Лексема программа что это

Содержание

Лексема программа что это

каждый раз после таких статей я начинаю думать что я самый тупой на курсе. Захожу в комментарии и ребята меня спасают: показывая что я может и самый тупой, но точно не одинок.

Нурлан Уровень 36
19 мая 2022
сами пишут о лексике и ошибаются в слове, эээ ну какой Lexan, правильно пишется Lexus
Алексей Терешин Уровень 41
30 ноября 2021
Согласен , ничего толком не понятно
Вадим Уровень 33
17 октября 2021

Я не понял нахрена это вообще нужно? Чтобы вместо SUM ставить + ?
Борис Уровень 29
14 сентября 2021
Картинки в этой статье хорошо описывают мои чувства при её прочтении.
PaiMei in J# Уровень 35

12 июля 2021

Поймал себя на мысли, что прочитал эту статью тупо потому, что 4 предыдущие части уже прочитал, так то, конечно, ни фига не ясно))

Sergey Уровень 26
10 июля 2021
Ну что ж существуют в мире и другие профессии.
Макс Дудин Уровень 41
20 мая 2021
до 5-го зашло, а для текущей лекции я слабоват ещё.
Сергей Орловский Уровень 24

10 апреля 2021
где взять библиотеку Lexan?
Сообщество

Интерпретатор выражений Лексический анализ

JavaRush — это интерактивный онлайн-курс по изучению Java-программирования c нуля. Он содержит 1200 практических задач с проверкой решения в один клик, необходимый минимум теории по основам Java и мотивирующие фишки, которые помогут пройти курс до конца: игры, опросы, интересные проекты и статьи об эффективном обучении и карьере Java‑девелопера.

Подписывайтесь
Язык интерфейса
Скачивайте наши приложения

Этот веб-сайт использует данные cookie, чтобы настроить персонально под вас работу сервиса. Используя веб-сайт, вы даете согласие на применение данных cookie. Больше подробностей — в нашем Пользовательском соглашении.

Источник: javarush.ru

Автоматизация налогового учета

Гнутова, И. А. Автоматизация налогового учета / И. А. Гнутова, Н. А. Рябоконь. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2017. — № 46 (180). — С. 117-119. — URL: https://moluch.ru/archive/180/46403/ (дата обращения: 14.12.2022).

Статья посвящена автоматизации налогового учета на предприятиях, ознакомление с бухгалтерскими программами, применение их на практике.

Ключевые слова: автоматизация, налоговый учет, бухгалтерский учет, основные средства, доход, расход

Article is devoted to automation of tax accounting at the enterprises, acquaintance with accounting programs, their application in practice.

Налоговый учет — одно из ведущих звеньев информационной системы финансово-экономической деятельности предприятия, формируемых на принципах бухгалтерского учета в целях определения доли изъятия доходов в пользу государственного бюджета. [1]

Налоговый учет должен быть организован таким образом, чтобы обеспечить возможность непрерывного отражения хронологической последовательности фактов хозяйственной деятельности, систематизации указных фактов и формирование показателей налоговой декларации.

Lexema-ECM. Бизнес-процесс по формированию документа Поручение

Во многом порядок налогового учета зависит от вида деятельности организации, объема документооборота, используемых программ, от внутренней структуры учетной службы, наличия в ее составе отделов налогового учета.

Статья 313 НК РФ позволяет налогоплательщикам самостоятельно организовывать систему налогового учета. По большому счету все способы его организации, взятые на вооружение российскими компаниями, можно разделить на две группы:

1) ведение налогового учета параллельно бухгалтерскому;

2) формирование налоговой базы вручную. [2]

Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки.

Ведение налогового учета параллельно бухгалтерскому предполагает формирование налоговых регистров на основе дополнительной помимо бухгалтерской обработки первичных документов. При такой системе регистры налогового учета, по сути, представляют собой перечень соответствующих первичных документов. Разработчики большинства бухгалтерских программ пошли именно по этому пути.

Достоинством этого способа является то, что при формировании налоговой базы уделяется внимание каждому первичному документу. Но есть и недостатки. [4]

Во-первых, объем бухгалтерской работы значительно возрастает. Ведь весь массив информации, содержащийся в первичных документах, обрабатывается и в бухгалтерском, и в налоговом учете.

Во-вторых, затрудняется контроль за полнотой и правильностью разнесения первичных документов в налоговом учете (из-за отсутствия двойной записи). При большом документообороте поиск ошибок может превратиться в трудновыполнимую задачу. В результате на средних и крупных предприятиях при отсутствии специальной эффективной системы контроля налоговая база формируется практически «вслепую».

Многие предприятия не ведут специальных налоговых регистров и до сих пор формируют налоговую базу путем корректировки бухгалтерской прибыли или отдельных статей расходов и доходов, полученных в бухгалтерском учете. То есть, по сути, продолжает использоваться способ расчета налогооблагаемой прибыли, применявшейся до 2002 г. [3]

Наиболее оправданным на современном этапе представляется некий третий альтернативный вариант организации налогового учета.

Данный вариант налогового учета будет отличаться тем, что он будет оперировать данными регистров бухгалтерского учета, а не непосредственно первичных документов. [6]

Формирование данных налогового учета на анализируемом предприятии осуществляется путем программной настройки в программе «LEXEMA».

Комплексная система автоматизации управления предприятием «Lexema 5.0», разработанная компанией «Экософт», предназначена для средних и крупных организаций, в том числе имеющих сложную филиальную или холдинговую структуру. Программный комплекс позволяет автоматизировать все основные бизнес-процессы предприятия: управление финансовыми потоками и материальными ценностями, среднесрочное планирование, производственный процесс и взаимоотношения с клиентами. Система легко интегрируется с другими программными продуктами, например, с «Клиент-банк», и имеет отраслевые модули, разработанные под специфику нефтегазовой, пищевой, строительной и других отраслей промышленности, а также под сферу обслуживания и торговли. Программа отличается гибкостью и может быть адаптирована к организационным особенностям конкретного предприятия. [5]

Модуль «Налоговый учет», разработанный компанией «Экософт», значительно сокращает временные затраты бухгалтерии на составление налоговой отчетности:

1) решает задачи автоматического ведения регистров налогового учета, получения налоговой отчетности и заполнения налоговой декларации. Аналитические регистры модуля содержат всю необходимую детальную информацию о проводимых операциях и имущественных объектах налогообложения;

Читайте также:

Лебенсборн что это за программа

2) имеет справочник данных, позволяющий в произвольном количестве независимых разрезов анализировать доходы и расходы в налоговом учете;

3) предоставляет возможность обращения к отчету реестра первичных документов, что обеспечивает «прозрачное» ведение учета;

4) предусматривает автоматизированное формирование декларации по налогу на прибыль и различных аналитических ведомостей.

Существуют два пути ведения налогового учета: ведение бухгалтерского учета с применением как можно большего количества данных бухгалтерского учета для создания регистров налоговой отчетности и ведение налогового и бухгалтерского учета параллельно. [4]

Для облегчения ведения налогового учета в «Экософт» применяются оба пути. Например, для ведения налогового учета по основным средствам используется второй способ ведения налогового учета, параллельно бухгалтерскому учету, рассчитывается амортизация по налоговому учету. При этом налоговый отдел работает с той же карточкой ОС, что и бухгалтерия, используя все данные бухгалтерского учета. Результатом этого является автоматическое формирование необходимых регистров: расчета амортизации ОС, информации об объекте ОС и др.

Для построения основных регистров доходов и расходов в системе используется первый способ ведения налогового учета. Все необходимые данные бухгалтерского учета участвуют в автоматическом формировании регистров основных и прочих доходов и расходов.

В модуле реализованы: единый иерархический справочник кодов доходов и расходов, расчет налоговых регистров и их представление в единый динамический. [7]

Для заполнения декларации по налогу на прибыль реализован расчет итогов по кодам доходов и расходов.

Визуальное представление итогов в соответствии с иерархией, определенной в справочнике кодов доходов и расходов, реализовано с помощью «Отчетов». Из любого регистра пользователь может перейти непосредственно к отчету реестра первичных документов. Это обеспечивает «прозрачное» ведение учета и позволяет документально обосновать каждую цифру в налоговой декларации.

Модуль предусматривает автоматизированное составление «Декларации по налогу на прибыль». Полную автоматизацию налогового учета обеспечивает гибкий механизм настройки налоговых проводок.

Порядок составления налоговой отчетности, формы регистров налогового учета и порядок их ведения, порядок формирования налоговой базы, расчета и уплаты налогов и сборов регулируется Положением об учетной политике, а также внутренними документами о порядке исчисления и уплаты отдельных налогов и сборов, основанными на действующем законодательстве и утвержденными анализируемым предприятием. Регистры налогового учета ведутся в виде специальных форм на бумажных носителях, в электронном виде и (или) любых машинных носителях.

Как один из возможных путей усовершенствования системы налогового учета и налоговой отчетности на предприятии рассмотрим процесс автоматизации данного вида учета.

В решении задачи возможно задействовать одну из шести программ: «Инфо-Бухгалтер», «Компас», «1С: Бухгалтерия», «Инфин-Управление», «Фолио» и «Турбо-Бухгалтер». Бухгалтерские программы этих фирм давно известны на рынке программных продуктов и имеют большое число пользователей. У каждой программы своя модель ведения налогового учета.

Результаты таковы. Программы воплощают два подхода к ведению налогового учета. Некоторые из них используют специальные за балансовые счета в качестве регистров налогового учета. Другие — субсчета бухгалтерских счетов с признаком налогового учета, а если какие-то данные налогового учета невозможно отразить в рамках бухгалтерского, тогда вводятся дополнительные налоговые счета. [8]

Кроме того, программа «Инфо-Бухгалтер» по налоговым счетам применяет двойную запись, но не в традиционном смысле, а несколько иначе. Для корреспонденции с налоговыми счетами вводится дополнительный счет баланса доходов и расходов. Программа «1С: Бухгалтерия» тоже использует корреспонденцию налоговых счетов в отдельных случаях.

Регистры налогового учета во всех программах формируются автоматически. В большинстве рассматриваемых программах за основу взяты регистры, рекомендованные ФНС России. В программе «Инфо-Бухгалтер» налоговые регистры строятся в соответствии с доходами и расходами, поименованными в гл. 25 НК РФ.

Что касается заполнения декларации по налогу на прибыль, здесь различий нет: во всех программах декларация заполняется автоматически. Задача пользователя — только указать период, за который составляется декларация, остальное сделает программа.

Есть еще некоторые особенности программ, которые могут облегчить жизнь пользователю. [2]

Глава 25 НК РФ дала возможность налогоплательщикам самостоятельно определять, как построить налоговый учет. Поэтому выбор программы может основываться как на учете специфики работы налогоплательщика, так и в зависимости от выбранного им порядка ведения налогового учета. [2]

Рассмотрев особенности каждой из представленных программ и проанализировав деятельность рассматриваемого в данной работе предприятия, можно сделать вывод, что наиболее привлекательной с точки зрения экономичности ведения учета для рассматриваемого предприятия является автоматизированная программа «Турбо-Бухгалтер». Налоговый учет здесь ведется параллельно с бухгалтерским учетом. Каждая бухгалтерская проводка помечается аналитическим признаком налогового учета. При корректировке операции (суммы, даты, проводки и др.) в бухучете программа автоматически учтет изменения и в налоговом учете. Возможна ручная корректировка. [9]

Данные налогового учета формируются на основе бухгалтерского или вручную в зависимости от различий в налоговом и бухгалтерском учете.

Регистры соответствуют рекомендациям ФНС России и регистрам, предложенные разработчиками программы.

Корректировка бухгалтерских проводок осуществляется на уровне аналитики. Уровень аналитики не ограничен. В случае применения налоговых счетов используется двойная запись.

Однако не будет лишним сказать, что любая автоматизированная программа по-своему «индивидуальна» и может настраиваться с учетом отраслевых особенностей предприятия, схемы бухгалтерского учета и документооборота. [2]

Таким образом, в современных условиях в российской экономике, предъявляют новые требования к специалистам, занятым в различных сферах экономике, следовательно, и к самой системе экономики. [10]

Федеральный закон «О бухгалтерском учёте» № 402-ФЗ от 06.12.2011
Налоговый кодекс РФ гл.25
Положения по ведению бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности в Российской Федерации, приказ Минфина России от 29.07.98 № 34н (в ред. от 24.03.2000).
Консультант плюс. Практическое пособие по налогу на прибыль. Москва Статус, 2007 г.
Институт профессиональных бухгалтеров России. Учет расчетов по налогу на прибыль. Москва, Институт профессиональных бухгалтеров России. Информационное агентство «ИПБР- БИНФА» , 2008 г
Быкова Н.В. Автоматизация бухгалтерского учета. Лабораторный практикум, — М., 2009.
Ильина О.П. Информационные технологии бухгалтерского учета. — СПб, Изд-во «Питер», 2007г., — 300с.
Положение по бухгалтерскому учету Учетная политика,- ПБУ 1/2008
Рязанцева Н. А., Рязанцев Д.Н. 1C: Предприятие. Бухгалтерский учет. Секреты работы. — СПб.:БХВ-Петербург, 2008г.
Черкесова Э.Ю., Савченко И.В. Экономика и предпринимательство. Анализ состава доходов государственных гражданских служащих территориальных налоговых органов № 9-1 (62-1). С. 881-885, 2015г.

Основные процедуры обработки естественного языка: токенизация, лемматизация, стемминг, парсинг

Фактически, корпус в его современном понимании — это всегда компьютерная база данных, и в процессе его создания естественно использование специальных процедур и программ. Например, токенизация, т.е. разбиение потока символов в естественном языке на отдельные значимые единицы (токены, словоформы), является необходимым условием для дальнейшей обработки естественного языка.

Если бы языки обладали совершенной пунктуацией, токенизация не представляла бы сложности — даже самая простая программа могла бы разделить текст на слова, руководствуясь пробелами и знаками препинания. Но в действительности языки подобной пунктуацией не обладают, что усложняет задачу токенизации.

Например, в английском языке встречаются случаи, которые не могут быть однозначно токенизированы. Ср.: строка chap. может являться сокращенной формой слова chapter или словом chap, которое расположено в конце предложения. Строку Jan. можно рассматривать как сокращенную форму слова January либо как имя собственное, расположенное в конце предложения.

В первом случае точка должна быть отнесена к тому же токену, что и слово, а во втором случае она должна быть выделена в отдельный тэг. Вместе с тем, нельзя не заметить, что подобные трудности весьма ограничены, и многие приложения, обрабатывающие текст, часто игнорируют их (например, не учитывают аббревиатуры и сложные слова), либо обрабатывают их с помощью отдельного алгоритма.

Другая специфическая задача морфологического анализа — это лемматизация, т.е. процесс образования первоначальной формы слова, исходя из других его словоформ. Во многих языках слово может встречаться в нескольких формах с различными флексиями. Например, английский глагол ‘walk’ может быть представлен следующими формами: ‘walk’, ‘walked’, ‘walks’, ‘walking’. Базовая форма, ‘walk’, зафиксированная в словаре, называется леммой слова. Лемматизация представляет собой процесс группировки различных флективных форм одного слова таким образом, чтобы при анализе они обрабатывались как одно слово.

Процесс, несколько отличный от лемматизации, называется стеммингом, он состоит в нахождении стема (основы) слова. Разница заключается в том, что стеммер обрабатывает отдельное слово без знания контекста, и, таким образом, не может дифференцировать слова, которые имеют разные значения в силу отнесенности к разным частям речи. Тем не менее, стеммеры обычно более просты для реализации и быстрее обрабатывают данные, а более низкая точность их работы может не иметь решающего значения для многих приложений. Например, токену «better» соответствует лемма «good», но это опускается при стемминге. Лемма «walk» является базовой формой для токена «walking», и это соответствие будет обнаружено как при стемминге, так и при лемматизации.

Ниже приведены примеры стемминга и лемматизации. Дано следующее предложение:

[The] [quick] [brown] [fox] [jumped] [over] [the] [lazy] [dogs].

Один из наиболее популярных стеммеров, SnowballAnalyzer, выдает следующие стемы:

[quick] [brown] [fox] [jump] [over] [lazy] [dog].

Леммы слов данного предложения будут следующими:

[the] [quick] [brown] [fox] [jump] [over] [the] [lazy] [dog].

Лемматизация связана с идентификацией частей речи и включает в себя сокращение слов из корпуса до соответствующих им лексем. Именно лемматизация позволяет исследователю выделять и изучать все варианты отдельной лексемы без необходимости введения всех возможных вариантов.

Рассмотрим пример работы морфологического анализатора с английским предложением «АН women were walking in the streets». Токены (словоформы) представлены слева в скобках <>, звездочка ‘*’ показывает, что слово в тексте начинается с заглавной буквы. Под каждым токеном располагается лемма (лексема) и приводится морфологический разбор. Например, токен «were» относится к лемме «be», и его морфологические характеристики — глагол, прошедшее время, спрягаемый; токен «streets» относится к лемме «street», и его морфологические характеристики — существительное, нарицательное, ед. числа и т.д.

«all» DET PRE SG/PL » «

«the» DET CENTRAL ART SG/PL » «

«street» N NOM PL

Парсинг — это процесс сопоставления линейной последовательности лексем (слов, токенов) языка с его формальной грамматикой. Результатом обычно является дерево зависимостей (синтаксическое дерево). Построение автоматических синтаксических анализаторов (парсеров) для больших корпусов является одной из самых важных областей компьютерной лингвистики.

Большинство подходов объединяет качественные и количественные измерения. Наряду с разными статистическими подходами, которые тренируются на снабженных вручную пометами синтаксических деревьях (treebanks), многие синтаксические анализаторы используют основанные на правилах или основанные на ограничениях подходы, которые прямо моделируют специфические лингвистические теории. Разработка этих синтаксических анализаторов тесно переплетается с развитием этих теорий. Поскольку большинство предложений неоднозначны в любой теории, на основе правил (или перечня ограничений) должна быть разработана стратегия снятия неоднозначности. Многие стратегии снятия неоднозначности полагаются на количественные данные — частоту данной структуры в данном корпусе (тип), ограничения на выборку для данных лексических единиц, которые были получены или выделены из корпусных данных, и т.д.

Необходимо рассматривать два условия при обсуждении предварительной обработки корпусов:

1. Каждый шаг подготовки текста к обработке заставляет составителя корпуса принимать лингвистические решения, которые влияют на последующие шаги и на оценку корпуса. Конечный пользователь должен быть в курсе этих решений, чтобы найти то, что он ищет. Например, тот, кто делит тексты на составные части, должен решить, относиться к случаям типа New York и Baden Baden как к одному слову или как к двум. Подобным образом, человек, выявляющий лексемы, должен решить, что делать с такими явлениями, как немецкие глаголы с отделяемыми приставками.
2. Конечного пользователя нужно поставить в известность о том, какая работа была проделана на стадии предварительной обработки и о возможных погрешностях, поскольку любые ошибки в кодировке, особенно системные, могут повлиять на результаты, полученные пользователями корпуса [42].

Разметка. Средства разметки корпусов

Источник: ozlib.com

Парсинг. Что это и где используется

Парсинг (Parsing) – это принятое в информатике определение синтаксического анализа. Для этого создается математическая модель сравнения лексем с формальной грамматикой, описанная одним из языков программирования. Например, PHP, Perl, Ruby, Python.

Когда человек читает, то, с точки зрения науки филологии, он совершает синтаксический анализ, сравнивая увиденные на бумаге слова (лексемы) с теми, что есть в его словарном запасе (формальной грамматикой).

Программа (скрипт), дающая возможность компьютеру «читать» – сравнивать предложенные слова с имеющимися во Всемирной сети, называется парсером. Сфера применения таких программ очень широка, но все они работают практически по одному алгоритму.

Как работает парсинг, что это такое? Алгоритм работы парсера

Независимо от того на каком формальном языке программирования написан парсер, алгоритм его действия остается одинаковым:

выход в интернет, получение доступа к коду веб-ресурса и его скачивание;
чтение, извлечение и обработка данных;
представление извлеченных данных в удобоваримом виде – файлы .txt, .sql, .xml, .html и других форматах.

В интернете часто встречаются выражения, из которых следует, будто парсер (поисковый робот, бот) путешествует по Всемирной сети. Но зачастую эта программа никогда не покидает компьютера, на котором она инсталлирована.

Этим парсер коренным образом отличается от компьютерного вируса – автономной программы, способной к размножению, хотя по сути своей работы он похож на трояна. Ведь он получает данные, иногда конфиденциального характера, не спрашивая желания их владельца.

Зачем нужен парсинг?

Сбор информации в интернете – трудоемкая, рутинная, отнимающая много времени работа. Парсеры, способные в течение суток перебрать большую часть веб-ресурсов в поисках нужной информации, автоматизируют ее.

Наиболее активно «парсят» всемирную сеть роботы поисковых систем. Но информация собирается парсерами и в частных интересах. На ее основе, например, можно написать диссертацию. Парсинг используют программы автоматической проверки уникальности текстовой информации, быстро сравнивая содержимое сотен веб-страниц с предложенным текстом.

Без программ парсинга владельцам интернет-магазинов, которым требуются сотни однотипных описаний товаров, технических характеристик и другого контента, не являющегося интеллектуальной собственностью, было бы трудно вручную заполнять характеристики товаров.

Возможностью «спарсить» чужой контент для наполнения своего сайта пользуются многие веб-мастера и администраторы сайтов. Это оправдано, если требуется часто изменять контент для представления текущих новостей или другой, быстро меняющейся информации.

Парсинг – «палочка-выручалочка» для организаторов спам-рассылок по электронной почте или каналам мобильной связи. Для этого им надо запустить «бота» путешествовать по социальным сетям и собирать «телефоны, адреса, явки».

Ну и хозяева некоторых, особенно недавно организованных веб-ресурсов, любят наполнить свой сайт чужим контентом. Правда, они рискуют, поскольку поисковые системы быстро находят и банят любителей копипаста.

Основа работы парсера

Конечно же, парсеры не читают текста, они всего лишь сравнивают предложенный набор слов с тем, что обнаружили в интернете и действуют по заданной программе. То, как поисковый робот должен поступить с найденным контентом, написано в командной строке, содержащей набор букв, слов, выражений и знаков программного синтаксиса. Такая командная строка называется «регулярное выражение». Русские программисты используют жаргонные слова «маска» и «шаблон».

Чтобы парсер понимал регулярные выражения, он должен быть написан на языке, поддерживающем их в работе со строками. Такая возможность есть в РНР, Perl. Регулярные выражения описываются синтаксисом Unix, который хотя и считается устаревшим, но широко применяется благодаря свойству обратной совместимости.

Синтаксис Unix позволяет регулировать активность парсинга, делая его «ленивым», «жадным» и даже «сверхжадным». От этого параметра зависит длина строки, которую парсер копирует с веб-ресурса. Сверхжадный парсинг получает весь контент страницы, её HTML-код и внешнюю таблицу CSS.

Парсеры и PHP

Этот серверный язык удобен для создания парсеров:

У него есть встроенная библиотека libcurl, с помощью которой скрипт подключается к любым типам серверов, в том числе работающих по протоколам https (зашифрованное соединение), ftp, telnet.
PHP поддерживает регулярные выражения, с помощью которых парсер обрабатывает данные.
У него есть библиотека DOM для работы с XML – расширяемым языком разметки текста, на котором обычно представляются результаты работы парсера.
Он отлично ладит с HTML, поскольку создавался для его автоматической генерации.

Этические и технические сложности парсинга

Вопрос о том, является ли парсинг воровством контента, активно обсуждается во Всемирной сети. Большинство оппонентов считают, что заимствование части контента, не являющегося интеллектуальной собственностью, например, технических описаний, допустимо. Ссылка на первоисточник контента рассматривается как способ частичной легитимации. В то же время, наглое копирование, включая грамматические ошибки, осуждается интернет-сообществом, а поисковыми системами рассматривается как повод для блокировки ресурса.

Кроме этических проблем парсер способен создать и технические. Он автомат, робот, но его вход на сайт фиксируется, а входящий и исходящий трафики учитываются. Количество подключений к веб-ресурсу в секунду устанавливает создатель программы. Делать этот параметр очень большим нельзя, поскольку сервер может не переварить потока входящего трафика.

При частоте 200–250 подключений в секунду работа парсера рассматривается как аналогичная DOS-атаке. Интернет-ресурс, к которому проявлено такое внимание, блокируется до выяснения обстоятельств.

Парсер можно написать самому или заказать на бирже фриланса, если вам требуются конкретные условия для поиска и чтения информации. Или купить эту программу в готовом виде с усредненным функционалом на специализированном веб-ресурсе.

iPipe – надёжный хостинг-провайдер с опытом работы более 15 лет.

Виртуальные серверы с NVMe SSD дисками от 299 руб/мес
Безлимитный хостинг на SSD дисках от 142 руб/мес
Выделенные серверы в наличии и под заказ
Регистрацию доменов в более 350 зонах

Источник: ipipe.ru