Программа h2o что это

Содержание

Программа h2o что это

www.sibinfox.ru

Теплотехнические расчеты

www.ing-tv.ru

Audytor H2O

Графическая программа для проектирования систем холодного и горячего водоснабжения, а также циркуляции.

Программа выполняет полный расчет систем холодного, горячего водоснабжения и циркуляции, в рамках которого

определяются номинальные расходы воды в трубопроводах,
подбираются диаметры трубопроводов,
определяется гидравлическое сопротивление отдельных элементов системы, а также требуемое располагаемое давление,
рассчитывается требуемый расход воды в сети циркуляции горячего водоснабжения,
выполняется регулирование расхода воды в сети циркуляции горячего водоснабжения,
подбираются регулирующие вентиля и шайбы,
подбирается теплоизляция трубопроводов.

Презентация программы Audytor H2O 1.6

Краткое описание программы

обширные каталоги труб и арматуры,
графический ввод данных — рисование развернутой плоской схемы и планов системы водоснабжения,
система автоматических подсказок и диагностики правильного внесения данных,
множество функций — копирование, размножение, автоматическое создание следующего этажа, cоздание блоков из элементов системы водоснабжения,
возможность получения полной проектной документации,
итоги в форме таблиц с возможностью сортировки по определенным параметрам,
итоги представлены в графической форме — рисунки системы водоснабжения с описанием отдельных элементов,
проектирование на развернутой плоской схеме системы водоснабжения с возможностью импорта чертежей AutoCAD (*dwg) и использование их как основу для рисования планов системы водоснабжения.

Купить Audytor H2O

Программа Audytor H2O 1.6. RUS бессрочная лицензия — 27000.00 руб.

Источник: audytor.ru

Audytor H2O

Обширные каталоги труб и арматуры;
Графический ввод данных — рисование развернутой плоской схемы и планов системы водоснабжения;
Система автоматических подсказок и диагностики правильного внесения данных;
Множество функций — копирование, размножение, автоматическое создание следующего этажа, cоздание блоков из элементов системы водоснабжения;
Возможность получения полной проектной документации;
Итоги в форме таблиц с возможностью сортировки по определенным параметрам;
Итоги представлены в графической форме — рисунки системы водоснабжения с описанием отдельных элементов;
Проектирование на развернутой плоской схеме системы водоснабжения с возможностью импорта чертежей AutoCAD (*dwg) и использование их как основу для рисования планов системы водоснабжения.

Проектирование систем водоснабжения — презентация программы Audytor H2O 1.6

Источник: amcad.ru

Audytor H2O

.Программу можно запустить в режиме пробной версии.

Audytor H2O выпускается в версиях Basic и Pro.

Отличие версии Pro от Basic заключается в возможности импорта модели здания из программы Autodesk® Revit® в программу Audytor OZC 6.9 Pro и экспорта запроектированных систем из программы Audytor SET Pro в программу Autodesk® Revit®. Файлы, созданные в версиях Basic, будут открываться в версиях Pro.

Работа с использованием платформы Audytor SET

Модуль H2O, входящий в состав программного обеспечения Audytor SET, служит для проектирования систем холодного и горячего водоснабжения, а также циркуляции. Oн может совместно работать с другими модулями – СО и CC. Модули позволяют выполнять проект всех трех систем в одном файле, используя общую 2D- и 3D-графическую среду.

Новые функции программы Audytor H2O 7.1

Автоматический механизм создания аксонометрической схемы системы
Возможность отображения реальных диаметров трубопроводов
Механизм интеллектуального размножения фрагметов системы в стороны и на соседние этажи
Функция одновременного схематического расположения выносок на нескольких этажах (на рисунках планов и на аксонометрическом рисунке), а также механизмы размножения выносок на соседние этажы.
Улучшенный механизм чертения системы канализации.
Опция клавиатурных сокращений, позволяющая создать простые комбинации кнопок для вызова наиболее часто используемых инструментов для рисования элементов системы
Улучшенный механизм редактирования свойств слоев рисунка
Улучшенный механизм отображения информации о циркуляционном кольце через отопительный прибор

Новые функции программы Audytor H2O 7.1 Pro

Возможность импорта строительных подоснов из программы Autodesk® Revit® через gbXML-файл
Возможность экспорта данных о запроектированной системе в программу Autodesk® Revit®.

Новые функции программы Audytor H2O 7.1 Basic

Возможность открывать и вносить изменения в расчетные файлы, сделанные в предыдущих версиях программы Audytor H2O.

Подгрузка строительных подоснов вместе с данными о помещениях непостредственно из программного обеспечения серии Audytor OZC
Проектирование системы как на плоской схеме, так и на планах
Создание 3D-модели системы

Характеристика программы Audytor H2O

Взаимосвязь развернутой плоской схемы и планов
Возможность проектирования нескольких систем в одном файле
Неограниченные возможности программы по размеру системы (вплость до использования в проекте нескольких тысяч приборов и точек водоразбора)

Детальная система общих данных с функцией наследования информации о типах элементов системы и их размещении относительно отметок этажей облегчает работу с проектом и позволяет автоматически создавать из плоского рисунка системы ее трехмерную модель.
Система диагностики ошибок помогает находить и корректировать возникающие ошибки и коллизии
Быстрое выполнение расчетов
Возможность вывода на печать или экспорта рисунков с итогами расчета в файлы dxf или dwg.
Развернутая база данных трубопроводов, арматуры, потребителей, приборов и источников тепла

Трехмерная визуализация системы

(системные требования – подробнее)

Источник: buildsoft.ru

Автоматизированное машинное обучение: AutoML

Автоматизированное машинное обучение(AutoML) — это процесс автоматизации сквозного процесса применения машинного обучения к реальным задачам. AutoML имеет тенденцию автоматизировать максимальное количество шагов в конвейере ML — с минимальными затратами человеческих усилий — без ущерба для производительности модели.

Автоматизированное машинное обучение можно рассматривать как стандартный процесс машинного обучения с автоматизацией некоторых этапов. AutoML очень широко включает в себя:

Автоматизация определенных частей подготовки данных, например, вменение, стандартизация, выбор характеристик и т. д.
Возможность генерировать различные модели автоматически, например, случайный сеточный поиск, оптимизация байесовских гиперпараметров и т. д.
Получение наилучшей модели из всех сгенерированных моделей, которая в большинстве случаев является ансамблем, например, подбор ансамбля, укладка и т. д.

Автоматическое машинное обучение H2O (AutoML)

H2O является платформой машинного обучения с открытым исходным кодом, распределенной в памяти, с линейной масштабируемостью. H2O поддерживает наиболее широко используемые алгоритмы статистического и машинного обучения, включая машины с градиентным ускорением, обобщенные линейные модели, глубокое обучение и многое другое.

H2O также имеет ведущую в отрасли функциональность AutoML (доступна в H2O ≥3.14), которая автоматизирует процесс построения большого количества моделей, чтобы найти «Лучший”Модель без каких-либо предварительных знаний или усилий со стороны Data Scientist. H2O AutoML можно использовать для автоматизации рабочего процесса машинного обучения, который включает автоматическое обучение и настройку многих моделей в течение установленного пользователем срока.

Некоторые из важных особенностей AutoML в H2O:

С открытым исходным кодом, распределенные (многоядерные + многоузловые) реализации передовых алгоритмов ML.
Наличие основных алгоритмов в высокопроизводительной Java. в том числе API в R, Python, Scala, веб-интерфейс.

Легко развертываемые модели для производства в виде чистого кода Java.
Легко работает на Hadoop, Spark, AWS, вашем ноутбуке и т. Д.

Кто это для?

AutoML от H2O также может быть полезным инструментом как для начинающих, так и для опытных пользователей. Он предоставляет простую функцию-обертку, которая выполняет большое количество задач, связанных с моделированием, которые обычно требуют много строк кода. Это по существу освобождает время, чтобы сосредоточиться на других аспектах конвейера данных, таких как предварительная обработка данных, разработка функций и развертывание моделей.

Интерфейс AutoML

H2O AutoML имеет интерфейс R и Python, а также веб-интерфейс под названием Flow. Интерфейс H2O AutoML разработан таким образом, чтобы иметь как можно меньше параметров, так что все, что нужно сделать пользователю, это указать свой набор данных, идентифицировать столбец ответа и, при необходимости, указать ограничение по времени или ограничение на общее количество обученных моделей.

Установка

H2O предлагаетR пакеткоторый может быть установлен из CRAN иПакет Pythonкоторый может быть установлен из PyPI. В этой статье мы будем работать только с реализацией Python. Кроме того, вы можете посмотреть на документация для полных деталей.

Зависимости:

pip install requests
pip install tabulate
pip install «colorama>=0.3.8»
pip install future

установка с помощью пипа

pip install h2o

Каждый новый сеанс Python начинается с инициализации соединения между клиентом Python и H2O кластер,

Функциональность H2O AutoML

AutoML от H2O оснащен следующими функциями:

Необходимопредварительная обработка данныхвозможности (как и во всех алгоритмах H2O).
Поезда Случайная сеткаалгоритмовнапример, GBM, DNN, GLM и т. д. с использованием тщательно выбранного пространства гиперпараметров.
Индивидуальные модели настраиваются с помощьюперекрестная проверка,
Два Сложенные ансамбли обучены Один ансамбль содержит все модели (оптимизированные для производительности моделей), а другой ансамбль предоставляет только наиболее эффективные модели из каждого класса / семейства алгоритмов (оптимизированные для производственного использования).
Возвращает отсортированныйLeaderboard”Всех моделей.
Все модели могут быть легко экспортированы впроизводство,

Тематическое исследование

Прогнозирование отставания материала в управлении запасами с использованием машинного обучения

Для тематического исследования мы будем работать с Задержки продукта набор данных. Цель здесь — предсказать, будет ли продукт переведен в состояние невыполненного заказа, учитывая ряд метрик продукта, таких как текущий запас, время транзита, прогнозы спроса и предыдущие продажи. Это классическая проблема двоичной классификации. Доступ к набору данных можно получить отсюда.

Ссылка

Р. Б. Сантис, Э. П. Агияр и Л. Голиатт, «Прогнозирование отставаний в материалах в управлении запасами с использованием машинного обучения», 4-я латиноамериканская конференция IEEE по вычислительному интеллекту, Арекипа, Перу, 2017.

методология

Основная схема для этой машинной проблемы будет следующей.

Начать H2O

Мы начинаем симпортаh2oМодуль Python и H2OAutoML учебный класс. Затем следует инициализация локального кластера H2O.

import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML
h2o.init(max_mem_size=’16G’)

Это локальный кластер H2O. При выполнении ячейки некоторая информация будет напечатана на экране в табличном формате с указанием, среди прочего, количества узлов, общего объема памяти, версии Python и т. Д. Кроме того, h2o.init() убедитесь, что ни один предыдущий экземпляр H2O не запущен.

По умолчанию экземпляр H2O использует все ядра и около 25% системной памяти. Однако, если вы хотите выделить фиксированный кусок памяти, вы можете указать его в функции init.

Давайте импортируем данные из локального файла CSV. Команда очень похожа на pandas.read_csv и данные хранятся в памяти как H2OFrame,

data_path = «https://github.com/h2oai/h2o-tutorials/raw/master/h2o-world-2017/automl/data/product_backorders.csv»# Load data into H2O
df = h2o.import_file(data_path)

Давайте посмотрим на часть данных.

df.head()

print(f’Size of training set: rows and columns’)
————————————————————-
Size of training set: 19053 rows and 23 columns

Разделение набора данных на обучающие и тестовые наборы данных

splits = df.split_frame(ratios=[0.8],seed=1)
train = splits[0]
test = splits[1]

Указание переменных Response и Predictor

Далее давайте определимответ Колумn и сохраните имя столбца как y. Столбец ответа называется «went_on_backorder”И представляет, был ли продукт задержан или нет (двоичный ответ). Мы также удалим sku столбец, поскольку он является уникальным идентификатором и не должен включаться в набор столбцов предикторов, в которых хранится список с именем x.

Leaderboard

Далее мы можем просмотреть таблицу лидеров AutoML. Объект AutoML включает в себя «таблицу лидеров» моделей, которые прошли обучение в процессе, включая пятикратную перекрестную проверку производительности модели (по умолчанию).

Метрика производительности по умолчанию для каждой задачи машинного обучения (двоичная классификация, мультиклассовая классификация, регрессия) указывается внутри, и таблица лидеров будет отсортирована по этой метрике.

lb = aml.leaderboard
lb.head()

В таблице лидеров отображаются 10 лучших моделей, созданных AutoML, с их параметрами. Лучшая модель представляет собой Stacked Ensemble (размещен сверху) и хранится в виде aml.leader.

Ансамбль Разведка

Чтобы понять, как работает ансамбль, давайте взглянем на модель Stacked Ensemble «Все модели». Ансамбль «Все модели» — это ансамбль всех отдельных моделей в прогоне AutoML. Это часто самая эффективная модель в таблице лидеров.

# Get model ids for all models in the AutoML Leaderboard
model_ids = list(aml.leaderboard[‘model_id’].as_data_frame().iloc[:,0])# Get the «All Models» Stacked Ensemble model
se = h2o.get_model([mid for mid in model_ids if «StackedEnsemble_AllModels» in mid][0])# Get the Stacked Ensemble metalearner model
metalearner = h2o.get_model(se.metalearner()[‘name’])

Изучите переменную важность алгоритма metalearner (combiner) в ансамбле. Это показывает нам, сколько каждый базовый ученик вносит в ансамбль.

%matplotlib inline
metalearner.std_coef_plot()

Прогнозирование с использованием модели лидера

pred = aml.predict(test)
pred.head()

Сохранение модели лидера

Вы также можете сохранить и загрузить свою модель и использовать ее для развертывания в рабочей среде.

h2o.save_model(aml.leader, path=»./product_backorders_model_bin»)

Вывод

По сути, цель AutoML состоит в том, чтобы автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как создание конвейера и настройка гиперпараметров, чтобы исследователи данных могли больше времени уделять решению бизнес-задач. AutoML также стремится сделать технологию доступной каждому, а не избранным. AutoML и исследователи данных могут работать совместно, чтобы ускорить процесс ML, чтобы можно было использовать реальную эффективность машинного обучения.

Источник: machinelearningmastery.ru

Новая программа Audytor H2O 7.1!

Привет, коллеги! Получил рассылку от фирмы Sankom о презентации новой программы Audytor H2O 7.1. Я пользовался программами от Sankom — это действительно полезные программы для проектировщика.

Audytor H2O 7.1 – является одним из трех модулей, входящих в состав программы Audytor SET. Это программа для проектирования систем холодного и горячего водоснабжения, а также циркуляции. Программа выполняет расчеты согласно «СП 30.13330.2016 Внутренний водопровод и канализация зданий. Актуализированная редакция СНиП 2.04.01-85* (с Поправкой)» С учётом того, что Audytor CO действительно отлично считает отопление, то и H2O обещает быть интересной. Вебинар состоится сегодня (18 апреля в 11 часов). Пройти регистрацию можно по на странице:

Источник: rudic.ru