Стоимость свд: Ошибка 404. Страница не найдена — Объявления на сайте Авито

Снайперская винтовка Драгунова: цена, свд, фото, отзывы

Комментариев: 4

Снайперская винтовка Драгунова (СВД) – оружие калибра 7,62 мм, предназначенное для уничтожения различных открытых и маскированный одиночных целей. С таким же калибром отрабатывает снайперская винтовка Мосина.

 

Параметры (Характеристики)

Оружие имеет следующие параметры:

• эффективная дальность стрельбы – до 800 м;
• дальность стрельбы с оптикой – 1,3 км;
• дальность стрельбы с открытым прицелом – 1,2 км;
• боевая скорострельность – до 30 выстрелов;
• масса винтовки с неснаряженным магазином – 4,3 кг;
• габариты винтовки – 1225 мм;
• длина ствола – 620 мм.

Для стрельбы применяются винтовочные патроны с обыкновенными, бронебойно-зажигательными или трассирующими пулями или снайперские патроны. Огонь ведется одиночными выстрелами. Подача патронов осуществляется из коробчатого магазина вместимостью на 10 патронов.

 

Цена винтовки СВД Драгунова

На данный момент винтовка Драгунова продаётся в укомплектованных кейсах, в которых предусмотрены все необходимые комплектующие для осблуживания винтовки. Стоимость румынских экземпляров боевых винтовок SVD Dragunov с боевым комплектом, калибра 7.62×54 колеблется от 1899 до 2500 долларов и выше. Комплект поставки: Кейс, комплектующие для использования и обслуживания винтовки, реководство по эксплуатации, винтовка СВД Драгунова.

Внешний вид комплекта стоимостью 1899$ (клик для увеличения)

Внешний вид комплекта стоимостью 2499$

ЧОП «Золотая Подкова» не занимается продажей, либо распространением огнестрельного оружия СВД Драгунов.

 

Услуги охранного предприятия «Золотая Подкова»

 

 

Основные части и механизмы СВД

Снайперская винтовка Драгунова состоит из следующих частей:

• ствола со ствольной коробкой. Внутри ствола имеется канал с четырьмя нарезами, пульный вход, патронник и газоотводное отверстие;
• возвратного механизма;
• затвора и затворной рамы. Затвор – продольно-скользящий, запирание канала проводится 3-мя боевыми выступами развернутого затвора вокруг оси;
• газовой трубки с регулятором, толкателя и газового поршня;
• правой и левой ствольных накладок;
• УСМ, предохранителя (флажкового типа) и оптического прицела. УСМ собран в отдельном корпусе и позволяет проводить только одиночную стрельбу. Предохранитель имеет конструкцию двойного действия: ограничивает движение затворной рамы и запирает крючок;
• штык-ножа.

В случае необходимости к винтовке могут быть прикреплены складные сошки от РПК. Винтовка отличается умеренной отдачей, высокой кучностью стрельбы и мощным патроном.

 

Рекомендуем посмотреть:

 

 

 

Модификации

Наравне со стандартной «армейской» модификацией были разработаны следующие модели винтовок:

• Укороченная СВД – оружие с уменьшенными габаритами. Рукоятка управления огнем располагается перед магазином с патронами.
• СВД со складывающимся прикладом. Винтовка оснащена складным прикладом, укороченным стволом и пламегасителем. Общая длина винтовки – 1135 мм, длина ствола 565 мм, вес – 4,5 кг.
• Крупнокалиберная СВД – винтовка калибра 9,3 мм, созданная на базе патрона 9,3х64 мм Brenneke. Основная задача оружия – поражение техники на расстоянии 700-800 м.
• Гражданские модификации – охотничьи карабины «КО СВД М», «ОЦ-18», «Тигр» и «Тигр 1».

Снайперская винтовка Драгунова (цена – около 2 тыс. у.е.) широко используется как военное и коммерческое оружие по всему миру.

 

Советуем прочитать:

Добавить комментарий

снайперскую винтовку Чукавина запустят в серию — Российская газета

Серийное производство снайперской винтовки Чукавина (СВЧ) начнется через два года. Легкое эргономичное оружие, отвечающее требованиям сегодняшнего и завтрашнего дня, ждут многие ведомства, но в первую очередь СВЧ предназначена военным — в армии она заменит легендарную СВД.

— Винтовка Драгунова, принятая на вооружение в 1963 году, значительно не улучшалась и не совершенствовалась. Заложенные в нее параметры несколько десятков лет удовлетворяли потребности военных. Но мир изменился и задачи изменились — теперь к оружию предъявляются новые требования, которые СВД не может обеспечить. Поэтому проект СВЧ призван заменить винтовку Драгунова во всех строевых частях, — сообщил РИА Новости главный конструктор концерна «Калашников» Сергей Уржумцев. Он напомнил, что в следующем году исполняется 100 лет со дня рождения Евгения Федоровича Драгунова.

Кстати, в основу конструкции СВЧ положена идея Драгунова, примененная им в малогабаритном автомате. Это гардинная схема, когда на прочную верхнюю шину, жестко соединенную со стволом, устанавливаются остальные элементы конструкции. Это не только облегчает оружие, но и позволяет с минимальными переделками переводить его из классической компоновки в булл-пап. От СВД позаимствована надежная и проверенная временем схема работы автоматики с коротким ходом поршня.

— Винтовка отличается очень мягкой отдачей — возникает ощущение, что стреляешь из оружия меньшего калибра. Это позволяет вести огонь в достаточно высоком темпе, при этом винтовка остается на линии прицеливания, — рассказал «Военному обозрению»  многократный чемпион мира по практической стрельбе Всеволод Ильин. Он отметил эргономичную шахту для приема магазина, позволяющую перезаряжать винтовку на ощупь, и специальную шторку на ствольной коробке, защищающую механизм от пыли и грязи.

СВЧ реализована в трех калибрах: помимо классического 7,62х54, это 7,62х51 (стандарт НАТО), а также 8,6х70 Lapua Magnum. При этом винтовка российского калибра полностью совместима с магазинами СВД.

Лицензия на использование программы контроля сертифицированной версии ОС Windows Server 2016 Datacenter Edition для использования на 1 сервер SVD-161-SERVCHECK

Описание товара

Основные характеристики

Производитель

Срок поставки

Доставим за 5-10 дней

Количество лицензий:

Физическая поставка

Коммерческой организации, Образовательного учреждения, Государственного учреждения

Артикул производителя

Лицензия на использование программы контроля сертифицированной версии ОС Windows Server 2016 Datacenter Edition для использования на 1 сервер

Срок действия лицензии

Windows Server 2016 — облачная операционная система, которая обеспечивает новый уровень безопасности и инноваций для ваших приложений и инфраструктуры вашей компании. Система способна поддерживать текущие рабочие нагрузки и упростит переход в облако, когда вы будете к этому готовы.
Windows Server 2016 Standard для сред низкой плотности и невиртуализированных сред.

Основные функции Windows Server 2016

• Встроенные функции безопасности. Повышенная безопасность и снижение риска благодаря нескольким уровням защиты, встроенным в операционную систему.
• Преобразование центра обработки данных. Экономия средств и повышение гибкости благодаря программно-определяемым технологиям вычислений, хранения и сетевой работы Microsoft Azure.
• Ускоренное внедрение инноваций. Новые технологии, такие как контейнеры Windows и Nano Server, для новых способов развертывания и запуска приложений локально и в облаке. 

Отличительные особенности Windows Server 2016

• управление серверами в стиле DevOps с помощью PowerShell и настройка состояния;
• новые элементы управления и доступ через Active Directory и удостоверение;
• простое управление серверами из любого места с помощью Server Management;
• сервисы удаленных рабочих столов для улучшения графики, масштабирования и облачной интеграции;
• изменение подхода к хранилищу: программно-определяемое хранилище;
• улучшение кластеризации и встроенной виртуализации благодаря программно-определяемым вычислениям;
• динамическая безопасность и гибкость гибридного облака благодаря программно-определяемым сетям;
• новые уровни защиты от меняющихся угроз;
• плотность контейнеров в экосистеме Windows;
• сокращение места, занимаемого центром обработки данных, и площади атаки благодаря Nano Server.

Численный анализ

— Стабильность и стоимость односторонних SVD Якоби и Divide & Conquer SVD

числовой анализ — Стабильность и стоимость односторонних SVD Якоби и Divide & Conquer SVD — MathOverflow

Сеть обмена стеков

Сеть Stack Exchange состоит из 178 сообществ вопросов и ответов, включая Stack Overflow, крупнейшее и пользующееся наибольшим доверием онлайн-сообщество, где разработчики могут учиться, делиться своими знаниями и строить свою карьеру.

Посетить Stack Exchange

2. 0
3. +0
6. Авторизоваться Зарегистрироваться

MathOverflow — это сайт вопросов и ответов для профессиональных математиков.Регистрация займет всего минуту.

Зарегистрируйтесь, чтобы присоединиться к этому сообществу

Кто угодно может задать вопрос

Кто угодно может ответить

Лучшие ответы голосуются и поднимаются наверх

Спросил 1 год, 3 мес назад

Просмотрено 16 раз

$ \ begingroup $ Закрыто. Этот вопрос не по теме. В настоящее время он не принимает ответы.

---

Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме MathOverflow.

Закрыт в прошлом году.

Я изучаю SVD, в частности алгоритмы Jacobi SVD и Divide & Conquer SVD.Я не могу найти ничего по поводу стабильности и анализа ошибок этих методов. Также может кто-нибудь показать мне, какова вычислительная стоимость обоих алгоритмов?

Создан 23 апр.

dxdydzdxdydz

13922 бронзовых знака

$ \ endgroup $ MathOverflow лучше всего работает с включенным JavaScript

Ваша конфиденциальность

Нажимая «Принять все файлы cookie», вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в ​​отношении файлов cookie.

Принимать все файлы cookie Настроить параметры

(PDF) Быстрое приближенное усеченное SVD

Развитие Интернета и сетевых приложений привело к развитию технологии зашифрованной связи.Но исходя из этого, вредоносный трафик также использует шифрование, чтобы избежать традиционной защиты и обнаружения. Традиционные методы защиты и обнаружения не могут точно обнаружить зашифрованный вредоносный трафик. В последние годы развитие искусственного интеллекта позволяет нам использовать методы машинного обучения и глубокого обучения для обнаружения зашифрованного вредоносного трафика без расшифровки, и результаты обнаружения очень точны. В настоящее время исследования по обнаружению вредоносного зашифрованного трафика в основном сосредоточены на анализе характеристик зашифрованного трафика и выборе алгоритмов машинного обучения.В этой статье предлагается метод, сочетающий обработку естественного языка и машинное обучение; то есть для построения модели обнаружения предлагается метод обнаружения, основанный на TF-IDF. В процессе предварительной обработки данных этот метод вводит метод обработки естественного языка, а именно модель TF-IDF, для извлечения информации о данных, определения важности ключевых слов и последующего восстановления характеристик данных. Метод обнаружения, основанный на модели TF-IDF, не требует анализа каждого поля набора данных.По сравнению с обычным методом предварительной обработки данных машинного обучения, то есть обработкой кодирования данных, экспериментальные результаты показывают, что использование технологии обработки естественного языка для предварительной обработки данных может эффективно повысить точность обнаружения. Классификатор повышения градиента, классификатор случайного леса, классификатор AdaBoost и модель ансамбля, основанная на этих трех классификаторах, соответственно, используются при построении более поздних моделей. В то же время нейронная сеть CNN в глубоком обучении также используется для обучения, и CNN может эффективно извлекать информацию из данных.При условии согласованности входных данных классификатора и нейронной сети посредством сравнения и анализа различных методов точность одномерной сверточной сети на основе CNN несколько выше, чем у классификатора на основе машинного обучения. 1. Введение Связанные с этим принципы и методы передачи открытого текста выдвигают более высокие требования к безопасности системы обслуживания, и это неизбежная тенденция для интернет-приложений двигаться к эре всеобъемлющего шифрования [1, 2].В последние годы быстрое увеличение количества зашифрованных сообщений изменило модели угроз, и многие традиционные методы, основанные на обычных правилах, уже не так эффективны, как раньше. По мере того как все больше и больше предприятий переходят на цифровые технологии, большое количество сервисов и приложений используют шифрование в качестве основного средства защиты информации. Согласно NetMarketShare, процент зашифрованного веб-трафика уже составлял более 90% в октябре 2019 года. Однако в случае, если зашифрованный доступ может гарантировать безопасность связи, подавляющее большинство сетевых устройств бессильны против сетевых атак, вредоносных программ и других вредоносных зашифрованных движение.Большое количество вредоносных программ, программ-вымогателей, прокси, средств удаленного управления и т. Д. Используют методы шифрования, чтобы избежать защиты и обнаружения. Общие продукты безопасности будут выпускать нераспознанный и необнаруживаемый трафик, такой как троянские программы, программы-вымогатели, загрузчики [3] и другие типы вредоносного программного обеспечения или кода. Чтобы избежать обнаружения продуктов безопасности и обнаружения людьми, шифрование часто используется для маскировки или сокрытия атак. Образцы вредоносных семейств, которые используют технологию rebound для обхода устройств безопасности, также часто переключают обратно доменные имена и IP-адреса и шифруют сообщения.Цепочка атак обычно делится на несколько этапов, таких как сбор информации, контроль вторжений, расширение достижений и очистка поля боя. Стадия атакующего можно четко понять с помощью поэтапного анализа и отображения событий в трафике. Следовательно, необходимо обязательно зашифровать обнаружение вредоносного трафика. В последние годы обнаружение зашифрованного вредоносного трафика было в центре внимания в области сетевой безопасности. В настоящее время существует два основных метода обнаружения атак: обнаружение после расшифровки и обнаружение без расшифровки.Промышленные шлюзы в основном используют метод дешифрования трафика для обнаружения поведения атаки, но этот метод решения будет потреблять много ресурсов, стоимость очень высока, также он нарушает первоначальное намерение шифрования, и процесс дешифрования будет строго ограничено законами и постановлениями, связанными с защитой конфиденциальности. Учитывая защиту конфиденциальности пользователей, методы обнаружения, не требующие дешифрования трафика, становятся предметом озабоченности в отрасли. Исследователям обычно разрешается наблюдать только зашифрованный сетевой трафик (порт 443) без дешифрования, используя существующие ресурсы данных и стандартный зашифрованный трафик для анализа [4].Например, метод, основанный на статистическом обучении, может быть обнаружен без дешифрования, но его точность обнаружения невысока, и он не может гарантировать правильное обнаружение наиболее вредоносного трафика. С развитием машинного обучения и глубокого обучения в последние годы стали активными методы обнаружения, основанные на искусственном интеллекте [5]. Методы, основанные на машинном обучении или глубоком обучении, могут достигать высокой точности без дешифрования и с помощью некоторых средств обработки. Благодаря многочисленным проверкам искусственный интеллект, используемый для обнаружения безопасности трафика с шифрованием, является очень хорошим вспомогательным средством.Система устойчивого обнаружения и отслеживания угроз Shengbang Security (RayEye), основанная на механизме искусственного интеллекта, может анализировать весь сетевой трафик в режиме реального времени. В сочетании с данными анализа угроз и технологией анализа сетевого поведения он может детально обнаруживать подозрительное поведение, помогает четко определить этап цепочки атаки и вероятность успеха злоумышленника, а также предоставить клиентам решения для обнаружения вредоносного трафика с шифрованием. Хотя методы обнаружения, основанные на машинном обучении и глубоком обучении, не нуждаются в расшифровке зашифрованных данных, им по-прежнему необходимо анализировать поля данных трафика и извлекать функции.Основываясь на традиционных методах обнаружения, которые не могут обнаружить поток шифрования, и методах машинного обучения, которые требуют затрат энергии, таких как извлечение функций, в этом документе предлагается машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка для обнаружения вредоносных методов шифрования трафика, комбинация использует текст классификации [6] для представления зашифрованного трафика, поэтому ему не нужно расшифровывать данные, не нужно заботиться о значении поля самих данных трафика и не теряет информацию о данных зашифрованного трафика.Этот метод обнаружения применим не только для обнаружения зашифрованного вредоносного трафика, но также может использоваться для других связанных обнаружений, таких как обнаружение вредоносного кода. Обладает сильной обобщенностью и высокой точностью. В более позднем усовершенствовании модели нет необходимости жестко извлекать информацию из зашифрованных данных трафика. 2. Материалы и методы В этой статье модель TF-IDF используется для расчета значения TF-IDF каждого ключевого слова в пакете трафика и не выполняется операции сегментации в пакете трафика [7].Модель TF-IDF преобразует качественные данные в пакетах трафика в количественные данные, а затем выполняет обучение и обнаружение с помощью различных классификаторов. В следующей таблице показано общее положение каждого классификатора, используемого в этой статье. 2.1. TF-IDF TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) — это обычно используемый метод взвешивания для поиска сообщений и извлечения ключевых слов [8]. Модель TF-IDF используется для вычисления значения TF и ​​значения IDF слова. Если термин часто встречается в документе класса, это хорошее представление текста этого класса.Таким терминам должен быть присвоен высокий вес, и они должны быть выбраны в качестве терминов характеристик для этого класса текста, чтобы отличать его от других документов класса. Но только использование частоты слов не может эффективно отфильтровать модальные слова или некоторые бессмысленные слова. Модель IF-IDF вводит значение IDF на основе частоты слов. TF-IDF — это статистический подход, который используется для расчета значимости слова для документа в наборе документов или корпусе. Важность слова возрастает прямо пропорционально тому, сколько раз оно встречается в документе, но уменьшается обратно пропорционально частоте его появления в корпусе [9].Основная идея TF-IDF заключается в том, что если определенное слово или фраза появляется в одной статье с высокой частотой TF и ​​редко встречается в других статьях, то есть IDF низкий, то считается, что это слово или фраза имеет хороший способность различать категории и подходит для классификации. TF представляет собой частоту слов, то есть частоту появления ключевых слов в тексте. Векторизация текстовых данных заключается в том, чтобы принять частоту появления каждого слова в тексте как характеристику текста [10], а значение IDF используется для корректировки вектора частоты слов, представленного только значением TF.IDF означает обратную частоту файла: его размер обратно пропорционален общей степени слова; то есть, если слово включено в несколько файлов корпуса, то значение IDF этого слова невелико. IDF — это мера общей важности слова. IDF конкретного термина может быть получен путем деления общего количества файлов на количество файлов, содержащих термин, и последующего логарифмирования полученного частного [11]. Формула решения IDF выглядит следующим образом: где представляет собой общее количество китайских текстов в корпусе и представляет собой общее количество текстов, содержащих слово в корпусе.Однако обычно бывают крайние случаи; например, если в корпусе нет редкого слова, значение равно 0, приведенная выше формула расчета не будет действительной. Поэтому формула расчета IDF сглаживается следующим образом: Следовательно, значение IDF также может быть правильно рассчитано в вышеупомянутых случаях. Наконец, значение TF и ​​значение lDF слова умножаются, чтобы получить значение TF-IDF слова. Чем больше значение слова TF-IDF, тем выше важность этого слова для статьи.Преимущество алгоритма TF-IDF в том, что он простой и быстрый, а результат больше соответствует реальной ситуации. Для данных трафика TF-IDF не приведет к потере информации данных и может лучше извлекать ключевые слова для преобразования информации данных. 2.2. Метод обнаружения Градиентное усиление относится к алгоритмам последовательного повышения уровня ансамблевого обучения [10]. Повышение градиента усиливает комбинацию слабых классификаторов. В отличие от алгоритма AdaBoost, повышение градиента выбирает направление градиентного спуска в итерации, чтобы обеспечить наилучший конечный результат [12, 13].Повышение градиента порождает ряд слабых учеников, каждый из которых принимает отрицательный градиент в качестве индекса измерения ошибок предыдущего раунда базового обучения. Цель состоит в том, чтобы подогнать отрицательный градиент функции потерь предыдущей кумулятивной модели, чтобы кумулятивные потери модели после добавления слабого обучаемого можно было уменьшить в направлении отрицательного градиента. Повышение градиента, по сравнению с AdaBoost, может использовать любую функцию потерь (при условии, что функция потерь непрерывно дифференцируема), поэтому могут применяться некоторые относительно надежные функции потерь, что делает модель более устойчивой к шуму.Случайный лес — это более продвинутый алгоритм, основанный на дереве решений (дерево CART по умолчанию), который также относится к категории ансамблевого обучения. Случайный лес состоит из нескольких деревьев решений, и деревья решений не влияют друг на друга. Алгоритм случайного леса позволяет дереву решений строить лес случайным образом. После каждого раунда каждое дерево решений получает свой результат, и окончательный результат определяется голосованием. Категория с наибольшим количеством голосов принимается как выходной результат случайного леса [8, 14].Введение случайности делает случайный лес нелегким переобучением. И у него хорошая противошумная способность. Случайный лес может обрабатывать данные с большими размерами, то есть с большим количеством функций, и ему не нужно делать выбор функций. Он обладает высокой адаптируемостью к наборам данных: он может обрабатывать как дискретные, так и непрерывные данные, и наборы данных не нуждаются в нормализации. Алгоритм AdaBoost принадлежит к серии улучшающих алгоритмов ансамблевого обучения, которые состоят из нескольких слабых учеников и корректируют сеть, каждый раз присваивая учащимся разные веса.Его адаптивность заключается в том, что вес неправильно классифицированной выборки (соответствующий вес выборки) предыдущего слабого классификатора будет усилен, а вес правильно классифицированной выборки будет одновременно уменьшен. Выборка с обновленным весом будет использоваться для повторного обучения следующего нового слабого классификатора. Наконец, линейно взвешенная сумма показывает, что базовый учащийся с небольшой частотой ошибок имеет больший вес, а базовый учащийся с большой частотой ошибок имеет меньший вес [15].В каждом раунде обучения новый слабый классификатор обучается с генеральной совокупностью (выборочной совокупностью) для генерации новых весов выборки и мощности слабого классификатора, и итерация продолжается до тех пор, пока не будет достигнута заданная частота ошибок или заданное максимальное количество итераций. . AdaBoost использует экспоненциальную потерю, недостаток которой состоит в том, что она очень чувствительна к точкам выбросов, поэтому AdaBoost лучше, чем повышение градиента. Сверточные нейронные сети (CNN) [14] — это глубоко структурированная нейронная сеть с прямой связью, которая включает сверточные вычисления и в основном используется при обработке графики [16].Это один из типичных алгоритмов глубокого обучения [17, 18]. CNN обычно включает уровень ввода данных, уровень вычисления свертки, уровень активации ReLU, уровень пула и уровень полного соединения. CNN получает ключевую информацию в основном путем непрерывного извлечения информации о характеристиках. По сравнению с алгоритмом машинного обучения CNN может более эффективно извлекать ключевую информацию, а количество параметров невелико без тщательной настройки параметров. Нам нужно только случайным образом присвоить каждому нейрону вес и коэффициент смещения во время инициализации.В процессе обучения эти два параметра будут постоянно корректироваться до наилучшего качества, чтобы минимизировать ошибку модели. Однако это соответственно увеличит объем вычислений, и время обучения модели также увеличится из-за увеличения объема вычислений. 2.3. Метод обнаружения на основе TF-IDF Зашифрованные сообщения трафика обычно содержат такие поля, как IP-адрес, номер порта, MAC-адрес, протокол тройного рукопожатия и различные протоколы. Некоторые из этих полей могут напрямую влиять на обучающий эффект последующей модели, в то время как некоторые поля могут быть избыточной информацией для обучения модели, что требует от нас заранее зарезервировать профессиональные знания в области сетевой безопасности для анализа данных вредоносного трафика, а также размера, длины и поля каждого трафика данных в наборе данных различны.После завершения анализа данных трафика шифрования зашифрованные данные извлекаются по полевым объектам. Общий метод машинного обучения заключается в единообразном кодировании входных данных трафика в цифровую форму. После того, как над данными будет проведена некоторая работа по проектированию признаков, данные вводятся в модель классификации для обучения обнаружению, но этот метод будет иметь проблему потери информации в большей или меньшей степени, что может привести к тому, что полученная точность обнаружения не будет соответствовать требованиям. Для проблемы, связанной с непростой обработкой данных трафика, предлагается метод обнаружения, сочетающий модель TF-IDF при обработке естественного языка с машинным обучением или глубоким обучением.Этот метод не требует, чтобы мы рассматривали и анализировали значение пакетов и деталей в определенных полях, а также извлекали соответствующие характеристики данных для кодирования. То есть модель TF-IDF используется для восстановления набора данных, извлечения текстовой информации из набора данных, восстановления новых функций и представления полей в форме векторизации при обработке набора данных. Использование модели TF-IDF для преобразования текста трафика не будет содержать недостающей информации. Более того, лучшие результаты можно получить без дополнительной обработки данных.Поскольку данные хранятся в модели TF-IDF для анализа важности каждого ключевого слова и работы с каждым ключевым словом, вместо того, чтобы человек мог заниматься анализом данных, следовательно, обнаружение вредоносного трафика на основе TF-IDF Метод может не только использоваться для обнаружения шифрования, но также может применяться для соответствующего обнаружения, которое требует использования профессиональных технологий для извлечения информации о данных, таких как обнаружение вредоносного кода. В этой статье, основанной на модели TF-IDF, на рисунке 1 показан конкретный процесс извлечения информационного текста и восстановления признаков для набора зашифрованных данных трафика.

Разложение по сингулярным значениям в SciPy

SciPy содержит два метода для вычисления разложения по сингулярным значениям (SVD) матрицы: scipy. 3) операций с плавающей запятой .

Второй метод - scipy.sparse.linalg.svds , и, несмотря на его название, он отлично работает и для плотных массивов. Эта реализация основана на библиотеке ARPACK и состоит из итеративной процедуры, которая находит декомпозицию SVD, сводя проблему к собственному разложению на массиве X -> dot (X.T, X). Этот метод обычно очень эффективен, когда входная матрица X разрежена или требуются только наибольшие сингулярные значения. Есть и другие решатели SVD, которые я не рассматривал, например sparsesvd или pysparse.jdsym, но мои рекомендации относительно разреженного решения, вероятно, справедливы и для этих пакетов, поскольку они оба реализуют итерационные алгоритмы, основанные на одних и тех же принципах.

Когда входная матрица плотная и требуются все сингулярные значения, первый метод обычно более эффективен. Чтобы подтвердить это утверждение, я создал небольшой тест: тайминги для обоих методов в зависимости от размера матриц. Обратите внимание, что мы находимся в случае, который явно благоприятствует linalg.svd : в конце концов, sparse.linalg.svds не создавался с учетом этой настройки, он был создан для разреженных матриц или плотных матриц с некоторой специальной структурой. Однако мы увидим, что даже в этой настройке у него есть интересные преимущества.

Я создам случайные квадратные матрицы разных размеров и построю графики для обоих методов. Для тестов я использовал SciPy v0.12, связанный с Intel Math Kernel Library v11. Оба метода однопоточные (мне пришлось установить OMP_NUM_THREADS = 1, чтобы MKL не пытался распараллеливать вычисления).[код]

Чем меньше таймингов, тем лучше, поэтому явным победителем становится scipy.linalg.svd . Однако это только часть истории. Этот график не показывает, что этот метод выигрывает за счет выделения огромного объема памяти для временных вычислений. Если мы теперь построим график потребления памяти для обоих методов при одинаковых настройках, картина будет совершенно другой. [код]

Требования к памяти scipy.linalg.svd масштабируется в зависимости от количества измерений, в то время как для разреженной версии объем выделенной памяти постоянен. Обратите внимание, что мы измеряем общий объем используемой памяти, поэтому естественно увидеть небольшое увеличение потребления памяти, поскольку матрица ввода больше на каждой итерации.

Например, в моих приложениях мне нужно вычислить SVD матрицы, для которой необходимое рабочее пространство не помещается в памяти. В таких случаях алгоритм sparse ( sparse.linalg.svds ) может пригодиться: время просто в несколько раз хуже (но я могу легко распараллелить задания), а требования к памяти для этого метода ничтожны по сравнению с плотной версией.

"Анализ и разработка алгоритмов избегания коммуникации для Out of Me" Хайрул Кабир

Название степени

Доктор философских наук

Майор, профессор

Джек Донгарра

Члены комитета

Майкл Берри, Грегори Петерсон, Брюс Ральстон

Аннотация

Многие приложения, включая аналитику больших данных, поиск информации, анализ экспрессии генов и численное прогнозирование погоды, требуют решения большой плотной декомпозиции по сингулярным значениям (SVD).Размер матриц, используемых во многих из этих приложений, становится слишком большим для одновременного размещения в основной памяти компьютера, а традиционные алгоритмы SVD, требующие загрузки всех компонентов матрицы в память до начала вычислений, не могут использоваться напрямую. Перемещение данных (обмен данными) между уровнями иерархии памяти и диска создает дополнительные проблемы при разработке SVD для таких больших матриц из-за экспоненциального роста разрыва между арифметической скоростью с плавающей запятой и пропускной способностью для многих различных устройств хранения на современных высокопроизводительных компьютерах.В этой диссертации мы проанализировали коммуникационные издержки в системах иерархической памяти и дисках для алгоритмов SVD и разработали алгоритмы SVD, предотвращающие коммуникацию (CA) Out of Memory (OOM). Под «Недостаточно памяти» мы подразумеваем, что матрица слишком велика для размещения в основной памяти и, следовательно, должна находиться во внешней или внутренней памяти. Мы изучили накладные расходы на связь для классических одноэтапных алгоритмов блочного SVD и двухэтапных плиточных алгоритмов SVD и предложили наш алгоритм OOM SVD, который снижает стоимость связи.Мы представили теоретический анализ и стратегии для разработки алгоритмов CA OOM SVD, разработали оптимизированную реализацию CA OOM SVD для многоядерной архитектуры и представили результаты ее производительности.

Когда матрицы высокие, производительность OOM SVD может быть значительно улучшена путем выполнения QR-разложения в первую очередь на исходной матрице. Верхняя треугольная матрица, сгенерированная с помощью QR-разложения, может уместиться в основной памяти, а SVD в ядре может использоваться эффективно. Даже если верхняя треугольная матрица не умещается в основной памяти, OOM SVD будет работать на матрице меньшего размера.Вот почему мы проанализировали сокращение связи для алгоритма OOM QR, реализовали оптимизированный мозаичный QR OOM для многоядерных систем и показали улучшение производительности алгоритмов OOM SVD для высоких матриц.

Рекомендуемое цитирование

Кабир, Хайрул, «Анализ и разработка коммуникативных алгоритмов предотвращения недостатка памяти (OOM) SVD». Докторская диссертация, Университет Теннесси, 2017.
https://trace.tennessee.edu/utk_graddiss/4472

Файлы размером более 3 МБ могут открываться медленно.Для достижения наилучших результатов щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Сохранить как ...»

СКАЧАТЬ

С 18 августа 2017 г.

МОНЕТЫ

mlpack: mlpack Документация

class	BiasSVD
	Bias SVD - это усовершенствование Regularized SVD, которое представляет собой метод матричной факторизации. Подробнее ...
класс	BiasSVDFunction
	Этот класс содержит методы, которые используются для расчета стоимости целевой функции BiasSVD, для расчета градиента параметров относительно целевой функции , так далее.Подробнее ...
класс	QUIC_SVD
	QUIC-SVD - это метод матричной факторизации, который работает в подпространстве, так что аппроксимация A в этом подпространстве имеет минимальную ошибку ( матрицу данных). Подробнее ...
класс	RandomizedBlockKrylovSVD
	Randomized block krylov SVD представляет собой матричную факторизацию, основанную на методах рандомизированной матричной аппроксимации, разработанной в "Randomized Block Methods for Stronger. и быстрее приблизительное Разложение по сингулярным значениям ".Подробнее ...
класс	RandomizedSVD
	Randomized SVD - это матричная факторизация, основанная на методах рандомизированной аппроксимации матриц, разработанных в разделе «Структура со случайностью: нахождение: Вероятностные алгоритмы построения приближенных разложений матриц ». Подробнее ...
class	RegularizedSVD
	Regularized SVD - это метод матричной факторизации, направленный на уменьшение ошибки обучающего набора это на примерах, для которых оценки были предоставлены пользователями.Подробнее ...
класс	RegularizedSVDFunction
	Данные хранятся в матрице типа MatType, поэтому этот класс можно использовать как с плотными, так и с разреженными матрицами. Подробнее ...
class	SVDPlusPlus
	SVD ++ - метод разложения матриц, используемый при совместной фильтрации. Более...
класс	SVDPlusPlusFunction
	Этот класс содержит методы, которые используются для расчета стоимости целевой функции SVD ++, для расчета градиента параметров относительно целевой функции и т. Д. Подробнее ...

Алгоритмы на основе матричной факторизации - Сюрприз 1 документация

Базы: Surprise.prediction_algorithms.2 \ вправо) \]

Минимизация выполняется с помощью очень простого стохастического градиента. спуск:

\ [\ begin {split} b_u & \ leftarrow b_u & + \ gamma (e_ {ui} - \ lambda b_u) \\ b_i & \ leftarrow b_i & + \ gamma (e_ {ui} - \ lambda b_i) \\ p_u & \ leftarrow p_u & + \ gamma (e_ {ui} \ cdot q_i - \ lambda p_u) \\ q_i & \ leftarrow q_i & + \ gamma (e_ {ui} \ cdot p_u - \ lambda q_i) \ end {split} \]

, где \ (e_ {ui} = r_ {ui} - \ hat {r} _ {ui} \). Эти шаги выполняются по всем рейтингам набора и повторено n_epochs раз.Базовые показатели инициализируются как 0 . Факторы пользователя и элемента случайным образом инициализируется в соответствии с нормальным распределением, которое можно настроить с помощью параметры init_mean и init_std_dev .

Вы также можете контролировать скорость обучения \ (\ gamma \) и член регуляризации \ (\ lambda \). Оба могут быть разными для каждого вид параметра (см. ниже). По умолчанию скорость обучения установлена ​​на 0,005 , а условия регуляризации установлены на 0.Тп_у \]

Это эквивалентно вероятностной матричной факторизации. ([salakhutdinov2008a], раздел 2) и может быть достигнуто установкой смещает параметр к False .

Параметры:

n_factors - Количество факторов. По умолчанию 100 . n_epochs - Номер итерации процедуры SGD. По умолчанию 20 . biased ( bool ) - использовать ли базовые значения (или смещения).См. Примечание выше. По умолчанию True . init_mean - Среднее нормальное распределение для фактор-векторов инициализация. По умолчанию 0 . init_std_dev - Стандартное отклонение нормального распределения для инициализация факторных векторов. По умолчанию 0,1 . lr_all - Скорость обучения по всем параметрам. По умолчанию 0,005 . reg_all - Срок регуляризации всех параметров.По умолчанию 0,02 . lr_bu - Скорость обучения для \ (b_u \). Имеет приоритет над lr_all , если установлено. По умолчанию Нет . lr_bi - Скорость обучения для \ (b_i \). Имеет приоритет над lr_all , если установлено. По умолчанию Нет . lr_pu - Скорость обучения для \ (p_u \). Имеет приоритет над lr_all , если установлено. По умолчанию Нет . lr_qi - Скорость обучения для \ (q_i \).Имеет приоритет над lr_all , если установлено. По умолчанию Нет . reg_bu - Срок регуляризации для \ (b_u \). Имеет приоритет более reg_all , если установлено. По умолчанию Нет . reg_bi - Срок регуляризации для \ (b_i \). Имеет приоритет более reg_all , если установлено. По умолчанию Нет . reg_pu - Срок регуляризации для \ (p_u \). Имеет приоритет более reg_all , если установлено.По умолчанию Нет . reg_qi - Срок регуляризации для \ (q_i \). Имеет приоритет более reg_all , если установлено. По умолчанию Нет . random_state (int, RandomState instance from numpy или None ) - определяет RNG, который будет использоваться для инициализации. Если int, random_state будет использоваться как начальное значение для нового RNG. Это полезно для получения одинаковой инициализации при нескольких вызовах подходит () .Если экземпляр RandomState, этот же экземпляр используется как ГСЧ. Если Нет , используется текущий ГСЧ из numpy. По умолчанию Нет . подробный - Если Истина , печатает текущую эпоху. По умолчанию Ложь .

о.у.

Факторы пользователя (только существует, если был вызван fit () )

Тип:	массив numpy размера (n_users, n_factors)

ци

Факторы позиции (только существует, если был вызван fit () )

Тип:	массив numpy размера (n_items, n_factors)

bu

Пользовательские предубеждения (только существует, если был вызван fit () )

Тип:	массив numpy размера (n_users)

bi

Предвзятость элемента (только существует, если был вызван fit () )

Тип:	массив numpy размера (n_items)

Ускорение разложения по сингулярным числам с помощью рандомизации | Шах Махди Хасан | Июнь, 2021

Один из секретов WTF Twitter и Google PageRank

Несколько дней назад я случайно наткнулся на вопрос на форуме.Кто-то просил помощи о том, как выполнить разложение по сингулярным числам (SVD) на очень большой матрице. Подводя итог, вопрос был примерно что-то вроде следующего

«У меня матрица размером 271520 * 225. Я хочу извлечь из него сингулярные матрицы и сингулярные значения, но мой компилятор говорит, что это займет половину терабайта ОЗУ… »

Полтерабайта ОЗУ. Без шуток. Однако этот конкретный вопрос становится актуальным с каждым днем ​​из-за обилия данных, которые мы получаем сейчас.Например, улучшенные датчики в камерах наших смартфонов или потоковая передача HD-видео на YouTube. Мы все чаще сталкиваемся со сценариями, когда нам нужно иметь дело с миллионами измерений и даже большим количеством точек данных в реальном времени, учитывая ограниченные вычислительные ресурсы или жесткие требования к задержке. Кроме того, остаются еще два вопроса. Первый вопрос: увеличивается ли внутренний ранг или информация, полученная в результате этих измерений, с той же скоростью, что и количество измерений? Часто ответ - НЕТ.Тогда возникает следующий вопрос: если внутренний ранг невелик, можем ли мы выполнить SVD с вычислительной эффективностью?

СВД известен как швейцарский армейский нож линейной алгебры. Я лично считаю, что это неправильный способ рекламы. Это часто делает людей безразличными к накладным расходам, которые требуются, и приводит к ситуациям, подобным описанным выше. Численно SVD вычисляется путем решения основной задачи оптимизации, которая требует больших вычислительных ресурсов. В этом блоге мы рассмотрим узкие места применения SVD для очень больших наборов данных.Затем мы увидим, как элегантные теоремы теории случайных матриц могут предоставить нам инструменты для эффективного устранения этих узких мест и привести нас к высокоточному, но эффективному с точки зрения вычислений приближению нашей матрицы данных.

Давайте рассмотрим высокую прямоугольную матрицу данных

, где p << q . По сути, это означает, что у нас есть q точек данных для функций p . SVD разлагает эту, возможно, огромную матрицу на три матрицы, две из которых содержат левые и правые сингулярные векторы соответственно, а одна из них содержит сингулярные значения, расположенные по диагонали в порядке убывания.

, где U - это матрица из p левых сингулярных векторов, V - это матрица из q правых сингулярных векторов и E - диагональная матрица с сингулярными значениями, расположенными в порядке убывания. Верхний индекс * означает транспонирование. Если S - это матрица с полным рангом столбца, то она имеет только q ненулевых сингулярных значений, остальные p-q сингулярных значений все равны нулю. Если соответствует случаю , то в чем именно заключается смысл вычисления всех левых сингулярных векторов, если они все равно будут умножены на ноль? Ответ - нет смысла.

Теперь у нас есть два пути. Сначала рассчитываем СВД целиком. Затем отбросьте левые сингулярные векторы p-q . Это, вероятно, самый бесполезный путь, потому что мы выполняем все эти вычислительные нагрузки без уважительных причин. Для достижения второго пути, , мы можем обновить нашу цель следующим образом:

«Как мы можем избежать вычисления только q левых сингулярных векторов без вычисления всего SVD?»

Чтобы найти ответ на этот вопрос, обратимся к теории случайных матриц.Он говорит нам, что - если мы произвольно выбираем пространство столбцов нашей исходной матрицы данных S , делая случайные прогнозы, очень маловероятно, что прогноз отбросит любую важную часть истории, рассказываемой матрицей данных. Идея случайной проекции во многом основана на знаменитой лемме Джонсона-Линденштрауса. Если мы зафиксируем целевой ранг r ≤ q , то мы можем взять случайную проекцию нашей матрицы данных:

, где

- это случайная матрица проекций.Например, это может быть гауссова случайная матрица. Выбор случайной матрицы - это отдельное исследование, поэтому здесь я опускаю детали. Теперь проецируемая матрица T почти наверняка аппроксимирует пространство столбцов исходной матрицы данных S (благодаря лемме Джонсона-Линденштрауса). Итак, если мы хотим найти набор ортонормированных оснований S , достаточно выполнить QR-разложение на T вместо S !

Обратите внимание, что теперь у нас есть ортонормированные базы для аппроксимации ранга r- для S . Теперь возьмем другую проекцию S , но на этот раз на подпространство, охватываемое ортонормированной матрицей Q .

Одним из серьезных преимуществ SVD является то, что он обобщен для матриц данных любой размерности, в отличие от собственного разложения, которое работает только с квадратными матрицами. Это еще не конец истории. Также верно следующее.

Так как Q ортонормирован, мы можем написать

Это означает, что если мы возьмем SVD Γ, , тогда соответствующие сингулярные значения и правые сингулярные векторы будут такими же, как предоставленные E и V , соответственно!

Теперь мы все готовы найти наше приближение U, без какой-либо тяжелой оптимизации на основе SVD на огромной матрице данных S .Это можно сделать с помощью следующего простого умножения матрицы на вектор.

Это элегантный пример того, как рандомизация предоставляет более простые в вычислительном отношении способы решения численно сложных задач.

Роль итераций питания

Итерации питания - очень хорошо известная среда для тех, кто знаком с принципами работы системы рекомендаций. Подобно рандомизированному SVD, степенная итерация также имеет свои корни в теории случайных матриц. После инициализации случайным вектором единичной нормы он итеративно вычисляет доминирующее собственное значение квадратной матрицы.Он играет решающую роль в алгоритме PageRank Google. Более того, алгоритм Twitter WTF (Who to Follow) также имеет существенную связь с мощной итерацией.

Однако в нашем предприятии нас не интересует вычисление доминирующих собственных значений. Помните наш целевой ранг или в предыдущем разделе? Я не указал там никакой стратегии выбора целевого ранга, потому что это зависит от обстоятельств. Что, если выбранный нами целевой ранг или меньше внутреннего ранга, и мы в конечном итоге отбросим значительную дисперсию? Другой способ описания этого явления - что, если сингулярные значения нашей матрицы данных S очень медленно распадаются?

В этом случае мы можем предварительно обработать нашу матрицу данных S, используя степенную итерацию.Степенная итерация - это метод сжатия дисперсии нескольких первых сингулярных значений. Определим следующее:

Из определения собственного разложения мы знаем, что

Верхний индекс (i) означает, что степень соответствующих матриц увеличена до i . Теперь, если мы сделаем следующее

, то можно легко показать, что следующее содержит

Обработанная матрица данных, приведенная выше, теперь имеет гораздо более быстро убывающий спектр сингулярных значений.Однако это может значительно улучшить аппроксимацию обычного SVD за счет некоторых дополнительных вычислений. На практике абсолютно самоубийственно (и бессмысленно) выполнять степенную итерацию, увеличивая степень, умножая матрицу на саму себя i раз, как это -

Один из основных методов повышения мощности матрицы - выполнять собственное разложение. сначала просто увеличьте степень его собственных значений. Но если вы посмотрите на левую часть приведенного выше уравнения, вы поймете, что это именно те собственные векторы, которые мы ищем! Разумный способ избежать этого загадочного сценария - сначала взять случайную проекцию, а затем поочередно умножить ее на S * и S .

Одна из самых прекрасных особенностей рандомизированного SVD - это наличие закрытой нижней границы ошибки аппроксимации как функции целевого ранга r и степени степенной итерации i. Следовательно, вы можете легко найти компромисс между производительностью аппроксимации и вычислительными требованиями. Больше по этой теме можно найти в этой замечательной статье.

Пример

На этом графике мы можем увидеть, насколько хорошо рандомизированный SVD может аппроксимировать нашу матрицу данных с увеличением количества измерений (или функций) для заданного количества точек данных.Здесь мы фиксируем количество точек данных как 3000 и меняем количество измерений от 9000 до 24000. Мы также устанавливаем целевой рейтинг как 10% от количества измерений. Более того, в этом примере i - это количество итераций мощности. Очевидно, что рандомизированный SVD может почти достичь производительности аппроксимации низкого ранга обычного детерминированного SVD.

Затем у нас есть время выполнения алгоритма, показанное на графике выше. Используя всего 3 итерации мощности, мы можем получить действительно хорошее приближение матрицы данных, используя только половину вычислительных ресурсов, необходимых для детерминированного SVD!

Я создал суть в github, чтобы поделиться воспроизводимыми кодами, используемыми в этом примере.

No related posts.