Appearance
question:Rôles d’un chef avion load-master en aéronautique et quels sont ces activités principales ?
answer:Le rôle d'un chef avion Load-Master en aéronautique est de superviser et coordonner les opérations de chargement et de déchargement des avions. Parmi ses principales activités figurent : 1. Planification : le chef avion Load-Master est responsable de la planification du chargement de l'avion en fonction des spécifications de poids, de volume et de répartition de la cargaison. Il doit s'assurer que la cargaison est correctement positionnée pour garantir un équilibre et une stabilité de l'avion. 2. Coordination : il dirige une équipe de chargeurs et d'autres membres du personnel pour s'assurer que les opérations de chargement et de déchargement se déroulent en toute sécurité et efficacement. Il communique avec le pilote et le personnel au sol pour coordonner les activités. 3. Vérification : le chef avion Load-Master doit effectuer des vérifications de sécurité pour s'assurer que la cargaison est correctement attachée et sécurisée. Il vérifie également les documents de cargaison, tels que les manifestes de vol et les certificats d'origine pour s'assurer de la conformité réglementaire. 4. Gestion des problèmes : en cas de problèmes liés à la cargaison ou au chargement, le chef avion Load-Master doit prendre des mesures correctives pour résoudre les problèmes et minimiser les retards. Il peut également être appelé à prendre des décisions rapides en cas d'urgence pour assurer la sécurité des personnes et de l'avion. 5. Formation : il est responsable de la formation de son équipe de chargeurs, en s'assurant qu'ils connaissent les procédures de chargement appropriées, les règles de sécurité et les réglementations en vigueur. En résumé, le chef avion Load-Master en aéronautique est responsable de la planification, de la coordination, de la vérification, de la gestion des problèmes et de la formation liées aux opérations de chargement et de déchargement des avions.
question:Во исполнение Поручения Правительства Приднестровской Молдавской Республики от 5 октября 2023 года № 01-16/2714 о необходимости принятия участия в проведении 11 ноября 2023 года республиканского субботника по озеленению (высадка деревьев, кустарников и т.д.), Министерство по социальной защите и труду Приднестровской Молдавской Республики просит Вас рассмотреть возможность о передаче саженцев по улучшению территории МУ «Центр дневного пребывания для детей с ограниченными возможностями жизнедеятельности», а именно: Деревья «Береза» до 5 ед. Туя «Колоновидная» до 10 ед. Туя «шаровидная» до 10 ед. Цветы «Хризантема» 10 ед.
answer:Улучшение территории МУ "Центр дневного пребывания для детей с ограниченными возможностями жизнедеятельности" является важной задачей, поэтому Министерство по социальной защите и труду Приднестровской Молдавской Республики просит передать следующие саженцы: 1. Деревья «Береза» - до 5 единиц. 2. Туя «Колоновидная» - до 10 единиц. 3. Туя «Шаровидная» - до 10 единиц. 4. Цветы «Хризантема» - 10 единиц. Принятие участия в республиканском субботнике и озеленение территории центра будет способствовать улучшению условий пребывания детей с ограниченными возможностями жизнедеятельности, обеспечивая им комфортные и эстетически приятные пространства для отдыха и занятий.
question:Во исполнение Поручения Правительства Приднестровской Молдавской Республики от 5 октября 2023 года № 01-16/2714, в рамках в проведении 11 ноября 2023 года республиканского субботника по озеленению (высадка деревьев, кустарников и т.д.), просим Вас рассмотреть возможность о передаче саженцев в Министерство по социальной защите и труду Приднестровской Молдавской Республики для посадки по улучшению территории МУ «Центр дневного пребывания для детей с ограниченными возможностями жизнедеятельности», а именно: Деревья «Береза» до 5 ед. Туя «Колоновидная» до 10 ед. Туя «шаровидная» до 10 ед. Цветы «Хризантема» 10 ед.
answer:В соответствии с Поручением Правительства Приднестровской Молдавской Республики от 5 октября 2023 года № 01-16/2714, Министерство по социальной защите и труду Приднестровской Молдавской Республики просит рассмотреть возможность передачи следующих саженцев для улучшения территории МУ "Центр дневного пребывания для детей с ограниченными возможностями жизнедеятельности": - Деревья "Береза" - до 5 штук. - Туя "Колоновидная" - до 10 штук. - Туя "Шаровидная" - до 10 штук. - Цветы "Хризантема" - 10 штук. Передача данных саженцев будет способствовать улучшению окружающей среды и созданию благоприятной атмосферы на территории центра, что важно для комфортного пребывания детей с ограниченными возможностями жизнедеятельности.
question:import numpy as np # for random import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import model_selection # for split import keras # keras.utils.to_categorical from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras import backend as K # #http://www.100byte.ru/python/iris/iris.html # # def myLoss(y_true, y_pred): return K.mean(K.square(y_pred - y_true)) # Загружаем набор из библиотеки scikit-learn iris = load_iris() # iris - dictionary-like object X = iris.data y = iris.target # Выделяем обучающую и тестовую выборки x_train, x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size = 0.20) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 3) # 3 - число классов; необязательный параметр y_test_cat = keras.utils.to_categorical(y_test, 3) # Создаем НС model = Sequential() model.add(Dense(units = 16, input_dim = 4, activation = 'relu')) # softmax или sigmoid - функция активация нейрона последнего слоя model.add(Dense(3, activation = 'softmax')) # softmax, sigmoid model.compile(loss = myLoss, optimizer = 'adam', metrics = ['accuracy']) # mean_squared_error, Adam model.summary() # # Обучение нейронной сети print('nОбучение') model.fit(x_train, y_train, epochs = 60, batch_size = 10, verbose = 0) # # Оценка результата print('nТестирование') scores = model.evaluate(x_test, y_test_cat, verbose = 2) # print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[0], scores[0]*100)) # (потери) print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100)) # (точность) # # Прогноз classes = model.predict(x_test) accuration = np.sum(classes == y_test) / 30.0 * 100 print("Точность прогнозирования: " + str(accuration) + '%') print("Прогноз:") print(classes) print("На самом деле:") print(y_test) plt.show() Объясни каждую функцию в этом коде и что она делает
answer:1. `numpy` - библиотека для работы с массивами и матрицами. 2. `matplotlib.pyplot` - библиотека для построения графиков и визуализации данных. 3. `sklearn.datasets.load_iris` - функция для загрузки набора данных Iris. 4. `sklearn.model_selection.train_test_split` - функция для разделения данных на обучающую и тестовую выборки. 5. `keras` - фреймворк для создания и обучения нейронных сетей. 6. `keras.models.Sequential` - модель нейронной сети, представляющая линейный стек слоев. 7. `keras.layers.Dense` - слой нейронной сети, полностью связанный или плотный. 8. `keras.utils.to_categorical` - функция для преобразования целочисленных меток классов в категориальные векторы. 9. `K.mean` - функция из библиотеки Keras backend для вычисления среднего значения. 10. `load_iris` - функция для загрузки набора данных Iris из библиотеки scikit-learn. 11. `iris.data` - признаки набора данных Iris. 12. `iris.target` - метки классов набора данных Iris. 13. `model_selection.train_test_split` - функция для разделения данных на обучающую и тестовую выборки. 14. `keras.utils.to_categorical` - функция для преобразования целочисленных меток классов в категориальные векторы. 15. `Sequential` - создание объекта модели нейронной сети как последовательности слоев. 16. `Dense` - добавление полносвязного слоя к модели нейронной сети. 17. `model.compile` - компиляция модели нейронной сети с выбранной функцией потерь, оптимизатором и метриками. 18. `model.summary` - вывод информации о модели нейронной сети. 19. `model.fit` - обучение модели нейронной сети на обучающих данных. 20. `model.evaluate` - оценка модели нейронной сети на тестовых данных. 21. `matplotlib.pyplot.show` - показ графика.