы режимов работы

Так же, как и с колесом выбора, есть 3 действия, которые вы можете выполнить, когда объявляется результат изображения.

3.1 Нормальный режим

Выбранное изображение будет по-прежнему доступно в следующем раунде, и все доступные параметры изображения останутся такими же, как и в предыдущем раунде.

3.2. Режим ликвидации

Выбранное изображение будет временно удалено. Вы можете включить его обратно, переключив изображение в разделе входов.

3.3. Режим накопления

Счетчик выбранного изображения будет добавлен +1. По умолчанию счет всех вновь вставленных изображений равен нулю.

4.Сценарии использования

Это несколько сценариев, в которых, как мы думаем, поможет колесо выбора изображений.

1. Воспитатель детского сада может проводить более интересные лекции в классе со всеми детьми.
2. Мы можем использовать его в ледокольной игре. Проигравший должен принять позу так же, как на выбранном изображении.
3. Мы можем использовать его, чтобы решать, какую еду готовить. Еда, входящая в тройку лидеров, будет приготовлена.

5. Поделитесь приложением

Если вы найдете это колесо выбора изображений полезным, мы надеемся, что вы поможете нам распространить его среди ваших друзей и семьи.Когда все больше и больше людей используют, это будет отличной мотивацией, которая поможет нам двигаться вперед. В правом верхнем углу страницы есть кнопка «Поделиться».

Выберите, что нужно включить в ссылку для общего доступа. Вы можете включить текущие входные данные изображения, результаты текущих изображений, например. подсчитывает, а настройки колеса, например, цвета. Затем нажмите кнопку «Создать ссылку для общего доступа».

Затем создается ссылка для общего доступа. Скопируйте адрес ссылки или нажмите кнопку “Копировать”, чтобы поделиться своим колесом выбора изображений с другими людьми.Также доступен обмен ссылками через Facebook или Twitter

6. Отзывы

Мы всегда стремимся улучшить колесо, чтобы оно соответствовало потребностям каждого в решении его повседневных проблем. Пожалуйста, дайте нам знать свой отзыв.

7. Требуется колесо выбора на основе текста?

Если вам нужно колесо выбора на основе текста, вы можете изучить наше основное колесо выбора, чтобы принимать случайные решения на основе текста.

Давайте воспользуемся колесиком выбора изображения, чтобы выбрать изображение.Удачной игры!

MakeMeBabies – Детский генератор

Luxand Technologies помогает парам создавать фотографии своих младенцев

Пары часами обсуждают, как будет выглядеть их ребенок. Будет ли ребенок больше похож на свою маму или папа? Изучение семейных фотоальбомов и попытки сопоставить фотографии могут помочь обеспокоенным парам во время прошлый век. Сегодня есть лучшая, более простая и точная альтернатива.

Baby Morphing, новая технология, разработанная Luxand, помогает родителям, парам и друзьям увидеть, что их ребенок будет выглядеть, основываясь только на их фотографиях. Технологии нужны только фотографии лица пары, чтобы создать качественное изображение своего ребенка. Эта технология упрощает парам, чтобы создавать и публиковать фотографии младенцев. Тем не менее, Baby Morphing не останавливается на достигнутом и позволяет создавать фотографии младенцев, сделав только одну фотографию и смешав ее со стандартной фотографией знаменитости или участник сайта знакомств, в зависимости от приложения.

Кто и почему использует Baby Morphing

Семейные веб-сайты могут предложить парам возможность бесплатно заглянуть в будущее семьи, позволяя им увидеть как будет выглядеть их ребенок. Сайты знаменитостей позволят посетителям реализовать свои фантазии о том, ребенок от их паники. Службы знакомств и брачные агентства повышают ценность своих услуг, позволяя посетители получают дополнительные уникальные развлечения. Baby Morphing действительно универсален в своих приложениях как технология полностью автоматизирована и работает без участия человека.

Технологический фон

Технология Baby Morphing революционизирует какие детские картинки созданы. Технология генерирует высококачественные лица высокого разрешения. младенцы из снимков лиц пары человек. Baby Morphing обеспечивает стабильные качественные результаты, которые не зависят от качества фотографий родителей. Вместо того, чтобы просто смешивать лица или превращая одну картинку в другую наполовину, как это делают практически все конкурирующие технологии, Baby Morphing работает другим, уникальным способом.Baby Morphing распознает лица родителей на двух фотографиях, распознает их черты лица и классифицирует характерные черты каждого лица. После этого технология создает изображение лица ребенка путем усреднения этих характеристик.

Baby Morphing всегда дает результаты высочайшего качества качество независимо от качества фотографий родителей. Даже поставка с низким разрешением поцарапана черно-белые фотографии дают качественную цветопередачу!

Отправляйтесь в Люксанд.com

Рекомендуем IT-Summa высоконагруженная веб-разработка

profile-picture-generator – npm

, а затем выполните следующий код JavaScript. URL-адреса для templateUrl и imagePreview необходимо настроить заранее. Объяснение различных параметров конфигурации можно найти ниже.

 window.ProfilePictureGenerator ({
  контейнер: document.querySelector ('. pbg-container'),
  initialLanguage: 'ru',
  languages: {
    en: {
      имя: 'Английский',
      templateUrl: "https: // fridaysforfuture.de / src / bayern / dist / src / templates / bayern_2020-03-13 / template.png ",
      imagePreview: "https://fridaysforfuture.de/src/bayern/dist/src/templates/bayern_2020-03-13/preview.png"
    }
  }
}); 

Шаблонное изображение должно быть квадратным изображением, которое можно наложить на изображение профиля, например. части изображения, на которых должно быть видно изображение профиля, должны быть прозрачными. Примеры таких изображений можно увидеть в папке шаблонов. Размер шаблона должен быть 1200 x 1200 пикселей, в то время как аватар заполнит внутренние 848 x 848 пикселей сгенерированного изображения.1.3.3 / dist / profile-picture-generator.js “>

Выполните соответствующую команду снизу и отправьте в GitLab. Затем запустите задание публикации в конвейере GitLab CI / CD для автоматически созданного коммита.

По умолчанию генератор изображений профиля будет отслеживать его просмотры, когда изображение создается и загружается на сервер аналитики с сайта DevelopersForFuture.Загруженные изображения или информация о них никогда не отправляются ни на какой сервер. Это можно отключить в настройках, установив для слежение значение false. При отслеживании также учитывается информация doNotTrack, отправляемая браузером.

Создание мощных моделей классификации изображений с использованием очень небольшого объема данных

Вс 05 июня 2016

Франсуа Шоле

В учебных пособиях.

Примечание: этот пост изначально был написан в июне 2016 года.Сейчас он очень устарел. Посмотри пожалуйста это руководство по тонкой настройке для получения актуальной альтернативы или ознакомьтесь с главой 8 моей книги «Глубокое обучение с помощью Python (2-е издание)».

В этом руководстве мы представим несколько простых, но эффективных методов, которые вы можете использовать для создания мощного классификатора изображений, используя всего несколько обучающих примеров – всего несколько сотен или тысяч изображений из каждого класса, которые вы хотите распознать. .

Мы рассмотрим следующие варианты:

• обучение небольшой сети с нуля (в качестве основы)
• с использованием узких мест предварительно обученной сети
• точная настройка верхних уровней предварительно обученной сети

Это приведет нас к рассмотрению следующих функций Keras:

• fit_generator для обучения модели Keras с использованием генераторов данных Python
• ImageDataGenerator для увеличения данных в реальном времени
• Замораживание слоев и точная настройка модели
• …и больше.

---

Наша установка: всего 2000 обучающих примеров (1000 в классе)

Начнем со следующей настройки:

• машина с установленными Keras, SciPy, PIL. Если у вас есть графический процессор NVIDIA, который вы можете использовать (и установлен cuDNN), это прекрасно, но поскольку мы работаем с несколькими изображениями, это не является строго необходимым.
• каталог обучающих данных и каталог данных проверки, содержащий по одному подкаталогу для каждого класса изображений, заполненному .png или.jpg изображений:

  данные /
    тренироваться/
        собаки /
            dog001.jpg
            dog002.jpg
            ...
        кошки /
            cat001.jpg
            cat002.jpg
            ...
    Проверка/
        собаки /
            dog001.jpg
            dog002.jpg
            ...
        кошки /
            cat001.jpg
            cat002.jpg
            ...
  

Чтобы получить несколько сотен или тысяч обучающих изображений, принадлежащих интересующим вас классам, можно использовать Flickr API для загрузки изображений, соответствующих заданному тегу, по дружественной лицензии.

В наших примерах мы будем использовать два набора изображений, которые мы получили от Kaggle: 1000 кошек и 1000 собак (хотя в исходном наборе данных было 12500 кошек и 12500 собак, мы только что взяли первые 1000 изображений для каждого класса). Мы также используем 400 дополнительных образцов из каждого класса в качестве данных проверки для оценки наших моделей.

Это очень мало примеров, на которых можно поучиться, для задачи классификации, которая далеко не проста. Таким образом, это сложная проблема машинного обучения, но она также реалистична: во многих реальных случаях использования даже мелкомасштабный сбор данных может быть чрезвычайно дорогостоящим или иногда почти невозможным (например,грамм. в медицинской визуализации). Способность извлекать максимальную пользу из очень небольшого объема данных – ключевой навык компетентного специалиста по данным.

Насколько сложна эта проблема? Когда Kaggle начал соревнование кошек против собак (всего 25000 обучающих изображений), чуть более двух лет назад, оно пришло со следующим заявлением:

«В неофициальном опросе, проведенном много лет назад, эксперты по компьютерному зрению заявили, что классификатор с точностью выше 60% будет трудным без значительного прогресса в уровне техники.Для справки: 60% -ный классификатор улучшает вероятность угадывания HIP с 12 изображениями с 1/4096 до 1/459. В современной литературе говорится, что машинные классификаторы могут набрать более 80% точности при выполнении этой задачи [ref]. “

В результате конкурса лучшие участники смогли набрать более 98% точности с помощью современных методов глубокого обучения. В нашем случае, поскольку мы ограничиваемся только 8% набора данных, проблема намного сложнее.

О важности глубокого обучения для проблем с небольшими данными

Я часто слышу сообщение о том, что «глубокое обучение актуально только тогда, когда у вас есть огромный объем данных».Хотя это не совсем неверно, это несколько вводит в заблуждение. Конечно, для глубокого обучения требуется способность автоматически изучать функции на основе данных, что обычно возможно только при наличии большого количества обучающих данных – особенно для задач, в которых входные образцы очень многомерны, например изображения. Однако сверточные нейронные сети – основополагающий алгоритм глубокого обучения – по своей задумке являются одной из лучших моделей, доступных для большинства «перцептивных» проблем (таких как классификация изображений), даже при очень небольшом количестве данных, на которых можно учиться.Обучение свёрточной сети с нуля на небольшом наборе данных изображений по-прежнему даст разумные результаты без необходимости разработки каких-либо специальных функций. Convnets просто хороши. Это правильный инструмент для работы.

Но, более того, модели глубокого обучения по своей природе очень многоцелевые: вы можете взять, скажем, классификацию изображений или модель преобразования речи в текст, обученную на крупномасштабном наборе данных, а затем повторно использовать ее для решения существенно другой проблемы с незначительными изменениями, как мы увидим в этом посте.В частности, в случае компьютерного зрения многие предварительно обученные модели (обычно обученные на наборе данных ImageNet) теперь общедоступны для загрузки и могут использоваться для начальной загрузки мощных моделей зрения из очень небольшого количества данных.

---

Предварительная обработка и увеличение данных

Чтобы максимально использовать наши несколько обучающих примеров, мы «увеличим» их с помощью ряда случайных преобразований, чтобы наша модель никогда не увидела дважды одно и то же изображение. Это помогает предотвратить переоснащение и помогает модели лучше обобщать.

В Keras это можно сделать с помощью класса keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator . Этот класс позволяет:

• настроить случайные преобразования и операции нормализации, которые будут выполняться с данными изображения во время обучения
• создают экземпляры генераторов пакетов расширенных изображений (и их меток) через .flow (данные, метки) или .flow_from_directory (каталог) . Эти генераторы затем можно использовать с методами модели Keras, которые принимают генераторы данных в качестве входных данных, fit_generator , Assessment_generator и pred_generator .

Сразу посмотрим на пример:

  из keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator (
        диапазон_ вращения = 40,
        width_shift_range = 0,2,
        height_shift_range = 0,2,
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Верно,
        fill_mode = 'ближайший')
  

Это лишь некоторые из доступных опций (подробнее см. Документацию). Давайте быстро пройдемся по тому, что мы только что написали:

• диапазон_ вращения – значение в градусах (0–180), диапазон, в котором произвольно поворачиваются изображения
• width_shift и height_shift – это диапазоны (в виде доли от общей ширины или высоты), в пределах которых можно произвольно переводить изображения по вертикали или горизонтали
• rescale – это значение, на которое мы умножим данные перед любой другой обработкой.Наши исходные изображения состоят из коэффициентов RGB в диапазоне 0–255, но такие значения были бы слишком высокими для обработки нашими моделями (с учетом типичной скорости обучения), поэтому вместо этого мы нацелены на значения от 0 до 1 путем масштабирования с 1/255. фактор.
• shear_range для произвольного применения сдвиговых преобразований
• диапазон масштабирования предназначен для произвольного масштабирования внутри изображений
• horizontal_flip предназначен для случайного переворачивания половины изображений по горизонтали – актуально, когда нет предположений о горизонтальной асимметрии (например,грамм. картинки из реального мира).
• fill_mode – это стратегия, используемая для заполнения вновь созданных пикселей, которые могут появиться после поворота или сдвига ширины / высоты.

Теперь давайте начнем сгенерировать несколько изображений с помощью этого инструмента и сохраним их во временном каталоге, чтобы мы могли понять, что делает наша стратегия увеличения – в этом случае мы отключаем масштабирование, чтобы изображения оставались отображаемыми:

  из keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img

datagen = ImageDataGenerator (
        диапазон_ вращения = 40,
        width_shift_range = 0.2,
        height_shift_range = 0,2,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Верно,
        fill_mode = 'ближайший')

img = load_img ('data / train / cats / cat.0.jpg') # это изображение PIL
x = img_to_array (img) # это массив Numpy с формой (3, 150, 150)
x = x.reshape ((1,) + x.shape) # это массив Numpy с shape (1, 3, 150, 150)

# команда .flow () ниже генерирует пакеты случайно преобразованных изображений
# и сохраняет результаты в каталог `preview /`
я = 0
для партии в датагене.поток (x, batch_size = 1,
                          save_to_dir = 'предварительный просмотр', save_prefix = 'cat', save_format = 'jpeg'):
    я + = 1
    если i> 20:
        break # иначе генератор будет зацикливаться бесконечно
  

Вот что мы получаем – так выглядит наша стратегия увеличения объема данных.

---

Обучение небольшой свёрточной сети с нуля: точность 80% в 40 строках кода

Правильный инструмент для работы по классификации изображений – это свертка, поэтому давайте попробуем обучить его на наших данных в качестве начальной базы.Поскольку у нас всего несколько примеров, наша проблема номер один должна быть переоснащением . Переобучение происходит, когда модель, на которой представлено слишком мало примеров, изучает шаблоны, которые не обобщаются на новые данные, то есть когда модель начинает использовать нерелевантные функции для прогнозирования. Например, если вы, как человек, видите только три изображения людей, которые являются лесорубами, и три изображения людей, которые являются моряками, и среди них только один лесоруб носит фуражку, вы можете начать думать, что ношение фуражки – это признак того, что он лесоруб, а не моряк.Тогда из вас получился бы довольно паршивый классификатор лесорубов / матросов.

Увеличение данных – один из способов борьбы с переобучением, но этого недостаточно, поскольку наши расширенные выборки по-прежнему сильно коррелированы. Основное внимание в борьбе с переобучением должно быть сосредоточено на энтропийной способности вашей модели – сколько информации ваша модель может хранить. Модель, которая может хранить большой объем информации, потенциально может быть более точной за счет использования большего количества функций, но также больше рискует начать хранить нерелевантные функции.Между тем, модель, которая может хранить только несколько функций, должна будет сосредоточиться на наиболее важных функциях, обнаруженных в данных, и они с большей вероятностью будут действительно актуальными и будут лучше обобщать.

Есть разные способы модуляции энтропийной емкости. Главный из них – это выбор количества параметров в вашей модели, то есть количества слоев и размера каждого слоя. Другой способ – использование регуляризации весов, такой как регуляризация L1 или L2, которая заключается в том, чтобы заставить веса модели принимать меньшие значения.

В нашем случае мы будем использовать очень маленькую свертку с несколькими слоями и несколькими фильтрами на слой, наряду с увеличением и отключением данных. Выпадение также помогает уменьшить переоснащение, не позволяя слою видеть дважды один и тот же шаблон, таким образом действуя аналогично увеличению данных (можно сказать, что как выпадение, так и увеличение данных имеют тенденцию нарушать случайные корреляции, возникающие в ваших данных).

Приведенный ниже фрагмент кода – это наша первая модель, простой стек из 3 сверточных слоев с активацией ReLU и последующими слоями максимального объединения.Это очень похоже на архитектуры, которые Ян Лекун защищал в 1990-х годах для классификации изображений (за исключением ReLU).

Полный код этого эксперимента можно найти здесь.

  из keras.models импорт Последовательный
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense

model = Последовательный ()
model.add (Conv2D (32, (3, 3), input_shape = (3, 150, 150)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

модель.добавить (Conv2D (32, (3, 3)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

model.add (Conv2D (64, (3, 3)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

# пока что модель выводит трехмерные карты объектов (высота, ширина, особенности)
  

Сверху наклеиваем два полносвязных слоя. Мы заканчиваем модель одной единицей и сигмовидной активацией, которая идеально подходит для бинарной классификации. Для этого мы также будем использовать потери binary_crossentropy для обучения нашей модели.

  model.add (Flatten ()) # преобразует наши 3D-карты объектов в 1D-векторы
model.add (Плотный (64))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Плотный (1))
model.add (Активация ('сигмоид'))

model.compile (loss = 'binary_crossentropy',
              optimizer = 'rmsprop',
              метрики = ['точность'])
  

Подготовим наши данные. Мы будем использовать .flow_from_directory () для создания пакетов данных изображений (и их меток) непосредственно из наших файлов jpg в соответствующих папках.

  batch_size = 16

# это конфигурация дополнения, которую мы будем использовать для обучения
train_datagen = ImageDataGenerator (
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Истина)

# это конфигурация дополнения, которую мы будем использовать для тестирования:
# только масштабирование
test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1. / 255)

# это генератор, который будет читать картинки, найденные в
# подфолеров 'data / train' и неограниченно генерировать
# пакет расширенных данных изображения
train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
        'data / train', # это целевая директория
        target_size = (150, 150), # все изображения будут изменены до 150x150
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'binary') # поскольку мы используем потери binary_crossentropy, нам нужны двоичные метки

# это аналогичный генератор, для проверки данных
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
        'проверка достоверности данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'двоичный')
  

Теперь мы можем использовать эти генераторы для обучения нашей модели.Каждая эпоха занимает 20-30 секунд на GPU и 300-400 секунд на CPU. Так что запускать эту модель на CPU определенно целесообразно, если вы не торопитесь.

  model.fit_generator (
        train_generator,
        steps_per_epoch = 2000 // размер партии,
        эпох = 50,
        validation_data = validation_generator,
        validation_steps = 800 // размер партии)
model.save_weights ('first_try.h5') # всегда сохранять вес после тренировки или во время тренировки
  

Этот подход приводит нас к точности проверки, равной 0.79–0,81 после 50 эпох (число было выбрано произвольно – поскольку модель мала и использует агрессивный отсев, к этому моменту она, похоже, не слишком подходит). Таким образом, к моменту запуска конкурса Kaggle мы уже были в состоянии «современного искусства» – с 8% данных и без усилий по оптимизации нашей архитектуры или гиперпараметров. Фактически, в конкурсе Kaggle эта модель попала бы в сотню лучших (из 215 участников). Я предполагаю, что по крайней мере 115 участников не использовали глубокое обучение;)

Обратите внимание, что дисперсия точности проверки довольно высока как потому, что точность – это показатель с высокой дисперсией, так и потому, что мы используем только 800 проверочных выборок.Хорошей стратегией проверки в таких случаях было бы выполнение k-кратной перекрестной проверки, но для этого потребуется обучение k моделей для каждого раунда оценки.

---

Использование узких мест предварительно обученной сети: точность 90% за минуту

Более совершенный подход заключается в использовании сети, предварительно обученной на большом наборе данных. В такой сети уже были бы изучены функции, которые полезны для большинства проблем компьютерного зрения, и использование таких функций позволило бы нам достичь большей точности, чем любой метод, который полагался бы только на доступные данные.

Мы будем использовать архитектуру VGG16, предварительно обученную на наборе данных ImageNet – модель, ранее представленная в этом блоге. Поскольку набор данных ImageNet содержит несколько классов «кошек» (персидский кот, сиамский кот …) и множество классов «собак» среди 1000 классов, в этой модели уже будут изучены функции, относящиеся к нашей задаче классификации. Фактически, вполне возможно, что простой записи прогнозов softmax модели по нашим данным, а не характеристик узких мест было бы достаточно для решения проблемы наших собак против.проблема классификации кошек очень хорошо. Однако метод, который мы представляем здесь, с большей вероятностью будет хорошо обобщен на более широкий круг проблем, включая проблемы с классами, отсутствующими в ImageNet.

Вот как выглядит архитектура VGG16:

Наша стратегия будет следующей: мы создадим только сверточную часть модели, вплоть до полностью связанных слоев. Затем мы запустим эту модель на наших обучающих и проверочных данных один раз, записывая выходные данные («узкие места» из модели VGG16: карта последней активации перед полностью подключенными слоями) в двух множественных массивах.Затем мы обучим небольшую полностью подключенную модель поверх сохраненных функций.

Причина, по которой мы храним функции в автономном режиме, а не добавляем нашу полностью подключенную модель непосредственно поверх замороженной сверточной базы и запускаем все это, заключается в вычислительной эффективности. Запуск VGG16 стоит дорого, особенно если вы работаете с процессором, и мы хотим сделать это только один раз. Обратите внимание, что это не позволяет нам использовать увеличение данных.

Вы можете найти полный код этого эксперимента здесь.Вы можете получить файл весов с Github. Мы не будем рассматривать, как модель создается и загружается – это уже описано в нескольких примерах Keras. Но давайте посмотрим, как мы записываем узкие места с помощью генераторов данных изображений:

  batch_size = 16

генератор = datagen.flow_from_directory (
        'данные / поезд',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = None, # это означает, что наш генератор будет выдавать только пакеты данных, без меток
        shuffle = False) # наши данные будут в порядке, поэтому все первые 1000 изображений будут кошками, затем 1000 собаками
# метод pred_generator возвращает результат модели при заданном
# генератор, который выдает пакеты большого количества данных
bottleneck_features_train = модель.predic_generator (генератор, 2000)
# сохраняем вывод как массив Numpy
np.save (открытый ('bottleneck_features_train.npy', 'w'), bottleneck_features_train)

генератор = datagen.flow_from_directory (
        'проверка достоверности данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = Нет,
        shuffle = False)
bottleneck_features_validation = model.predict_generator (генератор, 800)
np.save (open ('bottleneck_features_validation.npy', 'w'), bottleneck_features_validation)
  

Затем мы можем загрузить наши сохраненные данные и обучить небольшую полностью подключенную модель:

  train_data = np.load (open ('bottleneck_features_train.npy'))
# функции были сохранены по порядку, поэтому легко воссоздать метки
train_labels = np.array ([0] * 1000 + [1] * 1000)

validation_data = np.load (open ('bottleneck_features_validation.npy'))
validation_labels = np.array ([0] * 400 + [1] * 400)

model = Последовательный ()
model.add (Flatten (input_shape = train_data.shape [1:]))
model.add (Плотный (256, активация = 'relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Плотный (1, активация = 'сигмоид'))

model.compile (optimizer = 'rmsprop',
              loss = 'binary_crossentropy',
              метрики = ['точность'])

модель.подходят (train_data, train_labels,
          эпох = 50,
          batch_size = размер_пакета,
          validation_data = (данные_проверки, метки_проверки))
model.save_weights ('bottleneck_fc_model.h5')
  

Благодаря небольшому размеру эта модель очень быстро обучается даже на ЦП (1 с в эпоху):

  Обучить на 2000 образцах, проверить на 800 образцах
Эпоха 1/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0,8932 - в соответствии с: 0,7345 - val_loss: 0,2664 - val_acc: 0,8862
Эпоха 2/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0.3556 - согласно: 0.8460 - val_loss: 0.4704 - val_acc: 0.7725
...
Эпоха 47/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - убыток: 0,0063 - в соответствии с: 0,9990 - val_loss: 0,8230 - val_acc: 0,9125
Эпоха 48/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - убыток: 0,0144 - расчет: 0,9960 - val_loss: 0,8204 - val_acc: 0.9075
Эпоха 49/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - убыток: 0,0102 - в соответствии с: 0,9960 - val_loss: 0,8334 - val_acc: 0.9038
Эпоха 50/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0.0040 - acc: 0.9985 - val_loss: 0.8556 - val_acc: 0.9075
  

Мы достигаем точности валидации 0,90–0,91: совсем неплохо. Это определенно частично связано с тем, что базовая модель была обучена на наборе данных, который уже включал собак и кошек (среди сотен других классов).

---

Тонкая настройка верхних уровней предварительно обученной сети

Чтобы еще больше улучшить наш предыдущий результат, мы можем попытаться «настроить» последний сверточный блок модели VGG16 вместе с классификатором верхнего уровня.Тонкая настройка заключается в том, чтобы начать с обученной сети, а затем повторно обучить ее на новом наборе данных с использованием очень небольших обновлений веса. В нашем случае это можно сделать за 3 шага:

• создать экземпляр сверточной базы VGG16 и загрузить ее веса
• добавьте нашу ранее определенную полностью подключенную модель сверху и загрузите ее вес
• заморозить слои модели VGG16 до последнего сверточного блока

Обратите внимание:

• , чтобы выполнить точную настройку, все слои должны начинаться с правильно обученных весов: например, вы не должны накладывать случайно инициализированную полностью подключенную сеть поверх предварительно обученной сверточной базы.Это связано с тем, что большие обновления градиента, запускаемые случайно инициализированными весами, разрушили бы изученные веса в сверточной базе. В нашем случае именно поэтому мы сначала обучаем классификатор верхнего уровня, а только потом приступаем к тонкой настройке сверточных весов вместе с ним.
• мы выбираем тонкую настройку только последнего сверточного блока, а не всей сети, чтобы предотвратить переобучение, поскольку вся сеть будет иметь очень большую энтропийную емкость и, следовательно, сильную тенденцию к переобучению.Функции, изучаемые низкоуровневыми сверточными блоками, являются более общими и менее абстрактными, чем те, которые были обнаружены на более высоких уровнях, поэтому разумно оставить фиксированными первые несколько блоков (более общие функции) и настроить только последний (более специализированные функции ).
Тонкая настройка
• должна выполняться с очень низкой скоростью обучения и, как правило, с оптимизатором SGD, а не с адаптивным оптимизатором скорости обучения, таким как RMSProp. Это сделано для того, чтобы количество обновлений оставалось очень небольшим, чтобы не разрушить ранее изученные функции.

Вы можете найти полный код этого эксперимента здесь.

После создания экземпляра базы VGG и загрузки ее весов мы добавляем наш ранее обученный полностью подключенный классификатор сверху:

  # построить модель классификатора поверх сверточной модели
top_model = Последовательный ()
top_model.add (Flatten (input_shape = model.output_shape [1:]))
top_model.add (Плотный (256, активация = 'relu'))
top_model.add (Выпадение (0,5))
top_model.add (Плотный (1, активация = 'сигмоид'))

# обратите внимание, что необходимо начинать с полностью обученного
# классификатор, включая верхний классификатор,
# для успешной тонкой настройки
Топ модель.load_weights (top_model_weights_path)

# добавляем модель поверх сверточной базы
model.add (верхняя_модель)
  

Затем мы продолжаем замораживать все сверточные слои до последнего сверточного блока:

  # установить первые 25 слоев (до последнего блока conv)
# на необучаемый (веса не будут обновляться)
для слоя в model.layers [: 25]:
    layer.trainable = Ложь

# компилируем модель с помощью оптимизатора SGD / импульса
# и очень медленная скорость обучения.
model.compile (loss = 'binary_crossentropy',
              optimizer = оптимизаторы.SGD (lr = 1e-4, импульс = 0,9),
              метрики = ['точность'])
  

Наконец, мы начинаем тренировать все это с очень медленной скоростью обучения:

  batch_size = 16

# подготовить конфигурацию дополнения данных
train_datagen = ImageDataGenerator (
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Истина)

test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1. / 255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
        train_data_dir,
        target_size = (img_height, img_width),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'двоичный')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
        validation_data_dir,
        target_size = (img_height, img_width),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'двоичный')

# настроить модель
model.fit_generator (
        train_generator,
        steps_per_epoch = nb_train_samples // размер партии,
        эпохи = эпохи,
        validation_data = validation_generator,
        validation_steps = nb_validation_samples // размер партии)
  

Этот подход приводит нас к точности проверки 0,94 после 50 эпох.Огромный успех!

Вот еще несколько подходов, которые вы можете попытаться достичь выше 0,95:

• более агрессивное увеличение данных
• более агрессивный отсев
• Использование регуляризации L1 и L2 (также известное как «снижение веса»)
• точная настройка еще одного сверточного блока (наряду с большей регуляризацией)

---

На этом пост заканчивается! Напомним, вот где вы можете найти код для наших трех экспериментов:

Если у вас есть какие-либо комментарии к этому сообщению или предложения о будущих темах, которые нужно осветить, вы можете связаться с ними в Twitter.

---

Я ХОЧУ ИЗОБРАЖЕНИЯ SPIDERMAN Meme Generator

Самый быстрый генератор мемов на планете. Легко добавляйте текст к изображениям или мемам.

Тираж

Добавить изображение

Шаг

Нет SpacingTop и BottomTopBottom

Автоцвет: Белый Черный

10% 15% 20% 25% 35% 50% 75% 100%

Загрузить новый шаблон

← Цвет прозрачности. Используется в качестве фона, поскольку это изображение содержит прозрачность.Щелкните, чтобы изменить.

Примечание: шрифт можно настроить для каждого текстового поля, щелкнув значок шестеренки.

Включить перетаскивание и изменение размера

Использовать разрешение исходного изображения шаблона, без изменения размера. Возможно более высокое качество, но больший размер файла.

Эффект (бета):

NoneSmart Posterize (лучше всего на реальных фотографиях) Meme BorderJPEG DegradeJPEG Min QualityBlurSharpenMedian FilterMedian Filter + Sharpen

Совет: если вы войдете в систему или присоединитесь к Imgflip, ваши мемы с субтитрами будут сохранены в вашем аккаунте

Private (необходимо загрузить изображение, чтобы сохранить или поделиться)

Удалить “imgflip.com “водяной знак

Сгенерировать

Сбросить

Сохранить настройки текстового поля

Рекомендуемые Я ХОЧУ ИЗОБРАЖЕНИЯ ПАУКА-МЕМОВ Посмотреть все

Что такое генератор мемов?

Это бесплатный онлайн-редактор изображений, который позволяет добавлять к изображениям текст с изменяемым размером. Он работает на холсте HTML5, поэтому ваши изображения мгновенно создаются на вашем собственном устройстве. Чаще всего люди используют генератор для добавления текстовых подписей к установленным мемам, так что технически это скорее мем “подписчик”, чем создатель мемов.Однако вы также можете загружать свои собственные изображения в качестве шаблонов.

Как я могу настроить свой мем?

• Вы можете перемещать текстовые поля и изменять их размер, перетаскивая их. Если вы используете мобильное устройство, Возможно, вам придется сначала установить флажок «Включить перетаскивание» в разделе «Дополнительные параметры».
• Вы можете настроить цвет шрифта и цвет контура рядом с тем местом, где вы вводите текст.
• Вы можете дополнительно настроить шрифт в разделе «Дополнительные параметры», а также добавить дополнительные текстовые поля.Imgflip поддерживает все веб-шрифты и шрифты Windows / Mac, включая полужирный и курсив, если они установлены на твое устройство. Также можно использовать любой другой шрифт на вашем устройстве. Обратите внимание, что Android и другие мобильные операционные системы могут поддерживать меньшее количество шрифтов, если вы не установите их самостоятельно.
• Вы можете вставить популярные или нестандартные стикеры и другие изображения, в том числе шапки отморозков, разобраться с этим. солнцезащитные очки, пузыри с надписью и многое другое. Поддерживаются прозрачность и изменение размера.
• Любые загруженные шаблоны можно вращать, переворачивать и обрезать.
• Вы можете нарисовать, обвести контур или набросать на своем меме, используя панель прямо над изображением предварительного просмотра мема.
• Вы можете создать «цепочку мемов» из нескольких изображений, расположенных вертикально, добавляя новые изображения с настройка “под текущим изображением”.

Могу ли я использовать генератор не только для мемов?

Да! Генератор мемов – это гибкий инструмент для многих целей. Загружая собственные изображения и используя все настройки, вы можете создавать множество творческих работ, в том числе плакаты, баннеры, реклама и другая нестандартная графика.

Почему на моих мемах есть водяной знак imgflip.com?

Водяной знак Imgflip помогает другим людям найти, где был создан мем, чтобы они тоже могли создавать мемы! Однако, если вы действительно хотите, вы можете удалить наш водяной знак со всех изображений, которые вы создаете, а также удалить рекламу и увеличить ваши возможности создания изображений с помощью Imgflip Pro или Imgflip Pro Basic.

Могу ли я создавать мемы с анимацией или видео?

Да! Анимированные шаблоны мемов будут отображаться при поиске в Генераторе мемов выше (попробуйте «попугай вечеринки»).Если вы не нашли нужный мем, просмотрите все шаблоны GIF или загрузите и сохраните свой собственный анимированный шаблон с помощью GIF Maker.

У вас есть дурацкий ИИ, который может писать за меня мемы?

Забавно спросите вы. Почему да, мы делаем. Ну вот: imgflip.com/ai-meme (предупреждение, может содержать пошлость)

фотографий генераторных навесов | Фотографии генераторных навесов

Планы строительного навеса 5’x3 ‘в Форест-Хиллз, штат Нью-Йорк.

Планы навеса для генератора с установленным генератором.

Планы ограждения малой генераторной установки

Фундамент под генераторный навес

Генератор планирует каркас этажа сарая. Воздушный зазор, позволяющий воздуху проникать между досками.

Каркас крыши домика генератора.

Установлен сайдинг на плане ограждения электрогенератора.

Петля открывающаяся на навес.

Вентилятор и дефлектор установлены на плане генераторной

Обрамление двери сарая генератора.

Пружинная защелка для дверной защелки.

Двери навесные самодельные.

Выхлоп генератора через стену сарая с использованием цементной плиты.

Электророзетки на генераторном депо.

Готовый выхлоп для генераторной

Внутренний вид выпускного отверстия генератора.

Газовый пружинный подъемник на крыше сарая генератора.

Газовый амортизатор для складского помещения.

Генератор подключен к вытяжному и приточному вентиляторам.

Утепление стен сарая.

Забор и выхлоп свежего воздуха внутри помещения для генератора.

Рубероид для односкатной кровли.

Хранилище генератора с установленными дверями.

На сарае установлено

битумной черепицы.

вентилятор приточного воздуха на сарае генератора.

Планы навеса для генератора

завершены!

Планы навеса для генераторов 5×3 в Кенморе, Вашингтон

План сарая для малых генераторов с открывающейся крышей и двойными дверями.

Генератор установлен в кожухе генератора. Двускатное вентиляционное отверстие с электроприводом установлено над соединением для выхлопного отверстия. Вентиляционное отверстие открывается при включении генератора.

Устройство кровли на ограждение плана электрогенератора.

Отвод свежего воздуха через двускатную вентиляционную решетку с электроприводом. Выхлоп генератора справа внизу. Электрическая розетка слева вверху

52×38-GN Генераторная

Nackawic, Нью-Брансуик

Portugal Cove-St Филипс Ньюфаундленд

Проект планировки малой генераторной установки

Обрамление стен корпуса генератора и дверного проема.

Установка дверей на плане Генераторного навеса.

План сарая с закрытыми дверями

Вентиляция сарая с генератором с двускатным отверстием для выталкивания воздуха из сарая. Вентиляционные отверстия на противоположной стене позволяют поступать свежему воздуху.

Задний сайдинг на каркасном кожухе генератора.

Воздухозаборники на плане генераторной

Отвод свежего воздуха через двускатную вентиляционную решетку с электроприводом.Выхлоп генератора справа внизу. Доступ к электрическому шнуру слева внизу.

52×38 Планы сарая для генераторов

Аннаполис, Мэриленд

Выход на внешней стороне сарая. Более крупный кабелепровод Распределительная коробка для прокладки проводки от генераторного агрегата до автоматического переключателя в доме.

GenTran 50 А 125/250 В Блок ввода питания генератора

Шнур питания, подключенный к блоку подачи питания, представляет собой временный шнур питания Conntek 1450SS2-15 длиной 15 футов, 50 А, 125/250 В, вилка генератора NEMA 14-50P к фиксирующему разъему CS6364

Розетка запитана от дома для поддержания стартерной батареи.

Выхлоп Walker 22266 Глушитель Quiet-FlowSS.

Walker Exhaust 40002 Гибкий шланг из нержавеющей стали, обернутый волокнистой выхлопной пленкой.

Подключение к электросети в доме

Верхние переключатели являются расширением безводных переключателей

Внизу слева Дополнительная панель 100 А

Внизу по центру is Reliance Controls 31410CRK Pro / Tran 10-контурный генераторный переключатель 30 А с безобрывным переключателем

52×38-GN Генераторная постройка в Форде, Нью-Джерси

Планы кожухов для малых генераторов, построенные в Плезантвилле, Нью-Йорк

Обрамление генераторного навеса

Резка панели крыши генератора

Установлен сайдинг навеса генератора

Фасад с закрытыми дверями

Дверь генератора крупным планом, показывая корпус генератора пропана

Сарай для генератора пропана с открытыми дверями

Конец генераторного депо с наружными дверьми

Опциональная торцевая дверь в депо генератора

Открыта торцевая дверца кожуха генератора

Чтобы защитить вашу конфиденциальность, мы не будем публиковать имена владельцев сараев.Мы опубликуем только город и штат, где был построен сарай. Вы соглашаетесь с тем, что мы можем редактировать вашу фотографию. Отправляя нам свою фотографию, вы соглашаетесь со следующим: (1) Настоящим я разрешаю Icreatables SHEDS использовать фотографию (а также изображения и контент на ней), полностью или частично, на своем веб-сайте (ах), а также редактировать , объединять с другими материалами и создавать производные работы на их основе, полностью или частично, без уведомления меня и без каких-либо обязательств передо мной; и (2) Настоящим я отказываюсь от любого права проверять или одобрять окончательную демонстрацию или другое использование Фотографии сейчас или в будущем, независимо от того, известно ли мне это использование или неизвестно, и от любого права на гонорары или другую компенсацию, возникающую из или связанные с к использованию фотографии.

Генератор словаря

Если вы любите Pictionary или Pictionary Air, вы попали в нужное место. Это особенно верно, если вы ищете случайные слова Pictionary, чтобы играть в игру. Генератор случайных словарных слов полезен, если у вас нет игровой доски и карт, но вы все равно хотите сыграть в игру со своими друзьями. Наш бесплатный онлайн-генератор слов Pictionary делает именно это, позволяя вам и вашим друзьям играть в игру, даже если у вас нет игровых карточек под рукой.Если вы ищете более увлекательные игры, пожалуйста, ознакомьтесь с нашими вопросами «Никогда не было у меня когда-либо» и нашими вопросами «Хотели бы вы?

Как вы играете в Pictionary?

Удовольствие от игры в Pictionary и Pictionary Air заключается в том, что правила игры просты, но их выполнение является сложной задачей и неизбежно вызывает массу удовольствия и смеха. По сути, цель игры состоит в том, чтобы один человек нарисовал картинку без использования каких-либо букв, цифр, слов, жестов, словесных или невербальных сигналов, а его партнер должен угадать, какое слово соответствует нарисованному изображению.Для того, чтобы обе команды были справедливыми, генерация случайных слов в Pictionary – отличный способ сохранить равновесие на игровом поле.

Сколько людей могут играть в Pictionary?

Хотя на самом деле нет ограничений на количество людей, которые могут играть, идеальное количество – четыре человека (что также является наименьшим количеством людей, которое вам нужно, чтобы играть в игру). Это позволяет двум командам по два человека соревноваться друг с другом. Если у вас больше четырех человек, можно создать больше команд или иметь большее количество людей в каждой команде, чтобы никто не остался в стороне.Например, если у вас есть восемь друзей, которые хотят играть, вы можете создать четыре команды по два игрока или две команды по четыре игрока.

Каковы правила Pictionary?

Правила игры довольно просты. Один человек в вашей команде назначается первым, кто нарисует любое случайно созданное слово Pictionary. Как только они увидят слово, у них есть 5 секунд на размышление, прежде чем они начнут рисовать. Как только они начнут рисовать, у них есть 1 минута, чтобы попытаться уговорить своего партнера угадать случайное слово.Если партнеру удается угадать правильное слово, нарисованное, команда получает балл, но они не получают баллов, если они этого не делают. Команда два делает то же самое, затем рисунок человека переключается на второй раунд. После назначенного количества раундов побеждает команда, набравшая наибольшее количество очков.

Генератор случайных фраз

Мы не остановились на достигнутом! Вы также можете играть в игру Catchphrase, превратив инструмент в генератор случайных словосочетаний. Перейдите в раскрывающееся меню игр и выберите вариант «Catchphrase».Это изменит случайные слова на случайный список слов Catchphrase, что позволит вам воспроизводить Catchphrase столько, сколько захотите. Если вы поклонник игры Catchphrase, использование опции генератора случайных Catchphrase доставит вам часы удовольствия.

Часто задаваемые вопросы

Можете ли вы издавать звуки во время игры в Pictionary?

Нет, вы не можете произносить слова или издавать другие звуки во время игры в Pictionary. Цель состоит в том, чтобы ваши товарищи по команде угадывали слово только с помощью ваших навыков рисования.

В чем разница между Pictionary и шарадами?

Основное различие между Pictionary и шарадами заключается в том, как человек пытается передать слово, которое его товарищи по команде должны угадать. В Pictionary человек рисует слово, которое нужно отгадать, в то время как в шарадах человек разыгрывает слово, которое нужно отгадать.

Сколько времени вы проводите в Pictionary?

Когда вы играете в Pictionary, вы можете рисовать ограниченное время.