Рассчитать кол во арматуры при кладке стен: как рассчитать количество, сколько рядов нужно для армирования ЛФ высотой 1 метр?

Содержание

Онлайн калькулятор расчета строительного и облицовочного кирпича

Информация по назначению калькулятора

Кирпичный онлайн калькулятор предназначен для расчета количества строительного и облицовочного кирпича для дома и цоколя, а так же сопутствующих параметров и материалов, таких как количество кладочного раствора, кладочной сетки и гибких связей. Так же в расчетах могут быть учтены размеры фронтонов, оконных и дверных проемов необходимого количества и размеров.

При заполнении данных, обратите внимание на дополнительную информацию со знаком Дополнительная информация

Кирпич с давних времен является самым востребованным, распространенным и привычным строительным материалом для возведения долговременных и надежных сооружений. Такое положение сохраняется по целому ряду причин, несмотря на появление новых, современных и более дешевых строительных материалов. Существует несколько самых распространенных видов кирпича для любых строительных нужд:

Саманный
Керамический
Силикатный
Гиперпрессованный
Клинкерный
Огнеупорный

Керамический кирпич (глиняный) по назначению подразделяют на фасадный, рядовый и клинкер. Кирпич рядовый (забутовочный) может иметь не идеальную геометрию и в большинстве случаев используется для кладки черновых стен домов, цоколей, гаражей, которые в дальнейшем штукатурятся, окрашиваются и защищаются облицовочными материалами и покрытиями. Его цвет имеет различные оттенки красного.

Облицовочный (фасадный) используют для возведения стен без какой-либо дополнительной отделки их в дальнейшем. Так же существуют различные специальные виды кирпича фасадного, способные противостоять высоким механическим нагрузкам и неблагоприятным атмосферным воздействиям, и обычно используют для мощения дорожек, строительства всевозможных подпорных оград, лестниц, стенок.

Клинкерный имеет идеальную гладкую поверхность, различные оттенки красных и черных цветов и обладает большой плотностью.

Силикатный представляет собой известково-кремниевый искусственный камень светлого цвета. Отличается силикатный кирпич от керамического тем, что в процессе изготовления его не обжигают. Он достаточно гигроскопичен, и соответственно не используется для строительства объектов, которые будут эксплуатироваться во влажных средах, таких как цоколь и подвальные помещения.

Так же силикатный кирпич не применяется в строительстве печей, труб, дымоходов и фундаментов, так как достаточно слабо выдерживает внешние разрушающие нагрузки.

Огнеупорный подразделяется на несколько видов и используется для возведения конструкций, подверженных высоким температурам, такие как печи, камины, дымоходы и плавильни. Самым распространенным является шамотный кирпич, имеет желтоватый оттенок, изготовленный из специальной огнеупорной глины (шамота) и в отличии от обычного глиняного может легко переносить высокие температуры (до 1400 гр.), а так же многочисленные циклы нагревания и охлаждения без потери прочности.

Кирпичи бывают полнотелыми (объем пустот не более 25%), пустотелыми и пористо-пустотелыми. Считается, что углубления и пустоты в материале не только уменьшают вес, но и значительно увеличивают общую прочность кладки за счет увеличения площади контакта между кирпичом и кладочным раствором.

Самый распространенный стандартный размер кирпича: 250 — 120 — 65 мм (длинна — ширина — высота), так называемой первой «нормальной формы» (1НФ).

При расчете количества кирпича необходимого для работ, обычно используют правило называемое «формат», в котором размеры самого кирпича увеличивают на 10 мм (такова стандартна толщина шва), то есть получается: 260x130x75 мм.

Далее представлен полный список выполняемых расчетов с кратким описанием каждого пункта. Если вы не нашли ответа на свой вопрос, вы можете связаться с нами по обратной связи.

Общие сведения по результатам расчетов

Периметр строения
Общая площадь кладки
Толщина стены
Количество
Общий вес материала
Кол-во раствора на всю кладку
Количество гибких связей
Кол-во рядов в кладке с учетом швов
Кол-во кладочной сетки
Примерный вес готовых стен
Нагрузка на фундамент от стен

Что бы произвести расчет материала для перегородок, необходимо начать новый расчет и указать длину только всех перегородок, толщину стен в пол кирпича, а так же другие необходимые параметры.

Как посчитать, сколько нужно арматурных стержней

Когда начинают строить железобетонные части здания, например, возводят стены, колонны и перекрытия, нужно покупать только те марки цемента, которые характеризует надежность. А если принять к сведению, что сама по себе бетонная основа не должна сгибаться и тянуться, к ней в комплект нужно добавлять арматуру.

Сколько ее нужно? Расчеты для всех и всегда ведутся отдельно, на что влияют потенциальные нагрузки и прочность каркаса или его частей. Железобетонные конструкции тоже подразделяются на категории, от этого зависит использование различных пропорций бетона и количества арматуры (так называемые уравнения армирования).

Как посчитать число арматуры.

Все вычисления по этому вопросу находятся в прямой зависимости от нагрузки, которая будет накладываться на все строение и на базовые его части в том числе. Чтобы не допустить появления трещинноватости и запустить начало деформационного процесса, нужно брать к сведению такие коэффициенты:

Взаимосочетаемость;
Грузовое давление;
Надежность.

Если плита из бетона уменьшается в толщине, соответственно, арматуры нужно будет больше. Это касается тех случаев, когда колонна должна стать податливой для работ, а перекрытие – эластичным. Если плита уменьшается в толщине до 15 сантиметров, достаточно применения арматурной сетки с ячейками 15 на 15 сантиметров.

Когда плита становится толще, применяется дополнительное армирование, то есть понадобится еще одна сетка или больше. Усиленное армирование также нужно там, где бетонное напряжение начинает увеличиваться. В этих случаях нужны уже стержни, протяженность которых подбирают в зависимости от будущего напряжения.

Пример расчетов количества арматуры.

Чтобы высчитать количество бетона, в идеале нужно взять метражные показатели стены и умножить их на ее же будущую высоту и толщину. Тогда можно узнать, сколько метров кубических бетонной массы понадобится для возводимой конструкции. Если вам интересно узнать, какой объем от общего количества бетона займет арматура, примите к сведению, что это примерно один процент из ста. Но при этом надо знать, какие и где будут выемки и будут ли создаваться ниши.

Давайте возьмем в качестве примера ситуацию, когда протяженность бетонной плиты составляет десять метров. Примем во внимание, что арматурные стержни до краев не должны доходить сантиметров на десять. Тогда армирование ведется только для 9,8 метров плиты. Между стержнями должно быть 15 сантиметров – так можно посчитать, сколько нужно прутьев. Теперь длину армирования нужно поделить на расстояние и на всякий случай положить еще один прут – про запас. У нас получается такое решение: 980:15+1=65.

Теперь посчитаем ширину армирования, если плита шириной пять метров. Решение будет таким: 480 умножить на 65 равно 312 метров. А теперь узнаем число прутов, нужных для введения арматур по ширине. Решение выглядит так: 480:15 плюс 1 равно 33. Что касается протяженности прутьев для армирования по ширине, решение выглядит так: 980 умножить на 33 равно 323,4 метра. В общей сложности получаем, что для плиты размером десять на пять нужно 635,4 метра арматуры (312 плюс 323,4). Задача выполнена!

2.Подсчет объемов работ кирпичной кладки.

Кирпичная кладка – это конструкция из уложенных в определенном порядке и скрепленных между собой строительным раствором кирпичей.

Объемы кирпичной кладки подсчитываются отдельно для каждого вида кладки и разной толщины стен.

Размер кирпича 250х120х65 мм, толщина шва 10…12 мм. Толщину стен принимают кратной половине длины кирпича: толщина стен 640 мм – кладка в 2,5 кирпича, толщина стен 510 мм – кладка в 2 кирпича, толщина стен 380 мм – кладка в 1,5 кирпича, толщина стен 120 мм – кладка в 0,5 кирпича

По плану этажа подсчитываем для каждого вида кладки длину стен (L_НС– длина наружных стен,L_ВС– длина внутренних стенL_ПЕР– длина перегородок ). Для упрощения расчетов в практической работе длину кладки берем по осям стен. Умножив длину стен на высоту этажа, получим площадь стены.

Площадь наружных стен:

S_НС=L_НС·H_ЭТ, м², (1)

где: L_НС– длина наружных стен; м

H_ЭТ– высота этажа, м.

Площадь внутренних стен:

S_ВС=L_ВС·H_ЭТ, м², (2)

где: L_ВС– длина внутренних стен,м.

Площадь перегородок:

S_ПЕР=L_ПЕР·H_ЭТ, м², (3)

где: L_ПЕР– длина перегородок, м.

Из этой площади необходимо вычесть площадь проемов (оконных S

ОКи дверныхS_ДВ).

Площадь оконных проемов:

S_ОК=∑L_ОК·h_ОК·n_ОК, м², (4)

где: L_ОК– ширина окна, м;

h_ОК– высота окна, м;

n_ОК– количество окон данного размера, шт.

Площадь дверных проемов:

S_ДВ=∑L_ДВ·h_ДВ·n_ДВ, м², (5)

где: L_ДВ– ширина двери, м;

h_ДВ– высота двери, м;

n_ДВ– количество дверей данного размера, шт.

Полученный результат умножим на толщину кладки и получим объем кладки на этаж.

Объем кладки наружных стен:

V_НС=[S_НС– (S_ОК+ S_ДВ)]·H_ЭТ, м³, (6)

Объем кладки внутренних стен:

V_ВС=[S

ВС– (S_ОК+ S_ДВ)]·H_ЭТ, м³, (7)

Объем кладки перегородок:

V_ПЕР=[S_ПЕР– (S_ОК+ S_ДВ)]·H_ЭТ, м³, (8)

Результаты расчетов запишем в таблицу 3.2.

Таблица 3.2.

Объемы работ по каменной кладке стен на один этаж

Наименование работ	Длина стен, L, м	Высота этажа, H_ЭТ, м	Площадь стен S, м²	Площадь проемов, м²			Площадь кладки [S_НС–(S ОК+S_ДВ)], м²	Объем кладки V, м³
Наименование работ	Длина стен, L, м	Высота этажа, H_ЭТ, м	Площадь стен S, м²	окон S_ОК	дверей S_ДВ	общая	Площадь кладки [S_НС–(S ОК+S_ДВ)], м²	Объем кладки V, м³
1. Кладка наружных стен в 2 кирпича под расшивку
2. Кладка внутренних стен в 1,5 кирпича под штукатурку
3. Кладка перегородок в 0,5 кирпича под штукатурку
ИТОГО
Принимаем объем кладки этажа, равный

Таким образом, получен объем кладки на один этаж. При расчете общего объема кирпичной кладки необходимо полученный результат умножить на количество этажей (n) и количество секций (N).

3. Составление калькуляции трудозатрат и заработной платы

Калькуляция трудовых затрат и заработной платы составляется на основании просчитанных объемов. Калькуляция составляется как на основные (непосредственно кладка) так и на вспомогательные процессы (устройство подмостей).

Составление калькуляции начинается с заполнения графы 1, в которой приводится полное описание работ и условий производства в соответствии с указаниями по применению норм, приведенных в технической части. Описание работы должно быть полным и соответствовать принимаемым нормам. В обосновании норм (графа 2) указываются параграф ЕНиР, номер и пункт (строка-столбец) таблицы. В графе 3 приводятся единицы измерения работ в соответствии с ЕНиР. В графе 4 проставляются объемы работ в указанных единицах измерения. В графе 5 (трудоемкость на единицу) приводится норма времени (Н_ВР) на единицу работ из ЕНиР. Графа 6 (трудоемкость всего) получается перемножением значений граф 4 и 5.

Графы 9 и 10 заполняют по ЕНиР.

В графе 7 записывается единичная стоимость заработной платы , грн., рассчитанная на основании выполнения единицы работы (графа 5) и часовой тарифной ставки(грн./чел.-ч) для среднего разряда работ(приложение 1) по формуле:

, грн., (9)

где — трудоемкость, чел.-ч;- стоимость грн./чел.-ч.

Средний разряд работ определяют по формуле:

Р_СР=(10)

где N_і– количество рабочих і–го разряда

N_ЗВ– общее количество рабочих в звене

Например. Звено состоит из 1 каменщика 4 разряда и 1 каменщика 3 разряда. Норма времени Н_ВР=3,7 чел-час Тогда средний разряд работ:

Р_СР=

Ему соответствует стоимость чел-часа 13,25, а заработная плата на единицу будет равна 3,7·3,5=12,95.

Графа 8 (общая заработная плата) получается перемножением значений граф 7 и 4.

В конце калькуляции вычисляют сумму по графам 6 и 8.

При составлении калькуляции на производство работ по кирпичной кладке необходимо учитывать указания по применению норм, приведенных в технической части. Нормами ЕНиР Сборник Е3 Каменные работы предусмотрено производство работ на высоте до 15 м от уровня земли. При производстве работ на высоте более 15 м на каждый последующий метр высоты норма времени (Н_ВР.) увеличивается на 0,5%.

Например, при выполнении работ на высоте 25 м Н_ВР.увеличивается на (25-15)х0,5=5%, т.е. умножается на 1,05; при выполнении работ на высоте 40 м Н_ВРувеличивается на (40-15)х0,5=12,5%, т.е. умножается на 1,125.

Для удобства составления калькуляции объемы работ по каменной кладке на разной высоте можно записать в таблицу 3.3.

Таблица 3.3

Объемы работ по каменной кладке стен на различной высоте

Наименование работ	Объем кладки на один этаж V, м³	Высота этажа, H_ЭТ, м	Общая высота здания, м Н_ЗД= =n×H_ЭТ	Превышение П= Н_ЗД-15, м	Коэф-фициент увеличения нормы времени	Объем кладки на высоте до 15м (1-5 эт.) V₁, м³	Объем кладки на высоте свыше 15м (6-16 эт.) V₂, м³
1. Кладка с наружных стен в 2 кирпича под расшивку
2. Кладка внутренних стен в 1,5 кирпича под штукатурку
3. Кладка перегородок в 0,5 кирпича под штукатурку

Таблица 3.4

Калькуляция затрат труда и заработной платы по ЕНиР

Наименование работ и условий производства	Обоснование норм	Объем работ		Трудоемкость, чел.-ч		Заработная плата, грн.		Состав звена
Наименование работ и условий производства	Обоснование норм	Ед. изм.	Кол-во	На единицу	Всего	На ед.	Всего	Проф.	разряд	Числен.
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
Устройство и разборка подмостей на стойках с выдвижными штоками при готовых рамах при толщине наружных стен 640 мм	Е3-20 т.2, п. 3,б	10м³	88	0,93	81,9	7,9	696	м пл. пл.	4 4 2	1 1 2
Кладка наружных стен толщиной 2,5 кирпича средней сложности с проемами с расшивкой при высоте до 15м	Е3-3 т.3 п.8в	1 м³	440	3,2	1408	42,4	18656	к к	4 3	1 1
Кладка наружных стен толщиной 2,5 кирпича средней сложности с проемами с расшивкой на высоте 16,8м (6-й этаж)	Е3-3 т.3 п.8в	1 м³	88	3,23	284	42,8	3766,2	к к	4 3	1 1
Кладка наружных стен толщиной 2,5 кирпича средней сложности с проемами с расшивкой на высоте 19,6м (7-й этаж)	Е3-3 т.3 п.8в	1 м³	88	3,27	287,76	43,3	3813	к к	4 3	1 1
Кладка наружных стен толщиной 2,5 кирпича средней сложности с проемами с расшивкой на высоте 22,4м (8-й этаж)	Е3-3 т.3 п.8в	1 м³	88	3,31	292	43,9	3859,5	к к	4 3	1 1
Кладка внутренних стен толщиной 1,5 кирпича средней сложности с проемами под штукатурку при высоте до 15м	Е3-3 т.3 п.3в	1 м³	110	3,7	407	49	5392,8	к к	4 3	1 1
Кладка внутренних стен толщиной 1,5 кирпича средней сложности с проемами под штукатурку при высоте 16,8м (6-й этаж)	Е3-3 т.3 п.3в	1 м³	22	3,74	82,2	49,6	1090,2	к к	4 3	1 1
Кладка внутренних стен толщиной 1,5 кирпича средней сложности с проемами под штукатурку при высоте 19,6м (7-й этаж)	Е3-3 т.3 п.3в	1 м³	22	3,8	83,6	50,35	1107,7	к к	4 3	1 1
Кладка внутренних стен толщиной 1,5 кирпича средней сложности с проемами под штукатурку при высоте 22,4м (8-й этаж)	Е3-3 т.3 п.3в	1 м³	22	4	88	53	1166	к к	4 3	1 1
Устройство кирпичных перегородок толщиной в 0,5 кирпича при высоте до 15м	Е3-12 п.2	1 м³	15	0,66·1,2^*=0,8	12	9,95	149,3	к к	4 2	1 1
Устройство кирпичных перегородок толщиной в 0,5 кирпича при высоте 16,8м (6-й этаж)	Е3-12 п.2	1 м³	3	0,81	2,43	10,1	30,2	к к	4 2	1 1
Устройство кирпичных перегородок толщиной в 0,5 кирпича при высоте 19,6м (7-й этаж)	Е3-12 п.2	1 м³	3	0,84	2,5	10,5	31,4	к к	4 2	1 1
Устройство кирпичных перегородок толщиной в 0,5 кирпича при высоте 22,4м (8-й этаж)	Е3-12 п.2	1 м³	3	0,86	2,6	10,7	32,1	к к	4 2	1 1
Итого					3034		39791

^*Согласно примечанию ЕНиР. Нормами предусмотрены глухие перегородки. При перегородках с проемами норму времени умножать на 1,2, площадь перегородок определять за вычетом проемов.

Просчитаем трудоемкость по Ресурсным элементным сметным нормам на строительные работы (таблица 3.2) сборник 8 (приложение 3) и сравним с данными, полученными по ЕНиР.

Таблица 3.5

Калькуляция затрат труда и заработной платы по РЭСН

Обоснование	Описание работ и условий производства	Объем работ		Трудоемк., чел.-ч		Зарплата, грн.		Средний разряд работ
Обоснование	Описание работ и условий производства	единица измерения	количество	на единицу	на весь объем	на единицу	на весь объем	Средний разряд работ
1	2	3	4	5	6	7	8	9
ДБН Д.2.2-8-99 8-6-3 Табл. 8	Кладка стен наружных средней сложности с расшивкой при высоте этажа до 4м	1 м³	704	7,52	5294,1	96,03	67605,4	3,2
ДБН Д.2.2-8-99 8-6-7 Табл. 9	Кладка стен внутренних при высоте этажа до 4м	1 м³	24	6,92	166,1	83,8	2011,2	2,7
ДБН Д.2.2-8-99 8-7-3 Табл. 10	Кладка перегородок толщиной в 1:2 кирпича при высоте этажа до 4м	100 м²	2	225,94	451,9	2810,7	5621,6	3
	ИТОГО:				5912,1		75238,2

Переходный коэффициент трудоемкости от норм по ЕНиР к нормам по ДБН:

, (11)

К_ПЕР=5912,1/3034=1,95.

Расчет количества цемента на кладку кирпича

Вопрос. Здравствуйте! Планирую закупку цемента для приготовления раствора для кладки стен рядовым кирпичом. Подскажите, сколько нужно купить цемента для кладки кирпича? Имеется ввиду на 1 м3 кладки и для кладки 1 000 шт. кирпича. Также интересно, есть разница в количестве цемента для кладки рядового и облицовочного кирпича?

Ответ. Добрый день! Чтобы ответить на поставленные вопросы следует произвести некоторые простые математические расчеты и принять некоторые допущения. Первоначально рассмотрим вопрос кладки конструкции рядовым кирпичом и зададимся следующими исходными данными:

Габариты рядового кирпича: 250х120х65 мм (0,25х0,12х0,065 м).
Объем рядового кирпича в м3: 0,25х0,12ж0,065=0,00195 м3.
Марка раствора для кладки: М150 или М200.
Марка цемента для приготовления раствора: ЦЕМ I 32,5Н ПЦ и ЦЕМ I 42,5Н ПЦ (старое обозначение М400 и М500).

Для определения потребного количества цемента разных марок на 1 м3 кладки рядового кирпича и на 1 000 штук рядового кирпича производим следующие расчеты. Определяем количество кладочного раствора в м3 на 1 м3 кладки:

Количество кирпича в 1 м3: 1/0,00195=512,8 шт. Принимаем 513 шт.
Количество кирпича в 1 м3 с учетом кладочных швов: 394 шт. (эмпирические данные).
Количество кладочного раствора на кладку в м3: 513-394х0,00195 (объем 1 кирпича)=0,232 м3 раствора.

Определяем количество цемента ЦЕМ I 32,5Н ПЦ и ЦЕМ I 42,5Н ПЦ на 1 м3 кладки марками растворов М150 и М200 и сводим его в таблицу.

Марка раствора	Марка цемента	Расход цемента на 1 м3 раствора, кг	Расход цемента на 1 м3 кладки, кг
М150	ЦЕМ I 32,5Н ПЦ	402	93
М150	ЦЕМ I 42,5Н ПЦ	346	80
М200	ЦЕМ I 32,5Н ПЦ	480	111
М200	ЦЕМ I 42,5Н ПЦ	414	96

При расчете использовалась следующая формула: Табличный расход цемента на 1 м3 раствора принимался за 100%. Расчетный расход цемента на 1 м3 кладки (0,232 м3). Последовательно (в зависимости от марки раствора и марки цемента) умножая табличный расход цемента на 1 м3 раствора на расчетный расход цемента на 1 м3 кладки получили расход вяжущего на 1 м3 кладки в килограммах.

Определяем количество цемента на укладку 1 000 шт. рядового кирпича. Зная количество цемента (разных марок для раствора разных марок) на кладку 394 кирпичей определяем количество на 1 штуку, далее на 1000 штук и сводим в таблицу.

Марка раствора	Марка цемента	Расход цемента на кладку 1 шт. кирпича, кг	Расход цемента на кладку 1000 шт. кирпича, кг
М150	ЦЕМ I 32,5Н ПЦ	93/394=0,236	236
М150	ЦЕМ I 42,5Н ПЦ	80/394=0,203	203
М200	ЦЕМ I 32,5Н ПЦ	111/394=0,281	281
М200	ЦЕМ I 42,5Н ПЦ	96/394=0,243	243

Возвращаемся к вопросу расхода цемента на кладку рядовым кирпичом и кладку керамическим облицовочным кирпичом. Габариты рядового облицовочного кирпича соответствуют габаритам рядового «кладочного» кирпича, поэтому разницы в количестве цемента для приготовления кладочного раствора нет.

Подводя итог, следует отметить, что на практике полученные расчетные величины могут немного отличаться как в большую, так и в меньшую сторону. Здесь вступает в силу субъективный фактор – мастерство и добросовестность строителя-каменщика.

Расстояние между арматурой в бетонных балках и перекрытиях

Минимальное и максимальное расстояние между армированием в бетонных конструктивных элементах, таких как балки и плиты, требуется в соответствии со стандартными правилами. Минимальное расстояние между арматурой основано на максимальном размере заполнителей, чтобы бетон можно было правильно укладывать и уплотнять. Максимальное расстояние между арматурой, зависящее от глубины балок и плит, чтобы обеспечить адекватную поддержку изгибающего момента и поперечной силы в конструкции.

Шаг арматуры в бетонных балках и перекрытиях

1.Минимальное расстояние между стержнями при растяжении

Минимальное расстояние по горизонтали между двумя параллельными основными стержнями должно быть больше диаметра стержня или максимального размера крупного заполнителя плюс 5 мм. Однако, если уплотнение выполняется игольчатым вибратором, расстояние может быть дополнительно уменьшено до двух третей от номинального максимального размера грубого заполнителя.

Минимальное расстояние по вертикали между двумя основными стержнями должно быть

15 мм,
Две трети номинального размера крупного заполнителя, или
Максимальный размер полосы или большее значение.

2. Максимальное расстояние между стержнями при растяжении

Обычно этот интервал будет таким, как указано ниже:

1. Для балок эти расстояния составляют 300 мм, 180 мм и 150 мм для марок основной арматуры Fe 250, Fe 415 и Fe 500 соответственно.
2. Для плит
  - (i) Максимальное расстояние между двумя параллельными основными арматурными стержнями должно составлять 3 или 300 мм или в зависимости от того, что меньше, и
  - (ii) Максимальное расстояние между двумя вторичными параллельными брусьями должно быть 5 или 450 мм или в зависимости от того, что меньше.

Рис: Шаг арматуры в балках

3. Минимальные и максимальные требования к армированию в элементах

Для балок

Сталь с минимальным пределом прочности на растяжение определяется соотношением (для фланцевых балок b = bw)
Максимальное усилие на растяжение в балках не должно превышать 0,04 bD.
Максимальная площадь сжатия арматуры не должна превышать 0,04 bD.
(d) Балка глубиной более 750 мм, усиление боковой поверхности 0.Предоставляется 1% веб-площади. Эта арматура должна быть равномерно распределена на двух поверхностях на расстоянии не более 300 или толщины стенки, или того, что меньше.

Подробнее на Руководство по армированию

Как вы рассчитываете изменение импульса объекта?

Физика

Наука

Анатомия и физиология
Астрономия
Астрофизика
Биология
Химия
наука о планете Земля
Наука об окружающей среде
Органическая химия
Физика

Математика

Что такое обучение с подкреплением? Полное руководство

При предполагаемом размере рынка 7.35 миллиардов долларов США, искусственный интеллект растет не по дням, а по часам. McKinsey прогнозирует, что методы искусственного интеллекта (включая глубокое обучение и обучение с подкреплением) потенциально могут приносить от 3,5 до 5,8 трлн долларов в год в девяти бизнес-функциях в 19 отраслях.

Хотя машинное обучение рассматривается как монолит, эта передовая технология диверсифицирована с различными подтипами, включая машинное обучение, глубокое обучение и новейшую технологию глубокого обучения с подкреплением.

Что такое обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением — это обучение моделей машинного обучения принятию последовательности решений. Агент учится достигать цели в неопределенной, потенциально сложной среде. При обучении с подкреплением искусственный интеллект сталкивается с игровой ситуацией. Компьютер пытается найти решение проблемы методом проб и ошибок. Чтобы заставить машину делать то, что хочет программист, искусственный интеллект получает вознаграждение или штрафы за свои действия.Его цель — максимизировать общую награду.
Хотя дизайнер устанавливает политику вознаграждения, то есть правила игры, он не дает модели никаких подсказок или предложений о том, как решить игру. Модель должна выяснить, как выполнить задачу, чтобы получить максимальную награду, начиная с совершенно случайных испытаний и заканчивая сложной тактикой и сверхчеловеческими навыками. Используя возможности поиска и множество испытаний, обучение с подкреплением в настоящее время является наиболее эффективным способом продемонстрировать творческий потенциал машины.В отличие от людей, искусственный интеллект может собирать опыт из тысяч параллельных игровых процессов, если алгоритм обучения с подкреплением запускается на достаточно мощной компьютерной инфраструктуре.

Примеры обучения с подкреплением

В прошлом применение обучения с подкреплением ограничивалось слабой компьютерной инфраструктурой. Однако по мере того, как суперпользователь ИИ в нарды Джерарда Тезауро развивался в шоу 1990-х годов, прогресс все же произошел. Этот ранний прогресс сейчас быстро меняется с появлением новых мощных вычислительных технологий, открывающих путь совершенно новым вдохновляющим приложениям.
Обучение моделей, управляющих автономными автомобилями, является отличным примером потенциального применения обучения с подкреплением. В идеальном случае компьютер не должен получать инструкции по вождению автомобиля. Программист избегал бы жесткой привязки всего, что связано с задачей, и позволял машине учиться на собственных ошибках. В идеальной ситуации единственным жестко закрепленным элементом была бы функция вознаграждения.

Например, , в обычных обстоятельствах мы бы потребовали, чтобы автономное транспортное средство ставило безопасность на первое место, минимизировало время поездки, уменьшало загрязнение, предлагало пассажирам комфорт и соблюдало нормы закона.С другой стороны, в случае с автономным гоночным автомобилем мы уделяем больше внимания скорости, чем комфорту водителя. Программист не может предсказать все, что может случиться в дороге. Вместо того, чтобы строить длинные инструкции «если-то», программист подготавливает агент обучения с подкреплением, чтобы он был способен учиться на системе вознаграждений и штрафов. Агент (другое название алгоритмов обучения с подкреплением, выполняющих задачу) получает вознаграждение за достижение определенных целей.

Другой пример: deepsense.ai принял участие в проекте «Учимся бегать», целью которого было обучить виртуального бегуна с нуля. Бегуна является передовой и точной моделью опорно-двигательного аппарата разработана биомеханика лаборатории Стэнфордский Нейромускульной. Обучение агента бегу — это первый шаг к созданию нового поколения протезов ног, которые автоматически распознают характер ходьбы людей и настраиваются, чтобы сделать движение более простым и эффективным. Хотя это возможно и уже делалось в лабораториях Стэнфорда, жесткое подключение всех команд и прогнозирование всех возможных моделей ходьбы требует от высококвалифицированных программистов большой работы.

Чтобы узнать больше о реальных приложениях обучения с подкреплением, прочтите эту статью.

Проблемы с обучением с подкреплением

Основная проблема в обучении с подкреплением заключается в подготовке среды моделирования, которая в значительной степени зависит от выполняемой задачи. Когда модель должна стать сверхчеловеческой в играх Chess, Go или Atari, подготовка среды моделирования относительно проста. Когда дело доходит до создания модели, способной управлять автономным автомобилем, создание реалистичного симулятора имеет решающее значение, прежде чем позволить автомобилю ездить по улице.Модель должна выяснить, как затормозить или избежать столкновения в безопасных условиях, когда жертва даже тысячи автомобилей обходится с минимальными затратами. Перенос модели из учебной среды в реальный мир — вот где все усложняется.
Масштабирование и настройка нейронной сети, управляющей агентом, — еще одна проблема. Нет другого способа общаться с сетью, кроме как через систему вознаграждений и штрафов. Это, в частности, может привести к катастрофическому забыванию , , когда приобретение новых знаний приводит к удалению некоторых старых из сети (читать дальше в этом выпуске, см. этот документ, опубликованный во время Международной конференции по машинному обучению).
Еще одна проблема — достичь локального оптимума, то есть агент выполняет задачу как есть, но не оптимальным или требуемым образом. «Прыгун» прыгает, как кенгуру, вместо того, чтобы делать то, что от него ожидалось — ходить — отличный пример, который также можно найти в нашем недавнем сообщении в блоге.
Наконец, есть агенты, которые оптимизируют приз, не выполняя задачу, для которой он был разработан. Интересный пример можно найти в видео OpenAI ниже, где агент научился получать награды, но не завершать гонку.

Чем отличается обучение с подкреплением от глубокого и машинного обучения?

На самом деле не должно быть четкого разделения между машинным обучением, глубоким обучением и обучением с подкреплением. Это похоже на отношение параллелограмм — прямоугольник — квадрат, где машинное обучение является самой широкой категорией, а глубокое обучение с подкреплением — самой узкой.
Точно так же обучение с подкреплением — это специализированное приложение методов машинного и глубокого обучения, предназначенное для решения проблем определенным образом.

Хотя идеи кажутся разными, между этими подтипами нет резкого разделения. Более того, они объединяются в рамках проектов, поскольку модели созданы не для того, чтобы придерживаться «чистого типа», а для выполнения задачи наиболее эффективным способом. Итак, «что именно отличает машинное обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением» — на самом деле сложный вопрос.

Машинное обучение — это форма ИИ, в которой компьютерам дается возможность постепенно улучшать выполнение конкретной задачи с помощью данных без непосредственного программирования (это определение Артура Ли Самуэля.Он ввел термин «машинное обучение», который бывает двух типов: машинное обучение с учителем и машинное обучение без учителя.

Машинное обучение с учителем происходит, когда программист может предоставить метку для каждого обучающего ввода в систему машинного обучения.

Пример — путем анализа исторических данных, взятых с угольных шахт, deepsense.ai подготовил автоматизированную систему для прогнозирования опасных сейсмических событий за 8 часов до их возникновения. Записи сейсмических событий были взяты на 24 угольных шахтах, которые собирали данные в течение нескольких месяцев.Модель смогла определить вероятность взрыва, проанализировав показания за предыдущие 24 часа.

Некоторые шахты можно точно определить по их основным значениям рабочей высоты. Чтобы затруднить идентификацию, мы добавили гауссов шум

С точки зрения ИИ, одна модель выполняла одну задачу с уточненным и нормализованным набором данных. Чтобы узнать больше об этой истории, прочитайте наш блог.
Обучение без учителя имеет место, когда модели предоставлены только входные данные, но нет явных меток.Он должен рыться в данных и находить скрытую структуру или взаимосвязи внутри. Дизайнер может не знать, что это за структура или что найдет модель машинного обучения.

В качестве примера мы использовали прогноз оттока. Мы проанализировали данные о клиентах и разработали алгоритм для группировки похожих клиентов. Однако мы сами не выбирали группы. Позже мы смогли определить группы высокого риска (с высоким уровнем оттока), и наш клиент знал, к каким клиентам им следует обратиться в первую очередь.
Другой пример обучения без учителя — обнаружение аномалии, когда алгоритм должен обнаружить элемент, который не вписывается в группу. Это может быть некорректный продукт, потенциально мошенническая транзакция или любое другое событие, связанное с нарушением нормы.

Глубокое обучение состоит из нескольких уровней нейронных сетей, предназначенных для выполнения более сложных задач. Создание моделей глубокого обучения было вдохновлено дизайном человеческого мозга, но в упрощенном виде.Модели глубокого обучения состоят из нескольких слоев нейронной сети, которые в принципе отвечают за постепенное изучение более абстрактных функций конкретных данных.
Хотя решения для глубокого обучения способны давать изумительные результаты, по масштабу они не подходят человеческому мозгу. Каждый уровень использует результат предыдущего в качестве входных данных, и вся сеть обучается как единое целое. Основная концепция создания искусственной нейронной сети не нова, но только недавно современное оборудование обеспечило достаточную вычислительную мощность для эффективного обучения таких сетей на достаточном количестве примеров.Расширенное внедрение привело к появлению таких фреймворков, как TensorFlow, Keras и PyTorch, которые сделали создание моделей машинного обучения намного более удобным.

Пример: deepsense.ai разработал модель на основе глубокого обучения для Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA). Он был разработан для распознавания китов по аэрофотоснимкам, сделанным исследователями. Для получения дополнительной информации об этом исчезающем виде и работе deepsense.ai с NOAA прочтите нашу запись в блоге.С технической точки зрения распознавание конкретного экземпляра китов по аэрофотоснимкам — это чистое глубокое обучение. Решение состоит из нескольких моделей машинного обучения, выполняющих отдельные задачи. Первый отвечал за поиск головы кита на фотографии, в то время как второй нормализовал фотографию, разрезая и поворачивая ее, что в конечном итоге обеспечило единый вид (фотография на паспорт) одного кита.

Третья модель отвечала за распознавание отдельных китов по фотографиям, которые были подготовлены и обработаны ранее.Сеть, состоящая из 5 миллионов нейронов, располагалась на кончике капота. Более 941000 нейронов искали голову и более 3 миллионов нейронов были использованы для классификации конкретного кита. Это более 9 миллионов нейронов, выполняющих задачу, что может показаться большим количеством, но бледнеет по сравнению с более чем 100 миллиардами нейронов, работающих в человеческом мозгу. Позже мы использовали аналогичное решение на основе глубокого обучения для диагностики диабетической ретинопатии с использованием изображений сетчатки глаза пациентов.
Обучение с подкреплением , как указано выше, использует систему вознаграждений и штрафов, чтобы заставить компьютер решать проблему самостоятельно.Участие человека ограничивается изменением окружающей среды и настройкой системы вознаграждений и штрафов. Поскольку компьютер максимизирует вознаграждение, он склонен искать неожиданные способы сделать это. Вовлеченность человека направлена на то, чтобы не допустить использования системы и побудить машину выполнять задачу ожидаемым образом. Обучение с подкреплением полезно, когда нет «правильного способа» выполнить задачу, но есть правила, которым модель должна следовать, чтобы правильно выполнять свои обязанности. Возьмем, к примеру, дорожный кодекс.

В частности, если искусственный интеллект будет управлять автомобилем, обучение игре на некоторых классических играх Atari можно считать значимым промежуточным этапом. Возможное применение обучения с подкреплением в автономных транспортных средствах — это следующий интересный случай. Разработчик не может предсказать все будущие дорожные ситуации, поэтому позволить модели тренироваться с системой штрафов и вознаграждений в разнообразной среде, возможно, является наиболее эффективным способом для ИИ расширить опыт, который он имеет и собирает.

Заключение

Ключевым отличительным фактором обучения с подкреплением является то, как обучается агент. Вместо того чтобы проверять предоставленные данные, модель взаимодействует с окружающей средой, ища способы максимизировать вознаграждение. В случае глубокого обучения с подкреплением нейронная сеть отвечает за хранение опыта и, таким образом, улучшает способ выполнения задачи.

Является ли обучение с подкреплением будущим машинного обучения?

Хотя обучение с подкреплением, глубокое обучение и машинное обучение взаимосвязаны, никто из них не собирается заменять другие.Ян ЛеКун, известный французский ученый и руководитель отдела исследований в Facebook, шутит, что обучение с подкреплением — это вишенка на большом торте искусственного интеллекта с машинным обучением самого пирога и глубоким обучением глазурью. Без предыдущих итераций вишня ничего бы не увенчала.
Во многих случаях использования классических методов машинного обучения будет достаточно. Чисто алгоритмические методы, не связанные с машинным обучением, как правило, полезны при обработке бизнес-данных или управлении базами данных.
Иногда машинное обучение только поддерживает процесс, выполняемый другим способом, например, путем поиска способа оптимизации скорости или эффективности.
Когда машине приходится иметь дело с неструктурированными и несортированными данными или с различными типами данных, нейронные сети могут быть очень полезны. The New York Times описала, как машинное обучение улучшило качество машинного перевода.

Сводка

Обучение с подкреплением, несомненно, является передовой технологией, которая может изменить наш мир. Однако его не нужно использовать в каждом случае. Тем не менее, обучение с подкреплением кажется наиболее вероятным способом сделать машину творческой, поскольку поиск новых, инновационных способов выполнения ее задач на самом деле является творчеством.Это уже происходит: теперь знаменитая AlphaGo DeepMind выполняла движения, которые сначала считались ошибками специалистами-людьми, но на самом деле обеспечила победу над одним из сильнейших игроков-людей, Ли Седолом.
Таким образом, обучение с подкреплением может стать революционной технологией и следующим шагом в развитии ИИ.

R-DataCamp-Data Manipulation с dplyr в R_agoldminer 的博客 -CSDN 博客

1. Преобразование данных с помощью dplyr

1.1 Набор данных по странам (видео)

1.2 Понимание ваших данных

1.3 Выбор столбцов

Выберите следующие четыре столбца из переменной округов :

штат
округ
население
бедность

Нет необходимости сохранять результат в переменной.

Инструкция:

Выберите столбцы, перечисленные в переменной округов .

  # Выберите столбцы
округа%>%
выберите (штат, округ, население, бедность)

1.4 Фильтр и упорядочивание глаголов (видео)

1.5 Организация наблюдений

Здесь вы видите набор данных counties_selected с несколькими выбранными интересными переменными. Эти переменные: private_work , public_work , self_employed описывают, работают ли люди на правительство, на частные компании или на себя.

В этих упражнениях вы отсортируете эти наблюдения, чтобы найти наиболее интересные случаи.

Инструкция:

Добавьте команду для сортировки наблюдений за переменной public_work в порядке убывания.

  counties_selected <- округа%>%
выберите (штат, округ, население, частная_ работа, общественная_ работа, самозанятый)

# Добавить глагол для сортировки в порядке убывания public_work
countties_selected%>%
аранжировать (desc (public_work))

1,6 Фильтрация по условиям

Вы используете команду filter () , чтобы получить только наблюдения, которые соответствуют определенному условию или соответствуют нескольким условиям.

Инструкция 1:

Найдите только округа с населением более одного миллиона человек ( 1000000 ).

  counties_selected <- округа%>%
выберите (штат, округ, население)

# Фильтр для округов с населением выше 1000000
countties_selected%>%
фильтр (население> 1000000)

Инструкция 2:

Найдите округа штата Калифорния с населением более одного миллиона человек ( 1000000 ).

  counties_selected <- округа%>%
выберите (штат, округ, население)

# Отфильтровать округа в штате Калифорния с населением более 1000000 человек
countties_selected%>%
фильтр (штат == "Калифорния" и население> 1000000)

1.7 Фильтрация и упорядочивание

Нас часто интересуют как фильтрация, так и сортировка набора данных, чтобы сосредоточиться на наблюдениях, представляющих для вас особый интерес. Здесь вы найдете округа, которые являются яркими примерами того, какая часть населения работает в частном секторе.

Инструкция:

Отфильтруйте округа в штате Техас, в которых проживает более десяти тысяч человек (10000), и отсортируйте их в порядке убывания процента людей, занятых частной работой.

  counties_selected <- округа%>%
выберите (штат, округ, население, частная_ работа, общественная_ работа, самозанятый)

# Фильтр для Техаса и более 10000 человек; сортировать по убыванию private_work
countties_selected%>%
filter (штат == 'Техас', население> 10000)%>%
аранжировать (desc (private_work))

1.8 Mutate (видео)

1,9 Расчет численности государственных служащих

В этом видео вы использовали переменную безработицы , которая представляет собой процентное соотношение, для расчета количества безработных в каждом округе.В этом упражнении вы проделаете то же самое с другой процентной переменной: public_work .

Предоставленный код уже выбирает столбцы , штат , округ , округ , население , население и public_work, .

Инструкция 1:

Используйте mutate () , чтобы добавить в набор данных столбец с названием public_workers с количеством людей, занятых на государственной (государственной) работе.

  counties_selected <- округа%>%
выберите (штат, округ, население, public_work)

# Добавьте новый столбец public_workers с количеством людей, занятых на общественных работах
countties_selected%>%
мутировать (public_workers = население * public_work / 100)

Инструкция 2:

Сортировка нового столбца в порядке убывания.

  counties_selected <- округа%>%
выберите (штат, округ, население, public_work)

# Сортировка по убыванию столбца public_workers
countties_selected%>%
mutate (public_workers = public_work * Population / 100)%>%
аранжировать (desc (public_workers))

1.10 Расчет процентной доли женщин в стране

Набор данных включает столбцы для общего числа (не в процентах) мужчин и женщин в каждом округе. Вы можете использовать это вместе с переменной населения , чтобы вычислить долю мужчин (или женщин) в каждом округе.

В этом упражнении вы сами выберете соответствующие столбцы.

Инструкция:

Выберите столбцы штат , округ , население , мужчины и женщины .
Добавьте новую переменную под названием ratio_women с долей населения округа, состоящей из женщин.

  # Выберите в столбцах состояние, округ, население, мужчин и женщин.
countties_selected <- округа%>%
выберите (штат, округ, население, мужчины, женщины)
  
# Вычислить ratio_women как долю населения, состоящую из женщин
countties_selected%>%
мутировать (ratio_women = женщины / население)

1.11 Выбрать, изменить, отфильтровать и упорядочить

В этом упражнении вы соберете все, что вы узнали в этой главе ( select () , mutate () , filter () и range () ), чтобы найти округа с самая высокая доля мужчин.

Инструкция:

Выберите только столбцы штат , округ округ , население , мужчины и женщины .
Добавьте переменную ratio_men с долей населения округа, состоящей из мужчин.
Фильтр для округов с населением не менее десяти тысяч (10000).
Расположите округа в порядке убывания доли мужчин.

  округа%>%
# Выберите пять столбцов
выберите (штат, округ, население, мужчины, женщины)%>%
# Добавляем переменную ratio_men
mutate (ratio_men = мужчины / население)%>%
# Фильтр для населения не менее 10 000
фильтр (популяция> = 10000)%>%
# Расположите пропорции мужчин в порядке убывания
упорядочить (desc (ratio_men))

2.Агрегирование данных

2.1 Глагол count (видео)

2.2 Подсчет по регионам

Набор данных округов содержит столбцы для региона, штата, населения и количества граждан, которые мы выбрали и сохранили в виде таблицы counties_selected . В этом упражнении вы сосредоточитесь на столбце , регион .

  counties_selected <- округа%>%
выберите (регион, штат, население, горожане)

Инструкция:

Используйте count () , чтобы найти количество округов в каждом регионе, используя второй аргумент для сортировки в порядке убывания.

  # Используйте count, чтобы найти количество округов в каждом регионе
countties_selected%>%
count (регион, sort = ИСТИНА)

2.3 Подсчет граждан по штатам

Вы можете взвесить свой счет по конкретным переменным, а не по количеству округов. В этом случае вы найдете количество граждан в каждом штате.

  counties_selected <- округа%>%
выберите (регион, штат, население, горожане)

Инструкция:

Подсчитайте количество округов в каждом штате, взвешенное на основе столбца жителей и отсортированное в порядке убывания.

  # Найдите количество округов на штат, взвешенное по гражданам
countties_selected%>%
count (состояние, wt = граждане, sort = TRUE)

2.4 Мутация и счет

Вы можете комбинировать несколько глаголов вместе, чтобы ответить на все более сложные вопросы о ваших данных. Например: «В каких штатах США большинство людей ходят на работу пешком?»

Вы воспользуетесь столбцом пешеходов, который показывает процент людей в каждом округе, идущих на работу, чтобы добавить новый столбец и рассчитывать на его основе.

  counties_selected <- округа%>%
выберите (регион, штат, население, прогулка)

Инструкция:

Используйте mutate () для вычисления и добавления столбца с названием Population_walk , содержащего общее количество людей, идущих на работу пешком в округе.
Используйте (взвешенный и отсортированный) счетчик () , чтобы найти общее количество людей, идущих на работу пешком в каждом штате.

  выбранные округа%>%
# Добавить Population_walk, содержащий общее количество людей, идущих на работу
mutate (population_walk = прогулка * популяция / 100)%>%
# Подсчет взвешивается по новому столбцу
count (состояние, wt = Population_walk, sort = TRUE)

2.5 Группировка, суммирование и разгруппировка глаголов (видео)

2.6 Подведение итогов

Глагол summarize () очень полезен для свертывания большого набора данных в одно наблюдение.

  counties_selected <- округа%>%
выберите (округ, население, доход, безработица)

Инструкция:

Суммируйте набор данных по округам, чтобы найти следующие столбцы: min_population (с наименьшим населением), max_unemployment (с максимальной безработицей) и average_income (со средним значением переменной дохода).

  # Подведите итоги, чтобы найти минимальную численность населения, максимальную безработицу и средний доход
countties_selected%>%
суммировать (min_population = min (население),
          max_unemployment = max (безработица),
          средний_ доход = средний (доход))

2.7 Обобщение по состоянию

Другой интересный столбец — land_area , который показывает площадь земли в квадратных милях. Здесь вы суммируете численность населения и площадь земель по штатам с целью определения плотности (в человеке на квадратные мили).

  counties_selected <- округа%>%
выберите (штат, округ, население, земля_зона)

Инструкция 1:

Сгруппируйте данные по штатам и суммируйте, чтобы создать столбцы total_area (с общей площадью в квадратных милях) и total_population (с общей численностью населения).

  # Сгруппируйте по штатам и найдите общую площадь и население
countties_selected%>%
group_by (состояние)%>%
суммировать (total_area = sum (land_area), total_population = sum (население))

Инструкция 2:

Добавьте столбец с плотностью с количеством человек на квадратную милю, а затем расположите его в порядке убывания.

  # Добавить столбец плотности, затем отсортировать в порядке убывания
countties_selected%>%
group_by (состояние)%>%
суммировать (total_area = sum (land_area),
          total_population = сумма (население))%>%
mutate (density = total_population / total_area)%>%
аранжировать (desc (плотность))

2,8 Обобщение по штатам и регионам

Вы можете группировать по нескольким столбцам вместо группировки по одному. Здесь вы попрактикуетесь в агрегировании по штатам и регионам и заметите, насколько оно полезно для выполнения нескольких агрегатов подряд.

  counties_selected <- округа%>%
выберите (регион, штат, округ, население)

Инструкция 1:

Просуммируйте, чтобы найти общую численность населения в виде столбца total_pop в каждой комбинации региона и штата.

  # Суммируйте, чтобы найти общую численность населения
countties_selected%>%
group_by (регион, штат)%>%
суммировать (total_pop = сумма (население))

Инструкция 2:

Обратите внимание, что таблица все еще сгруппирована по регионам; используйте другой этап суммирования для вычисления двух новых столбцов: среднее население штата в каждом регионе ( average_pop, ) и среднее население штата в каждом регионе ( median_pop, ).

  # Вычислить столбцы average_pop и median_pop
countties_selected%>%
group_by (регион, штат)%>%
суммировать (total_pop = sum (совокупность))%>%
суммировать (среднее_поп = среднее (общее_поп),
          median_pop = медиана (total_pop))

2.9 Глагол top_n (видео)

2.10 Выбор страны из каждого региона

Ранее вы использовали столбец пешком , который показывает процент людей в каждом округе, идущих на работу, чтобы добавить новый столбец и подсчитать общее количество людей, идущих пешком на работу в каждом округе.

Теперь вам интересно найти округ в каждом регионе с наибольшим процентом граждан, идущих на работу пешком.

  counties_selected <- округа%>%
выберите (регион, штат, округ, метро, население, прогулка)

Инструкция:

Найдите округ в каждом регионе с наибольшим процентом граждан, идущих на работу пешком.

  # Группируйте по регионам и найдите наибольшее количество граждан, идущих на работу пешком
countties_selected%>%
group_by (регион)%>%
top_n (1, прогулка)

2.11 Поиск штата с самым высоким доходом в каждом регионе

Вы учились сочетать вместе несколько глаголов dplyr . Здесь вы объедините group_by () , summarize () и top_n () , чтобы найти штат в каждом регионе с наибольшим доходом.

Когда вы группируете по нескольким столбцам, а затем подводите итоги, важно помнить, что резюмирование «отслаивает» одну из групп, но оставляет остальные включенными. Например, если вы group_by (X, Y) затем суммируете, результат все равно будет сгруппирован по X .

  counties_selected <- округа%>%
выберите (регион, штат, округ, население, доход)

Инструкция:

Рассчитайте средний доход (как средний_ доход ) округов в каждом регионе и штате (обратите внимание, что group_by () уже было выполнено для вас).
Найдите штат с самым высоким доходом в каждом регионе.

  выбранные округа%>%
group_by (регион, штат)%>%
# Рассчитать средний доход
суммировать (средний_ доход = средний (доход))%>%
# Найдите штат с самым высоким доходом в каждом регионе
top_n (1, средний_ доход)

2.12 Используя summarize, top_n и сосчитать вместе

В этой главе вы научились использовать пять глаголов dplyr , связанных с агрегацией: count () , group_by () , summarize () , ungroup () и top_n () . В этом упражнении вы будете использовать их все, чтобы ответить на вопрос: В скольких штатах больше людей живет в городских районах, чем в других районах?

Напомним, что столбец метро имеет одно из двух значений: «Метро» (для городских районов с высокой плотностью населения) или «Неметро» (для пригородных и загородных районов).

  counties_selected <- округа%>%
выберите (штат, метро, население)

Инструкция 1:

Для каждой комбинации state и metro найдите общее население как total_pop .

  # Найдите общую численность населения для каждой комбинации штата и метро
countties_selected%>%
group_by (штат, метро)%>%
суммировать (total_pop = сумма (население))

Инструкция 2:

Извлеките наиболее заполненную строку из каждого состояния, которая будет либо Metro , либо Nonmetro .

  # Извлечь наиболее заполненную строку для каждого состояния
countties_selected%>%
group_by (штат, метро)%>%
суммировать (total_pop = sum (совокупность))%>%
top_n (1, всего_поп)

Инструкция 3:

Разгруппируйте, затем посчитайте, как часто появляется Metro или Nonmetro, чтобы узнать, в каких штатах проживает больше людей в этих районах.

  # Подсчитайте штаты с большим количеством людей в районах метро или не метро
countties_selected%>%
group_by (штат, метро)%>%
суммировать (total_pop = sum (совокупность))%>%
top_n (1, total_pop)%>%
разгруппировать ()%>%
граф (метро)

3.Выбор и преобразование данных

3.1 Выбор (видео)

3.2 Выбор столбцов

Используя глагол выбора, мы можем ответить на интересные вопросы о нашем наборе данных, сосредоточившись на связанных группах глаголов. Двоеточие (: ) полезно для одновременного получения нескольких столбцов.

Инструкция:

Используйте glimpse () для проверки всех переменных в таблице округов .
Выберите столбцы для штата, округа, населения и (используя двоеточие) всех пяти переменных, связанных с отраслью; В таблице есть пять последовательных переменных, относящихся к отрасли труда людей: профессиональный , сервис , офис , строительство и производство .
Расположите таблицу в порядке убывания service , чтобы найти округа с самыми высокими показателями работы в сфере услуг.

  # Посмотреть таблицу графств
проблеск (графства)

округа%>%
# Выберите столбцы, связанные со штатом, округом, населением и отраслью
выберите (штат, округ, население, специалист, услуги, офис, строительство, производство)%>%
# Упорядочить сервис в порядке убывания
аранжировать (desc (service))

3.3 Выбрать помощников

Из видео вы узнали о помощнике выбора start_with () .Другой помощник выбора — это nds_with () , который находит столбцы, заканчивающиеся определенной строкой.

Инструкция:

Выберите столбцы состояние, округ, население и все столбцы, которые заканчиваются на , работают .
Фильтр только для округов, в которых не менее 50% населения занято общественными работами.

  округа%>%
# Выберите штат, округ, население и те, которые заканчиваются на "работа"
select (штат, округ, население, end_with ('работа'))%>%
# Отфильтруйте округа, в которых не менее 50% людей занимаются общественной работой
фильтр (public_work> = 50)

3.4 Глагол переименования (видео)

3.5 Переименование столбца после отсчета

Глагол rename () часто бывает полезен для изменения имени столбца, полученного из другого глагола, например count () . В этом упражнении вы переименуете столбец n с count () (о котором вы узнали в главе 2) на что-нибудь более описательное.

Инструкция 1:

Используйте count () , чтобы определить, сколько округов находится в каждом штате.

  # Подсчитать количество округов в каждом штате
округа%>%
счет (состояние)

Инструкция 2:

Обратите внимание на столбец n в выходных данных; используйте rename () , чтобы переименовать его в num_counties .

  # Переименуйте столбец n в num_counties
округа%>%
количество (состояние)%>%
переименовать (num_counties = n)

3.6 Переименовать столбец как часть выбора

rename () — это не единственный способ выбрать новое имя для столбца: вы также можете выбрать имя как часть select () .

Инструкция:

Выберите столбцы состояние , округа и бедность из набора данных округов ; на том же шаге переименуйте столбец бедности в бедность .

  # Выберите штат, округ и уровень бедности в качестве показателя бедности
округа%>%
выберите (штат, округ, бедность_рейта = бедность)

3.7 Глагол трансмутации (видео)

3.8 Выбор глаголов

3.9 Использование трансмутации

Как вы узнали из видео, глагол преобразования позволяет вам контролировать, какие переменные вы сохраняете, какие переменные вы вычисляете и какие переменные отбрасываете.

Инструкция:

Оставить только столбцы state , county и Население и добавить новый столбец, density , который содержит населения на land_area .
Фильтр только для округов с населением более одного миллиона человек.
Сортировка таблицы в порядке возрастания плотности.

  округа%>%
# Сохраните столбцы штата, округа и населения и добавьте столбец плотности
transmute (штат, округ, население, плотность = население / земля)%>%
# Фильтр для округов с населением более одного миллиона человек
фильтр (совокупность> 1000000)%>%
# Плотность сортировки по возрастанию
аранжировать (плотность)

3.10 Соответствие глаголов их определениям

3.11 Выбор из четырех глаголов

В этой главе вы узнали о четырех глаголах: выбрать, изменить, преобразовать и переименовать. Здесь вы выберете подходящий глагол для каждой ситуации. В скобках ничего менять не нужно.

Инструкция:

Выберите правильный глагол, чтобы изменить название столбца безработица на ставка безработицы .
Выберите правильный глагол, чтобы сохранить только столбцы , состояние , округа и те, которые содержат бедности .
Вычислите новый столбец с именем Fraction_women с долей населения, состоящей из женщин, без удаления каких-либо столбцов.
Оставьте только три столбца: штат, округ и занятых / население , которые вы назовете занятость .

  # Изменить название столбца безработицы
округа%>%
переименовать (безработица = безработица)

# Сохраните столбцы штата и округа, а также столбцы, содержащие сведения о бедности
округа%>%
select (штат, округ, содержит ("бедность"))

# Вычислить столбец Fraction_women, не отбрасывая другие столбцы
округа%>%
мутировать (фракция_женщины = женщины / население)

# Оставить только столбцы "Штат", "Округ" и "Коэффициент занятости"
округа%>%
трансмутация (штат, округ, коэффициент занятости = занятые / население)

4.Пример использования: набор данных

babynames

4.1 Данные о младенцах (видео)

4.2 Фильтрация и сортировка на один год

Выученные вами глаголы dplyr полезны для исследования данных. Например, вы можете узнать самые распространенные имена в конкретный год.

Инструкция:

Фильтр только за 1990 год.
Отсортируйте таблицу в порядке убывания количества рожденных детей.

  детские имена%>%
# Фильтр за 1990 год
фильтр (год == 1990)%>%
# Сортировать числовой столбец в порядке убывания
аранжировать (desc (число))

4.3 Использование top_n с babynames

Вы видели, что можно использовать filter () и range () , чтобы найти наиболее распространенные имена за один год. Однако вы также можете использовать group_by и top_n , чтобы найти наиболее распространенное имя за каждый год.

Инструкция:

Используйте group_by и top_n , чтобы найти наиболее распространенное имя для младенцев в США каждый год.

  # Найдите самое распространенное имя в каждом году
babynames%>%
group_by (год)%>%
top_n (1, число)

4.4 Визуализация имен с помощью ggplots

Пакет dplyr очень полезен для исследования данных, но особенно полезен в сочетании с другими пакетами tidyverse , такими как ggplot2 .

Инструкция 1:

Отфильтруйте только имена Стивен, Томас и Мэтью и назначьте его объекту с именем selected_names .

  # Фильтр по именам Стивен, Томас и Мэтью
selected_names <- babynames%>%
фильтр (имя% в% c ("Стивен", "Томас", "Мэтью"))

Инструкция 2:

Визуализируйте эти три имени в виде линейного графика с течением времени, при этом каждое имя представлено разным цветом.

  # Нанести на график имена, используя разные цвета для каждого имени
ggplot (selected_names, aes (x = год, y = число, цвет = имя)) +
geom_line ()

4.5 Сгруппированные мутации (видео)

4.6 Определение года для каждого наиболее распространенного имени

Из предыдущего видео вы узнали, как фильтровать конкретное имя, чтобы определить частоту этого имени с течением времени. Теперь вы собираетесь выяснить, в каком году каждое имя было наиболее распространенным.

Для этого вы объедините подход группового изменения с top_n .

Инструкция:

Заполните код, чтобы найти год, в котором каждое имя является наиболее распространенным.

  # Найдите год, когда каждое имя является наиболее распространенным
babynames%>%
group_by (год)%>%
mutate (year_total = сумма (число))%>%
разгруппировать ()%>%
mutate (дробь = число / год_общий)%>%
group_by (имя)%>%
top_n (1, дробь)

4.7 Сложение суммы и максимума для каждого имени

Из видео вы узнали, как можно сгруппировать по году и использовать mutate () , чтобы сложить итог за этот год.

В этих упражнениях вы научитесь нормализовать по другой, но тоже интересной метрике: вы разделите каждое имя на максимальное значение для этого имени. Это означает, что каждое имя достигнет пика 1.

После добавления новых столбцов результат по-прежнему будет сгруппирован по имени. Это разбивает его на 48000 групп, что фактически делает более поздние шаги, такие как , мутировать , медленнее.

Инструкция 1:
Используйте сгруппированное изменение, чтобы добавить два столбца:

name_total , с общим числом младенцев, родившихся с этим именем во всем наборе данных.
name_max , с наибольшим количеством новорожденных за любой год.

  # Добавить столбцы name_total и name_max для каждого имени
babynames%>%
group_by (имя)%>%
mutate (name_total = сумма (число),
       name_max = max (число))

Инструкция 2:

Добавьте еще один шаг, чтобы разгруппировать таблицу.
Добавьте столбец с именем фракция_макс, в котором число в году разделено на максимум для этого имени.

  детские имена%>%
group_by (имя)%>%
mutate (name_total = сумма (число),
       name_max = max (число))%>%
# Разгруппировать таблицу
разгруппировать ()%>%
# Добавляем столбец дроби_макс, содержащий число по имени максимум
изменить (фракция_макс = число / имя_макс)

4.8 Визуализация нормализованного изменения популярности

Вы выбрали несколько имен и рассчитали каждое из них как долю их пика. Это тип «нормализации» имени, когда вы сосредотачиваетесь на относительном изменении внутри каждого имени, а не на общей популярности имени.

В этом упражнении вы визуализируете нормализованную популярность каждого имени. Ваша работа из предыдущего упражнения, names_normalized , предоставлена вам.

  names_normalized <- babynames%>%
                     group_by (имя)%>%
                     mutate (name_total = сумма (число),
                            name_max = max (число))%>%
                     разгруппировать ()%>%
                     изменить (фракция_макс = число / имя_макс)

Инструкция:

Отфильтруйте таблицу names_normalized , чтобы ограничить ее тремя именами Стивен, Томас и Мэтью.
Визуализируйте Fraction_max для этих имен с течением времени.

  # Фильтр по именам Стивен, Томас и Мэтью
name_filtered <- names_normalized%>%
filter (имя% в% c ('Стивен', 'Томас', 'Мэтью'))

# Визуализируйте эти имена с течением времени
ggplot (names_filtered, aes (x = год, y = фракция_max, color = name)) +
geom_line ()

4.9 Оконная функция (видео)

4.10 Использование соотношений для описания частоты имени

Из этого видео вы узнали, как найти разницу в частоте имен детей в разные годы подряд.Что, если вместо того, чтобы найти разницу, вы захотите найти соотношение?

Вы уже начнете с данных babynames_fraction, чтобы оценить популярность каждого имени в течение каждого года.

Инструкция:

Расположите данные в порядке возрастания имени и года.
Сгруппируйте по имени, чтобы ваше изменение работало с каждым именем.
Добавьте коэффициент соотношения в столбец, содержащий соотношение между каждым годом.

  babynames_fraction%>%
# Расположите данные по названию, затем по году
аранжировать (имя, год)%>%
# Группируем данные по имени
group_by (имя)%>%
# Добавьте столбец отношения, который содержит соотношение между каждым годом
мутировать (соотношение = дробь / отставание (дробь))

4.11 самых больших прыжков в имени

Ранее вы добавили столбец с соотношением , чтобы описать соотношение частоты детского имени между последовательными годами, чтобы описать изменения в популярности имени. Теперь вы посмотрите на подмножество этих данных, которое называется babynames_ratios_filtered , чтобы глубже изучить имена, которые испытали самый большой скачок популярности за последние годы.

  babynames_ratios_filtered <- babynames_fraction%>%
                     аранжировать (имя, год)%>%
                     group_by (имя)%>%
                     изменить (соотношение = фракция / отставание (фракция))%>%
                     фильтр (дробь> = 0.00001)

Инструкция:

От каждого имени в данных сохранить наблюдение (год) с наибольшим коэффициентом ; обратите внимание, что данные уже сгруппированы по имени .
Сортировка столбца с коэффициентом в порядке убывания.
Далее отфильтруйте данные babynames_ratios_filtered , отфильтровав столбец фракция , чтобы отобразить только результаты, которые больше или равны 0,001 .

  babynames_ratios_filtered%>%
# Извлекаем наибольшее соотношение из каждого имени
top_n (1, соотношение)%>%
# Сортировать столбец соотношения в порядке убывания
упорядочить (desc (ratio))%>%
# Фильтр по фракциям, большим или равным 0,001
фильтр (дробь> = 0,001)

4.12 Поздравляем!

Как рассчитать BEP и применить его к своему бизнесу

Когда я выйду на уровень безубыточности? Это один из самых важных вопросов, на который вам нужно ответить, когда вы начинаете бизнес.Вот почему так важно провести анализ безубыточности, который поможет вам определить постоянные затраты (например, арендную плату) и переменные затраты (например, материалы), чтобы вы могли правильно установить цены и спрогнозировать, когда ваш бизнес станет прибыльным.

Центральное место в анализе безубыточности занимает концепция точки безубыточности (BEP).

Система, которая растет вместе с вашим бизнесом.

Мы с вами от Square one до любого следующего.

Какова точка безубыточности для бизнеса?

Точка безубыточности бизнеса — это этап, на котором выручка равна затратам.После того, как вы определите это число, вам следует внимательно посмотреть на все свои расходы — от аренды до рабочей силы и материалов, — а также на структуру ценообразования.

Затем задайте себе следующие вопросы: ваши цены слишком низкие или ваши затраты слишком высоки, чтобы достичь точки безубыточности в разумные сроки? Насколько устойчив ваш бизнес?

Расчет точки безубыточности

Есть несколько основных формул для определения точки безубыточности бизнеса. Один основан на количестве проданных единиц продукта, а другой основан на
пунктах в долларах продаж.

Чтобы рассчитать точку безубыточности на основе единиц: Разделите постоянные затраты на доход на единицу минус переменные затраты на единицу. Фиксированные затраты — это те, которые не меняются независимо от количества проданных единиц. Выручка — это цена, по которой вы продаете продукт, за вычетом переменных затрат, таких как оплата труда и материалов.
Точка безубыточности (единицы) = фиксированные затраты ÷ (выручка на единицу — переменная стоимость на единицу)
При определении точки безубыточности на основе долларов продаж: Разделите постоянные затраты на маржу вклада.Маржа вклада определяется путем вычитания переменных затрат из цены продукта. Эта сумма затем используется для покрытия постоянных затрат.
Точка безубыточности (в долларах продаж) = фиксированные затраты ÷ маржа вклада
Маржа вклада = Цена продукта — переменные затраты

Чтобы лучше понять, что все это означает, давайте более подробно рассмотрим компоненты формулы.

Постоянные затраты: Как отмечалось выше, на постоянные затраты не влияет количество проданных товаров, например арендная плата за витрины или производственные помещения, компьютеры и программное обеспечение.Постоянные затраты также включают плату за такие услуги, как графический дизайн, рекламу и связи с общественностью.
Маржа вклада: Маржа вклада рассчитывается путем вычитания переменных затрат на объект из продажной цены. Итак, если вы продаете продукт за 100 долларов, а стоимость материалов и рабочей силы составляет 40 долларов, то маржа вклада составляет 60 долларов. Эти 60 долларов затем используются для покрытия постоянных затрат, и если после этого остаются деньги, это ваша чистая прибыль.
Коэффициент маржи вклада: Эта цифра, обычно выражаемая в процентах, рассчитывается путем вычитания ваших постоянных затрат из вашей маржи вклада.Отсюда вы можете определить, что вам нужно сделать, чтобы добиться безубыточности, например, сократить производственные затраты или повысить цены.
Прибыль, полученная после достижения безубыточности: Когда объем продаж сравняется с вашими постоянными и переменными затратами, вы достигли точки безубыточности, и компания сообщит о чистой прибыли или убытке в размере 0 долларов. Любые продажи сверх этой точки увеличивают вашу чистую прибыль.

Как использовать анализ безубыточности

Анализ безубыточности позволяет определить точку безубыточности.Но на этом ваши расчеты не заканчиваются. Как только вы подсчитаете, вы можете обнаружить, что вам нужно продать намного больше продуктов, чем вы предполагали, чтобы окупиться.

На этом этапе вы должны спросить себя, реалистичен ли ваш текущий план, или вам нужно поднять цены, найти способ сократить расходы или и то, и другое. Вы также должны подумать, будут ли ваши продукты иметь успех на рынке. Просто потому, что анализ безубыточности определяет количество продуктов, которые вам нужно продать, нет гарантии, что они будут продаваться.

В идеале, вам следует провести этот анализ до того, как вы начнете бизнес, чтобы иметь хорошее представление о связанных с этим рисках. Другими словами, вы должны выяснить, стоит ли это того. Существующие предприятия должны провести этот анализ перед запуском нового продукта или услуги, чтобы определить, стоит ли потенциальная прибыль затрат на запуск.

Анализ безубыточности полезен не только для планирования стартапа. Вот несколько способов, которыми компании могут использовать его в своей повседневной деятельности и планировании.

Цены: Если ваш анализ показывает, что ваша текущая цена слишком низкая, чтобы позволить вам выйти на уровень безубыточности в желаемый период времени, вы можете поднять стоимость товара. Не забудьте проверить стоимость сопоставимых товаров, чтобы не вывести себя из рыночной цены.
Материалы: Являются ли затраты на материалы и рабочую силу неустойчивыми? Узнайте, как можно поддерживать желаемый уровень качества при одновременном снижении затрат.

Онлайн калькулятор расчета строительного и облицовочного кирпича

Информация по назначению калькулятора

Общие сведения по результатам расчетов

Как посчитать, сколько нужно арматурных стержней

Как посчитать число арматуры.

Пример расчетов количества арматуры.

2.Подсчет объемов работ кирпичной кладки.

3. Составление калькуляции трудозатрат и заработной платы

Расчет количества цемента на кладку кирпича

Расстояние между арматурой в бетонных балках и перекрытиях

Шаг арматуры в бетонных балках и перекрытиях

1.Минимальное расстояние между стержнями при растяжении

2. Максимальное расстояние между стержнями при растяжении

3. Минимальные и максимальные требования к армированию в элементах

Для балок

Как вы рассчитываете изменение импульса объекта?

Наука

Математика

Что такое обучение с подкреплением? Полное руководство

Что такое обучение с подкреплением?

Примеры обучения с подкреплением

Проблемы с обучением с подкреплением

Чем отличается обучение с подкреплением от глубокого и машинного обучения?

Заключение

Является ли обучение с подкреплением будущим машинного обучения?

Сводка

R-DataCamp-Data Manipulation с dplyr в R_agoldminer 的 博客 -CSDN 博客

1. Преобразование данных с помощью dplyr

1.1 Набор данных по странам (видео)

1.2 Понимание ваших данных

1.3 Выбор столбцов

1.4 Фильтр и упорядочивание глаголов (видео)

1.5 Организация наблюдений

1,6 Фильтрация по условиям

1.7 Фильтрация и упорядочивание

1.8 Mutate (видео)

1,9 Расчет численности государственных служащих

1.10 Расчет процентной доли женщин в стране

1.11 Выбрать, изменить, отфильтровать и упорядочить

2.Агрегирование данных

2.1 Глагол count (видео)

2.2 Подсчет по регионам

2.3 Подсчет граждан по штатам

2.4 Мутация и счет

2.5 Группировка, суммирование и разгруппировка глаголов (видео)

2.6 Подведение итогов

2.7 Обобщение по состоянию

2,8 Обобщение по штатам и регионам

2.9 Глагол top_n (видео)

2.10 Выбор страны из каждого региона

2.11 Поиск штата с самым высоким доходом в каждом регионе

2.12 Используя summarize, top_n и сосчитать вместе

3.Выбор и преобразование данных

3.1 Выбор (видео)

3.2 Выбор столбцов

3.3 Выбрать помощников

3.4 Глагол переименования (видео)

3.5 Переименование столбца после отсчета

3.6 Переименовать столбец как часть выбора

3.7 Глагол трансмутации (видео)

3.8 Выбор глаголов

3.9 Использование трансмутации

3.10 Соответствие глаголов их определениям

3.11 Выбор из четырех глаголов

4.Пример использования: набор данных

4.1 Данные о младенцах (видео)

4.2 Фильтрация и сортировка на один год

4.3 Использование top_n с babynames

4.4 Визуализация имен с помощью ggplots

4.5 Сгруппированные мутации (видео)

4.6 Определение года для каждого наиболее распространенного имени

4.7 Сложение суммы и максимума для каждого имени

4.8 Визуализация нормализованного изменения популярности

4.9 Оконная функция (видео)

4.10 Использование соотношений для описания частоты имени

4.11 самых больших прыжков в имени

4.12 Поздравляем!

Как рассчитать BEP и применить его к своему бизнесу

Система, которая растет вместе с вашим бизнесом.

Какова точка безубыточности для бизнеса?

R-DataCamp-Data Manipulation с dplyr в R_agoldminer 的博客 -CSDN 博客