Узнать нн: ИНН | ФНС России | 77 город Москва

Как узнать ОГРН по ИНН — Контур.Фокус — СКБ Контур

Каждое зарегистрированное юридическое лицо имеет свидетельство ОГРН, ИП также при регистрации получают ОГРН, а точнее ОГРНИП — основной государственный регистрационный номер индивидуального предпринимателя. Он включает 15 цифр, а не 13, как ОГРН.

Проверяем ОГРН

Каждое зарегистрированное юридическое лицо имеет свидетельство ОГРН. Основной государственный регистрационный номер (ОГРН) как один из главных идентификаторов юрлица есть во всех документах организации, указывается  в сведениях о госрегистрации и во всех записях в ЕГРЮЛ по данному юридическому лицу.

Если юрлицо ликвидируется, то свидетельство ОГРН и сам номер становятся недействительными.

В основной государственный регистрационный номер зашиты определенные сведения о юрлице. Например, в каком году была создана компания, в каком субъекте РФ она зарегистрирована и в какой межрайонной налоговой инспекции.

Перед тем как заключить договор с новым контрагентом, необходимо обязательно проверить действительность ОГРН, чтобы удостовериться, что юрлицо на самом деле существует, а документы, которые поступают от контрагента, достоверны.

Как узнать ОГРН по ИНН

Найти данные об организации можно на сайте налоговой службы. На главной странице nalog.ru в разделе «Электронные сервисы» выберите ссылку «Риски бизнеса: проверь себя и контрагента». Далее введите наименование и ИНН юрлица. Через несколько секунд вы увидите полное название фирмы, дату регистрации в налоговом органе, ОГРН и КПП.

Узнайте ОГРН по ИНН через Контур.Фокус. Моментально получайте нужные данные о любой компании

Попробовать

Что такое ОГРНИП

Индивидуальные предприниматели при регистрации также получают ОГРН, а точнее ОГРНИП — основной государственный регистрационный номер индивидуального предпринимателя. Он включает 15 цифр, а не 13, как ОГРН.

Чтобы узнать ОГРНИП, можно также обратиться к официальному сайту ФНС, перейти по ссылке «Риски бизнеса: проверь себя и контрагента» и ввести в форму наименование предпринимателя и ИНН. Система моментально выдаст следующие сведения: ФИО предпринимателя, дата регистрации в налоговом органе, ОГРН и КПП.

Как проверить организацию или ИП по ИНН/ОГРН. Узнать ИНН физического лица по паспорту

В настоящее время с помощью сервиса Федеральной налоговой службы «Риски бизнеса: проверь себя и контрагента» стало возможным  проверить сведения о контрагенте (поставщике, подрядчике или покупателе).  Сервис предоставляет сведения, содержащиеся в ЕГРЮЛ или ЕГРИП, о государственной регистрации ЮЛ, ИП, крестьянских (фермерских) хозяйств, позволяет получить информацию об адресах массовой регистрации, сведения  о физических лицах, являющихся руководителями или участниками нескольких организаций, об организациях, имеющих задолженность по уплате налогов и/или не предоставляющих отчетность более одного года.

Ниже представлен полный список услуг сервиса.

Проверьте, не рискует ли ваш бизнес?

Сведения о юридических лицах и индивидуальных предпринимателях, в отношении которых представлены документы для государственной регистрации, в том числе для государственной регистрации изменений, вносимых в учредительные документы юридического лица, и внесения изменений в сведения о юридическом лице, содержащиеся в ЕГРЮЛ

Сообщения юридических лиц, опубликованные в журнале «Вестник государственной регистрации» о принятии решений о ликвидации, о реорганизации, об уменьшении уставного капитала, о приобретении обществом с ограниченной ответственностью 20% уставного капитала другого общества, а также иные сообщения юридических лиц, которые они обязаны публиковать в соответствии с законодательством Российской Федерации

Сведения, опубликованные в журнале «Вестник государственной регистрации» о принятых регистрирующими органами решениях о предстоящем исключении недействующих юр. лиц из ЕГРЮЛ

Поиск сведений в реестре дисквалифицированных лиц

Юридические лица, в состав исполнительных органов которых входят дисквалифицированные лица

Адреса, указанные при государственной регистрации в качестве места нахождения несколькими юридическими лицами

Сведения о лицах, в отношении которых факт невозможности участия (осуществления руководства) в организации установлен (подтвержден) в судебном порядке

Сведения о юридических лицах, имеющих задолженность по уплате налогов и/или не представляющих налоговую отчетность более года

Сведения о физических лицах, являющихся руководителями или учредителями (участниками) нескольких юридических лиц

Информация из банка данных исполнительных производств Федеральной службы судебных приставов

 

С помощью сервиса, предоставленного Федеральной налоговой службой,  можно узнать ИНН физического лица

Для того, чтобы узнать ИНН физического лица необходимо:

1. заполнить форму запроса о наличии постановки на учет с присвоением ИНН;

2. отправить запрос;

3. если физическое лицо состоит на учете в налоговых органах с присвоением ИНН, ИНН появится в строке результата.

Реквизиты

Реквизиты для клиентов ВТБ (ПАО) и экс Банка Москвы (ПАО)

Филиал «Центральный» Банка ВТБ (ПАО) г. Москва

Корсчёт: к/с: 30101810145250000411 в Главном управлении Банка России по Центральному федеральному округу г. Москва
БИК: 044525411

ИНН: 7702070139
КПП: 770943002
SWIFT:VTBRRUM2MS2
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

Филиал «Северо-Западный» Банка ВТБ (ПАО) г. Санкт-Петербург

Корсчёт: 30101810940300000832 в Северо-Западном главном управлении Центрального банка Российской Федерации
БИК: 044030832
ИНН: 7702070139
КПП: 783543011
SWIFT: VTBRRUM2SP3
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

Филиал «Уральский» Банка ВТБ (ПАО) г. Екатеринбург

Корсчёт: 30101810765770000545 в Расчётно-кассовом центре Уральского главного управления Центрального банка Российской Федерации

БИК: 046577545
ИНН: 7702070139
КПП: 665843003
SWIFT: VTBRRUM2EK2
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

Филиал «Дальневосточный» Банка ВТБ (ПАО) г. Южно-Сахалинск

Корсчёт: 30101810364010000818 в Отделении по Сахалинской области Дальневосточного главного управления Центрального банка Российской Федерации
БИК: 046401818
ИНН: 7702070139
КПП: 650143001
SWIFT: VTBRRUM2Kh3
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

Филиал «Сибирский» Банка ВТБ (ПАО) г. Новосибирск

Корсчёт: 30101810850040000788 в Сибирском главном управлении Центрального банка Российской Федерации

БИК: 045004788
ИНН: 7702070139
КПП: 540643001
SWIFT: VTBRRUM2NS2
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

Филиал «Приволжский» Банка ВТБ (ПАО) г. Нижний Новгород

Корсчёт: 30101810922020000728 в Расчётно-кассовом центре Советский г. Нижний-Новгород Волго-Вятского Главного управления Центрального банка Российской Федерации
БИК: 042282728
ИНН: 7702070139
КПП: 526043001
SWIFT: VTBRRUM2NI2
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

Филиал «Северо-Кавказский» Банка ВТБ (ПАО) г. Ставрополь

Корсчёт: 30101810707020000802 в Отделении по Ставропольскому краю Южного главного управления Центрального банка Российской Федерации

БИК: 040702802
ИНН: 7702070139
КПП: 263443001
SWIFT: VTBRRUM2ST2
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

Филиал «Южный» Банка ВТБ (ПАО) г. Ростов-на Дону

Корсчёт: 30101810160150000063 в Отделении по Ростовской области Южного главного управления Центрального банка Российской Федерации
БИК: 046015063
ИНН: 7702070139
КПП: 616443001
SWIFT: VTBRRUM2RN2
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

Филиал № 6602 Банка ВТБ (публичное акционерное общество) в г.

Екатеринбурге

Корсчёт: 30101810165770000501
БИК: 046577501
ИНН: 7702070139
КПП: 667143002
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

VTB Bank (public joint-stock company) Branch N 6602 in Ekaterinburg

SWIFT: VTBRRUM2EK3
with PJSC VTB BANK, MOSCOW,
SWIFT: VTBRRUMM

Филиал № 7806 Банка ВТБ (публичное акционерное общество) в г. Санкт-Петербурге

Корсчёт: 30101810240300000707
БИК: 044030707
ИНН: 7702070139
КПП: 783543012
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

Ознакомиться со стандартом безопасной деятельности >>

VTB Bank (public joint-stock company) Branch N 7806 in Saint-Petersburg

SWIFT: VTBRRUM2SP3
with PJSC VTB BANK, MOSCOW,
SWIFT: VTBRRUMM

Филиал № 6318 Банка ВТБ (публичное акционерное общество) в г. Самаре

Корсчёт: 30101810422023601968
БИК: 043601968
ИНН: 7702070139
КПП: 631543002
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

VTB Bank (public joint-stock company) Branch N 6318 in Samara

SWIFT: VTBRRUM2SA3
with PJSC VTB BANK, MOSCOW,
SWIFT: VTBRRUMM

Филиал № 5440 Банка ВТБ (публичное акционерное общество) в г. Новосибирске

Корсчёт: 30101810450040000719
БИК: 045004719

ИНН: 7702070139
КПП: 540143001
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

VTB Bank (public joint-stock company) Branch N 5440 in Novosibirsk

SWIFT: VTBRRUM2NS3
with PJSC VTB BANK, MOSCOW,
SWIFT: VTBRRUMM

Филиал № 3652 Банка ВТБ (публичное акционерное общество) в г. Воронеже

Корсчёт: 30101810545250000855
БИК: 042007855
ИНН: 7702070139
КПП: 366643002
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

VTB Bank (public joint-stock company) Branch N 3652 in Voronezh

SWIFT: VTBRRUM2VR3
with PJSC VTB BANK, MOSCOW,
SWIFT: VTBRRUMM

Филиал № 2351 Банка ВТБ (публичное акционерное общество) в г. Краснодаре

Корсчёт: 30101810703490000758
БИК: 040349758
ИНН: 7702070139
КПП: 231043002
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

VTB Bank (public joint-stock company) Branch N 2351 in Krasnodar

SWIFT: VTBRRUM2KD3
with PJSC VTB BANK, MOSCOW,
SWIFT: VTBRRUMM

Филиал № 2754 Банка ВТБ (публичное акционерное общество) в г. Хабаровске

Корсчёт: 30101810708130000713
БИК: 040813713
ИНН: 7702070139
КПП: 272143002
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

VTB Bank (public joint-stock company) Branch N 2754 in Khabarovsk

SWIFT: VTBRRUM2Kh4
with PJSC VTB BANK, MOSCOW,
SWIFT: VTBRRUMM

Филиал № 7701 Банка ВТБ (публичное акционерное общество) в г. Москве

Корсчёт: 30101810345250000745
БИК: 044525745
ИНН: 7702070139
КПП: 770943003
№ счёта: № счёта получателя
Получатель: Фамилия, имя, отчество

VTB Bank (public joint-stock company) Branch N 7701 in Moscow

SWIFT: VTBRRUM2MS3
with PJSC VTB BANK, MOSCOW,
SWIFT: VTBRRUMM

Банк Хоум Кредит | Товары в рассрочку | Вклады | Кредиты

Платежные реквизиты для переводов в рублях

Фирменное (полное официальное) наименование Банка

Общество с ограниченной ответственностью «Хоум Кредит энд Финанс Банк»

Сокращенное наименование Банка

ООО «ХКФ Банк»

Полное наименование Банка на английском языке:

Home Credit & Finance Bank Limited Liability Company

Сокращенное наименование Банка на английском языке:

HCF Bank

Юридический адрес:

125124, г. Москва, улица Правды, д. 8, кор.1

Фактический адрес:

125124, г. Москва, улица Правды, д. 8, кор. 1, Основной офис «Центральный».

Корреспондентский счет:

№ 30101810845250000245 в ГУ БАНКА РОССИИ ПО ЦФО

Международные реквизиты

Обращаем Ваше внимание, что в ряде банков-корреспондентов введены ограничения по безналичным переводам денежных средств в иностранной валюте. Просим вас до осуществления платежей уточнять в банках-получателях денежных средств информацию о возможных ограничениях по безналичным зачислениям иностранной валюты. Банк Хоум Кредит не несет ответственности за возможную блокировку денежных средств банками-корреспондентами.

Лицензии и регистрации

№ 170

Банк участвует в системе обязательного страхования вкладов и включен под номером в реестр банков-участников системы обязательного страхования вкладов.

№ 1027700280937от 04 октября 2002 года

Банк зарегистрирован в Едином государственном реестре юридических лиц за основным государственным номером

№ 316от 15 марта 2012 года

Генеральная лицензия ЦБ РФ на осуществление банковских операций, в том числе со средствами в рублях и в иностранной валюте юридических и физических лиц

№ 177-12048-100000от 27 февраля 2009 года

Лицензия ФСФР профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление брокерской деятельности

№ 177-12050-010000от 27 февраля 2009 года

Лицензия ФСФР профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление дилерской деятельности

№ 177-10966-00010от 22 января 2008 года

Лицензия ФСФР профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление депозитарной деятельности

№ 177-12894-001000от 02 февраля 2010 года

Лицензия ФСФР профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление деятельности по управлению ценными бумагами

Контролирующий ООО «ХКФ Банк» орган ЦБ Служба текущего банковского надзора Банка России:
107016, г. Москва, ул. Неглинная, 12

8 (495) 771-91-00, 8 (800) 250-40-72

Председатель Правления Банка:

Пешнев-Подольский Дмитрий Игоревич

Представительства банка

№

Наименование

Дата открытия

Место нахождения

Наименование

Обнинское региональное

Дата открытия

15.12.2006

Место нахождения

249030, Калужская область, г. Обнинск, Киевское шоссе, д. 90

Наименование

Сибирское региональное

Дата открытия

01. 2 + n} {2} \ tag {9} $$

python — как установить значения для слоев в pytorch nn.модуль?

У меня есть модель, которую я пытаюсь заставить работать. Я работаю над ошибками, но теперь думаю, что дело дошло до значений в моих слоях. Я получаю эту ошибку:

  RuntimeError: данные группы = 1, вес размером 24 1 3 3, ожидаемый вход [512, 50, 50, 3] будет иметь 1 канал,
но вместо этого получил 50 каналов
  

Мои параметры:

  LR = 5e-2
N_EPOCHS = 30
BATCH_SIZE = 512
ВЫПАДЕНИЕ = 0,5
  

Информация о моем изображении:

  глубина = 24
каналы = 3
исходная высота = 1600
исходная ширина = 1200
изменен до 50x50
  

Это размер моих данных:

  Форма поезда (743, 50, 50, 3) (743, 7)
Форма теста (186, 50, 50, 3) (186, 7)
Поезд пикселей 0 255 188.12228712427097 61.49539262385051
Тестовые пиксели 0255 189,35559211469533 60,688278787628775
  

Я заглянул сюда, чтобы попытаться понять, какие значения ожидает каждый слой, но когда я вставил то, что здесь написано, https://towardsdatascience.com/pytorch-layer-dimensions-what-sizes-should-they-be-and -why-4265a41e01fd, это дает мне ошибки о неправильных каналах и ядрах.

Я обнаружил, что torch_summary дает мне больше информации о результатах, но он вызывает больше вопросов.

Это мой код torch_summary:

  из импортных моделей torchvision
из torchсводка импорта
импортный факел
импортный фонарик.nn как nn

класс CNN (nn.Module):
    def __init __ (сам):
        super (CNN, сам) .__ init __ ()
        self.conv1 = nn.Conv2d (1,24, kernel_size = 5) # вывод (n_examples, 16, 26, 26)
        self.convnorm1 = nn.BatchNorm2d (24) # каналы из предыдущего слоя
        self.pool1 = nn.MaxPool2d ((2, 2)) # вывод (n_examples, 16, 13, 13)
        self.conv2 = nn.Conv2d (24,48, kernel_size = 5) # вывод (n_examples, 32, 11, 11)
        self.convnorm2 = nn. BatchNorm2d (48) # 2 * каналы?
        self.pool2 = nn.AvgPool2d ((2, 2)) # вывод (n_examples, 32, 5, 5)
        себя.linear1 = nn.Linear (400,120) # ввод будет сведен к (n_examples, 32 * 5 * 5)
        self.linear1_bn = nn.BatchNorm1d (400) # особенности?
        self.drop = nn.Dropout (ВЫПАДЕНИЕ)
        self.linear2 = nn.Linear (400, 10)
        self.act = torch.relu

    def вперед (self, x):
        x = self.pool1 (self.convnorm1 (self.act (self.conv1 (x))))
        x = self.pool2 (self.convnorm2 (self.act (self.conv2 (x))))
        x = self.drop (self.linear1_bn (self.act (self.linear1 (x.view (len (x), -1)))))
        вернуть себя.linear2 (x)


device = torch.device ("cuda: 0", если torch.cuda.is_available (), иначе "cpu")
model = CNN (). to (устройство)
резюме (модель, (3, 50, 50))
  

Это то, что он дал мне:

  Файл "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/conv.py", строка 342, в conv2d_forward
self.padding, self.dilation, self.groups)
RuntimeError: данные группы = 1, вес размером 24 1 5 5, ожидаемый вход [2, 3, 50, 50] будет иметь 1 канал, но вместо этого получил 3 канала.
  

Когда я запускаю весь свой код и unsqueeze_ (0) мои данные, вот так…. x_train = torch.from_numpy (x_train) .unsqueeze_ (0) Я получаю эту ошибку:

  Файл "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/conv.py", строка 342, в conv2d_forward
self.padding, self.dilation, self.groups)
RuntimeError: ожидается 4-мерный ввод для 4-мерного веса 24 1 5 5, но вместо этого получен 5-мерный ввод размера [1, 743, 50, 50, 3].
  

Я не знаю, как понять, как ввести правильные значения в слои. Кто-нибудь, пожалуйста, поможет мне найти правильные значения и понять, как это понимать? Я знаю, что выход одного слоя должен быть входом другого слоя.Ничто не соответствует тому, что я думал, что знал. Заранее спасибо!!

torch.nn.modules.linear — документация PyTorch 1.

8.0

импортная математика

импортный факел
из torch import Tensor
из torch.nn.parameter import Parameter, UninitializedParameter
from .. импортировать функционал как F
from .. import init
из модуля импорта .module
из .lazy import LazyModuleMixin


класс Identity (модуль):
    r "" "Оператор идентификации заполнителя, нечувствительный к аргументам.

    Аргументы:
        args: любой аргумент (не используется)
        kwargs: любой аргумент ключевого слова (не используется)

    Примеры::

        >>> м = нн.T + b`

    Этот модуль поддерживает: ref: `TensorFloat32 `.

    Аргументы:
        in_features: размер каждой входной выборки
        out_features: размер каждого выходного сэмпла
        bias: если установлено значение `` False '', слой не будет изучать аддитивное смещение.
            По умолчанию: True

    Форма:
        - Ввод:: math: `(N, *, H_ {in})` где: math: `*` означает любое количество
          дополнительные размеры и: math: `H_ {in} = \ text {in \ _features}`
        - Вывод:: math: `(N, *, H_ {out})` где все, кроме последнего измерения
          имеют ту же форму, что и входные данные, и: math: `H_ {out} = \ text {out \ _features}`.Атрибуты:
        вес: запоминаемые веса модуля формы
            : math: `(\ text {out \ _features}, \ text {in \ _features})`. Ценности
            инициализируется из: math: `\ mathcal {U} (- \ sqrt {k}, \ sqrt {k})`, где
            : math: `k = \ frac {1} {\ text {in \ _features}}`
        bias: обучаемая предвзятость модуля shape: math: `(\ text {out \ _features})`.
                Если: attr: `bias` имеет значение True, значения инициализируются из
                : math: `\ mathcal {U} (- \ sqrt {k}, \ sqrt {k})` где
                : math: `k = \ frac {1} {\ text {in \ _features}}`

    Примеры::

        >>> м = нн.Линейный (20, 30)
        >>> input = torch.randn (128, 20)
        >>> output = m (вход)
        >>> печать (output.size ())
        torch.Size ([128, 30])
    "" "
    __constants__ = ['in_features', 'out_features']
    in_features: число
    out_features: int
    вес: Тензор

    def __init __ (self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = True) -> Нет:
        super (Линейный, сам) . __ init __ ()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        себя.weight = Параметр (torch.Tensor (out_features, in_features))
        если предвзятость:
            self.bias = Параметр (torch.Tensor (out_features))
        еще:
            self.register_parameter ('смещение', Нет)
        self.reset_parameters ()

    def reset_parameters (self) -> Нет:
        init.kaiming_uniform_ (собственный вес, a = math.sqrt (5))
        если self.bias не равен None:
            fan_in, _ = init._calculate_fan_in_and_fan_out (собственный вес)
            граница = 1 / math.sqrt (fan_in)
            в этом.uniform_ (self.bias, -bound, привязанный)

    def forward (self, input: Tensor) -> Tensor:
        вернуть F.linear (input, self.weight, self.bias)

    def extra_repr (self) -> str:
        return 'in_features = {}, out_features = {}, bias = {}'. format (
            self.in_features, self.out_features, self.bias не равно None
        )


# Этот класс существует исключительно для Transformer; он имеет аннотацию, в которой говорится
# эта предвзятость никогда не бывает None, что успокаивает TorchScript
класс _LinearWithBias (линейный):
    bias: Tensor # type: ignore

    def __init __ (self, in_features: int, out_features: int) -> Нет:
        супер().Т А x_2 + b`

    Аргументы:
        in1_features: размер каждой первой входной выборки
        in2_features: размер каждой второй входной выборки
        out_features: размер каждого выходного сэмпла
        bias: Если установлено значение False, слой не будет изучать аддитивное смещение.
            По умолчанию: True

    Форма:
        - Input1:: math: `(N, *, H_ {in1})` где: math: `H_ {in1} = \ text {in1 \ _features}` и
          : math: `*` означает любое количество дополнительных измерений. Все, кроме последнего измерения
          входов должны быть одинаковыми.- Input2:: math: `(N, *, H_ {in2})` где: math: `H_ {in2} = \ text {in2 \ _features}`.
        - Вывод:: math: `(N, *, H_ {out})` где: math: `H_ {out} = \ text {out \ _features}`
          и все измерения, кроме последнего, имеют ту же форму, что и исходные. 

    Атрибуты:
        вес: запоминаемые веса модуля формы
            : math: `(\ text {out \ _features}, \ text {in1 \ _features}, \ text {in2 \ _features})`.
            Значения инициализируются из: math: `\ mathcal {U} (- \ sqrt {k}, \ sqrt {k})`, где
            : math: `k = \ frac {1} {\ text {in1 \ _features}}`
        bias: обучаемая предвзятость модуля shape: math: `(\ text {out \ _features})`.Если: attr: `bias` имеет значение True, значения инициализируются из
                : math: `\ mathcal {U} (- \ sqrt {k}, \ sqrt {k})`, где
                : math: `k = \ frac {1} {\ text {in1 \ _features}}`

    Примеры::

        >>> m = nn Билинейный (20, 30, 40)
        >>> input1 = torch.randn (128, 20)
        >>> input2 = torch.randn (128, 30)
        >>> вывод = m (ввод1, ввод2)
        >>> печать (output.size ())
        torch.Size ([128, 40])
    "" "
    __constants__ = ['in1_features', 'in2_features', 'out_features']
    in1_features: число
    in2_features: число
    out_features: int
    вес: Тензор

    def __init __ (self, in1_features: int, in2_features: int, out_features: int, bias: bool = True) -> Нет:
        супер (билинейный, самонаводящийся).__в этом__()
        self.in1_features = in1_features
        self.in2_features = in2_features
        self.out_features = out_features
        self.weight = Параметр (torch.Tensor (out_features, in1_features, in2_features))

        если предвзятость:
            self.bias = Параметр (torch.Tensor (out_features))
        еще:
            self.register_parameter ('смещение', Нет)
        self.reset_parameters ()

    def reset_parameters (self) -> Нет:
        граница = 1 / math.sqrt (self.weight.size (1))
        в этом.uniform_ (собственный вес, -связанный, связанный)
        если self.bias не равен None:
            init.uniform_ (self.bias, -bound, привязанный)

    def forward (self, input1: Tensor, input2: Tensor) -> Tensor:
        вернуть F.bilinear (input1, input2, self.weight, self.bias)

    def extra_repr (self) -> str:
        return 'in1_features = {}, in2_features = {}, out_features = {}, bias = {}'.  format (
            self.in1_features, self.in2_features, self.out_features, self.bias не равно None
        )


класс LazyLinear (LazyModuleMixin, Linear):
    r "" "A: class:` torch.Модуль nn.Linear` с ленивой инициализацией.

    В этом модуле `weight` и` bias` имеют следующие значения: class: `torch.nn.UninitializedParameter`
    учебный класс. Они будут инициализированы после того, как будет выполнен первый вызов функции forward и
    модуль станет обычным модулем: class: `torch.nn.Linear`.

    Дополнительную документацию можно найти в: class: `torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin`.
    о ленивых модулях и их ограничениях.

    Аргументы:
        out_features: размер каждого выходного сэмпла
        bias: если установлено значение `` False '', слой не будет изучать аддитивное смещение.По умолчанию: True

    Атрибуты:
        вес: запоминаемые веса модуля формы
            : math: `(\ text {out \ _features}, \ text {in \ _features})`. Ценности
            инициализируется из: math: `\ mathcal {U} (- \ sqrt {k}, \ sqrt {k})`, где
            : math: `k = \ frac {1} {\ text {in \ _features}}`
        bias: обучаемая предвзятость модуля shape: math: `(\ text {out \ _features})`.
                Если: attr: `bias` имеет значение True, значения инициализируются из
                : math: `\ mathcal {U} (- \ sqrt {k}, \ sqrt {k})` где
                : math: `k = \ frac {1} {\ text {in \ _features}}`


    "" "

    cls_to_become = Линейный # тип: игнорировать [назначение]
    вес: UninitializedParameter

    def __init __ (self, out_features: int, bias: bool = True) -> Нет:
        супер().__init __ (0, out_features, смещение)
        self.weight = UninitializedParameter ()

    def reset_parameters (self) -> Нет:
        если не self.has_uninitialized_params () и self.in_features! = 0:
            super (). reset_parameters ()

    def initialize_parameters (self, input) -> None: # type: ignore
        если self.has_uninitialized_params ():
            с torch.no_grad ():
                self. in_features = input.shape [-1]
                self.weight.materialize ((self.out_features, self.in_features)) # тип: игнорировать
                self.reset_parameters ()
# TODO: PartialLinear - может быть, в разреженном виде?
 

Доступ к весам определенного модуля в nn.Sequential ()

Привет, ptrblck

Рада найти тебя здесь.
Я создаю 2 слоя CNN с 3 слоями FC и дважды использую dropout.
Моя нейронная сеть определяется следующим образом: Вы видите в этом что-то не так? Я ценю ваш отзыв.

импортная горелка
импортная горелка
импортная горелка.преобразования как преобразования
из torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
from torch.utils.data.dataset import random_split
from torch.nn import function as F
import matplotlib.pyplot as plt
из переменной импорта torch.autograd

class ConvNetRedo1 (nn.Module):
def init (self, numf1, numf2, fz1, fz2, nn2, nn3): # numf1 (количество фильтров первого уровня) numf2 (количество фильтров первого уровня)), fz1 размер ядра (), fz2, nn2, nn3
super (ConvNetRedo1, self). init ()
self.numf1 = numf1
self.numf2 = numf2
self.fz1 = fz1
self.fz2 = fz2
self.nn2 = nn2
self.nn3 = nn3
self.layer1 = nn.Sequential nn.Conv3d (1, self.numf1, kernel_size = self.fz1, stride = 1, padding = 2), nn.ReLU (), nn.MaxPool3d (kernel_size = 2, stride = 2))
self.layer2 = nn .Sequential (nn.Conv3d (self.numf1, self.numf2, kernel_size = self.fz2, stride = 1, padding = 2), nn.ReLU (), nn.MaxPool3d (kernel_size = 2, stride = 2))
self.fc1 = nn.Linear (3072, self.nn2) ## 3027
self.fc2 = nn.Linear (self.nn2, self.nn3) # ПОЛНОСТЬЮ СОЕДИНЕННЫЕ СЛОИ
self.fc3 = nn.Linear (self.nn3, 1) # ПОЛНОСТЬЮ ПОДКЛЮЧЕННЫЕ СЛОИ
self.relu = nn.ReLU () # Не- Линейный слой ReLU: max (0, x)
self. sigmoid = nn.Sigmoid ()
self.drop_out1 = nn.Dropout (0.5)
self.drop_out2 = nn.Dropout (0.5)
self.Relu = nn.LeakyReLU (0,1, inplace = True)

  def вперед (self, x):


    x = x.unsqueeze (1) .float ()
    out = self.layer1 (x)
    
    out = self.layer2 (выход)
    
    out = out.вид (размер (0), -1)
    
    out = self.fc1 (выход)
    out = self.drop_out1 (выход)
    out = self.relu (выход)

    out = self.fc2 (выход)
    out = self.drop_out2 (выход)
    out = self.relu (выход)
    
    out = self.fc3 (выход)
    out = self.sigmoid (выход)
    возврат  

Юзабилити 101: Введение в юзабилити

Эту статью следует передать своему начальнику или любому другому человеку, у которого мало времени, но которому необходимо знать основные факты юзабилити.

What — определение юзабилити

Юзабилити — это атрибут качества , который оценивает, насколько просты в использовании пользовательские интерфейсы.Слово «удобство использования» также относится к методам повышения простоты использования в процессе проектирования.

Удобство использования определяется 5 компонентов качества :

• Обучаемость : Насколько легко пользователям выполнять основные задачи, когда они впервые сталкиваются с дизайном?
• Эффективность : Как быстро пользователи смогут выполнять задачи после изучения дизайна?
• Запоминаемость : Когда пользователи возвращаются к дизайну после периода, когда они не использовали его, насколько легко они могут восстановить свои навыки?
• Ошибки : Сколько ошибок делают пользователи, насколько серьезны эти ошибки и насколько легко они могут исправить ошибки?
• Satisfaction : Насколько приятно пользоваться дизайном?

Есть много других важных качественных характеристик.Ключевой из них является утилита , которая относится к функциональности дизайна: выполняет ли она то, что нужно пользователям?

Удобство использования и полезность одинаково важны и вместе определяют, является ли что-то полезным: неважно, что что-то легко, если это не то, что вы хотите. Также бесполезно, если система гипотетически может делать то, что вы хотите, но вы не можете этого добиться, потому что пользовательский интерфейс слишком сложен. Чтобы изучить полезность дизайна, вы можете использовать те же методы исследования пользователей, которые улучшают юзабилити.

• Определение Utility = предоставляет ли она необходимые вам функции .
• Определение Удобство использования = насколько легко и приятно использовать эти функции.
• Определение Полезное = удобство использования + полезность .

Почему важно удобство использования

В Интернете удобство использования — необходимое условие выживания. Если веб-сайтом сложно пользоваться, люди оставляют .Если на домашней странице нет четкого указания, что предлагает компания и что пользователи могут делать на сайте, люди покидают . Если пользователи теряются на сайте, они оставляют . Если информация на веб-сайте трудночитаема или не отвечает на ключевые вопросы пользователей, оставляют . Обратите внимание на закономерность? Нет такой вещи, как пользователь, читающий руководство по веб-сайту или иным образом тратящий много времени на то, чтобы разобраться в интерфейсе. Доступно множество других веб-сайтов; уход — это первая линия защиты, когда пользователи сталкиваются с трудностями.

Первый закон электронной торговли состоит в том, что если пользователи не могут найти продукт, они не могут купить и его.

Для интрасети удобство использования зависит от производительности сотрудников. Время, потраченное пользователями на то, что они теряются в вашей интрасети или на обдумывание сложных инструкций, — это деньги, которые вы тратите, платя им за то, чтобы они работали, не выполняя работу.

Современные передовые практики требуют тратить около 10% бюджета дизайн-проекта на удобство использования.В среднем это более чем удвоит желаемые показатели качества веб-сайта (что дает показатель улучшения 2,6) и чуть менее чем удвоит показатели качества интрасети. Что касается программного обеспечения и физических продуктов, улучшения обычно меньше, но все же существенны, если вы подчеркиваете удобство использования в процессе проектирования.

Для проектов внутреннего дизайна подумайте об увеличении удобства использования вдвое, как о сокращении бюджета на обучение вдвое и удвоении количества транзакций, которые сотрудники выполняют в час.Что касается внешнего дизайна, подумайте об удвоении продаж, удвоении количества зарегистрированных пользователей или потенциальных клиентов или удвоении любого другого KPI (ключевого показателя эффективности), который мотивировал ваш дизайн-проект.

Как улучшить юзабилити

Существует множество методов изучения юзабилити, но самый простой и полезный — это пользовательское тестирование , которое состоит из 3 компонентов:

• Найдите репрезентативных пользователей , например клиентов сайта электронной коммерции или сотрудников интрасети (в последнем случае они должны работать за пределами вашего отдела).
• Попросите пользователей выполнить репрезентативных задач с дизайном.
• Понаблюдайте за , что делают пользователи, где они преуспевают и где у них возникают трудности с пользовательским интерфейсом. Заткнись и позволь пользователям говорить.

Важно индивидуально протестировать пользователей и позволить им решать любые проблемы самостоятельно. Если вы поможете им или направите их внимание на какую-либо конкретную часть экрана, вы испортите результаты теста.

Для выявления наиболее важных проблем юзабилити дизайна обычно достаточно тестирования 5 пользователей. Вместо того, чтобы проводить большое и дорогостоящее исследование, лучше использовать ресурсы для запуска множества небольших тестов и пересмотра дизайна между каждым из них, чтобы вы могли исправлять недостатки юзабилити по мере их выявления. Итеративный дизайн — лучший способ повысить качество взаимодействия с пользователем. Чем больше версий и идей интерфейса вы протестируете с пользователями, тем лучше.

Пользовательское тестирование отличается от фокус-групп, которые являются плохим способом оценки юзабилити дизайна. Фокус-группы имеют место в исследованиях рынка, но для оценки дизайна взаимодействия вы должны внимательно наблюдать за отдельными пользователями, выполняющими задачи с помощью пользовательского интерфейса.Слушать то, что говорят люди, вводит в заблуждение: вы должны следить за тем, что они на самом деле делают.

Когда работать над удобством использования

Удобство использования играет роль на каждом этапе процесса проектирования. Возникающая в результате потребность в нескольких исследованиях — одна из причин, по которой я рекомендую делать индивидуальные исследования быстрыми и дешевыми. Вот основные шаги:

1. Перед тем, как приступить к разработке нового дизайна, протестирует старый дизайн , чтобы определить хорошие части, которые вы должны сохранить или подчеркнуть, и плохие части, которые доставляют пользователям проблемы.
2. Если вы не работаете в интрасети, протестируйте проекты ваших конкурентов , чтобы получить дешевые данные по ряду альтернативных интерфейсов, которые имеют функции, аналогичные вашим собственным. (Если вы работаете в интрасети, прочтите ежегодник по дизайну интрасети, чтобы узнать о других проектах.)
3. Проведите полевое исследование , чтобы увидеть, как пользователи ведут себя в естественной среде обитания.
4. Сделайте бумажных прототипов одной или нескольких новых дизайнерских идей и протестируйте их. Чем меньше времени вы потратите на эти дизайнерские идеи, тем лучше, потому что вам нужно будет изменить их все на основе результатов тестирования.
5. Уточняйте идеи дизайна, которые лучше всего проверяются через несколько итераций , постепенно переходя от прототипирования с низкой точностью к представлениям с высокой точностью, которые выполняются на компьютере. Проверяйте каждую итерацию.
6. Проверьте дизайн на соответствие установленным руководящим принципам по удобству использования , будь то ваши собственные исследования или опубликованные исследования.
7. Как только вы выберете и реализуете окончательный проект , протестируйте его еще раз. Во время реализации всегда возникают тонкие проблемы с удобством использования.

Не откладывайте пользовательское тестирование до тех пор, пока вы не получите полностью реализованный дизайн. Если вы это сделаете, будет невозможно исправить подавляющее большинство критических проблем юзабилити, обнаруженных тестом. Многие из этих проблем, вероятно, носят структурный характер, и для их устранения потребуется серьезная перестройка архитектуры.

Единственный способ обеспечить высокое качество взаимодействия с пользователем — это начинать пользовательское тестирование на ранней стадии процесса проектирования и продолжать тестирование на каждом этапе.

Где тестировать

Если вы проводите хотя бы одно исследование пользователей в неделю, стоит создать специальную лабораторию юзабилити.Однако для большинства компаний нормально проводить тесты в конференц-зале или офисе — при условии, что вы можете закрыть дверь, чтобы вас не отвлекали. Важно то, что вы получаете реальных пользователей и сидите с ними, пока они используют дизайн. Блокнот — единственное, что вам нужно.

Факториальный калькулятор

n!

Использование калькулятора

Вместо того, чтобы вычислять факториал по одной цифре за раз, используйте этот калькулятор для вычисления факториала n! числа n. Введите целое число длиной до 4 цифр. Вы получите длинный целочисленный ответ, а также научную запись для больших факториалов. Вы можете скопировать результат длинного целочисленного ответа и вставить его в другой документ, чтобы просмотреть его.

Что такое факториал?

Факториал — это функция, которая умножает число на каждое число под ним. Например, 5! = 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 120. Эта функция, помимо прочего, используется для определения количества вариантов расположения «n» объектов.

Факториал

Есть! способы организации n различных объектов в упорядоченную последовательность.

n

набор или население

По математике их нет! способы расположить n объектов последовательно. «Факториал n! Дает количество способов, которыми можно переставить n объектов». [1] Например:

• 2 факториал равен 2! = 2 х 1 = 2
  — Есть 2 разных способа расставить числа от 1 до 2.{1,2,} и {2,1}.
• Факториал 4 равен 4! = 4 х 3 х 2 х 1 = 24
  — Существует 24 различных способа расположить числа от 1 до 4. {1,2,3,4}, {2,1,3,4}, {2,3,1,4}, {2,3 , 4,1}, {1,3,2,4} и т. Д.
• 5 факториал равен 5! = 5 х 4 х 3 х 2 х 1 = 120
• 0 факториал — это определение: 0! = 1. Есть ровно 1 способ расставить 0 объектов.

---

Факториальная задача 1

Сколько разных способов можно расположить буквы в слове «документ»?

Для этой задачи мы просто берем количество букв в слове и находим факториал этого числа.Это работает, потому что каждая буква в слове уникальна, и мы просто находим максимальное количество способов, которыми можно заказать 8 элементов.

8! = 8 * 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 40,320

---

Факториальная задача 2

Сколько разных способов можно расположить буквы в слове «физика»?

Эта проблема немного отличается, потому что здесь две буквы «s».Чтобы учесть это, мы делим факториал на количество повторяющихся букв. В слове «физика» 7 букв и две повторяющиеся буквы, поэтому мы должны найти 7! / 2 !. Если бы у слова было несколько дубликатов, например, «маленький», формула была бы 6! / (2! * 2!).

7! / 2! = (7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1) / (2 * 1) = 2,520

---

Список литературы

[1] Дополнительную информацию о факториалах см. В Факториальная страница в Wolfram MathWorld.

RSpak NN-G — ShodexHPLC.com

Скрытый ярлык

Избранные столбцы

Скрытый ярлык

U.Список столбцов S. Pharmacopeia (USP)

Скрытый ярлык

HILIC — на полимерной основе

Скрытый ярлык

Обращенная фаза — на полимерной основе

Скрытый ярлык

Обмен лигандов, исключение ионов и специализированный GFC

Скрытый ярлык

Эксклюзионная хроматография

Скрытый ярлык

Ионообменная хроматография

Скрытый ярлык

Хроматография гидрофобного взаимодействия

Скрытый ярлык

Эксклюзивное использование и специальность

Скрытый ярлык

Аффинная хроматография и хиральное разделение

Скрытый ярлык

Колонка Коммутация

Скрытый ярлык

ЖХ / МС и экспресс-анализ

Скрытый ярлык

Ионная хроматография

Скрытый ярлык

Обращенная и нормальная фаза — на основе кремнезема

Скрытый ярлык

Очистка GPC

Скрытый ярлык

Предметы комплексного отказа до 2021 года

Скрытый ярлык

Колонки для ионообменной хроматографии для УВЭЖХ

.