Серии товаров — 3000 примеров | 25 SKU в наличии
3000 примеров по математике. 4 класс. Контрольные и проверочные работы. Сложение и вычитание в пределах 1000. Узорова О. В., Нефёдова Е. А.
88 ₽ / опт
Детские товары
Без скидок
Арт.: 3653876; АСТ3000 примеровРоссияВ боксе 50 шт.
Товар партнёра
3000 примеров по русскому языку. 2 класс. Узорова О. В., Нефёдова Е. А.
91 ₽ / опт
Детские товары
Без скидок
Арт.: 3653902; АСТ3000 примеровРоссияВ боксе 80 шт.
Товар партнёра
300 задач по математике. 3 класс. Узорова О. В., Нефёдова Е. А.
96 ₽ / опт
Детские товары
Без скидок
Арт.: 3653856; АСТ3000 примеровРоссияВ боксе 60 шт.
Товар партнёра
3000 примеров по математике. 2 класс. Часть 2. Счёт в пределах 100.
Узорова О. В., Нефёдова Е. А.
96 ₽ / опт
Детские товары
Без скидок
Арт.: 3653899; АСТ3000 примеровРоссияВ боксе 60 шт.
Товар партнёра
3000 примеров по математике. 3-4 класс. Внетабличное умножение и деление. Крупный шрифт. Узорова О. В., Нефёдова Е. А.
96 ₽ / опт
Детские товары
Без скидок
Арт.: 3653875; АСТ3000 примеровРоссияБумага, картонВ боксе 49 шт.
Товар партнёра
Все основные правила русского языка. 1 класс. Узорова О. В., Нефёдова Е. А.
85 ₽ / опт
Детские товары
Без скидок
Арт.: 3653915; АСТ3000 примеровРоссияБумага, картонВ боксе 20 шт.
Вид
1 класс
2 класс
3 класс
4 класс
Товар партнёра
3000 примеров по математике. 1 класс. Счёт от 1 до 5.
Узорова О. В., Нефёдова Е. А.
96 ₽ / опт
Детские товары
Без скидок
Арт.: 3653898; АСТ3000 примеровРоссияВ боксе 60 шт.
Товар партнёра
3000 примеров по математике. 3 класс. Счёт в пределах 100. Для отличников. Узорова О. В., Нефёдова Е. А.
96 ₽ / опт
Детские товары
Без скидок
Арт.: 3653887; АСТ3000 примеровРоссияВ боксе 17 шт.
Товар партнёра
Тренажёр. Задания по русскому языку для повторения и закрепления учебного материала 2 класс. Узорова О. В.
98 ₽ / опт
Детские товары
Без скидок
Арт.: 7124485; АСТ3000 примеровРоссия
Товар партнёра
«3000 примеров по математике и задания повышенной сложности. Счёт в пределах 10, 1 класс», Узорова О. В., Нефёдова Е. А.
78 ₽ / опт
Детские товары
Арт.
: 3653878; АСТ3000 примеровРоссияБумага, картонВ боксе 80 шт.
На складе 4 шт.
Интерактивные тренажеры для начальной школы — Начальные классы
Егорова Елена 5.0
Отзыв о товаре ША PRO Анализ техники чтения по классам
и четвертям
Хочу выразить большую благодарность от лица педагогов начальных классов гимназии «Пущино» программистам, создавшим эту замечательную программу! То, что раньше мы делали «врукопашную», теперь можно оформить в таблицу и получить анализ по каждому ученику и отчёт по классу. Великолепно, восторг! Преимущества мы оценили сразу. С начала нового учебного года будем активно пользоваться. Поэтому никаких пожеланий у нас пока нет, одни благодарности. Очень простая и понятная инструкция, что немаловажно! Благодарю Вас и Ваших коллег за этот важный труд. Очень приятно, когда коллеги понимают, как можно «упростить» работу учителя.
Наговицина Ольга Витальевна 5.
учитель химии и биологии, СОШ с. Чапаевка, Новоорский район, Оренбургская область
Отзыв о товаре ША Шаблон Excel Анализатор результатов ОГЭ
по ХИМИИ
Спасибо, аналитическая справка замечательная получается, ОГЭ химия и биология. Очень облегчило аналитическую работу, выявляются узкие места в подготовке к экзамену. Нагрузка у меня, как и у всех учителей большая. Ваш шаблон экономит время, своим коллегам я Ваш шаблон показала, они так же его приобрели. Спасибо.
Чазова Александра 5.0
Отзыв о товаре ША Шаблон Excel Анализатор результатов ОГЭ по
МАТЕМАТИКЕ
Очень хороший шаблон, удобен в использовании, анализ пробного тестирования занял считанные минуты. Возникли проблемы с распечаткой отчёта, но надо ещё раз разобраться. Большое спасибо за качественный анализатор.
Лосеева Татьяна Борисовна
5.0учитель начальных классов, МБОУ СОШ №1, г.
Красновишерск, Пермский край
Отзыв о товаре Изготовление сертификата или свидетельства конкурса
Большое спасибо за оперативное изготовление сертификатов! Все очень красиво. Мой ученик доволен, свой сертификат он вложил в портфолио. Обязательно продолжим с Вами сотрудничество!
Язенина Ольга Анатольевна 4.0
учитель начальных классов, ОГБОУ «Центр образования для детей с особыми образовательными потребностями г. Смоленска»
Отзыв о товаре Вебинар Как создать интересный урок:
инструменты и приемы
Я посмотрела вебинар! Осталась очень довольна полученной
информацией. Всё очень чётко, без «воды». Всё, что сказано, показано, очень
пригодится в практике любого педагога. И я тоже обязательно воспользуюсь
Арапханова Ашат 5.
0
ША Табель посещаемости + Сводная для ДОУ ОКУД
Хотела бы поблагодарить Вас за такую помощь. Разобралась сразу же, всё очень аккуратно и оперативно. Нет ни одного недостатка. Я не пожалела, что доверилась и приобрела у вас этот табель. Благодаря Вам сэкономила время, сейчас же составляю табель для работников. Удачи и успехов Вам в дальнейшем!
Дамбаа Айсуу 5.0
Отзыв о товаре ША Шаблон Excel Анализатор результатов ЕГЭ по
РУССКОМУ ЯЗЫКУ
Спасибо огромное, очень много экономит времени, т.к. анализ уже готовый, и особенно радует, что есть варианты с сочинением, без сочинения, только анализ сочинения! Превосходно!
Симуляторы создают 10 проблем для разработки и тестирования роботов
Анализ симуляторов. Источник: CMU
Хотя моделирование может быть более доступной, безопасной и надежной альтернативой полевым испытаниям роботов, оно не так широко используется, как могло бы быть, считают исследователи из Школы компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона.
После опроса различных разработчиков робототехники ученые определили 10 проблем и областей для улучшения симуляторов.
В статье, опубликованной в прошлом месяце, Афсун Афзал, Дебора С. Кац, Клэр Ле Гу и Кристофер С. Тимперли описали результаты опроса 82 разработчиков робототехники. Например, 85% респондентов заявили, что используют симуляторы при тестировании.
Однако команда CMU обнаружила препятствия для моделирования, в том числе разрыв между моделированием и реальностью, отсутствие воспроизводимости и затраты ресурсов, связанные с использованием симуляторов. Кроме того, исследователи предложили рекомендации о том, как можно больше использовать программное обеспечение для моделирования для проверки и проверки.
Вот 10 проблем моделирования робототехники, выявленных исследованием CMU:
1. Пробел в реальности
Ряд участников заявили, что симуляторы не в достаточной степени воспроизводят поведение робота в реальном мире в той степени, в которой это полезно.
Это проблема при попытке использовать симуляцию и причина не использовать ее в первую очередь.
Некоторые респонденты поделились конкретными примерами. В частности, реалистичное моделирование стохастических процессов, таких как сигнальный шум, и интеграция этих моделей в симуляцию в целом является сложной задачей. «Классической проблемой является интеграция моделирования беспроводной сети с моделированием физической местности», — сообщают исследователи.
В то время как разрыв с реальностью может быть слишком большим для некоторых респондентов, другие говорят, что моделирование все еще может служить ценным инструментом. «Поведение программного обеспечения в [симуляции] отличается от реального, поэтому не все можно протестировать, но многое можно», — написал один респондент.
Обзор основных причин использования симуляторов, которые 82 респондента назвали. Источник: CMU
2. Слишком сложные симуляторы
Время и ресурсы, необходимые для создания достаточно точного симулятора, лучше было бы потратить на другие виды деятельности, отметили некоторые респонденты опроса.
Точное моделирование физического мира — сложный по своей сути процесс, который, естественно, включает в себя набор различных моделей, говорят исследователи CMU. Наряду с существенной сложностью симуляции существуют источники «случайной сложности», которые связаны не с фундаментальными проблемами самой симуляции, а скорее с инженерными трудностями, с которыми сталкиваются разработчики при попытке использовать симуляцию.
Эти источники случайной сложности могут в конечном итоге привести к тому, что пользователи откажутся от моделирования или вообще не будут его использовать. Неточная, неадекватная или отсутствующая документация может затруднить изучение и использование симулятора.
«Отсутствие документации для разных типов платформ, а иногда и неправильная документация заставляют нас терять много времени, работая над [вещами], которые никогда не будут работать», — сказал один из участников. «Например, симулятор Gazebo плохо работает в Windows».
В некоторых случаях документация может быть написана на другом языке.
«Язык был японский, но мы не говорим на этом языке, поэтому мы не могли использовать симулятор», — написал другой респондент.
Некоторые интерфейсы прикладного программирования (API) могут затруднить расширение симулятора новыми подключаемыми модулями. Отсутствие поддержки стандартных форматов 3D-моделирования в широко используемых симуляторах, таких как Gazebo, может сделать создание моделей утомительным и чреватым ошибками процессом.
«Сейчас Gazebo де-факто является [симулятором], он плохо документирован и его трудно настроить в какой-либо степени», — сказал участник опроса.
3. Отсутствующие возможности
Поиск симулятора, обладающего всеми характеристиками, которые нужны пользователю, может быть сложной задачей, как показало исследование. Как отметил один респондент, тренажеры, обладающие всеми желаемыми качествами, очень дороги. «Добавление плагинов обычно очень сложно, а единственные хорошие фреймворки, которые хорошо справляются с любой из этих задач, очень дороги (например, V-Rep и Mujoco)», — написал респондент.
Участники опроса спрашивали, какие функции моделирования они больше всего хотели бы использовать, но не могут использовать в своих текущих настройках. Некоторые из упомянутых были возможностью моделирования со скоростью, превышающей скорость реального времени, встроенной поддержкой «безголового» выполнения и более простыми средствами создания сред и сценариев.
Один участник спросил о «способности к контролируемой точности физики. Сначала нужно доказать концепции, а затем повысить точность проверки. В Газебо этого нет». Другие возможности, указанные участниками, включают встроенную поддержку моделирования с несколькими роботами и больших сред.
Обзор причин, по которым 28 респондентов отказались от использования симуляторов. Источник: CMU
4. Воспроизводимость
Отсутствие воспроизводимости и наличие недетерминированности в симуляторах также приводит к трудностям при тестировании, сообщили участники опроса.
Один респондент сказал, что «отсутствие детерминированного выполнения симуляторов приводит к неповторимым результатам».
Это указывает на необходимость точного воспроизведения системных сбоев, обнаруженных при тестировании, для диагностики и устранения этих сбоев.
Если тестер не может последовательно воспроизвести сбои, обнаруженные при моделировании, будет трудно понять, устранили ли проблемы изменения, внесенные в код.
5. Создание сценария и среды
Для тестирования в режиме моделирования требуется смоделированная среда и тестовый сценарий. Участники сообщали о трудностях при создании как тестовых сценариев, так и сред. «Настройка среды моделирования требует слишком много работы, поэтому я не часто этим занимаюсь», — сказал один из участников.
«Создавать сценарии было непросто», — сказал другой. «Добавить различную динамику роботов тоже было непросто».
Респонденты опроса CMU сказали, что хотели бы иметь возможность создавать такие сценарии более легко или автоматически.
«Создание файлов URDF [унифицированный формат описания роботов] — это огромная боль, так как единственный хороший способ сделать это прямо сейчас — вручную, что ошибочно и подвержено ошибкам», — написал участник.
6. Симуляторы требуют ресурсов
Моделирование требует больших вычислительных ресурсов и часто требует специального оборудования, такого как графические процессоры (GPU). Однако участники сообщили, что требования к оборудованию сильно влияют на стоимость моделирования.
Эти затраты увеличиваются, когда тесты выполняются несколько раз, например, при автоматизации тестирования.
Участники также сообщали о проблемах с параллельным моделированием или использованием преимуществ распределенных вычислений на нескольких машинах. По их словам, моделирование больших сред и длительная продолжительность стали слишком требовательными к ресурсам, чтобы быть практичными.
Исследователи CMU и UCLA смоделировали поведение мягких роботов. Источник: CMU
7. Без автоматизированного тестирования
Несмотря на то, что графический пользовательский интерфейс (GUI) является важным компонентом симулятора, участники заявили, что предпочитают запускать симулятор в автономном режиме или без графического интерфейса для автоматизации тестирования.
Отключение графического интерфейса устраняет вычислительные издержки симулятора, вызванные визуализацией тяжелых графических моделей. Участники назвали невозможность запуска симулятора без головы серьезной проблемой для автоматизации.
«Заставить симулятор работать без графического интерфейса на нашем сервере Jenkins5 оказалось сложнее, чем ожидалось», — сказал один из участников опроса. «В итоге нам пришлось подключить физический дисплей к серверной машине, чтобы правильно запустить симуляцию».
Возможность настройки, мониторинга и взаимодействия с симуляцией с помощью сценариев и без ручного вмешательства также считалась жизненно важной для автоматизации. Участники сообщили о необходимости разработки творческих решений в условиях отсутствия поддержки сценариев.
Например, один респондент написал, что «URSim нуждается в автоматизации кликов, чтобы работать без участия человека».
8. Непрерывная интеграция
По мнению исследователей CMU, непрерывная интеграция (CI) — это новый метод автоматизированного обслуживания программного обеспечения.
Системы CI используются для автоматизации создания, тестирования и развертывания программного обеспечения. Однако участники опроса заявили, что столкнулись с трудностями при разработке моделирования для использования в CI и запуска на облачных серверах.
Исследователи пришли к выводу, что многие из этих трудностей возникают из-за отсутствия функций автоматизации и высокой стоимости, о которых ранее говорилось как о проблемах.
9. Симуляторы должны быть более надежными
Одной из проблем использования симулятора в конвейере автоматизации тестирования является надежность самого симулятора. Участники сообщали о неожиданных сбоях и проблемах с таймингом и синхронизацией при использовании симулятора в автоматизации.
Один респондент сказал, что обеспечить чистое завершение работы симулятора сложно. Когда программное обеспечение дает сбой, оно должно правильно сохранять журналы и результаты, а также должным образом завершать все процессы, чтобы предотвратить утечку ресурсов, перед завершением моделирования.
10. Стабильность интерфейса
Участники сообщили о нестабильных и хрупких интерфейсах как о проблеме для автоматизации. Например, один респондент упомянул: «API довольно хрупкие, и чтобы заставить их работать, нужно проделать много инженерных работ».
Несколько участников сообщили о трудностях интеграции существующего кода или инфраструктуры с API моделирования. В частности, участники хотели улучшить интеграцию симуляторов с операционной системой роботов (ROS).
Рекомендации для симуляторов робототехники
Программное обеспечение для моделирования должно быть проще в использовании как для базовых, так и для продвинутых целей, пишут исследователи CMU. Он также должен быть в состоянии поддерживать сложные крупномасштабные среды, которые больше напоминают физические пространства, в которых фактически развернуты роботы. Кроме того, по их словам, симуляторы должны поддерживать масштабируемую автоматизацию.
Поставщики программного обеспечения могут упростить использование тренажеров, устранив источники сложности, внедрив удобные функции и улучшив документацию, пишут Афзал, Кац и компания.
Примеры функций, запрашиваемых респондентами опроса, включают веб-интерфейс по умолчанию, а не традиционный графический интерфейс.
Участники также сказали, что им нужна поддержка моделей, написанных в стандартных отраслевых форматах, а также визуализации дополненной реальности. В отчете отмечается, что такие изменения сократят кривую обучения и количество времени, необходимого для таких функций, как автоматическое тестирование.
Объем и возможности симуляторов могут быть расширены для поддержки более реалистичного моделирования развертывания роботов в реальном мире в более широком диапазоне областей. Для этого симуляторы должны представлять детализированные среды, которые могут содержать несколько роботов, и они должны обеспечивать большую физическую точность без увеличения затрат на ресурсы, говорится в отчете.
Авторы исследования также рекомендовали, чтобы симуляторы предоставляли интерактивные инструменты, позволяющие разработчикам легко проектировать и создавать обширные сценарии и среды.
Моделирование в статистике
Моделирование — это способ моделирования случайных событий, такой, что смоделированные результаты точно соответствуют реальным результатам. По наблюдая смоделированные результаты, исследователи получают представление о реальный мир.
Примечание: Ваш браузер не поддерживает видео HTML5. Если вы просматриваете эту веб-страницу в другом браузере (например, последняя версия Edge, Chrome, Firefox или Opera), вы можете посмотреть видеообработку этого урока.
Зачем использовать симуляцию?
Некоторые ситуации не поддаются точная математическая обработка. Другие могут быть трудными, трудоемкий или дорогостоящий анализ. В этих ситуациях моделирование может аппроксимировать реальные результаты; тем не менее, требуется меньше времени, усилий и/или денег, чем другие подходы.
Как проводить моделирование
Моделирование полезно только в том случае, если оно точно отражает реальный мир
результаты.
Шаги, необходимые для создания полезной симуляции
представлены ниже.
- Проанализируйте смоделированные результаты и сообщите результаты.
Примечание: Когда дело доходит до выбора источника случайных чисел (Шаг 3 выше), у вас есть много вариантов. Подбросив монетку и игра в кости нетехнологична, но эффективна. Таблицы случайных чисел (часто встречается в приложения текстов статистики) являются еще одним вариантом. И хорошо Генераторы случайных чисел можно найти в Интернете.
Генератор случайных чисел
Когда вам нужны случайные числа, подбрасывание монеты, бросание костей и таблицы случайных чисел могут быть громоздкими, особенно
с большими выборками. В качестве альтернативы используйте Random Number от Stat Trek.
Генератор. С помощью генератора случайных чисел вы можете выбрать до 10 000 случайных чисел.
номера быстро и легко.
Генератор случайных чисел
Пример имитации
В этом разделе мы рассмотрим пример, чтобы показать, как применять методы моделирования к вероятностным задачам.
Описание проблемы
Предположим, что в среднем бейсболист совершает хоумран один раз из каждых 10 раз в биту, и предположим, что он получает ровно два «в биту» в каждой игре. С помощью моделирования оцените вероятность того, что игрок совершит 2 хоумрана в одной игре.
Решение
Ранее мы описали семь шагов, необходимых для получения полезного моделирование. Давайте применим эти шаги к этой проблеме.
| Случайные числа |
| 42 99 02 65 04 14 30 09 70 88 89 85 95 40 53 67 25 50 48 79 86 92 76 24 53 39 08 73 78 17 72 81 08 01 68 94 43 43 95 12 36 90 28 88 34 69 18 69 91 79 14 82 26 94 15 26 19 41 74 02 17 20 38 84 74 30 34 96 09 46 61 41 02 93 94 90 00 71 84 98 30 88 80 11 92 97 81 29 85 44 40 05 83 22 04 86 13 33 00 99 74 75 27 43 68 22 59 20 66 00 24 01 96 84 19 14 57 26 47 58 51 73 06 08 4952 70 15 79 35 65 28 40 77 93 73 33 24 25 22 22 32 03 89 03 62 13 85 16 28 28 12 61 16 75 45 37 15 54 36 18 45 64 31 06 80 32 75 99 27 91 25 98 05 55 32 27 16 51 45 89 31 78 90 82 05 11 39 80 83 01 20 10 67 97 33 72 09 98 78 39 56 57 54 63 35 21 35 93 18 17 17 48 55 60 44 92 21 07 77 42 46 86 41 49 76 96 36 62 38 11 64 07 04 58 23 56 29 37 87 37 59 47 83 77 21 63 10 95 87 10 42 71 12 88 06 52 42 99 02 65 04 14 30 09 70 88 89 85 95 40 53 67 25 50 48 79 86 92 76 24 53 39 08 73 78 17 72 81 08 01 68 94 43 43 95 12 36 90 28 88 34 69 18 69 91 79 14 82 26 94 15 26 19 41 74 02 17 20 38 84 74 30 34 96 09 46 61 41 02 93 94 90 00 71 84 98 30 88 80 11 92 97 81 29 85 44 40 05 83 22 04 86 13 33 00 99 74 75 27 43 68 22 59 20 66 00 24 01 96 84 19 14 57 26 47 58 51 73 06 08 4952 70 15 79 35 65 28 40 77 93 73 33 24 25 22 22 32 03 89 03 62 13 85 16 28 28 12 61 16 75 45 37 15 54 36 18 45 64 31 06 80 32 75 99 27 91 25 98 05 55 32 27 16 51 45 89 31 78 90 82 05 11 39 80 83 01 20 10 67 97 33 72 09 98 78 39 56 57 54 63 35 21 35 93 18 17 48 55 60 44 92 21 07 77 42 46 86 41 49 76 96 36 62 38 11 64 07 04 58 23 56 29 37 87 37 59 47 83 77 |
Симуляция предсказывает, что этот конкретный игрок попадет в цель подряд
работает 6 раз в 500 играх.