В партии из 10 деталей имеется 8 стандартных: В партии из 10 деталей 8 стандартных. Наудачу отобраны 3 детали. Составить закон распределения числа стандартных деталей среди отобранных.

По дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика»

Форма обучения	Шифр спец.	группа	Форма проведения	Количество студентов на экзамене	Количество вопросов	Количество ПЗ
очная	09. 02.04	16ИС12	устная

Экзаменационные вопросы

В1. История развития комбинаторики и теории вероятности.

В2. Перестановки. Примеры. Факториал числа. Определения, свойства. Перестановки с повторениями.

В3. Размещения с повторениями и без повторений. Определения, примеры. Формулы подсчета числа размещений с повторениями и без повторений.

В4. Сочетания без повторений. Определение, примеры. Формула подсчета числа сочетаний.

В5. Бином Ньютона. Примеры. Свойства биноминальных коэффициентов. Треугольник Паскаля.

В6. Случайные события. Виды случайных событий. Определение, примеры.

В7. Классическое определение вероятности. Свойства. Примеры.

В8. Геометрическое определение вероятности. Определение, примеры.

В9. Статистическое определение вероятности. Определение, примеры.

В10.Операции над случайными событиями. Определения, примеры.

В11.Теоремы сложения вероятностей совместных и несовместных событий. Примеры.

В12.Противоположные события. Сумма противоположных событий. Примеры.

В13.Условная вероятность. Определение, примеры.

В14.Независимые события. Определение, примеры. Теоремы умножения вероятностей независимых и зависимых событий.

В15.Формула полной вероятности.

В16.Формулы Байеса. Вероятность оценки гипотез.

В17.Независимые повторные испытания. Формула Бернулли.

В18.Наивероятнейшее число наступления события в схеме Бернулли.

В19.Локальная теорема Лапласа.

В20.Интегральная теорема Лапласа.

В21.Формула Пуассона.

В22.Случайная величина. Дискретные и непрерывные случайные величины. Закон распределения вероятностей ДСВ.

В23.Биноминальный закон распределения ДСВ. Примеры.

В24.Закон распределения Пуассона для ДСВ. Примеры.

В25.Геометрический закон распределения ДСВ. Примеры.

В26.Гипергеометрический закон распределения ДСВ. Примеры.

В27.Числовые характеристики ДСВ. Мода, медиана. Определения. Примеры.

В28.Числовые характеристики ДСВ. Математическое ожидание. Определение, свойства. Примеры.

В29.Числовые характеристики ДСВ. Дисперсия. Определение, свойства. Примеры.

В30.Числовые характеристики ДСВ. Среднее квадратическое отклонение. Определение, свойства. Примеры.

В31.Непрерывные случайные величины. Функция плотности НСВ: определение, свойства. Свойства функции плотности.

В32.Интегральная функция распределения НСВ: определение, свойства, её связь с функцией плотности.

В33.Математическое ожидание и дисперсия абсолютно непрерывной случайной величины.

В34.Методика расчёта вероятностей для НСВ по её функции плотности, по интегральной функции распределения.

В35.Вычисление математического ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения НСВ по её функции плотности. Нахождение медианы НСВ.

В36.Равномерное распределение на отрезке, его числовые характеристики.

В37.показательное (экспоненциальное) распределение, его числовые характеристики.

В38.Нормальное распределения, числовые характеристики.

В39.Генеральная совокупность, выборка. Сущность выборочного метода.

В40.Дискретные и интервальные вариационные ряды. Графические представления дискретного и интервального вариационных рядов: полигон, гистограмма, кумулята.

В41.Выборочное среднее и выборочная дисперсия.

В42.Выборочные моменты, асимметрия, эксцесс.

В43.Понятие точечной оценки. Точечные оценки для генеральной средней, генеральной дисперсии и генерального среднеквадратичного отклонения.

В44.Понятие интервальной оценки. Надежность доверительного интервала.

В45.Интервальная оценка математического ожидания нормального распределения при известной и неизвестной дисперсии дисперсии.

В46.Генератор значений случайной величины, равномерно распределенной на отрезке [a, b].

В47.Моделирование нормально и показательно распределенной НСВ.

В48.Моделирование случайной точки, равномерно распределенной в прямоугольнике.

В49.Моделирование сложных испытаний и их результатов (в том числе моделирование биноминальной ДСВ и геометрической ДСВ). Сущность метода статистических испытаний.

В50.Графы. Основные понятия: графические представления, вершина, ребро, дуга, граф, отношение инцидентности, вершины и ребра, инцидентные друг другу, смежные вершины, ориентированный и неориентированный графы, кратные ребра, петля, мультиграф, пустой и полный графы, равные графы.

В51.Способы задания графов: матрица смежности, матрица инцидентности, список ребер.

В52.Расстояние между двумя вершинами. Центр и радиус н-графа.

В53.Маршруты, пути, цепи, циклы.

В54.Связные и несвязные графы. Свойства отношения связности. Компоненты связности. Мост.

В55.Эйлеров цикл, эйлеров граф, эйлерова цепь. Теоремы о существовании в н-графе эйлерова цикла и цепи. Гамильтоновы цикл и цепь.

В56.Планарные графы. Теорема Эйлера. Доказательство утверждения о непланарности полных графов, полных двудольных графов.

В57.Известные задачи на графах.

В58.Деревья. Характерные свойства деревьев. Ориентированное дерево. Бинарные деревья. Цикломатическое число. Лес.

В59.Алгоритмы на графах. Нахождение кратчайших путей из одного источника: алгоритм Дейкстры.

В60.Алгоритмы на графах. Построение минимального остова графа: алгоритм Краскала.

Практические задания

П1. Сколько трехзначных чисел можно составить из нечетных цифр так, чтобы: а) использовались любые из них; б) цифры не повторялись?

П2. Сколько всевозможных кортежей (перестановок) длиной десять можно составить из букв слова «математика»?

П3. Найти третий член разложения бинома Ньютона (4х-y)⁷.

П4. В ящике 10 болтов и 6 винтиков разных размеров. Нужно подобрать 4 болта и 3 винтика. Сколькими вариантами это можно сделать?

П5. Сколько всевозможных кортежей (перестановок) длиной десять можно составить из букв слова «программирование»?

П6. Сколько трехзначных чисел можно составить из четных цифр так, чтобы: а) использовались любые из них; б) цифры не повторялись?

П7. Сократите дробь: .

П8. Найти разложение (2-3х)⁵.

П9. Найти разложение (2х+1)⁶.

П10. Двузначное число составляют из цифр 0,2, 5,8,9.

а) Сколько всего чисел можно составить?

б) Сколько можно составить четных чисел?

в) Сколько можно составить нечетных чисел?

П11. В классе 25 учеников, из которых надо выбрать двоих. Сколькими способами это можно сделать, если:

а) первый доказывает теорему, а второй решает задачу;

б) оба выполняют рисунок.

П12. Сколькими способами из 30 студентов можно выбрать: а) старосту, физорга и профорга б) актив группы в составе 5 человек?

П13. Решить уравнение: .

П14. Найти разложение (3-2х)⁴.

П15. Из 10 красных и 5 белых гладиолусов формируют букеты. Сколькими способами можно составить букеты из 3 красных и 2 белых гладиолусов?

П16. Сколько всевозможных кортежей (перестановок) длиной девять можно составить из букв слова «стереометрия»?

П17. В школе олимпийского резерва обучаются 10 лыжников и 15 конькобежцев. Сколько имеется способов сформировать из них команду, в которую должны войти 4 лыжника и 3 конькобежца?

П18. Сколько всевозможных кортежей (перестановок) длиной девять можно составить из букв слова «параллелограмм»?

П19. При включении зажигания двигатель начнет работать с вероятностью 0,6. Найти вероятность того, что: а) двигатель начнет работать при третьем включении зажигания; б) для запуска двигателя придется включать зажигание не более трех раз.

П20. В поезде 3 общих, 5 плацкартных, 4 купейных и 2 спальных вагона. Какова вероятность, что 3 пассажира, встреченные случайно на перроне, едут в вагоне одного типа?

П21. Секцию по фехтованию посещают 5 студентов из группы 9АСУ, 6 студентов из группы 8АСУ и 6 студентов из группы 10АСУ. Какова вероятность того, что в финальной игре противниками будут одногруппники?

П22. На трассе гонок имеется 4 препятствия. Первое препятствие гонщик успешно преодолевает с вероятностью 0,9, второе — с вероятностью 0,95, третье — с вероятностью 0,8, четвертое — с вероятностью 0,85. Найти вероятность того, что гонщик успешно преодолеет: а) все 4 препятствия; б) не менее двух препятствий из четырех.

П23. В данный район изделия поставляются тремя фирмами в соотношении 5:8:7. Среди продукции первой фирмы стандартные изделия составляют 90%, второй — 85%, третьей — 75%. Найти вероятность того, что: а) приобретенное изделие окажется нестандартным; б) приобретенное изделие оказалось стандартным. Какова вероятность того, что оно изготовлено третьей фирмой?

П24. В урну, содержащую 3 шара, опущен белый шар, после чего из нее наудачу извлечен один шар. Найти вероятность того, что извлеченный шар окажется белым, если равновозможны все варианты предположений о первоначальном составе шаров (по цвету).

П25. Устройство состоит из трех независимо работающих блоков. Вероятности безотказной работы блоков за время t равны соответственно p₁ = 0,7, p₂ = 0,8, p₃ = 0,9. Найти вероятности того, что за время t будут работать безотказно: а) все три элемента; б) два элемента; в) один элемент.

П26. Десять книг, из которых три по математике, случайным образом расставляются на полке. Сколькими способами можно расставить книги так, чтобы книги по математике оказались рядом.

П27. В партии из 20 деталей 8 стандартных. Найти вероятность того, что среди наудачу извлеченных 3 деталей нет нестандартных деталей.

П28. Два стрелка стреляют по мишени. Вероятность попадания в мишень при одном выстреле доля первого стрелка равна 0,6, а для второго — 0,8. Найти вероятность того, что при одном залпе в мишень попадут оба стрелка.

П29. Отдел технического контроля проверяет изделия на стандартность. Вероятность того, что изделие стандартно, равна 0,85. Найти вероятность того, что из трех проверенных изделий хотя бы одно стандартное.

П30. В пирамиде 7 винтовок, три из которых снабжены оптическим прицелом. Вероятность того, что стрелок поразит мишень при выстреле из винтовки с оптическим прицелом, равна 0,9; для винтовки без оптического прицела эта вероятность равна 0,6. Найти вероятность того, что мишень будет поражена, если стрелок произведет 1 выстрел из наудачу взятой винтовки.

П31. В читальном зале имеется 10 учебников по теории вероятности, из которых 6 в переплете. Библиотекарь наудачу взял 2 учебника. Найти вероятность того, что оба учебника окажутся без переплетов.

П32. Отдел технического контроля проверяет изделия на стандартность. Вероятность того, что изделие стандартно, равна 0,9. Найти вероятность того, что из двух проверенных изделий только одно нестандартное.

П33. Среди 300 лотерейных билетов есть 10 выигрышных. Найти вероятность того, что 2 наудачу выбранные билета окажутся проигрышными.

П34. В партии из 10 деталей 6 стандартных. Найти вероятность того, что среди наудачу извлеченных 2 деталей есть хотя бы одна стандартная.

П35. Два стрелка стреляют по мишени. Вероятность попадания в мишень при одном выстреле доля первого стрелка равна 0,7, а для второго — 0,8. Найти вероятность того, что при одном залпе в мишень не попадет ни один из стрелков.

П36. Предприятие отправило на реализацию 5000 качественных микрокалькуляторов. Однако в пути они могут повредиться с вероятностью 0,0004. Найти вероятность того, что повредится не более 4 штук калькуляторов?

П37. Вероятность выздоровления больного в результате нового способа лечения гриппа возросла до 0,7. Какова вероятность того, что во время эпидемии из 1000 больных вылечатся менее 100 больных.

П38. Вероятность поражения стрелком при одном выстреле равна 0,7. Найти вероятность того, что при 100 выстрелах мишень будет поражена: а) не менее 60 и не более 80 раз; б) более 70 раз?

П39. Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0,7. Найдите наиболее вероятное число попаданий при шести выстрелах и соответствующую этому вероятность.

П40. Вероятность появления в продаже бракованного компьютера равна 0,006. Оказалось, что за весь период работы фирмы продано 1000 компьютеров. Найти вероятность того, что продано более четырех бракованных компьютеров.

П41. В каждом из 700 испытаний на брак появление стандартной лампочки происходит с постоянной вероятностью 0,6. Найти вероятность того, что при таких условиях появление бракованной лам почки произойдет чаще, чем в 200 испытаниях, но реже, чем в 250.

П42. У клевера сорта «Пермский» бывает в среднем 80% позднеспелых растений. Какова вероятность того, что 50 растения из 60 растений клевера, отобранных случайным образом, не являются позднеспелыми?

П43. В семье 6 детей. Найти вероятность того, что среди этих детей: а) три мальчика; б) не более двух мальчиков; в) не менее двух и не более пяти?

П44. Вероятность набора абонентом телефонного номера с ошибкой равна 0,001. Определить вероятность того, что среди 500 произведенных заказов не более 2 телефонных номеров были набраны с ошибкой.

П45. На цель противника сбрасывается 10 бомб, вероятность попадания в цель для каждой составляет 0,2. Найти: а) наиболее вероятное число попаданий и соответствующую вероятность; б) вероятность того, что число попаданий колеблется в пределах от 2 до 4.

П46. При механизированной уборке картофеля повреждается в среднем 10% клубней. Найти вероятность того, что в случайной выборке из 200 клубней картофеля повреждено от 15 до 50 клубней.

П47. При установившемся технологическом процессе происходит в среднем 10 обрывов нити на 100 веретен в час. Определить вероятность того, что в течение часа на 80 веретенах произойдет 7 обрывов нити.

П48. Проводится проверка большой партии деталей до обнаружения бракованной (без ограничения числа проверенных деталей). Составить закон распределения числа проверенных деталей. Найти его математическое ожидание и дисперсию, если известно, что вероятность брака для каждой детали равна 0,1.

П49. В партии, состоящей из 10 микрокалькуляторов, семь стандартных. Контролер наудачу проверил 2 МК. Составить закон распределения числа обнаруженных стандартных МК.

П50. Даны две дискретные случайные величины Х иY:

Х 1 6 7 Y -1 6

р 0,3 0,4 0,3 p 0.6 0.4

Найти случайные величины X-Y, YX, X2+Y.

П51. Игральная кость брошена 4 раза. Написать закон распределения числа появления тройки.

П52. Даны две дискретные случайные величины Х иY:

Х 3 6 8 Y 1 4

р 0,3 0,5 0,2 p 0.6 0.4

Найти случайные величины 2X+Y, YX, X2.

П53. Фермер содержит 10 коров, 6 из которых дают удои менее, чем по 4000 литров в год. Случайным образом отобраны 3 коровы. Найти закон распределения ДСВ Х-числа коров, дающих указанные низкие надои среди отобранных.

П54. Вероятность изготовления нестандартного изделия постоянна и равна 0,05. Для проверки качества ОТК берет из партии не более четырех изделий. Если будет обнаружено нестандартное изделие, то вся партия будет задержана. Найти ряд распределения ДСВ Х — числа изделий, проверяемых ОТК из каждой партии.

П55. У ржи сорта «Тулунская» желтозерными являются 25% растений. Найти закон распределения ДСВ Х — числа зеленозерных растений среди четырех отобранных. Построить многоугольник распределения.

П56. Упростите выражение

П57. Упростите выражение

П58. Среди 50 изделий 20 окрашенных. Найти закон распределения случайной величины X — числа окрашенных изделий среди случайно отобранных пяти.

П59. Вероятность того, что в библиотеке необходимая студенту книга свободна, равна 0,3. Составить закон распределения числа библиотек, которые посетит студент, если в городе 4 библиотеки. Найти математическое ожидание и дисперсию этой случайной величины.

П60. Двое условились встретиться в определенном месте между полуднем и часом дня. Каждый из пришедших ждет другого 20 мин., после чего уходит. Какова вероятность того, что встреча состоится, если приход каждого в течение указанного часа происходит наугад и моменты прихода неизвестны?

П61. – П70. Практические задачи на графах.

Задачи для самостоятельного решения

6.01. В партии из 10 деталей имеется 8 стандартных. Наудачу отобраны две детали. Составить закон распределения числа стандартных деталей среди отобранных. Найти систематическое ожидание и среднее квадратическое отклонение числа стандартных деталей.

6.02. Точка брошена наудачу внутрь круга радиусом R. Вероятность попадания точки в любую область, расположенную внутри круга, пропорциональна площади области. Найти функцию распределения, математическое ожидание и дисперсию расстояния точки до центра круга.

6.03. Случайная величина X имеет следующее распределение:

Х	-2	-1	0	1	2
р	0,1	0,2	0,2	0,4	0,1

Найти выражение и построить график функции распределения случайной величины X. Найти вероятность того, что случайная величина Х примет значение, не превосходящее по абсолютной величине 1. Найти математическое ожидание и дисперсию.

6.04. Непрерывная случайная величина X имеет плотность распределения:

Требуется:

а) найти коэффициент А;

б) построить график плотности распределения ;

в) найти ;

г) найти функцию распределения ;

д) найти математическое ожидание и дисперсию.

6.05. Производится три выстрела с вероятностями попадания в цель, равными:

Найти автоматическое ожидание общего числа попаданий.

6.06. Случайная величина Х подчинена закону Лапласа

.

Требуется:

а) найти коэффициент a;

б) построить графики плотности распределения и функции распределения;

в) найти и .

6.07. Функция распределения непрерывной случайной величины X имеет вид:

Определить постоянные и . Найти и .

6.08. Случайная величина X задана функцией распределения:

Построить график функции распределения. Найти вероятность того, что в результате четырёх независимых испытаний случайная величина Х ровно три раза примет значения, принадлежащие интервалу .

6.09. Два стрелка делают по одному выстрелу в одну мишень. Вероятность попадания в неё первым стрелком равна 0,5, вторым – 0,4. Составить закон распределения числа попаданий при двух выстрелах, найти математическое ожидание и дисперсию числа попаданий в мишень. Построить график функции распределения.

6.10. Случайная величина Х имеет распределение:

Найти:

а) ;

б) ;

в) .

6.11. Непрерывная случайная величина имеет плотность распределения:

Требуется:

а) найти коэффициент С;

б) построить график плотности распределения ;

в) найти функцию распределения ;

г) найти и ;

д) найти .

6.12. Функция распределения непрерывной случайной величины имеет вид

Найти вероятность того, что в результате пяти независимых испытаний случайная величина Х ровно два раза примет значения, принадлежащие интервалу . Построить график функции распределения. Найти и .

6.13. Случайная величина X имеет плотность распределения:

Требуется:

а) найти коэффициент С;

б) найти и ;

в) построить график плотности распределения;

г) найти .

6.14. Функция распределения непрерывной случайной величины имеет вид

Найти и .

Построить график плотности распределения.

6.15. В урне 6 белых и 4 чёрных шара. Из неё пять раз подряд извлекают шар, причём каждый раз вынутый шар возвращают в урну и шары перемешивают. Приняв за случайную величину Х – число извлечённых белых шаров, составить закон распределения этой величины, определить и .

6.16. Пусть дана функция:

При каком значении функция может быть принята за плотность вероятности случайной величины Х? Определить и соответствующей случайной величины Х.

6.17. В урне имеются четыре шара с номерами от 1 до 4. Вынули два шара. Случайная величина X – сумма номеров шаров. Построить ряд распределения случайной величины Х. Найти и .

6.18. Стрелок производит по мишени три выстрела. Вероятность попадания в мишень при каждом выстреле равна 0,3. Построить ряд распределений случайной величины. Найти и .

6.19. Дан ряд распределения случайной величины X:

Х	10	20	30	40	50
р	0,2	0,3	0,35	0,1	0,05

Найти функцию распределения вероятности этой случайной величины.

6.20. Случайная величина X задана функцией распределения:

Вычислить вероятность попадания случайной величины Х винтервалы .

Найти плотность распределения случайной величины. Найти и .

6.21. Даны вероятности значений случайной величины Х; значение 10 имеет вероятность 0,3; значение 2 – вероятность 0,4; значение 8 – вероятность 0,1; значение 4 – вероятность 0,2. Построить ряд распределения случайной величины X. Найти и .

6.22. В урне 30 шаров, из них 5 белых. Вынули один шар. Случайная величина X – число вынутых белых шаров. Построить ряд распределения случайной величины Х. Построить функцию распределения .

6.23. Вероятность того, что станок, работавший в момент , не остановится до момента , дается формулой . Найти математическое ожидание и дисперсию рабочего периода станка (между двумя последовательными остановками).

6.24. Вероятность попадания при одном выстреле равна 0,8. Производится три выстрела. Построить ряд распределений случайной величины Х – числа попаданий при трёх выстрелах. Найти математическое ожидание и дисперсию.

6.25. Дана функция плотности распределения случайной величины X:

Определить a, , и .

Последняя таблица разницы между партиями стандартной морской воды и ее применение к разовым разделам WOCE

Нежное введение в мини-пакетный градиентный спуск и настройку размера пакета

Последнее обновление 19 августа 2019 г.

Стохастический градиентный спуск — доминирующий метод, используемый для обучения моделей глубокого обучения.

Существует три основных варианта градиентного спуска, и может быть непонятно, какой из них использовать.

В этом посте вы узнаете об одном типе градиентного спуска, который вы должны использовать в целом, и о том, как его настроить.

Заполнив этот пост, вы будете знать:

• Что такое градиентный спуск и как он работает с высокого уровня.
• Что такое пакетный, стохастический и мини-пакетный градиентный спуск, а также преимущества и ограничения каждого метода.
• Этот мини-пакетный градиентный спуск является основным методом его настройки в ваших приложениях.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение с Python», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

• Обновление апр / 2018 : добавлена ​​дополнительная ссылка для поддержки размера пакета 32.
• Обновление июнь / 2019 : удалено упоминание о среднем градиенте.

Нежное введение в мини-пакетный градиентный спуск и как настроить размер пакета
Фотография Брайана Смитсона, некоторые права защищены.

Обзор руководства

Это руководство разделено на 3 части; их:

1. Что такое градиентный спуск?
2. Сравнение трех типов градиентного спуска
3. Как настроить мини-пакетный градиентный спуск

Что такое градиентный спуск?

Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, часто используемый для нахождения весов или коэффициентов алгоритмов машинного обучения, таких как искусственные нейронные сети и логистическая регрессия.

Он работает, когда модель делает прогнозы на основе обучающих данных и использует ошибку прогнозов для обновления модели таким образом, чтобы уменьшить ошибку.

Цель алгоритма — найти параметры модели (например, коэффициенты или веса), которые минимизируют ошибку модели в наборе обучающих данных. Он делает это путем внесения изменений в модель, которые перемещают ее по градиенту или наклону ошибок вниз к минимальному значению ошибки. Это дало алгоритму название «градиентный спуск».”

Рисунок псевдокода ниже резюмирует алгоритм градиентного спуска:

модель = инициализация (…) n_epochs = … train_data = … для я в n_epochs: train_data = перемешать (train_data) X, y = разделить (train_data) прогнозы = прогнозировать (X, модель) error = calculate_error (y, прогнозы) model = update_model (модель, ошибка)

Подробнее в сообщениях:

Сравнение трех типов градиентного спуска

Градиентный спуск может варьироваться в зависимости от количества обучающих шаблонов, используемых для вычисления ошибки; который, в свою очередь, используется для обновления модели.

Количество шаблонов, используемых для вычисления ошибки, включает, насколько устойчив градиент, который используется для обновления модели. Мы увидим, что существует напряжение в конфигурациях градиентного спуска в отношении вычислительной эффективности и точности градиента ошибки.

Три основных варианта градиентного спуска — периодический, стохастический и мини-периодический.

Давайте подробнее рассмотрим каждый.

Что такое стохастический градиентный спуск?

Стохастический градиентный спуск, часто сокращенно SGD, представляет собой вариант алгоритма градиентного спуска, который вычисляет ошибку и обновляет модель для каждого примера в наборе обучающих данных.

Обновление модели для каждого обучающего примера означает, что стохастический градиентный спуск часто называют онлайн-алгоритмом машинного обучения.

Плюсы

• Частые обновления сразу дают представление о производительности модели и степени улучшения.
• Этот вариант градиентного спуска может быть самым простым для понимания и реализации, особенно для новичков.
• Увеличение частоты обновления модели может привести к более быстрому изучению некоторых проблем.
• Шумный процесс обновления может позволить модели избежать локальных минимумов (например, преждевременной конвергенции).

Обратные стороны

• Такое частое обновление модели требует больших вычислительных ресурсов, чем другие конфигурации градиентного спуска, и требует значительно больше времени для обучения моделей на больших наборах данных.
• Частые обновления могут привести к появлению зашумленного градиентного сигнала, что может привести к скачку параметров модели и, в свою очередь, ошибки модели (более высокая дисперсия по эпохам обучения).
• Шумный процесс обучения вниз по градиенту ошибок также может затруднить алгоритму установление минимума ошибки для модели.

Что такое пакетный градиентный спуск?

Пакетный градиентный спуск — это вариант алгоритма градиентного спуска, который вычисляет ошибку для каждого примера в наборе обучающих данных, но обновляет модель только после оценки всех обучающих примеров.

Один цикл по всему набору обучающих данных называется эпохой обучения.Поэтому часто говорят, что пакетный градиентный спуск выполняет обновления модели в конце каждой эпохи обучения.

Плюсы

• Меньшее количество обновлений модели означает, что этот вариант градиентного спуска более эффективен с точки зрения вычислений, чем стохастический градиентный спуск.
• Уменьшение частоты обновления приводит к более стабильному градиенту ошибок и может привести к более стабильной сходимости по некоторым проблемам.
• Разделение вычисления ошибок прогнозирования и обновления модели позволяет использовать алгоритм для реализаций на основе параллельной обработки.

Обратные стороны

• Более стабильный градиент ошибки может привести к преждевременной сходимости модели к менее оптимальному набору параметров.
• Обновления в конце эпохи обучения требуют дополнительной сложности накопления ошибок прогнозирования во всех примерах обучения.
• Обычно пакетный градиентный спуск реализуется таким образом, что для этого требуется весь обучающий набор данных в памяти и доступный для алгоритма.
• Обновления модели и, в свою очередь, скорость обучения могут стать очень медленными для больших наборов данных.

Что такое мини-пакетный градиентный спуск?

Мини-пакетный градиентный спуск — это вариант алгоритма градиентного спуска, который разбивает обучающий набор данных на небольшие пакеты, которые используются для вычисления ошибки модели и обновления коэффициентов модели.

Реализации могут выбрать суммирование градиента по мини-пакету, что дополнительно снижает дисперсию градиента.

Мини-пакетный градиентный спуск стремится найти баланс между надежностью стохастического градиентного спуска и эффективностью пакетного градиентного спуска.Это наиболее распространенная реализация градиентного спуска, используемая в области глубокого обучения.

Плюсы

• Частота обновления модели выше, чем пакетный градиентный спуск, что обеспечивает более надежную сходимость, избегая локальных минимумов.
• Пакетные обновления обеспечивают более эффективный в вычислительном отношении процесс, чем стохастический градиентный спуск.
• Пакетная обработка позволяет эффективно не хранить все данные обучения в памяти и реализовывать алгоритмы.

Обратные стороны

• Мини-пакет требует настройки дополнительного гиперпараметра «размер мини-пакета» для алгоритма обучения.
• Информация об ошибках должна накапливаться в мини-пакетах обучающих примеров, таких как пакетный градиентный спуск.

Как настроить мини-пакетный градиентный спуск

Мини-пакетный градиентный спуск — рекомендуемый вариант градиентного спуска для большинства приложений, особенно в глубоком обучении.

Размеры мини-пакетов, обычно называемые «размерами пакетов» для краткости, часто настраиваются на аспект вычислительной архитектуры, на которой выполняется реализация.Например, степень двойки, которая соответствует требованиям к памяти графического или центрального процессора, например 32, 64, 128, 256 и т. Д.

Размер партии — это ползунок в процессе обучения.

• Малые значения дают процесс обучения, который быстро сходится за счет шума в процессе обучения.
• Большие значения дают процесс обучения, который медленно сходится с точными оценками градиента ошибки.

Совет 1. Хорошим значением по умолчанию для размера пакета может быть 32.

… [размер партии] обычно выбирается от 1 до нескольких сотен, например [размер пакета] = 32 — хорошее значение по умолчанию, при значениях выше 10 используется преимущество ускорения произведения матрица-матрица по сравнению с произведением матрица-вектор.

— Практические рекомендации по градиентному обучению глубоких архитектур, 2012

Обновление 2018 : вот еще один документ, подтверждающий размер пакета 32, вот цитата (m — размер пакета):

Представленные результаты подтверждают, что использование небольших пакетов позволяет достичь наилучшей стабильности обучения и производительности обобщения при заданных вычислительных затратах в широком диапазоне экспериментов. Во всех случаях наилучшие результаты были получены при размерах партии m = 32 или меньше, часто даже при m = 2 или m = 4.

— Возвращение к малому пакетному обучению для глубоких нейронных сетей, 2018.

Совет 2: При настройке размера пакета рекомендуется проанализировать кривые обучения ошибки проверки модели в сравнении со временем обучения с разными размерами пакетов.

… его можно оптимизировать отдельно от других гиперпараметров, сравнивая кривые обучения (ошибка обучения и проверки в зависимости от количества времени обучения) после выбора других гиперпараметров (кроме скорости обучения).

Совет 3. Настройте размер пакета и скорость обучения после настройки всех других гиперпараметров.

… [размер пакета] и [скорость обучения] могут незначительно взаимодействовать с другими гиперпараметрами, поэтому оба должны быть повторно оптимизированы в конце. Как только [размер пакета] выбран, его обычно можно зафиксировать, в то время как другие гиперпараметры могут быть дополнительно оптимизированы (за исключением гиперпараметра импульса, если он используется).

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Похожие сообщения

Дополнительное чтение

Сводка

В этом посте вы обнаружили алгоритм градиентного спуска и версию, которую следует использовать на практике.

В частности, вы выучили:

• Что такое градиентный спуск и как он работает с высокого уровня.
• Что такое пакетный, стохастический и мини-пакетный градиентный спуск, а также преимущества и ограничения каждого метода.
• Этот мини-пакетный градиентный спуск является основным методом его настройки в ваших приложениях.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте проекты глубокого обучения с помощью Python!

Что, если бы вы могли разработать сеть за считанные минуты

… всего несколькими строками Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Deep Learning With Python

Он охватывает сквозных проектов по таким темам, как:
Многослойные персептроны , сверточные сети и Рекуррентные нейронные сети и другие…

Наконец-то привнесите глубокое обучение в

Пропустить академики. Только результаты.

Spring Batch — Справочная документация

1.1. Фон

В то время как проекты программного обеспечения с открытым исходным кодом и связанные с ними сообщества внимание к инфраструктурам архитектуры на основе веб и микросервисов, заметное отсутствие внимания к многоразовым архитектурным фреймворкам для поддержки пакетной обработки на основе Java потребности в обработке, несмотря на постоянную потребность в такой обработке в корпоративных ИТ среды.Отсутствие стандартной многоразовой пакетной архитектуры привело к распространение множества разовых, собственных решений, разработанных в рамках корпоративных ИТ-отделов клиентов. функции.

SpringSource (теперь Pivotal) и Accenture объединили усилия, чтобы изменить это. Accenture практический отраслевой и технический опыт реализации пакетных архитектур, Глубокий технический опыт SpringSource и проверенная модель программирования Spring вместе создали естественное и мощное партнерство для создания высококачественных, актуальных для рынка программное обеспечение, призванное заполнить важный пробел в корпоративной Java.Обе компании работали с ряд клиентов, решавших аналогичные проблемы, разрабатывая пакетную программу на основе Spring архитектурные решения. Это предоставило некоторые полезные дополнительные детали и реальные ограничения, которые помогли гарантировать, что решение может быть применено к реальным проблемам поставленные клиентами.

Accenture предоставила ранее проприетарные инфраструктуры пакетной обработки для проект Spring Batch вместе с ресурсами коммиттера для поддержки, улучшений, и существующий набор функций.Вклад Accenture основан на десятилетиях опыт построения пакетных архитектур с последними несколькими поколениями платформы: COBOL / Mainframe, C ++ / Unix, а теперь и Java / где угодно.

Совместные усилия Accenture и SpringSource направлены на продвижение стандартизация подходов к обработке программного обеспечения, фреймворков и инструментов, которые могут быть постоянно используется корпоративными пользователями при создании пакетных приложений. Компании и правительственные учреждения, желающие предоставить стандартные, проверенные решения для своих корпоративные ИТ-среды могут извлечь выгоду из Spring Batch.

1.2. Сценарии использования

Типичная пакетная программа обычно:

• Читает большое количество записей из базы данных, файла или очереди.

• Обрабатывает данные определенным образом.

• Записывает данные в измененном виде.

Spring Batch автоматизирует эту базовую итерацию пакетной обработки, обеспечивая возможность обработки аналогичные транзакции в наборе, обычно в автономной среде без какого-либо пользователя взаимодействие.Пакетные задания являются частью большинства ИТ-проектов, и Spring Batch — единственный открытый исходный код, который обеспечивает надежное решение масштаба предприятия.

• Периодически фиксировать пакетный процесс

• Параллельная пакетная обработка: параллельная обработка задания

• Поэтапная корпоративная обработка сообщений

• Пакетная обработка с массовым параллелизмом

• Ручной или запланированный перезапуск после сбоя

• Последовательная обработка зависимых шагов (с расширениями для пакетов, управляемых рабочим процессом)

• Частичная обработка: пропустить записи (например, при откате)

• Транзакция всей партии, для случаев с небольшим размером партии или существующих хранящихся процедуры / скрипты

• Пакетные разработчики используют модель программирования Spring: сконцентрируйтесь на бизнес-логике и пусть фреймворк позаботится об инфраструктуре.

• Четкое разделение задач между инфраструктурой и пакетным исполнением среды и пакетного приложения.

• Предоставлять общие базовые службы выполнения в качестве интерфейсов, которые могут реализовать все проекты.

• Предоставляет простые и стандартные реализации основных интерфейсов выполнения, которые могут быть используется «из коробки».

• Простота настройки, настройки и расширения сервисов за счет использования Spring framework во всех слоях.

• Все существующие основные службы должны легко заменяться или расширяться без какого-либо воздействия на уровень инфраструктуры.

• Предоставьте простую модель развертывания с архитектурными JAR, полностью отделенными от приложение, созданное с использованием Maven.

1.3. Пакетная архитектура Spring

Spring Batch разработан с учетом расширяемости и разнообразия конечных пользователей. В на рисунке ниже показана многоуровневая архитектура, которая поддерживает расширяемость и простоту использовать для разработчиков конечных пользователей.

Рис. 1. Многоуровневая архитектура Spring Batch

Эта многоуровневая архитектура выделяет три основных компонента высокого уровня: приложение, Ядро и инфраструктура. Приложение содержит все пакетные задания и написанный собственный код. разработчиками, использующими Spring Batch. Batch Core содержит основные классы времени выполнения необходимо для запуска и управления пакетным заданием. Он включает в себя реализации для JobLauncher , Job и Step . И приложение, и ядро ​​построены на основе общего инфраструктура.Эта инфраструктура содержит обычных читателей, писателей и сервисов. (например, RetryTemplate ), которые используются как разработчиками приложений (читателями, так и писатели, такие как ItemReader и ItemWriter ) и саму структуру ядра (повторить, это его собственная библиотека).

1,4. Общие принципы дозирования и инструкции

Следует учитывать следующие ключевые принципы, рекомендации и общие соображения. при построении пакетного раствора.

• Помните, что пакетная архитектура обычно влияет на интерактивную архитектуру и наоборот. наоборот. Проектируйте с учетом архитектуры и окружающей среды, используя общее здание блоки, когда это возможно.

• Максимально упростите и избегайте построения сложных логических структур в одном пакетные приложения.

• Держите обработку и хранение данных физически близко друг к другу (другими словами, держите ваши данные, в которых происходит ваша обработка).

• Минимизируйте использование системных ресурсов, особенно ввода-вывода. Выполните как можно больше операций в внутренняя память.

• Проверьте ввод-вывод приложения (проанализируйте операторы SQL), чтобы убедиться в отсутствии ненужного физического ввода-вывода. избегается. В частности, необходимо искать следующие четыре распространенных недостатка:

  • Считывание данных для каждой транзакции, когда данные могут быть прочитаны один раз и кэшированы или сохранены в рабочем хранилище.

  • Повторное считывание данных для транзакции, где данные были прочитаны ранее в том же самом сделка.

  • Вызывает ненужное сканирование таблицы или индекса.

  • Без указания ключевых значений в предложении WHERE оператора SQL.

• Не выполняйте действия дважды за один раз. Например, если вам нужно обобщение данных для в целях отчетности вам следует (если возможно) увеличивать сохраненные итоги, когда данные изначально обрабатывается, поэтому ваше приложение для создания отчетов не должно повторно обрабатывать тот же данные.

• Выделите достаточно памяти в начале пакетного приложения, чтобы избежать затрат времени перераспределение в процессе.

• Всегда предполагайте худшее в отношении целостности данных. Вставьте соответствующие чеки и проверка записи для поддержания целостности данных.

• По возможности используйте контрольные суммы для внутренней проверки. Например, плоские файлы должна иметь конечную запись, в которой указывается общее количество записей в файле и совокупность ключевые поля.

• Планируйте и выполняйте стресс-тесты как можно раньше в производственной среде с реалистичными объемами данных.

• В больших пакетных системах резервное копирование может быть сложной задачей, особенно если система работает. одновременно с он-лайн круглосуточно. Резервное копирование базы данных обычно выполняется хорошо в интерактивном дизайне, но резервные копии файлов должны считаться не менее важными. Если система зависит от плоских файлов, процедуры резервного копирования файлов должны быть не только на месте. и задокументированы, но также должны регулярно проверяться.

1,5. Стратегии пакетной обработки

Для помощи в разработке и внедрении пакетных систем, базовых строительных блоков пакетных приложений и шаблоны должны быть предоставлены дизайнерам и программистам в виде образцов структурные диаграммы и оболочки кода.Когда вы начинаете разрабатывать пакетное задание, бизнес-логика следует разложить на серию шагов, которые можно реализовать, используя следующие стандартные блоки:

• Приложения преобразования: Для каждого типа файлов, предоставленных или сгенерированных внешняя система, необходимо создать приложение преобразования для преобразования транзакции записи, представленные в стандартном формате, необходимом для обработки. Этот тип партии приложение может частично или полностью состоять из служебных модулей перевода (см. Базовый Пакетные услуги).

• Приложения для валидации: Приложения для валидации гарантируют, что весь ввод / вывод записи верны и непротиворечивы. Проверка обычно основана на заголовках файлов и трейлеры, контрольные суммы и алгоритмы проверки, а также перекрестные проверки на уровне записей.

• Extract Applications: Приложение, которое считывает набор записей из базы данных или входной файл, выбирает записи на основе предопределенных правил и записывает записи в выходной файл.

• Извлечь / обновить приложения: Приложение, которое считывает записи из базы данных или входной файл и вносит изменения в базу данных или выходной файл, управляемый найденными данными в каждой входной записи.

• Обработка и обновление приложений: Приложение, выполняющее обработку входные транзакции из выписки или приложения проверки. Обработка обычно включает чтение базы данных для получения данных, необходимых для обработки, возможно обновление базу данных и создание записей для обработки вывода.

• Приложения вывода / форматирования: Приложения, которые читают входной файл, реструктурируют данные из этой записи в стандартном формате и создать выходной файл для печати или передача в другую программу или систему.

Дополнительно должна быть предусмотрена базовая оболочка приложения для бизнес-логики, которая не может быть построенным с использованием ранее упомянутых строительных блоков.

В дополнение к основным строительным блокам каждое приложение может использовать один или несколько стандартных служебные шаги, например:

• Сортировка: программа, которая считывает входной файл и создает выходной файл, в котором записывает были повторно упорядочены в соответствии с ключевым полем сортировки в записях.Сорта обычно выполняется стандартными утилитами системы.

• Разделение: программа, которая читает один входной файл и записывает каждую запись в один из несколько выходных файлов на основе значения поля. Сплит может быть адаптирован или выполнен стандартные системные утилиты, управляемые параметрами.

• Merge: программа, которая считывает записи из нескольких входных файлов и производит один выходной файл с объединенными данными из входных файлов. Слияние может быть адаптировано или выполнено стандартные системные утилиты, управляемые параметрами.

Пакетные приложения можно дополнительно классифицировать по их входному источнику:

• Приложения, управляемые базой данных, управляются строками или значениями, полученными из базы данных.

• Файловые приложения управляются записями или значениями, извлеченными из файла.

• Приложения, управляемые сообщениями, управляются сообщениями, полученными из очереди сообщений.

В основе любой пакетной системы лежит стратегия обработки.Факторы, влияющие на выбор стратегии включает: предполагаемый объем пакетной системы, параллелизм с он-лайн системы или с другими системами пакетной обработки, доступные окна пакетной обработки. (Обратите внимание, что с больше предприятий, желающих работать круглосуточно и без выходных, очистить пакетные окна исчезают).

Типичными вариантами обработки партии являются (в возрастающем порядке реализации сложность):

• Нормальная обработка во время пакетного окна в автономном режиме.

• Параллельная пакетная или оперативная обработка.

• Параллельная обработка множества различных пакетных прогонов или заданий одновременно.

• Разделение (одновременная обработка нескольких экземпляров одного и того же задания).

• Комбинация предыдущих опций.

Некоторые или все эти параметры могут поддерживаться коммерческим планировщиком.

В следующем разделе эти параметры обработки рассматриваются более подробно. Это важно чтобы заметить, что, как правило, стратегии фиксации и блокировки, принятые пакетной процессы зависят от типа выполняемой обработки и от того, что онлайн-блокировка стратегия также должна использовать те же принципы.Следовательно, пакетная архитектура не может быть просто второстепенная мысль при проектировании общей архитектуры.

Стратегия блокировки может заключаться в использовании только обычных блокировок базы данных или реализации дополнительная настраиваемая служба блокировки в архитектуре. Служба запирания отслеживает блокировка базы данных (например, путем сохранения необходимой информации в выделенном db-table) и предоставить или отклонить разрешения для прикладных программ, запрашивающих db операция. В этой архитектуре также может быть реализована логика повторных попыток, чтобы избежать прерывания пакетное задание в случае блокировки.

1. Обычная обработка в пакетном окне Для простых пакетных процессов, выполняемых в отдельном окно пакета, в котором обновляемые данные не требуются онлайн-пользователям или другому пакету процессов, параллелизм не является проблемой, и единственная фиксация может быть сделана в конце пакетный запуск.

В большинстве случаев более уместен более надежный подход. Имейте в виду, что партия системы имеют тенденцию к росту с течением времени, как с точки зрения сложности, так и с точки зрения данных. объемы, которые они обрабатывают.Если стратегия блокировки отсутствует, а система по-прежнему полагается на единственная точка фиксации, изменение пакетных программ может быть болезненным. Поэтому даже с простейшие пакетные системы, учтите необходимость логики фиксации для перезапуска-восстановления варианты, а также информацию о более сложных случаях, описанных далее в эта секция.

2. Параллельная пакетная или оперативная обработка Пакетные приложения, обрабатывающие данные, которые могут одновременно обновляться онлайн-пользователями не должны блокировать какие-либо данные (либо в базы данных или в файлах), которые могут потребоваться онлайн-пользователям для более чем нескольких секунд.Кроме того, обновления должны фиксироваться в базе данных в конце каждых нескольких сделки. Это сводит к минимуму часть данных, недоступную для других процессов. и истекшее время, в течение которого данные недоступны.

Другой вариант минимизировать физическую блокировку — использовать логическую блокировку на уровне строк. реализуется либо с помощью оптимистичного шаблона блокировки, либо с помощью пессимистического шаблона блокировки.

• Оптимистическая блокировка предполагает низкую вероятность конфликта записей. Обычно это означает вставка столбца с отметкой времени в каждую таблицу базы данных, используемую одновременно как пакетом, так и он-лайн обработка.Когда приложение выбирает строку для обработки, оно также выбирает отметка времени. Когда приложение затем пытается обновить обработанную строку, обновление использует исходная отметка времени в предложении WHERE. Если метка времени совпадает, данные и метка времени обновлена. Если отметка времени не совпадает, это означает, что другой приложение обновило ту же строку между выборкой и попыткой обновления. Следовательно, обновление не может быть выполнено.

• Пессимистическая блокировка — это любая стратегия блокировки, предполагающая высокую вероятность конфликт записей, и поэтому необходимо получить физическую или логическую блокировку на время поиска.Один тип пессимистической логической блокировки использует выделенный столбец блокировки в таблица базы данных. Когда приложение извлекает строку для обновления, оно устанавливает флаг в столбец блокировки. При установленном флаге другие приложения, пытающиеся получить та же строка логически не работает. Когда приложение, устанавливающее флаг, обновляет строку, оно также убирает флаг, позволяя извлекать строку другим приложениям. Обратите внимание, что целостность данных должна поддерживаться также между начальной выборкой и настройкой флага, например, с помощью блокировки базы данных (например, SELECT FOR UPDATE ).Отметим также, что этот метод страдает теми же недостатками, что и физическая блокировка, за исключением того, что он несколько проще управлять созданием механизма тайм-аута, который снимает блокировку, если пользователь идет на обед, пока запись заблокирована.

Эти шаблоны не обязательно подходят для пакетной обработки, но их можно использовать для одновременной пакетной и оперативной обработки (например, в случаях, когда база данных не поддержка блокировки на уровне строк). Как правило, оптимистическая блокировка больше подходит для он-лайн приложения, в то время как пессимистическая блокировка больше подходит для пакетных приложений.Всякий раз, когда используется логическая блокировка, для всех приложений должна использоваться одна и та же схема. доступ к объектам данных, защищенным логическими блокировками.

Обратите внимание, что оба этих решения адресуют блокировку только одной записи. Часто мы можем необходимо заблокировать логически связанную группу записей. С физическими замками вы должны управляйте ими очень осторожно, чтобы избежать потенциальных тупиковых ситуаций. С логическими блокировками он обычно лучше всего создать диспетчер логических блокировок, который понимает логическую запись группы, которые вы хотите защитить и которые могут гарантировать согласованность блокировок и отсутствие взаимоблокировки.Этот менеджер логических блокировок обычно использует свои собственные таблицы для блокировки. управление, отчеты о разногласиях, механизм тайм-аута и другие проблемы.

3. Параллельная обработка Параллельная обработка позволяет выполнять несколько пакетных запусков или заданий. параллельно, чтобы минимизировать общее прошедшее время пакетной обработки. Это не проблема, так как до тех пор, пока задания не используют одни и те же файлы, таблицы базы данных или индексные пространства. Если они это сделают, эта услуга должна быть реализована с использованием секционированных данных. Другой вариант — построить модуль архитектуры для поддержания взаимозависимостей с помощью управляющей таблицы.Контроль таблица должна содержать строку для каждого общего ресурса и сведения о том, используется ли он приложение или нет. Пакетная архитектура или приложение в параллельном задании затем извлеките информацию из этой таблицы, чтобы определить, может ли он получить доступ к ресурс ему нужен или нет.

Если доступ к данным не является проблемой, параллельная обработка может быть реализована через использование дополнительных потоков для параллельной обработки. В среде мэйнфрейма параллельный классы заданий традиционно использовались, чтобы обеспечить достаточное время ЦП для всех процессы.В любом случае решение должно быть достаточно надежным, чтобы обеспечить временные интервалы для все запущенные процессы.

Другие ключевые проблемы параллельной обработки включают балансировку нагрузки и доступность общие системные ресурсы, такие как файлы, буферные пулы баз данных и т. д. Также обратите внимание, что сама управляющая таблица может легко стать важным ресурсом.

4. Разбиение на разделы Использование разделения позволяет создавать несколько версий больших пакетных приложений. работать одновременно. Целью этого является сокращение времени, необходимого для обрабатывать длинные пакетные задания.Процессы, которые могут быть успешно разделены, — это те процессы, в которых входной файл может быть разделен и / или основные таблицы базы данных могут быть разделены, чтобы позволить приложение для работы с различными наборами данных.

Кроме того, процессы, которые разделены на разделы, должны быть спроектированы так, чтобы обрабатывать только свои назначенный набор данных. Архитектура разделения должна быть тесно связана с базой данных. дизайн и стратегия разделения базы данных. Обратите внимание, что разбиение базы данных не обязательно означает физическое разделение базы данных, хотя в большинстве случаев это желательно.На следующем рисунке показан подход к разделению:

Рисунок 2. Разделенный процесс

Архитектура должна быть достаточно гибкой, чтобы позволить динамическую настройку номера перегородок. Следует учитывать как автоматическую, так и управляемую пользователем настройку. Автоматическая конфигурация может быть основана на таких параметрах, как размер входного файла и количество входных записей.

4.1 Подходы к разделению Выбор подхода к разделению должен выполняться на в индивидуальном порядке.В следующем списке описаны некоторые из возможных разделов. подходы:

1. Установлено фиксированное и четное разделение рекордов

Это включает разбиение набора входных записей на четное количество частей (например, 10, где каждая часть составляет ровно 1/10 от всего набора записей). Затем каждая порция обрабатывается одним экземпляром приложения пакетной обработки / извлечения.

Чтобы использовать этот подход, требуется предварительная обработка для разделения набора записей.В результатом этого разделения будет номер размещения нижней и верхней границы, который можно использовать в качестве входных данных для приложения пакетной обработки / извлечения, чтобы ограничить его обработку только его часть.

Предварительная обработка может привести к большим накладным расходам, так как она должна вычислять и определять границы каждой части набора рекордов.

2. Разбивка по ключевой колонке

Это включает разбиение входной записи, установленной ключевым столбцом, таким как код местоположения, и присвоение данных из каждого ключа экземпляру пакета.Для этого столбец значения могут быть:

• Присваивается экземпляру пакета таблицей разделения (описывается далее в этом раздел).

• Присваивается экземпляру пакета частью значения (например, 0000-0999, 1000-1999, и так далее).

В варианте 1 добавление новых значений означает изменение конфигурации партии / экстракта вручную на убедитесь, что новое значение добавлено к конкретному экземпляру.

В варианте 2 это гарантирует, что все значения покрываются через экземпляр пакета. работа.Однако количество значений, обрабатываемых одним экземпляром, зависит от распределение значений столбцов (может быть большое количество ячеек в 0000-0999 диапазон, и несколько в диапазоне 1000-1999). В этом случае диапазон данных должен быть разработан с учетом разделения.

В обоих вариантах не может быть оптимального равномерного распределения записей по экземплярам пакета. осуществленный. Не существует динамической конфигурации количества используемых экземпляров пакета.

Этот подход в основном представляет собой разбиение по ключевому столбцу, но на уровне базы данных.Это включает в себя разбивая установленный рекорд на просмотры. Эти представления используются каждым экземпляром пакета. заявление во время его обработки. Разбивка осуществляется путем группировки данных.

С этой опцией каждый экземпляр пакетного приложения должен быть настроен на попадание конкретный вид (вместо главной таблицы). Также с добавлением новых данных значений, эта новая группа данных должна быть включена в представление. Нет динамики возможность конфигурации, поскольку изменение количества экземпляров приводит к изменению Виды.

4. Добавление показателя обработки

Это включает добавление нового столбца во входную таблицу, который действует как показатель. На этапе предварительной обработки все индикаторы помечаются как необработанные. На этапе выборки записей пакетного приложения записи считываются при условии что эта запись помечена как необработанная, и как только они будут прочитаны (с блокировкой), они отмечены как находящиеся в обработке. Когда эта запись будет завершена, индикатор загорится. обновлено либо до полного, либо до ошибки.Можно запустить множество экземпляров пакетного приложения без изменений, поскольку дополнительный столбец гарантирует, что запись обрабатывается только один раз.

С этой опцией количество операций ввода-вывода в таблице увеличивается динамически. В случае обновления пакетного приложения, это влияние уменьшается, так как запись в любом случае должна произойти.

5. Извлечь таблицу в плоский файл

Это включает извлечение таблицы в файл. Затем этот файл можно разделить на несколько сегментов и используются в качестве входных данных для экземпляров пакета.

С этой опцией дополнительные накладные расходы на извлечение таблицы в файл и его разбиение может нейтрализовать эффект многораздельного разделения. Динамическая конфигурация может может быть достигнуто путем изменения скрипта разделения файлов.

6. Использование столбца хеширования

Эта схема предполагает добавление хеш-столбца (ключа / индекса) к таблицам базы данных. используется для получения записи о драйвере. В этом столбце хешей есть индикатор, определяющий, какие Экземпляр пакетного приложения обрабатывает эту конкретную строку.Например, если есть должны быть запущены три экземпляра пакета, тогда индикатор ‘A’ отмечает строку для обработка экземпляром 1, индикатор ‘B’ отмечает строку для обработки экземпляром 2, а индикатор «C» отмечает строку для обработки экземпляром 3.

Тогда процедура, используемая для извлечения записей, будет иметь дополнительное предложение WHERE для выбора всех строк, отмеченных определенным индикатором. Вставки в этой таблице будут включают добавление поля маркера, которое по умолчанию будет одним из экземпляры (например, «A»).

Простое пакетное приложение будет использоваться для обновления индикаторов, например для перераспределить нагрузку между разными экземплярами. Когда достаточно большое количество новых строк были добавлены, этот пакет можно запустить (в любое время, кроме окна пакета) для перераспределения новых строк в другие экземпляры.

Дополнительные экземпляры пакетного приложения требуют только запуска пакета приложение, как описано в предыдущих параграфах, чтобы перераспределить индикаторы в работать с новым количеством экземпляров.

4.2 Принципы разработки баз данных и приложений

Архитектура, поддерживающая многораздельные приложения, работающие с таблицы многораздельных баз данных, использующие метод ключевых столбцов, должны включать центральную репозиторий разделов для хранения параметров разделов. Это обеспечивает гибкость и обеспечивает ремонтопригодность. Репозиторий обычно состоит из одной таблицы, известной как таблица разделов.

Информация, хранящаяся в таблице разделов, статична и, как правило, должна поддерживаться администратором баз данных.Таблица должна состоять из одной строки информации для каждого раздела многораздельное приложение. В таблице должны быть столбцы для кода идентификатора программы, Номер раздела (логический идентификатор раздела), нижнее значение ключевого столбца db для этого partition и High Value ключевого столбца db для этого раздела.

При запуске программы, программа id и номер раздела должны быть переданы в приложение из архитектуры (в частности, из Tasklet обработки управления).Если используется метод ключевого столбца, эти переменные используются для чтения таблицы разделов в чтобы определить, какой диапазон данных будет обрабатывать приложение. В дополнение номер раздела должен использоваться на протяжении всей обработки для:

Когда приложения работают параллельно или разделены, конфликт в ресурсах базы данных и могут возникнуть взаимоблокировки. Очень важно, чтобы группа разработчиков базы данных исключила как можно больше потенциальных конфликтных ситуаций как часть дизайна базы данных.

Кроме того, разработчики должны убедиться, что таблицы индексов базы данных спроектированы с Предотвращение тупиковых ситуаций и производительность.

Тупики или горячие точки часто возникают в таблицах администрирования или архитектуры, таких как журнал таблицы, управляющие таблицы и таблицы блокировок. Последствия этого следует принимать во внимание. аккаунт тоже. Реалистичный стресс-тест имеет решающее значение для выявления возможных узкие места в архитектуре.

Чтобы минимизировать влияние конфликтов на данные, архитектура должна предоставлять услуги например, интервалы ожидания и повтора при подключении к базе данных или при обнаружении тупик.Это означает наличие встроенного механизма реакции на определенные коды возврата базы данных и, вместо того, чтобы сразу же выдать ошибку, подождать заданное время и повторная попытка операции с базой данных.

4.4 Передача и проверка параметров

Архитектура разделов должна быть относительно прозрачной для разработчиков приложений. Архитектура должна выполнять все задачи, связанные с запуском приложения в секционированный режим, в том числе:

• Получение параметров раздела перед запуском приложения.

• Проверка параметров раздела перед запуском приложения.

• Передача параметров приложению при запуске.

Проверка должна включать проверки, чтобы убедиться, что:

Если база данных многораздельна, может потребоваться дополнительная проверка, чтобы что один раздел не охватывает разделы базы данных.

Также архитектура должна учитывать объединение разделов.Ключевые вопросы включают:

Руководство по надлежащей производственной практике и надлежащей практике распространения: вопросы и ответы

Чтобы соответствовать критериям раздела 3 Приложения 16 по устранению непредвиденных отклонений, должны быть соблюдены все зарегистрированные спецификации для активных веществ, вспомогательных веществ, упаковочных материалов и лекарственных средств.

Зарегистрированные спецификации для лекарственных средств включают спецификации на незавершенные, массовые и готовые лекарственные средства, которые были включены в заявку на ОЭ.

Критичность зарегистрированных внутрипроизводственных спецификаций может варьироваться в зависимости от проверяемого атрибута качества, влияния на последующие производственные процессы и способности тестировать атрибут качества в готовом продукте. Следовательно, можно принять отклонение от внутрипроизводственной спецификации, если оценка риска подтверждает отсутствие влияния на производственный процесс или качество продукции.

Несоответствие зарегистрированным спецификациям (за исключением случаев, когда отклонения от внутрипроизводственных спецификаций могут быть приняты на основе принципов управления рисками для качества), следовательно, не подпадают под действие раздела 3 Приложения 16, и QP не сможет сертифицировать затронутые партии в соответствии с положениями Приложения 16 по устранению непредвиденных отклонений.

Что такое «неожиданное» отклонение?

Сам процесс должен быть разработан таким образом, чтобы соответствовать зарегистрированным требованиям (соответствовать назначению).Отклонение можно считать «неожиданным» до момента открытия. Если соответствующие органы подтвердили необходимость предотвращения перебоев в поставках, повторные отклонения после этого более не являются « неожиданными », но могут рассматриваться для сертификации QP и приниматься, пока корректирующие и предупреждающие действия выполняются и если выполняются положения пункта 3.1 Приложения 16. .

Запланированные отклонения или отклонения, вызванные неправильным взаимодействием между держателем регистрационного удостоверения (MAH) и производителями (например,грамм. если MAH не уведомляет производителя о соответствующих изменениях в MA) выходят за рамки параграфа 3.1. Владелец регистрационного удостоверения должен при необходимости подать заявку на изменение регистрационного удостоверения.

Разрешает ли Приложение 16 сертификацию QP более чем одной партии, затронутой одним и тем же неожиданным отклонением?

Если более одной партии уже было произведено и / или испытано на момент обнаружения неожиданного отклонения, то допустимо рассматривать сертификацию QP всех этих партий в соответствии с положениями раздела 3 Приложения 16.

После обнаружения повторные отклонения от производственного процесса и / или методов аналитического контроля следует рассматривать как изменения, и необходимо подавать изменения в соответствующие разрешения на продажу. В исключительных обстоятельствах, чтобы избежать перебоев в поставках, можно продолжить сертификацию QP, пока выполняются корректирующие и предупреждающие действия; см. вопросы и ответы о том, что такое «неожиданное» отклонение выше.

Глава 6 — Стандартизированные рецепты — Введение в производство продуктов питания и обслуживание

Краткое содержание главы:

• Объяснение стандартизированных рецептов
• Компоненты стандартизированного рецепта
• Преимущества использования стандартизированных рецептов
• Выход рецепта
• Стандартные порции
• Размеры кухни
• Преобразование и корректировка рецептов

Цели обучения:

• Перечислите части хорошо написанного стандартизованного рецепта
• Объясните важность стандартизированных рецептов как инструмента управления
• Объясните преимущества использования стандартных рецептов
• Опишите общие измерения, используемые в рецептах для производства продуктов питания
• Преобразование рецептов и количества ингредиентов из одного выхода в другой (как большего, так и меньшего)

Ключевые термины:

• Стандартизированный рецепт
• Стандартная доходность
• Стандартная часть
• Mise en place
• Счетчик
• Измерение объема
• Измерение веса
• Коэффициент преобразования
• Метод коэффициента преобразования

Не все рецепты одинаковы.В некоторых рецептах отсутствуют ингредиенты, испорченные приправы, недостаточные или плохие инструкции, требующие дополнительной работы, а некоторые просто не проверяются.

Стандартизированный рецепт — это набор письменных инструкций, используемых для последовательного приготовления пищи известного количества и качества для определенного места . По стандартизированному рецепту будет получен продукт, практически идентичный по вкусу и урожайности каждый раз, когда он будет приготовлен, независимо от того, кто следует указаниям.

Хороший стандартизированный рецепт будет включать:

• Название пункта меню — название данного рецепта, которое должно соответствовать названию в меню
• Общий выход — количество порций или порций, получаемых по рецепту, и часто общий вес или объем рецепта.
• Размер порции — количество или размер отдельной порции
• Список / количество ингредиентов — точное количество каждого ингредиента (за исключением специй, которые могут быть добавлены по вкусу)
• Подготовительные процедуры — Конкретные указания по порядку операций и типам операций (например,г., смешать, сложить, перемешать, обжарить)
• Температура и время приготовления, включая критические контрольные точки и пределы HACCP для обеспечения правильного и безопасного приготовления блюда
• Специальные инструкции в соответствии со стандартным форматом, используемым в операции
• Mise en place — перечень небольшого оборудования и индивидуального приготовления ингредиентов
• Инструкции по обслуживанию, включая хранение в горячем / холодном состоянии
• Покрытие / украшение

В дополнение к приведенному выше списку, стандартизованные рецепты могут также включать стоимость рецепта, анализ питания, вариации, советы по оформлению и презентации, советы по упрощению работы, предлагаемые дополнения или сопутствующие рецепты, а также фотографии.

Стандартизация рецептов поможет упростить работу и включить HACCP в процедуры. Многие предприятия, готовящие пищу в больших количествах, также готовят ее партиями, поэтому стандартизованные рецепты включают эти процедуры в инструкции. Уровень квалификации сотрудников также следует учитывать при написании рецептурных процедур или инструкций. Терминология в стандартизированных рецептах должна соответствовать уровню квалификации сотрудников, например, проинструктировать сотрудника растопить масло и взбить с мукой вместо слов «приготовить соус», если это более подходит для конкретной операции.Наконец, оборудование для приготовления пищи, температура, время и т. Д. Настраиваются в зависимости от помещения.

Краткое примечание по поводу mise en place — ключевой компонент эффективного создания пунктов меню по рецептам — «все на своих местах». На многих кухнях есть рабочие места со стандартной мизансардой, которая может включать в себя разделочную доску, соль и перец, дегустационные ложки, контейнеры для компостирования и т. Д. место для небольшого оборудования, необходимого для приготовления рецепта, такого как измерительные инструменты, инструменты для приготовления (ножи, овощечистка), сковороды, кухонная утварь и т. д.Сотрудники могут собрать все необходимое перед тем, как приступить к приготовлению рецептов, что сокращает количество поездок по кухне во время приготовления, перегрузку на кухне, потерю внимания из-за частых запусков и остановок и ошибок из-за перерывов в работе. Детализация мизансцена для отдельных ингредиентов, таких как очистка и нарезка, с каждым ингредиентом также может улучшить ясность и эффективность приготовления рецепта. Пример: Сырой белый картофель, очищенный, кубики ½ дюйма

Что нужно помнить при написании стандартного рецепта:

• Если вы начинаете с домашнего / интернет-рецепта — сделайте его первым!
• Стандартизированные рецепты — инструмент обучения сотрудников
• Хороший рецепт подобен хорошо продуманной формуле — он проверен и работает каждый раз
• С.A.M.E. — Стандартизация всегда оправдывает ожидания

Рецепты как средство управления

Стандартизированные рецепты — важный инструмент контроля для менеджеров и предприятий общественного питания. Стандартизированный рецепт гарантирует не только неизменное качество и количество, но и надежный диапазон цен. Для того, чтобы операция могла установить отпускную цену меню, которая позволяет операции приносить прибыль, жизненно важно, чтобы стоимость каждого рецепта и порции была рассчитана и относительно согласована.

Преимущества использования стандартизированного рецепта:

• неизменное качество и количество
• размер стандартной порции / стоимость
• обеспечение питательной ценности и решение диетических проблем, таких как специальные диеты или пищевая аллергия
• помогает обеспечить соответствие требованиям «Истина в меню»
• помощь в прогнозировании и закупках
• меньше ошибок в заказах еды
• , включающий принципы упрощения работы и помощь в перекрестном обучении
• помощь в обучении новых сотрудников
• , включающий принципы HACCP
• сокращение отходов
• легче соответствовать ожиданиям клиентов

Аргументы, часто используемые против стандартизированных рецептов, могут включать:

• слишком долго использовать
• сотрудникам они не нужны, они умеют делать дела в заведении
• Повар не хочет раскрывать свои секреты
• писать / развивать слишком долго

Эффективный менеджер общественного питания знает, что эти аргументы против использования стандартизированных рецептов, даже если они верны в некоторых случаях, не могут удержать предприятие от разработки и последовательного использования стандартизированных рецептов.Наша прибыль зависит от этой очень важной практики. Наши клиенты должны иметь возможность полагаться как минимум на постоянное качество питания и содержание аллергенов, но наши клиенты также заслуживают получать ОДИН продукт каждый раз, когда они заказывают пункт меню, который им нравится и который они ценят.

Выход рецепта — это количество порций, которые он будет производить. Урожайность также может быть выражена как общий объем или общий вес, полученный по рецепту.Примером может служить рецепт супа, который дает 24,8 унции. порции, которые также могут быть указаны как выход в шесть кварт или 1 ½ галлона. Примером веса может быть рецепт, который дает 20, 4 унции. порции мяса тако или общий выход 5 фунтов.

Стандартные выходы для основных, часто более дорогих ингредиентов, таких как мясо, также могут учитывать стоимость порции и частично определяться путем расчета стоимости приготовленной порции.

Например, 11 фунтов жаркого можно купить по 17 долларов за фунт.Приготовленное жаркое следует подавать порциями по 8 унций как часть обеда с ростбифом. После обрезки и приготовления жаркое будет весить не 11 фунтов, а значительно меньше и, таким образом, даст менее 22 порций (11 фунтов, умноженные на 2 — при условии, что из фунта (16 унций) получится две порции по 8 унций). Можно определить тест на выход, количество порций, стоимость порции и единицу веса, а также стандартный выход и процент выхода. Тестирование урожайности будет обсуждаться позже в этой книге.

Стандартный рецепт включает размер порций, составляющих порцию рецепта. Контроль размера порции дает два преимущества в управлении пищевыми продуктами:

• Затраты на порцию товара будут постоянными до тех пор, пока не изменятся затраты на ингредиенты или рабочую силу, а
• клиентов получают постоянное количество каждый раз, когда заказывают определенную тарелку или напиток.

Стандартные порции означают, что каждая тарелка данного блюда, покидающая кухню, будет почти одинаковой по весу, количеству или объему.Только контролируя порции, можно контролировать расходы на питание. Если один заказ бекона и яиц выходит с шестью полосками бекона, а другой — с тремя полосками, невозможно определить фактическую стоимость этого пункта меню.

Соблюдение принципов стандартных порций имеет решающее значение для поддержания расходов на еду. Без контроля порций нет последовательности. Это может не только сильно повлиять на ваши расходы на питание (не имея реальных постоянных затрат для бюджета), но и на ваших клиентов.Клиенты ценят последовательность. Они ожидают, что приготовленная вами еда будет иметь приятный вкус, будет правильно представлена ​​и будет иметь одинаковый размер порции каждый раз, когда они ее заказывают. Подумайте, что почувствует покупатель, если размер порции будет меняться в зависимости от настроения повара. Плохое настроение повара может означать меньшую порцию или, если повар был в хорошем настроении из-за того, что рабочая неделя закончилась, порция могла быть очень большой.