8 (495) 988-61-60

Без выходных
Пн-Вск с 9-00 до 21-00

Грм родос м


Однорядный грм змз. "Быстрые цепи", конструктор Медведев

Четвертая статья по ГРМ для семейства змз 406, 405, 409. На этот раз сказ будет про однорядный грм змз, с цепями и звездами Медведева Игоря Александровича. В инете более известного, как Родос-М. В предыдущих статьях я уже говорил что с данным человеком я знаком лично достаточно давно. Но я постараюсь чтобы рассказ опирался не «на знакомство», а на мой опыт инженера механика и установку пары десятков данных комплектов своими руками.

Теория

В предыдущих повествованиях я говорил, что так уж сложилось что на определенные машины, люди хотят поставить определенные комплекты. Те, кто хочет надежность, предпочитает двухрядные комплекты на немецких цепях «Метеор», те кому нужен «результат на стенде и на дороге» выберет однорядный грм змз. Давайте разберем, какие плюсы у данного комплекта и чем он такой замечательный. Основа любого комплекта – это цепь и звезды, остальное кордебалет и подтанцовка. Даже бронзу, которую я делаю для всех комплектов я не могу назвать основной. Да, она дает уменьшение трения, фиксацию валов и прочие плюшки, но, если ее поставить на какой ни будь чудо-грм, типа «боновского», сильно легче двигателю от этого не будет.

Цепи

В инете данные цепи можно найти под двумя названиями. «Быстрые цепи» или более скромное «платиновая серия». Но нам интересно не это, я предлагаю провести сравнение, с очень известными, на сайтах газелеводов и уазофилов, цепями Диттон, рожденными в Прибалтике, в городе Даугавпилс. Данными цепями, как мне кажется комплектуется очень большое количество ГРМ продающихся в магазинах. Второе место занимают цепи из города Кирова, и третье место всевозможный Китай. Итак, кладем рядом две цепи и начинаем сравнивать:

  • Цепи разные по конструкции. Цепи Диттон втулочные, так называемые «тяжелые». Цепь Медведева втулочно роликовая, так называемая «легкая». Что скрывается за этими словами, может быть не понятными человеку далекому от механики. Потери на трение в легких цепях могут меньше на 10-15%, чем в тяжелых, поскольку каждое звено представляет собой подшипник скольжения.
  • Ролики звеньев изготовлены из цельнотянутой каленой трубки, а не из свернутых в трубочку пластинок. Верхняя ветка цепи испытывает ударные нагрузки, и в конечном итоге, такие «как бы» ролики плющатся, превращая цепь во втулочную. Разрушения это не несет, но ресурс снижает серьезно.
  • Боковые звенья цепи, имеют оловянное покрытие, для лучшей прикатки и приработки
  • Для повышения износостойкости, поверхность роликов покрыта тефлоном
  • Усилие цепи на разрыв, примерно на 10% выше чем у Диттона
  • Боковины цепей усиленной конструкции. Толщина 1,3-1,5 мм, как следствие разрывная нагрузка на 10% выше, чем на цепях для «машиностроения». У них боковые пластины 0,7-1,1мм.

Звезды

Самый главный плюс, в звездах, которые разработаны Медведевым это легкий вес и блок шестерня промежуточного вала, сделанная из монолита. Да, я уже много лет работаю со звездами «Русмаш» и у меня к ним нет вопросов по качеству изготовления, но поверьте мне как инженеру механику, блок шестерня, сделанная из двух частей, отцентрированных штифтом, и блок шестерня, сделанная единой, это не одно и тоже. Элемент несоосности двух цепных передач сведен к нулю. Я упомяну великое высказывание моего преподавателя по предмету «детали машин» — механизмы губят не мощность и обороты, а вибрации и детонации.

Однорядный ГРМ змз, конкретика

Комплекты Медведева, которые продаются в инет магазинах Москвы и комплекте, который предлагаю я, есть небольшие отличия. Чаще всего Родос-М присылает мне только цепи и звезды, а остальную часть я собираю сам. Бывает, что звезды распредвалов приходят целиковые и я делаю их «на конусах», уже на своем производстве.

однорядный грм

Содержание однорядного комплекта в моем варианте:

  1. «Быстрые цепи» Медведева. В московском варианте иногда встречается вариант комплектации немецкими однорядками Метеор, но я вижу «кайф», только в оригинальном варианте.
  2. Звезды, изготовленные по чертежам и под контролем Медведева. Цельная блок-шестерня.
  3. Башмаки натяжителей Русмаш
  4. Натяжители 2шт. Комплектация зависит от того, на какой автомобиль будет ставиться ГРМ. Если это волга и газель, можно положить в комплект натяжители Медведева (с квадратной площадкой). А ежели это будет Патриот с кондиционером, то или установщику придется поработать с болгаркой, или поставить натяжители Русмаш, которые являются на данный момент универсальными. Более подробно о механических натяжителях, можно прочитать в отдельной статье.
  5. Успокоители цепей евро-4
  6. Манжета коленвала. Производство Резинотехника, город Балаково
  7. Бронзовые полукольца распредвалов. Моё производство (Француз)
  8. Бронзовый упорный фланец промвала. Моё производство (Француз)
  9. Набор из 4 прокладок. Левая и правая прокладка передней крышки цепей, помпы и натяжителей. Верхняя крышка, закрывающая распредвалы, ставится на герметик.

Однорядный грм змз, эксплуатация

Когда на форумах и драйве, доброжелатели, горлопаны и просто мудаки, «топили» данные цепи, основным аргументом было то, что однорядные цепи пилят натяжители. Я отношусь к людям, которые должны увидеть, а главное пощупать и попробовать «на зуб». (Может быть по этому поводу я не понимаю кайф стриптиза, где можно только глазеть). Поэтому я сильно порадовался, когда на Патриоте приехал мой приятель, попросил на нулевую машину поставить однорядный комплект, а через 50 тысяч, захотел его снять и поставить двухрядку. Связано это было с перспективой поставить компрессор. Таким образом я получил на руки снятый однорядный комплект ГРМ змз, который я наблюдал на пробеге 25 тысяч км и 50.

башмкки, пробег 50 тысяч км

Фото башмаков натяжителей я публикую в данной статье, вот так они выглядели при первом вскрытии и при снятии. То есть дело в следующем, процесс остановился, как только спинки «пропили» себе канавки и глубина дошла до роликов, далее процесс остановился. Моё личное мнение по этому поводу. Один раз в 50-60 тысяч км залезать в однорядный ГРМ змз, на предмет замены башмаков натяжителей и контрольного осмотра. Данные комплекты ставились мной на волги с турбинами, газели, Патриоты и Хантеры всех мастей. Но все-таки я предпочитаю, чтобы этот комплект был поставлен или на штатную машину (редуктора и колеса близкие к заводу) или это осознанная установка «на результат». В частности, однорядный грм змз, который я снял на 50 тысячном пробеге я поставил на свою Волгу, на которой я экспериментирую с движком, обкатываю распредвалы и делаю доработки ГБЦ. Данные цепи и звезды стоят на машинах гонщиков СКА в чемпионате России по автокроссу. Разрыва цепей на однорядном ГРМ мне неизвестно. Как это ни странно в Питере был случай, когда порвались двухрядные цепи из данной серии, но там вскрытие показало, что больше оказались виноваты нештатные натяжители, которые просто перетянули цепи и большое осевое гуляние промежуточного вала.

Статьи по теме:

LSTM для прогнозирования временных рядов. Тренировка долговременной краткосрочной памяти… | Роман Орак

Прогнозирование временных рядов Фото rawpixel.com с сайта Pexels

Идея использования нейронной сети (NN) для прогнозирования движения цены акций на рынке стара, как нейронные сети. Интуитивно кажется сложным предсказать будущее движение цены, глядя только на ее прошлое. Существует множество руководств о том, как предсказать ценовой тренд или его силу, что упрощает задачу. Я решил попытаться предсказать средневзвешенную цену с помощью LSTM, потому что это кажется сложным и интересным.

В этом сообщении в блоге я собираюсь обучить нейронную сеть с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM) с PyTorch на торговых данных биткойнов и использовать их для прогнозирования цены невидимых торговых данных. У меня были некоторые трудности с поиском промежуточных руководств с повторяющимся примером обучения LSTM для прогнозирования временных рядов, поэтому я собрал блокнот Jupyter, чтобы помочь вам начать работу.

Вот несколько ссылок, которые могут вас заинтересовать:

 - Ваша первая модель машинного обучения в облаке - Введение в машинное обучение - Введение в программирование - Наука о данных для бизнес-лидеров - AI для здравоохранения - Автономные системы - Изучение SQL - Бесплатные тесты навыков для специалистов по анализу данных и инженеров по машинному обучению 

Раскрытие информации: имейте в виду, что некоторые из приведенных выше ссылок являются партнерскими ссылками, и если вы пройдете по ним, чтобы совершить покупку, я получу комиссию.Имейте в виду, что я связываю программы Udacity и свои руководства из-за их качества, а не из-за комиссии, которую я получаю с ваших покупок. Решение остается за вами, и решать, покупать ли вы что-либо, полностью зависит от вас.

Давайте импортируем библиотеки, которые мы собираемся использовать для обработки данных, визуализации, обучения модели и т. Д. Мы собираемся обучить LSTM с помощью библиотеки PyTorch.

 %  matplotlib inlineimport glob 
import matplotlib
import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn
import torch

Мы собираемся проанализировать торговые данные XBTUSD с BitMex.Ежедневные файлы общедоступны для скачивания. Я не стал писать код для автоматической загрузки данных, я просто щелкнул пару раз, чтобы загрузить файлы.

Давайте составим список всех файлов, прочитаем их в DataFrame pandas и отфильтруем торговые данные по символу XBTUSD. Важно отсортировать DataFrame по метке времени, поскольку существует несколько ежедневных файлов, чтобы они не перепутались.

 файлов  =  отсортированных (glob .  glob ('data / *. Csv.gz')) df  =  pd . concat (карта (pd .  read_csv, files)) df  =  df [df . Символ   ==  'XBTUSD'] df .  метка времени  =  pd .  to_datetime (df .  timestamp .  str .  replace ('D', 'T')) # скрыть в timestamp typedf  =  df .  sort_values ​​('отметка времени') df .  set_index ('timestamp', inplace  =  True) # установить индекс на timestampdf .  head () 
Торговые данные BitMex

Каждая строка представляет сделку:

  • метка времени с точностью до микросекунд,
  • символ торгуемого контракта,
  • сторона сделки, покупка или продажа, размер
  • представляет количество контрактов (количество торгуемых долларов США),
  • цена контракта,
  • tickDirection описывает увеличение / уменьшение цены с момента предыдущей транзакции,
  • trdMatchID - уникальный идентификатор сделки,
  • rossValue - количество обмененных сатоши,
  • homeNotional - сумма XBT в сделке,
  • foreignNotional - сумма долларов США в сделке.

Мы будем использовать 3 столбца: timestamp, price и foreignNotional.

Рассчитаем средневзвешенную цену по объему (VWAP) с интервалом в 1 минуту. Представление данных, в котором мы группируем сделки по заранее заданному временному интервалу, называется временными барами. Это лучший способ представления торговых данных для моделирования? По словам Лопеса де Прадо, сделки на рынке не распределяются равномерно во времени. Есть периоды с высокой активностью, например. прямо перед истечением будущих контрактов, а группировка данных в заранее определенные интервалы времени приведет к избыточной выборке данных в одних временных барах и заниженной выборке в других.Financial Machine Learning Part 0: Bars - хорошее резюме 2-й главы книги Лопеса де Прадо «Успехи в области финансового машинного обучения». Полосы времени могут быть не лучшим представлением данных, но мы собираемся их использовать в любом случае.

 df_vwap  =  df .  groupby (pd .  Grouper (freq  =  "1Min")) .  применить (
лямбда строка: pd . np . sum (строка . цена * строка . foreignNotional) / pd . нп . сум (строка . foreignNotional))
Временные шкалы, показывающие XBTUSD VWAP с 1 августа по 17 сентября 2019 года

На графике показаны временные шкалы с VWAP с 1 августа по 17 сентября 2019 года. используйте первую часть данных для обучающего набора, промежуточную часть для набора проверки и последнюю часть данных для набора тестов (вертикальные линии являются разделителями). Мы можем наблюдать волатильность в VWAP, где цена достигает своих максимумов в первой половине августа и минимумов в конце августа.Высокие и низкие значения фиксируются в обучающем наборе, что важно, поскольку модель, скорее всего, не будет хорошо работать на невидимых интервалах VWAP.

Чтобы модель LSTM могла быстрее сходиться, важно масштабировать данные. Возможно, что большие значения во входных данных замедляют обучение. Мы собираемся использовать StandardScaler из библиотеки sklearn для масштабирования данных. Устройство масштабирования подходит для обучающего набора и используется для преобразования невидимых торговых данных при проверке и наборе тестов. Если бы мы поместили скаляр на все данные, модель была бы избыточной и достигла бы хороших результатов на этих данных, но производительность на реальных данных снизилась бы.

 из sklearn.preprocessing import StandardScalercaler  =  StandardScaler () 
train_arr = scaler . fit_transform (df_train)
val_arr = скейлер . преобразование (df_val)
test_arr = масштабатор . преобразование (df_test)

После масштабирования нам необходимо преобразовать данные в формат, подходящий для моделирования с помощью LSTM. Мы преобразуем длинную последовательность данных во множество более коротких последовательностей (по 100 временных полос на последовательность), которые сдвигаются на одну временную шкалу.

 из torch.autograd import Variable  def   transform_data  (arr, seq_len): 
x, y = [], []
для i в диапазоне (len (arr) - seq_len) ):
x_i = arr [i: i + seq_len]
y_i = arr [i + 1: i + seq_len + 1]
x . добавить (x_i)
y . добавить (y_i)
x_arr = np . массив (x) . reshape ( - 1, seq_len)
г_арр = np . массив (у) . reshape ( - 1, seq_len)
x_var = Переменная (torch . from_numpy (x_arr) . float ())
y_var = Variable (torch . от_arr) (torch . от_arr) float ())
return x_var, y_varseq_len = 100x_train, y_train = transform_data (train_arr, seq_len)
x_val, y_val = transform_data (val_arr, se_q_lendata) (val_arr, se_q_len) seq_len)

График ниже показывает первую и вторую последовательности в обучающем наборе.Длина обеих последовательностей составляет 100 временных баров. Мы можем заметить, что цель обеих последовательностей почти такая же, как и функция, различия в первом и последнем временном баре.

Признак и цель первой и второй последовательности в обучающем наборе

Как LSTM использует последовательность на этапе обучения?

Давайте сосредоточимся на 1-й последовательности. Модель использует функцию временной шкалы с индексом 0 и пытается предсказать цель временной шкалы с индексом 1.Затем он берет на себя функцию временной шкалы с индексом 1 и пытается предсказать цель временной шкалы с индексом 2 и т. Д. Признак 2-й последовательности сдвигается на 1-временную шкалу с особенности 1-й последовательности, функция 3-й последовательности смещается на 1-кратную шкалу из 2-й последовательности и т. д. С помощью этой процедуры мы получаем много более коротких последовательностей, которые смещаются на единственную шкалу времени.

Обратите внимание, что в задачах классификации или регрессии у нас обычно есть набор функций и цель, которые мы пытаемся предсказать.В этом примере с LSTM функция и цель относятся к одной и той же последовательности, с той лишь разницей, что цель смещается на одноразовую полосу.

Нейронная сеть с долговременной краткосрочной памятью - это разновидность рекуррентной нейронной сети (RNN). RNN используют предыдущие временные события для информирования более поздних. Например, чтобы классифицировать, какое событие происходит в фильме, модели необходимо использовать информацию о предыдущих событиях. RNN работают хорошо, если проблема требует только свежей информации для выполнения текущей задачи.Если проблема требует долгосрочных зависимостей, RNN будет изо всех сил пытаться ее смоделировать. LSTM был разработан для изучения долгосрочных зависимостей. Он запоминает информацию надолго. LSTM был представлен С. Хохрайтером и Дж. Шмидхубером в 1997 году. Чтобы узнать больше о LSTM, прочтите отличный пост в блоге о колах, который предлагает хорошее объяснение.

Код ниже является реализацией LSTM с отслеживанием состояния для прогнозирования временных рядов. Он имеет модуль LSTMCell и линейный слой для моделирования последовательности временного ряда.Модель может генерировать будущие значения временного ряда, и ее можно обучить с помощью принуждения учителя (концепция, которую я собираюсь описать позже).

 import torch.nn  as  nn 
import torch.optim as optim
class Model (nn . Module):
def __init__ (self, input_size, hidden_size) :
super (Модель, селфи) . __init __ ()
сам . input_size = input_size
self . hidden_size = hidden_size
self . output_size = output_size
self . lstm = nn . LSTMCell (self . input_size, self . hidden_size)
self . линейный = нн . Линейный (self . hidden_size, self . output_size) def forward (self, input, future = 0, y = None):
output = [] # reset the state of LSTM
# состояние сохраняется до конца последовательности
h_t = torch . нулей (введите . size (0), self . hidden_size, dtype = torch . float32)
c_t = torch . нулей (ввод . размер (0), собственный . hidden_size, dtype = torch . float32) для i, input_t в enumerate (ввод . chunk (ввод . размер (1), dim = 1)):
h_t, c_t = self . lstm (input_t, (h_t, c_t))
output = self . linear (h_t)
output + = [output] for i in range (future):
if y is not None and random . random () > 0.5:
output = y [:, [i]] # учитель форсирует
h_t, c_t = self . lstm (output, (h_t, c_t))
output = self . линейных (h_t)
выходов + = [выход]
выходов = резак .Стек (выходы, 1) . squeeze (2)
return output

Мы обучаем LSTM с 21 скрытым модулем. Используется меньшее количество единиц, чтобы маловероятно, что LSTM точно запомнит последовательность. Мы используем функцию потерь среднеквадратической ошибки и оптимизатор Адама. Скорость обучения установлена ​​на 0,001 и уменьшается каждые 5 эпох. Мы обучаем модель с использованием 100 последовательностей на пакет для 15 эпох. Из графика ниже мы можем наблюдать, что потери на обучение и валидацию сходятся после шестой эпохи.

Потеря при обучении и проверке

Давайте оценим модель на тестовом наборе. Для параметра future установлено значение 5, что означает, что модель выводит VWAP там, где, по ее мнению, он будет в следующие 5 временных полос (5 ​​минут в нашем примере). Это должно сделать изменение цены видимым за несколько временных баров до того, как оно произойдет.

На графике ниже мы можем заметить, что прогнозируемые значения близко соответствуют фактическим значениям VWAP, что на первый взгляд кажется отличным. Но для параметра future было установлено значение 5, что означает, что оранжевая линия должна реагировать до того, как произойдет всплеск, вместо того, чтобы закрывать его.

Фактический и прогнозируемый VWAP на тестовом наборе

Когда мы увеличиваем масштаб всплесков (один в начале, а другой в конце временного ряда). Мы можем заметить, что прогнозируемые значения имитируют фактические значения. Когда фактическое значение меняет направление, следует прогнозируемое значение, что нам не очень помогает. То же самое происходит, когда мы увеличиваем будущий параметр (как будто он не влияет на прогнозируемую линию).

Два пика VWAP с фактическими и прогнозируемыми значениями

Давайте сгенерируем 1000 временных полос для первой тестовой последовательности с моделью и сравним прогнозируемый, сгенерированный и фактический VWAP.Мы можем заметить, что, хотя модель выводит прогнозируемые значения, они близки к фактическим. Но когда он начинает генерировать значения, выходной сигнал почти напоминает синусоидальную волну. По прошествии определенного периода значения сходятся к 9600.

Прогнозируемый, сгенерированный и фактический VWAP первой тестовой последовательности

Такое поведение могло произойти, потому что модель обучалась только с истинными входными данными, а не сгенерированными входными данными. Когда модель получает сгенерированный результат на входе, она плохо справляется с генерацией следующих значений.Принуждение учителя - это концепция, которая занимается этой проблемой.

Форсирование учителя - это метод обучения рекуррентных нейронных сетей, которые используют выходные данные предыдущего временного шага в качестве входных. Когда RNN обучена, она может генерировать последовательность, используя предыдущий вывод в качестве текущего ввода. Тот же процесс можно использовать во время обучения, но модель может стать нестабильной или не сходиться. Принуждение учителя - это подход к решению этих проблем во время обучения. Он обычно используется в языковых моделях.

Мы собираемся использовать расширение принудительного включения учителя, которое называется запланированной выборкой. Модель будет использовать сгенерированный результат в качестве входных данных с определенной вероятностью во время обучения. Сначала вероятность того, что модель увидит сгенерированный результат, мала, а затем она постепенно увеличивается во время обучения. Обратите внимание, что в этом примере мы используем случайную вероятность, которая не увеличивается в процессе обучения.

Давайте обучим модель с теми же параметрами, что и раньше, но с включенным принудительным использованием учителя.После 7 эпох потери на обучение и проверки сходятся.

Потеря обучения и проверки при принудительном использовании учителем Фактический и прогнозируемый VWAP на тестовом наборе с принуждением учителя

Мы можем наблюдать аналогичную прогнозируемую последовательность, как и раньше. Когда мы увеличиваем масштаб пиков, можно наблюдать аналогичное поведение модели, где прогнозируемые значения имитируют фактические значения. Похоже, что принуждение учителя не решило проблему.

Два пика VWAP с фактическими и прогнозируемыми значениями с принудительным воздействием учителя.

Давайте сгенерируем 1000 временных полос для первой тестовой последовательности с помощью модели, обученной с принудительным воздействием учителя.

Прогнозируемый, сгенерированный и фактический VWAP первой тестовой последовательности с принудительным воздействием учителя

Сгенерированной последовательности из модели, обученной с принудительным воздействием учителя, требуется больше времени для схождения. Еще одно наблюдение о сгенерированной последовательности состоит в том, что когда она увеличивается, она будет продолжать увеличиваться до некоторой точки, затем начнет уменьшаться, и шаблон повторяется до тех пор, пока последовательность не сойдется. Паттерн выглядит как синусоида с убывающей амплитудой.

Результатом этого эксперимента является то, что предсказания модели имитируют фактические значения последовательности.Первая и вторая модели не обнаруживают изменений цен до их появления. Добавление другой функции (например, объема) может помочь модели обнаруживать изменения цен до того, как они произойдут, но тогда модели потребуется сгенерировать две функции, чтобы использовать их выходные данные в качестве входных данных на следующем шаге, что усложнит модель. Использование более сложной модели (несколько LSTMCells, увеличение количества скрытых единиц) может не помочь, поскольку модель может предсказывать временные ряды VWAP, как показано на графиках выше.Более продвинутые методы принуждения учителя могут помочь, так что модель улучшит навыки создания последовательности.

Я создаю онлайн-бизнес, ориентированный на Data Science. Я пишу в Твиттере о том, как я это делаю. Следуй за мной туда, чтобы присоединиться ко мне в моем путешествии.

Фотография Кортни Хеджер на Unsplash.

Загрузка и потоковая передача: rhodesm504 Избранное: Интернет-архив

218218

24 июля 202007/20

по Моран, Том; Фуско, Пол; Макбрайд, Уилл, 1931-; Alskog, inc

тексты

глаз 218
избранное 3
комментарий 0

Название корешка: Fusco & McBride: фоторепортаж
Темы: Fusco, Paul, McBride, Will, 1931-, документальная фотография

535535

7 февраля, 201902/19

по ультрагоджи2

фильмы

глаз 535
избранное 4
комментарий 0

Готовы ли ВЫ полюбоваться даже БОЛЬШЕ эпизодов из старого школьного аниме в более недавнее аниме? НАСЛАЖДАТЬСЯ!!!
Темы: Аниме, Анимация, Мультфильмы, Научная фантастика, Научная фантастика, Экшн, Astro Boy, Кикайдер, Тетрадь смерти, Голго...

264264

5 февраля 2019 г., 02/19

по Ричард Б. Примак

тексты

глаз 264
избранное 3
комментарий 0

Тема: Биология сохранения.

26,62227K

тексты

глаз 26,622
избранное 40
комментарий 0

Собрание всех стандартов ISO
для Nintendo Gamecube США Тема: gamecube

1,1321.1K

тексты

глаз 1,132
избранное 1
комментарий 0

Торрент-ссылки Wii и Gamecube
Тема: Wii и Gamecube

422422

13 декабря 2018 г. 18/12

по Флетчер, Ангус Джон Стюарт, 1930-

тексты

глаз 422
избранное 16
комментарий 0

Библиография: с.381-404
Тема: Аллегория

Радио NHK Radio Japan на английском языке записано в Европе в 18:00 UTC 1 декабря 2015 г., коротковолновая частота 11800 кГц (место передатчика: Мейертон, Южная Африка; мощность передатчика: 250 кВт). Запись сделана с помощью веб-ресивера Twente, расположенного в Нидерландах
Тема: shortwave

Коротковолновые пиратские радиопередачи - одни из самых оригинальных и развлекательных программ, которые можно услышать.Эти станции воплощают реальность в том, что радио может быть спонтанным, творческим и безудержным, а также иметь прямую связь со слушателем, даже если они находятся за океаном! Записи 90-х годов были сделаны с помощью Grundig Satellit 500 / random longwire (94'-96 ') и Drake R8A / 50ft. sloper (96'-00 ') как на катушке, так и на кассете. Если не указано иное, остальные из них (2000 и ...
любимые избранные избранные избранные избранные (2 отзыва)
Темы: Коротковолновые, Пиратские, Радио

Джулиан В.Библиотека американской литературы Абернети была завещана Миддлбери-колледжу в 1923 году после смерти Джулиана В. Абернети, выпускника 1876 года, попечителя колледжа с 1901 по 1923 год. Выдающийся учитель и знаток американской и британской литературы, Абернети был заядлым библиофилом и в течение своей жизни собрал необычайную коллекцию первых изданий, собраний сочинений, критических изданий и оригинальных рукописей наиболее известных мужчин и женщин в американских письмах от. ..
Темы: Трансцендентализм, Американские писатели, Рукописи, Литература, Миддлбери Колледж

Книги, предоставленные из собрания финансового фонда Линкольна, хранящегося в библиотеке Линкольна публичной библиотеки округа Аллен., Форт-Уэйн, Индиана.

Книги предоставлены библиотечной системой Питтсбургского университета.

Художественный музей Метрополитен был основан 13 апреля 1870 г. "и должен был находиться в городе Нью-Йорк с целью создания и поддержания в указанном городе музея и библиотеки искусств, поощрения и развития изучения прекрасного. искусства и применения искусств в производстве и в практической жизни, для углубления общих знаний о родственных предметах и, с этой целью, для предоставления народного обучения.«Миссия Музея Метрополитен - собрать, ...
Темы: искусство, Метрополитен-музей, скульптура, арт-объекты, Нью-Йорк

Библиотека Института искусств Стерлинга и Франсин Кларк, основанная в 1962 году, является одной из основных справочных библиотек по истории искусства в стране. Бесплатная и открытая круглый год по будням библиотека Кларка - редкость среди исследовательских коллекций - открыта для публики без квалификации.Сосредоточение внимания на постсредневековом искусстве, коллекция библиотеки Кларка выдающаяся в итальянском и северном ренессансе, барокко и французском девятнадцатом веке, истории фотографии и областях современного искусства и составляет ...

Коллекция американских библиотек включает материалы, предоставленные со всех концов Соединенных Штатов. Учреждения варьируются от Библиотеки Конгресса до многих местных публичных библиотек. В целом, этот сборник материалов приносит в общественное достояние холдинги, охватывающие многие аспекты американской жизни и науки.Значительные части этой коллекции были щедро спонсированы Microsoft, Yahoo! , Фонд Слоуна и другие.

Книги предоставлены Цифровым архивом трансгендеров.

В этой коллекции представлены аудиоколлекции, отражающие музыку, искусство и культуру. Коллекции включают уникальные современные композиции и перформансы из коллекции Other Minds, сотни популярных песен начала 20 века из коллекции 78 RPM и проекты устной истории.

Для получения дополнительной информации посетите сайт ARChive of Contemporary Music (ARC). & Nbsp; www.arcmusic.org & nbsp; & nbsp; Если вы ссылаетесь на какие-либо из опубликованных нами книг для исследовательских проектов или публикаций, просьба указать ARC и Интернет-архив. & Nbsp; Если у вас есть музыкальные книги для пожертвования, свяжитесь с ARC.

2121

10 сен 201809/18

по Аль Клей; Клиф Норрелл; Лапа; Дэйв Виндорф; Стив Розенталь; Деннис Херринг; Джош Клейтон-Фелт; Майкл В.Дуглас; Алекс Рид; Фил Николо; Дишвалла; Рик Керр; Бадли

аудио

глаз 21
избранное 2
комментарий 0

Треклист: 1.Мертвое Рождество - Дэйв Виндорф; Стив Розенталь 2. Я не хочу жить сегодня - Майкл У. Дуглас; Алекс Рид 3. Подсчет синих машин - Фил Николо; Дишвалла 4. Макс Безмолвный - Клиф Норрелл; Лапа 5. Кто ты - Рик Керр 6. Достаточно скоро - Джош Клейтон-Фелт 7. Бодрствовать - Деннис Херринг 8. Хо - Майкл У. Дуглас; Алекс Рид 9. Скажи ей это - Эл Клей 10. Страх падения - Плохие
Тема: Сборник
Источник: CD

Библиотека Корнельского университета

720720

10 сен 201809/18

по Фортье, Алсе, 1856–1914 годы; Музей американских индейцев, Фонд Хей.fmo; Бесплатная библиотека Хантингтона. fmo

тексты

глаз 720
избранное 1
комментарий 0

Метаданные ниже описывают сканирование оригинала.Перейдите по ссылке «Все файлы: HTTP» в поле «Просмотр книги» слева, чтобы найти файлы XML, содержащие дополнительные метаданные об исходных изображениях и производных форматах (результаты распознавания текста, PDF и т. Д.). См. Также Какова структура каталогов для текстов? FAQ для информации о содержимом файлов и соглашениях об именах.

Журналы по целлюлозе (часто называемые «целлюлозой»), также известные как «Криминальное чтиво», относятся к недорогим художественным журналам, издаваемым с 1896 по 1950-е годы.Типичный журнал для целлюлозы имел ширину семь дюймов, высоту десять дюймов, толщину полдюйма и длину 128 страниц. Пульпа печаталась на дешевой бумаге с неровными, необрезанными краями. Название «целлюлоза» происходит от дешевой бумаги из древесной массы, на которой печатались журналы. Журналы, напечатанные на более качественной бумаге, назывались ...

2,4332,4 тыс.

тексты

глаз 2,433
избранное 15
комментарий 0

Адам v05n02 (1961)
Темы: ботезза, джим, гаррид, мира, мопс, джо, лос, адам, анджелес, лос-анджелес, три года, дикая вечеринка...

816816

10 сен 201809/18

по Король, Грейс Элизабет, 1852-1932 гг.

тексты

глаз 816
избранное 1
комментарий 0

Оригиналы этих книг хранятся в библиотеке Корнельского университета.Большинство из них были оцифрованы в 2008 году при финансовой поддержке корпорации Microsoft. Сканирование было выполнено Kirtas Technologies; OCR было выполнено Интернет-архивом, а производные форматы созданы им. Последовали и другие проекты по оцифровке, пополнившие эту коллекцию. Один из таких проектов включал книги и журналы по наукам о жизни и естественной истории с целью добавления в Библиотеку наследия биоразнообразия или ...

Темы: креолы, Новый Орлеан (Ла.) - Генеалогия, Новый Орлеан (Луизиана) - История

Калифорнийская цифровая библиотека поддерживает сбор и творческое использование мировых стипендий и знаний для библиотек Калифорнийского университета и сообществ, которым они служат. Кроме того, CDL предоставляет инструменты, которые поддерживают создание сетевых информационных сервисов для исследований, преподавания и обучения, включая сервисы, которые позволяют библиотекам UC эффективно обмениваться своими материалами и обеспечивать больший доступ к цифровому контенту.

Сделайте снимок, он прослужит дольше По мере того, как книги стареют и начинают разваливаться, библиотекари зависят от микроформ, чтобы сохранить свой контент на будущее. Крошечные фотографии на длинных полосах пленки (микрофильм) или маленькие карточки с пленкой (микрофиши) - это все, что осталось от сотен тысяч документов, распавшихся за последнее столетие. Хотя микропленка идеально подходит для хранения и защиты этого материала, она не обеспечивает большого доступа.Следуя своей миссии по обеспечению ...

Приписывается Дж. Ф. Кэмпбеллу - Национальный союзный каталог отпечатков до 1956 г.
Темы: Физическая география, Физическая география, География телосложения, География телосложения

Сборники комиксов и графических романов
Тема: комиксы

Skywald Publications в 1970-е годы издавала черно-белые журналы с комиксами, в первую очередь антологии ужасов Nightmare, Psycho и Scream.Он также опубликовал небольшую серию комиксов и других журналов. Первой публикацией Скайвальда был Nightmare # 1 (декабрь 1970 г.). Компания просуществовала до конца 1974 или начала 1975 года, когда была опубликована последняя публикация Psycho # 24 (март 1975). Nightmare опубликовали 23 номера, а Scream - 11 номеров. Название компании является комбинацией названий ее основателей ...

2,3352,3 тыс.

тексты

глаз 2,335
избранное 11
комментарий 0

Темы: amd, aud, skywald, scream, рассказ, архаика, сказка, anp, withim, nosferatu, skywald publishing, best...

12,37512K

тексты

глаз 12,375
избранное 9
комментарий 0

Журнал Spy Magazine 1986-1998 гг.
Тема: Журнал Spy Magazine

Amiga Format - британский компьютерный журнал для компьютеров Amiga, издаваемый Future plc.С 1989 по 2000 год журнал выходил 136 выпусков. Журнал был сформирован, когда, после продажи ACE компании EMAP, Future разделила двухформатное название ST / Amiga Format на две отдельные публикации (второе - ST Format). На пике своего успеха журналы продавали более 170 000 экземпляров в месяц, превысив 200 000 экземпляров в своем самом успешном выпуске. Формат Amiga можно рассматривать как ...

Aktueller Software Markt (буквально «Текущий рынок программного обеспечения»), широко известный под аббревиатурой ASM, был немецким многоплатформенным журналом по видеоиграм, который издавался Tronic Verlag с 1986 по 1995 год.Это был один из первых издаваемых в Германии журналов, посвященных видеоиграм, хотя самые первые выпуски ASM охватывали рынок программного обеспечения в целом почти для всех платформ в то время, отсюда и полное название журнала. По словам самого журнала, это была первая компьютерная программа ...

Computer Gaming World (CGW) - американский журнал о компьютерных играх, издававшийся в период с 1981 по 2006 годы. В 1979 году Рассел Сайп покинул служение Южного баптистского конвента.Весной 1981 года он осознал, что фанат компьютерных игр, журнала, посвященного компьютерным играм, не существует. Хотя у Сайпе не было опыта публикации, в июне он основал Golden Empire Publications и нашел инвесторов. Он выбрал название Computer Gaming World (CGW) вместо альтернатив, таких как Computer Games или Kilobaud Warrior ...

1,4171,4 тыс.

тексты

глаз 1,417
избранное 3
комментарий 0

GamePro, выпуск 106, май 199 г.,

.Объяснение таймингов памяти

| TechPowerUp

Дата: 2005-12-01 14:19:16


Другое время.

  • Командная скорость: Также называется CPC (Command Per Clock). Количество циклов, в течение которых выполняется выбор микросхемы и могут быть поданы команды. Чем ниже (1T), тем выше производительность, но 2T используется для поддержания стабильности системы.На машинах на базе Intel всегда используется 1T, где количество банков на канал ограничено до 4.
  • tRC Timing: Row Cycle Time. Минимальное время в циклах, необходимое строке для завершения полного цикла. Это можно определить по: tRC = tRAS + tRP. Если он установлен слишком коротким, это может вызвать повреждение данных, а если оно слишком высокое, это вызовет потерю производительности, но повысит стабильность.
  • tRRD Timing: Задержка от строки к строке или задержка от RAS к RAS.Количество циклов, необходимое для активации следующего банка памяти. Это противоположность tRAS. Чем меньше время, тем лучше производительность, но это может вызвать нестабильность.
  • tRFC Timing: Время цикла обновления строки. Это определяет количество циклов обновления строки в банке памяти. Если он установлен слишком коротким, это может вызвать повреждение данных, а если оно слишком велико, это приведет к потере производительности, но повышению стабильности.
  • tRW Время: Время восстановления записи.Количество циклов, которое требуется после допустимой операции записи и предварительной зарядки. Это необходимо для правильной записи данных.
  • tRTW / tRWT Синхронизация: Задержка чтения для записи. Когда получена команда записи, это количество циклов для выполнения команды.
  • tWTR Timing: Запись для задержки чтения. Количество циклов, необходимых между действительной командой записи и следующей командой чтения. Чем ниже, тем лучше производительность, но это может вызвать нестабильность.
  • tREF Timing: Время, необходимое для обновления заряда, чтобы он не потерял свой заряд и не повредился. Измеряется в микросекундах (мкс).
  • tWCL Время: Запись номера CAS. Напишите в любой банк, который открыт для написания. Действует на уровне 1Т, но может быть установлен на другие. Кажется, он не работает с другими настройками, кроме 1T на DDR. Однако DDR2 отличается.

Заключение

Как видите, на производительность и стабильность ОЗУ влияет множество факторов.Есть и другие аспекты, которые следует учитывать, но это не просто сроки.
CAS-tRCD-tRP-tRAS - это основные моменты времени, которые волнуют конечных пользователей. CPC или Command Rate - еще один важный параметр для систем на базе AMD при настройке или разгоне.

Все остальные настройки действительно меняются только при разгоне или настройке. Если вы планируете оставаться со стандартными настройками, нет никакой необходимости играть с этими настройками. Как уже говорилось ранее, не во всех BIOS даже есть эти настройки.Они будут просто функцией «Авто».


Страница: 1- Введение и amp; Номинальное время памяти2- Другое время & amp; Вывод

.

TRXC Синхронизация

О нас:

TRXC Timing делает упор на точность при оказании каждой услуги. Мы предлагаем отличную поддержку клиентов, качественную онлайн-регистрацию и точное время проведения мероприятий.

Наш сайт онлайн-регистрации является собственностью компании и может обслуживать все уровни соревнований Cross Country и Track & Field .
В дополнение к сайту онлайн-регистрации TRXC для тренеров и спортсменов, TRXC использует онлайн-регистрацию
для Road Races , а также клиники, командные виды спорта, конференции и любые другие формы онлайн-регистрации.

Мы гордимся партнерством с VS Athletics и Finishlynx. Если вы нуждаетесь в легкоатлетическом / беговом оборудовании или форме или хотите приобрести собственное оборудование для измерения времени, мы можем предоставить нашим клиентам лучшее оборудование по лучшей цене.

.

Смотрите также