Размеры 2105: Габариты ВАЗ 2105 - все размеры (ширина, высота и длина) автомобиля на WhoByCar.com - Автозапчасти ВАЗ

Размеры кузова VAZ — Таблицы размеров

2105 1.3 MT (1980 — 1992)
Количество дверей	4
Количество мест	5
Колесная база	2424 (мм)
Колея передняя	1365 (мм)
Колея задняя	1321 (мм)
Дорожный просвет	170 (мм)
Ширина	1620 (мм)
Длина	4130 (мм)
Высота	1446 (мм)
21050 1.3 MT (1980 — 1992)
Количество дверей	4
Количество мест	5
Колесная база	2424 (мм)
Колея передняя	1365 (мм)
Колея задняя	1321 (мм)
Дорожный просвет	170 (мм)
Ширина	1620 (мм)
Длина	4130 (мм)
Высота	1446 (мм)
21051 1. 2 MT (1981 — 1999)
Количество дверей	4
Количество мест	5
Колесная база	2424 (мм)
Колея передняя	1365 (мм)
Колея задняя	1321 (мм)
Дорожный просвет	170 (мм)
Ширина	1620 (мм)
Длина	4130 (мм)
Высота	1446 (мм)
21053 1.5 MT (1980 — 2007)
Количество дверей	4
Количество мест	5
Колесная база	2424 (мм)
Колея передняя	1365 (мм)
Колея задняя	1321 (мм)
Дорожный просвет	170 (мм)
Ширина	1620 (мм)
Длина	4130 (мм)
Высота	1446 (мм)
21053-20 1. 5 MT (2005 — 2007)
Количество дверей	4
Количество мест	5
Колесная база	2424 (мм)
Колея передняя	1365 (мм)
Колея задняя	1321 (мм)
Дорожный просвет	170 (мм)
Ширина	1620 (мм)
Длина	4130 (мм)
Высота	1446 (мм)
21054 1.6 MT (2005 — 2010)
Количество дверей	4
Количество мест	5
Колесная база	2424 (мм)
Колея передняя	1365 (мм)
Колея задняя	1321 (мм)
Дорожный просвет	170 (мм)
Ширина	1620 (мм)
Длина	4130 (мм)
Высота	1446 (мм)
21054-30 1. 6 MT (2005 — 2010)
Количество дверей	4
Количество мест	5
Колесная база	2424 (мм)
Колея передняя	1365 (мм)
Колея задняя	1321 (мм)
Дорожный просвет	170 (мм)
Ширина	1620 (мм)
Длина	4130 (мм)
Высота	1446 (мм)
21055 1.5d MT (1999 — 2000)
Количество дверей	4
Количество мест	5
Колесная база	2424 (мм)
Колея передняя	1365 (мм)
Колея задняя	1321 (мм)
Дорожный просвет	170 (мм)
Ширина	1620 (мм)
Длина	4130 (мм)
Высота	1446 (мм)
21058 1. 3 MT (1982 — 1994)
Количество дверей	4
Количество мест	5
Колесная база	2424 (мм)
Колея передняя	1365 (мм)
Колея задняя	1321 (мм)
Дорожный просвет	170 (мм)
Ширина	1620 (мм)
Длина	4130 (мм)
Высота	1446 (мм)
21059 1.3 MT (1980 — 2010)
Количество дверей	4
Количество мест	5
Колесная база	2424 (мм)
Колея передняя	1365 (мм)
Колея задняя	1321 (мм)
Дорожный просвет	170 (мм)
Ширина	1620 (мм)
Длина	4130 (мм)
Высота	1446 (мм)

Размеры шин и дисков для ВАЗ 2105

Марка автомобиля: Бренд Acura Alfa Romeo Aston Martin Audi Bentley BMW Brilliance Buick Byd Cadillac Changan Chery Cheryexeed Chevrolet Chrysler Citroen Daewoo Daihatsu Datsun Dodge Dongfeng Ds Dw FAW Ferrari Fiat Ford Foton Gac Geely Genesis Great Wall Hafei Haima Haval Hawtai Honda Hummer Hyundai Infiniti Iran khodro Isuzu Iveco Jac Jaguar Jeep Kia Lamborghini Lancia Land Rover Lexus Lifan Lincoln Lotus Maserati Maybach Mazda Mercedes MG Mini Mitsubishi Nissan Opel Peugeot Pontiac Porsche Ravon Renault Rolls Royce Rolls-royce Rover Saab Seat Skoda Smart SsangYong Subaru Suzuki Tesla Toyota Volkswagen Volvo Vortex (tagaz) ZAZ Zotye АЗЛК ВАЗ ГАЗ ОКА ТаГАЗ УАЗ

Модель: Модель 110 2104 2105 2106 2107 2108 2109 21099 2113 2114 2115 4X4 4×4 Bronto 4×4 Urban Granta Kalina Kalina NFR Niva Niva Legend Niva Travel Priora Samara Vesta Vesta Sport X-Ray Ларгус

Модификация: Модификация1. 31.51.6

Год: Год1980198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004200520062007200820092010

Кузов: КузовSedan

Возрожденная LADA 2105 показана на рендерных изображениях

Независимый дизайнер портала «Авто Mail.ru» пофантазировал на тему того, как могла бы выглядеть сейчас тольяттинская «классика» — ВАЗ-2105, если бы модель продержалась на конвейере до 2021 года.

рендер современной LADA 2105

Напомним, ВАЗ-2105 «Жигули» (LADA 2105) — советский и российский заднеприводный автомобиль с кузовом типа седан, который был разработан и серийно выпускался на Волжском автомобильном заводе. Мелкосерийное производство начато в октябре 1979, полномасштабное и массовое производство развёрнуто в январе 1980 года и длилось до 30 декабря 2010 года.

Это самый длительно выпускавшийся автомобиль классического семейства (31 год, с 1979 по 2010 годы). За все время производства (с 1980 по 2010 годы) АвтоВАЗ выпустил 2 091 000 автомобилей ВАЗ-2105 всех модификаций с кузовом седан.

рендер современной LADA 2105

Помимо того, что «пятерка» была одним из самых долгоиграющих заднеприводных седанов АвтоВАЗа, в конце двухтысячных она являлась еще и самым доступным новым автомобилем на российском рынке. Да и ни одна другая Lada не продавалась у нас в те годы лучше, чем семейство 2104/2105/2107.

Оригинальный ВАЗ-2105

Дизайнеры попытались представить, как могла бы выглядеть современная «пятерка» с учетом всех последних веяний в фирменном стиле марки Lada. Очевидно, седан Lada 2105 сохранил бы знакомые очертания, размеры и форму кузова, а все внешние изменения ввиду дороговизны глобальной переделки машины свелись бы к новым фарам и радиаторной решетке, а также переработанным пластиковым бамперам с воздухозаборниками внушительного размера.

Оригинальный ВАЗ-2105

Современная Lada 2105, скорее всего, получила бы красивые легкосплавные диски и увеличенные боковые зеркала на ножках с электроприводом складывания и обогревом, а также новые более удобные ручки дверей под естественный хват. Автомобиль интереснее смотрелся бы с закругленными колесными арками, более широкими порогами и черными передними и центральными стойками крыши. Дворники можно было бы перенести под кромку капота.

Оригинальный ВАЗ-2105

Скорее всего, сзади у современной «пятерки» были бы узкие полностью светодиодные фонари, мог появится и аккуратный обтекаемый бампер с приподнятой нижней частью, а еще в верхней части заднего стекла был бы уместен более широкий дополнительный стоп-сигнал.

Линейку силовых агрегатов современная Lada 2105 могла бы позаимствовать у модели Granta. А значит «пятерка» имела базовый 8-клапанный мотор мощностью 87 л.с. объемом 1,6 литра в паре с механикой, а на версиях подороже мог появиться 98-сильный 16-клапанник с 4- ступенчатым «автоматом».

Оригинальный ВАЗ-2105

Напомним, в марте АвтоВАЗ объявил скидки на автомобили Lada, которые позволяют получить дополнительную выгоду.

Ретротест ВАЗ-2105 — журнал За рулем

Погружаемся в атмосферу 80-х за рулем Жигулей ВАЗ-2105 1981 года выпуска.

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105 Жигули

Материалы по теме

Выбирая автомобиль для ретротеста, я неспроста остановился на ВАЗ-2105. Пятая модель Жигулей 1982 года выпуска была первым автомобилем в нашей семье. Именно на нем я учился ездить самостоятельно, а не сидя на коленях.

Учитывая, что было выпущено больше двух миллионов «пятерок», я не думал, что с поиском возникнут проблемы. Как оказалось, большинство живых автомобилей свежие, выпущенные уже в этом веке. ВАЗ-2105 собирался до 2010 года и стал самым долгоиграющим из всего семейства Жигулей. А вот найти живую вазовскую «пятерку» начала восьмидесятых в приличном состоянии, да еще и с родным пятерочным мотором оказалось ой как непросто. Сейчас куда легче отыскать аутентичные «копейки», «двойки» или «трешки». И все же мне повезло, и я нашел ВАЗ-2105 1981 года выпуска.

При виде бежевой «пятерки» у меня заколотилось сердце — ведь именно такого цвета была и наша машина (да и год почти тот же). И тоже с ременным двигателем ВАЗ-2105. Хорошее состояние «жигуленка» впечатлило. Родная краска неплохо сохранилась. На кузове почти нет ржавчины — только несколько сколов и царапин. Полностью оригинальный салон редкого синего цвета с объемными дверными картами. Сохранился даже советский радиоприемник А-275В, работающий на УК-волнах. Удивило, что остались родные металлические форсунки омывателя, хромированные поводки дворников с клеймом «Made in USSR» и хромированные же окантовки задних фонарей.

ВАЗ-2105

На щитке приборов необходимый для начала восьмидесятых минимум. У первых «пятерок» были антибликовые стекла приборов, которые со временем заменили обычными — для удешевления.

ВАЗ-2105

Классическая 4-ступенчатая коробка передач даже спустя годы радует четкими переключениями.

ВАЗ-2105

Оценить работу родного советского радиоприемника А-275В, к сожалению, не удалось. Время взяло над ним верх, но все можно починить.

ВАЗ-2105

В сравнении с предыдущими моделями Жигулей панель «пятерки» выглядела современно. Автомобили первых лет можно отличить по замку вещевого ящика, расположенному в левой части крышки. Позже он переехал в центр.

ВАЗ-2105

Оригинальные пластиковые шильдики «1300 S» сейчас редкость и уже становятся предметом охоты недобросовестных торговцев ретрозапчастями.

ВАЗ-2105

Хромированные крышки дверных пепельниц сегодня настоящий фетиш для любителей вазовской классики.

ВАЗ-2105

На большинстве ВАЗ-2105 первых лет выпуска ставилась формованная обивка дверей.

Материалы по теме

Стоило сесть за руль, как я почувствовал знакомый с детства запах жигулевского салона. Знакома и посадка за рулем — ноги согнуты в коленях, руки прямые. Запустить двигатель сразу не вышло — клеммы аккумулятора сброшены. Оказалось, фонари освещения салона не выключаются при закрытых дверях, и рычажок, отключающий их совсем, тоже не работает — проблема многих Жигулей в возрасте. Вот батарея и отсоединена от греха подальше.

Подсоединил клеммы, вытягиваю ручку «подсоса» и поворачиваю ключ зажигания. Двигатель, чуть прокашлявшись, затарахтел как новый. Даже с учетом того, что один из клапанов требует регулировки, двигатель ВАЗ-2105 объемом 1,3 литра с ремнем ГРМ все равно самый тихий из всех «классических» двигателей. Но с годами от этого агрегата отказались — все из-за того же ремня, надежность которого оставляла желать лучшего.

ВАЗ-2105

Под капотом «пятерки» все точно так же, как и у других классических ВАЗов. Родной двигатель 2105 выдают лишь оригинальные клапанная крышка и крышка ремня ГРМ.

ВАЗ-2105

Даже при легком морозе замок крышки багажника быстро замерзает.

ВАЗ-2105

Приличную часть багажного отделения занимают запаска и топливный бак. Вместе с машиной владельцу досталось немало интересного антиквариата, в том числе и провода для прикуривания с тканевой оплеткой.

ВАЗ-2105

Благодаря прозрачной крышке блока о состоянии предохранителей можно судить, не снимая ее. Это в теории. Со временем пластик мутнеет, и что-либо разглядеть уже невозможно.

ВАЗ-2105

Металлические форсунки омывателя — большая редкость.

ВАЗ-2105

Отличительная особенность машин первых лет выпуска — хромированные окантовки задних фонарей.

Материалы по теме

Мощность в 64 л.с. по сегодняшним меркам выглядит смешно. Тем не менее «пятерка» трогается довольно бодро и уверенно разгоняется. До определенного момента — на высоких оборотах весь задор сходит на нет. Поэтому орудовать рычагом коробки передач приходится часто. Благо делать это очень приятно — четкость механизма переключения «классической» коробки великолепна даже на фоне современных автомобилей.

А вот ждать хорошей управляемости от ходовой родом из шестидесятых было бы наивно. Отсутствие усилителя компенсируется большим диаметром руля — крутить его несложно. Но точность реакций на вращения баранкой растворяется в червячном редукторе. Приходится работать на опережение, закладывая время на выбор зазоров в большом количестве соединений рулевой трапеции.

Зато разбитой дороги Жигули никогда не боялись. Подвеска без труда справляется с нашими «направлениями». А большой клиренс выручает на заснеженных парковках. Ходом можно брать даже небольшие сугробы. На тестовой машине почти все элементы ходовой до сих пор родные, за что спасибо тольяттинским инженерам.

Рентген ВАЗ-2105

По компоновке ВАЗ-2105 ничем не отличается от братьев по «классическому» семейству.

Материалы по теме

Изначально нежная подвеска донора, Fiat 124, после адаптации к нашим условиям стала очень живучей. Чем еще покоряют классические автомобили, так это своим обзором. Даже отсутствие правого наружного зеркала не смущает. Тоненькие стойки кузова и большая площадь остекления позволяют уверенно «мониторить» ситуацию по периметру «пятерки». Современные автомобили способны подарить схожее чувство лишь с помощью многочисленных электронных помощников.

Конечно, сегодня ездить по городу на Жигулях тяжело: динамика, управляемость и, самое главное, тормоза — все это из прошлого. Но это же прошлое вызывает ностальгическую улыбку. Так что регулярно садиться за руль классических Жигулей, Москвичей или Волг я бы советовал всем. Вы не только окунетесь в молодость, но и пересмотрите некоторые автомобильные ценности, навеянные нынешними реалиями. Тем паче, что представителей того времени с каждым годом становится все меньше. За этот экземпляр я спокоен — его владелец наверняка продолжит прикладывать все усилия, чтобы сохранить частичку нашей истории.

ВАЗ-2105

У «пятерок» первых лет выпуска (как и у ВАЗ-2104 и 2107) были свои собственные 13-дюймовые штампованные диски с оригинальным дизайном.

Позже их сменили колеса, унифицированные с ВАЗ-2106.

У «пятерок» первых лет выпуска (как и у ВАЗ-2104 и 2107) были свои собственные 13-дюймовые штампованные диски с оригинальным дизайном. Позже их сменили колеса, унифицированные с ВАЗ-2106.

ВАЗ-2105

Первый прототип ВАЗ-2105 1976 года с точки зрения дизайна был куда ближе к «копейке».

ВАЗ-2105

Передняя панель предсерийного автомобиля 1978 года. К моменту запуска на конвейере изменился, по сути, только цвет.

Модель	ВАЗ
	2105	21051	21053	21053i	21054	21055	21059
ОБЩИЕ ДАННЫЕ
Размеры, мм: длина /ширина / высота / база	4130 / 1620 / 1446 / 2424
Колея спереди/сзади	1365/1321
Объем багажника, л	345
Снаряженная / полная масса, кг	995 / 1395	995 / 1395	995 / 1395	995 / 1395	1060 / 1460	995 / 1395	995 / 1395
Время разгона 0–100 км/ч, с	18	20	17	17	16	23	9
Максимальная скорость, км/ч	145	142	148	148	150	125	180
Топливо / запас топлива, л	Аи-92 / 39	Аи-92 / 39	Аи-92 / 39	Аи-92 / 39	Аи-92 / 39	ДТ / 39	Аи-92 / 39
Расход топлива город / загород / смешанный	10,1 / 7,5 / 10	10,1 / 7,5 / 10	9,6 / 6,9 / 9,2	9,5 / 6,9 / 9,2	9,6 / 6,9 / 9,2	8,0 / 5,8 / 6,7	12,5 / 9,5 / 11
ДВИГАТЕЛЬ
Тип	бензиновый					дизельный	бензиновый
Расположение	спереди продольно
Конфигурация / число клапанов	Р4/8						Р2/4
Рабочий объем	1290	1198	1452	1451	1568	1524	1654
Мощность, л. с. при об/мин	64 / 5600	59 / 6500	71 / 5600	67 / 5600	74 / 5600	50 / 4600	140 / 6400
Крутящий момент, Н*м при об/мин	92 / 3400	85 / 3400	104 / 3400	103 / 3400	120 / 3000	92 / 2500	186 / 4500
ТРАНСМИССИЯ
Тип	Заднеприводная
Коробка передач	М4	М4	М4	М5	М4	М4	М5
ХОДОВАЯ ЧАСТЬ
Подвеска: спереди / сзади	пружинная независимая рычажная/пружинная зависимая
Рулевое управление	червячное без усилителя
Тормоза спереди / сзади	дисковые / барабанные
Размер шин	175/70 R13

Технические характеристики ВАЗ 2105

Описание автомобиля ВАЗ 2105

Серийная сборка седана ВАЗ 2105 осуществлялась с 1980 по 2010 год. Данная модель является глубоко модернизированной модификацией Fiat 128 Berlina, по сути от прототипа остались только узнаваемые очертания кузова и сохранились основные принципы компоновки узлов и агрегатов. Все остальное, включая линейку силовых агрегатов, состав опционного оснащения, тормозную и подвесную систему, специалисты автопроизводителя разработали «с нуля» и в результате получился недорогой, отлично адаптированный к отечественным условиям эксплуатации транспорт, обладающий обширным списком достоинств. Среди них в первую очередь следует отметить простоту технического обслуживания, ремонтопригодность, низкую стоимость и повсеместную доступность комплектующих. В салоне транспорта образованы комфортабельные условия, достаточно высокий клиренс позволяет машине уверено передвигаться по проселочным дорогам.

Экстерьер

В экстерьере ВАЗ 2105 преобладают прямые линии и углы, контуры ветрового стекла выделены хромированным кантом, возле него на поверхности капота выполнены вентиляционные решетки. Защитное стекло блоков головного освещения обладает квадратной формой, к ним примыкают крупные указатели поворотов. Декоративный обвес радиаторной решетки имеет вид прямоугольной пластиковой вставки, в которой образованы неширокие горизонтально ориентированные жалюзи. На узкий передний бампер нанесены защитные полимерные накладки, арки колес выделены неширокими штампованными полками. Хромированные ручки дверей скрыты в корпус, под ними простирается узкая полоса штамповки. Крыша прямая, передние/задние стойки обладают идентичным углом наклона. На плоской крышке багажника выполнены невысокие полосы штамповки, задние фонари состоят из пяти элементов образующих в сочетании друг с другом правильные прямоугольники. Габариты кузова составляют 4128/1620/1443 мм, величина колесной базы – 2420 мм, клиренс – 170 мм. Соотношение колесной колеи – 1365/1321 мм, снаряженная/полная масса – 1060/1475 мм, объем багажника – 385 литров.

Интерьер

На плоские поверхности дверей ВАЗ 2105 нанесены узкие подлокотники, составляющие единое целое с крупными ручками, установленными под 45-градусным углом. Рядом с ними располагаются фиксаторы замков, поворотные ручки стеклоподъемников. Под обивкой заднего дивана установлены пружинные блоки, способные адаптироваться к анатомическим особенностям человеческого тела. Передние кресла могут регулироваться в продольном направлении и в ограниченном диапазоне значений по высоте. Между сиденьями размещается компактный бокс, в его передней части присутствует рукоятка стояночного тормоза. В передней части центрального тоннеля располагается высокая рукоятка трансмиссии. Рядом с ним выполнен бокс, используемый под монтаж автомагнитолы, в центр передней панели помещены ползунки регулировки интенсивности функционирования вентиляции и отопителя. Справа от них пространство передней панели используется под компоновку бардачка, на его крышку нанесена фирменная надпись. Приборный щиток прямоугольной формы выступает вперед, на его поверхности образовано несколько глубоких ниш разной формы. В них установлены циферблаты, стрелочные и световые индикаторы.

Технические характеристики

Младший в линейке силовых агрегатов ВАЗ 2105 двигатель развивает до 58 л. сил, имеет рабочий объем 1198 см3. Его предельный крутящий момент составляет 89 Нм, динамика ускорения – 22 секунды, максимальная скорость – 140 км/час, усредненный уровень потребления топлива – 7,5 литров. Наиболее мощный в линейке мотор развивает 71 л. сил, обладает объемом 1452 см3. Его предельный крутящий момент составляет 92 Нм, время разгона – 17 секунд, расход топлива – 10,1 секунды.

Таблица размеров шин и дисков ВАЗ и Лада

Услуги

ВАЗ 2105 (Lada 2105) и т.п.

шины:
175/70 R13
165/70 R13
допускается:
шины M+S

диски:
5,0J*R13 h3, PCD:4*98, ET29, Dia:58,6мм
допускается:
5,5J*R13 h3, PCD:4*98, ET25-30, Dia:58,6мм

ВАЗ 2104(Lada 2104) и т. п.

шины:
175/70 R13
165/70 R13
допускается:
шины M+S

диски:
5,0J*R13 h3, PCD:4*98, ET29, Dia:58,6мм
допускается:
5,5J*R13 h3, PCD:4*98, ET25-30, Dia:58,6мм

ВАЗ 2107 (Lada 2107) и т.п.

шины:
175/70 R13
165/70 R13
допускается:
шины M+S

диски:
5,0J*R13 h3, PCD:4*98, ET29, Dia:58,6мм
допускается:
5,5J*R13 h3, PCD:4*98, ET25-30, Dia:58,6мм

ВАЗ 2110, 2111, 2112 (Lada 110, 111, 112) и т.п.

шины:
175/70 R13
175/70S R13
175/65 R14

диски:
Размер обода 5J-13h3, 5 1/2 J-13h3, 5 1/2 J-14h3

Шины Радиальные, низкопрофильные, бескамерные
175/70R13,

175/65R14

ВАЗ 2113, 2114,2115 (Lada Samara) ит.п.

шины:
175/70 R13 82T,H
допускается:
175/65 R14 82T,H
185/60 R14 82T,H

диски:
5,0J*R13 h3, PCD:4*98, ET35, Dia:58,6мм
допускается:
5,5J*R13 h3, PCD:4*98, ET35-40, Dia:58,6мм
5,0-5,5-6,0J*R14 h3, PCD:4*98, ET35-40, Dia:58,6мм

ВАЗ 2170 (Lada Priora) ит.п.

шины:
185/65 R14 82H
185/60 R14 82H

диски:
5,5J*R14 h3, PCD:4*98, ET35, Dia:58,6мм
допускается:
5,0J*R14 h3, PCD:4*98, ET35, Dia:58,6мм
6,0J*R14 h3, PCD:4*98, ET35, Dia:58,6мм

Лада Калина

175/65/R14
185/60/R14

Лада Гранта

175/65 R14 под 14″ диск 583мм

ВАЗ 2105 | Контрольные размеры кузова

Рис. 11.5. Установка брызговиков, лонжеронов и панели облицовки радиатора: А1 = 1260 мм; А2 = 1547 мм; А3 =810 мм

Рис. 11.6. Контрольные размеры установки панели облицовки радиатора и опорных чашек пружин передней подвески: А4 = 840 мм; А5 = 990 мм

Рис. 11.7. Контрольный размер, позволяющий определить смещение опорных чашек пружин передней подвески: А6 = 1220 мм

Рис. 11.8. Контрольные размеры установки лонжеронов и поперечины подкапотного пространства: В1 = 660 мм; В2 = 955 мм

Рис. 11.9. Замер проема ветрового стекла:

С1 = 1365 мм

Рис. 11.10. Контрольный размер переднего проема и относительное положение передней и средней стоек кузова: D1 = 1085 мм

Рис. 11.11. Размеры, позволяющие оценить изменение геометрии переднего дверного проема: D2 = 1325 мм; D3 = 857 мм

Рис. 11.12. Размеры, позволяющие оценить изменение геометрии заднего дверного проема, для кузова «седан»: D4 = 1040 мм; D5 = 840 мм

Рис. 11.13. Размер, определяющий относительное положение средней и задней стоек, для кузова «седан»: D6 = 876 мм

Рис. 11.14. Размеры, позволяющие оценить изменение геометрии заднего дверного проема для кузова «универсал»: D7 = 1088 мм;

D8 = 840 мм

Рис. 11.15. Размер, определяющий относительное положение средней и задней стоек, для кузова «универсал»: D9 = 875 мм

Рис. 11.16. Размеры, определяющие относительное положение средних стоек кузова:

Е1 = 1550 мм; Е2 = 1370 мм; Е3 = 1390 мм

На рис.11.5,11.6,11.7 представлены контрольные размеры установки кузовных деталей в подкапотном пространстве. На рис. 11.8 приведены контрольные размеры нижней части подкапотного пространства. На рис. 11.9 приведен контрольный размер проема ветрового стекла. Проемы передних дверей на кузовах «седан» и «универсал» одинаковы. Их контрольные размеры показаны нарис. 11.10 и 11.11. Проемы задних дверей для кузовов «седан» и «универсал» различаются. Их размеры приведены на рис. 11.12,11.13,11.14,11.15.

Рис. 11.17. Точки приложения измерительного инструмента

Рис. 11.18. Схема замера проема заднего стекла: F1 = 1245 мм

Рис. 11.19. Точки приложения измерительного инструмента при замере диагоналей проема заднего стекла

Рис. 11.20. Контрольные размеры задней поперечины багажного отсека и верхней задней части проема крышки багажника: G1 = 1240 мм; G2 = 975 мм

Рис. 11.21. Размер проема крышки багажника в нижней части: G3 = 870 мм

Рис. 11.22. Контрольные размеры проема под пятую дверь кузова «универсал»: Н1 = 1015 мм; Н2 = 1116 мм

Рис. 11.23. Контрольные размеры положения боковин кузова по проему пятой двери кузова «универсал»

Рис. 11.24. Контрольные размеры лонжеронов задка кузовов «седан» и «универсал»:

J1 = 1145 мм; J2 = 1670 мм; J3 = 885 мм

Рис. 11.25. Относительные размеры положения передних и задних лонжеронов пола: К1 = 1767 мм

Рис. 11.26. Общий контрольный размер днища кузова: L = 4049 мм

В случае необходимости ремонта последствий бокового удара или опрокидывания важны размеры между средними стойками кузова, представленные на рис. 11.16 и рис. 11.17, которые одинаковы для кузовов «седан» и «универсал». Данные размеры позволяют оценить изменение геометрии салона. Проем заднего стекла контролируется замером диагоналей, показанных на рис. 11.18 и 11.19. Размеры багажного отсека и проема крышки багажника для кузова «седан» приведены на рис. 11.20 и 11.21, а для пятой двери кузова «универсал» на рис. 11.22 и 11.23. Размеры лонжеронной части задка кузова, приведенные на рис. 11.24, одинаковы для «седанов» и «универсалов». Относительные размеры установки передних и задних лонжеронов для кузовов «седан» и «универсал» одинаковы и представлены на рис. 11.25. Общий контрольный размер днища для кузовов «седан» и «универсал» одинаков и измеряется между крайним отверстием передней поперечины и концом заднего лонжерона, как показано на рис. 11.26.

Техническая предварительная версия 2105 — Configuration Manager

13.05.2021
6 минут на чтение

В этой статье

Применимо к: Configuration Manager (ветвь технической предварительной версии)

В этой статье представлены функции, доступные в технической предварительной версии для Configuration Manager версии 2105.Установите эту версию, чтобы обновить и добавить новые функции на свой технический сайт предварительного просмотра.

Перед установкой этого обновления ознакомьтесь с технической превью. Эта статья знакомит вас с общими требованиями и ограничениями для использования технической предварительной версии, как выполнять обновление между версиями и как оставить отзыв.

В следующих разделах описаны новые функции, которые можно попробовать в этой версии:

Расширенный редактор кода

На основе улучшений в Configuration Manager 2010, касающихся выделения синтаксиса и сворачивания кода, теперь у вас есть возможность редактировать сценарии в расширенном редакторе.Новый редактор поддерживает выделение синтаксиса, сворачивание кода, перенос слов, номера строк, а также поиск и замену. Новый редактор доступен в консоли везде, где можно просматривать или редактировать сценарии и запросы.

Откройте новый редактор кода для просмотра или редактирования скриптов и запросов из следующих мест:

Элемент конфигурации
- Скрипты
- Запросы SQL и WQL
- Методы обнаружения
Скрипты обнаружения приложений
Свойства оператора запроса
Мастер создания сценариев
Свойства скрипта
Группа оркестровки
- сценария предварительной установки
- сценария после установки
Последовательность задач
- Скрипты PowerShell
- Запрос опции WMI

Новый редактор кода поддерживает следующие функции:

Режим редактора с подсветкой синтаксиса и переключением обычного текста
Переключить перенос слов и номера строк
Код складной
Выбор языка
Найти , Найти и заменить и Перейти к , номер строки
Выбор типа и размера шрифта
Масштабирование с помощью кнопок или Ctrl + колесо мыши.
На информационной панели внизу отображается:
- Количество строк и символов в скрипте
- Позиция курсора
- Если сценарий доступен только для чтения
Постоянные настройки для всех экземпляров окна кода, такие как сворачивание кода, перенос слов и размер окна.

Выберите размер виртуальной машины для CMG

При развертывании шлюза управления облаком (CMG) с масштабируемым набором виртуальных машин теперь вы можете выбрать размер виртуальной машины (ВМ).Доступны следующие три варианта:

Лаборатория : B2s
Стандартный : A2_v2. Этот параметр остается настройкой по умолчанию.
Большой : D2_v3

Этот элемент управления обеспечивает большую гибкость при развертывании CMG. Вы можете настроить размер для тестовых лабораторий или если вы поддерживаете большие среды. Например, меньший размер Lab идеально подходит для тестирования с меньшим количеством клиентов при меньших затратах.Для производственных развертываний либо используйте размер по умолчанию Standard , либо добавьте дополнительную емкость с размером Large . Дополнительные сведения о различиях в стоимости этих вариантов для вашего региона см. В калькуляторе цен Azure.

Для получения дополнительной информации о CMG см. Обзор CMG.

Попробуйте!

Попробуй выполнить поставленные задачи. Затем отправьте отзыв со своими мыслями об этой функции.

Настройте CMG с масштабируемым набором виртуальных машин.
На странице мастера Settings измените VM Size на Lab (B2s) . По умолчанию CMG развертывается с размером Standard (A2_V2) .
Завершите работу мастера.

Configuration Manager развертывает CMG в Azure с виртуальными машинами меньшего размера для технического предварительного развертывания в лаборатории.

Если вы уже развернули CMG с масштабируемым набором виртуальных машин, вы можете изменить CMG.На вкладке Settings измените размер виртуальной машины, а затем выберите OK , чтобы сохранить изменения. Configuration Manager повторно развертывает службу в Azure для использования нового размера виртуальной машины.

Центр поддержки темные и светлые темы

Инструменты центра поддержки теперь предлагают темный и светлый режимы. Выберите использование системной цветовой схемы по умолчанию или переопределите системную цветовую схему по умолчанию, выбрав темную или светлую тему.

Попробуйте!

Попробуй выполнить поставленные задачи. Затем отправьте отзыв со своими мыслями об этой функции.

Установить тему для OneTrace

OneTrace — это средство просмотра журналов с центром поддержки. Он работает аналогично CMTrace с множеством улучшений. Для получения дополнительной информации см. Центр поддержки OneTrace. Чтобы установить тему для OneTrace:

Открытый центр поддержки OneTrace.
Выберите Window , затем Theme .
Выберите тему System , Dark или Light .

Установить тему для всех других приложений Центра поддержки

Для всех других приложений Центра поддержки, следуйте инструкциям ниже, чтобы установить тему:

Откройте одно из следующих приложений:
- Клиентские инструменты центра поддержки
- Сборщик данных клиента центра поддержки
- Средство просмотра центра поддержки
- Средство просмотра файлов журнала центра поддержки
В верхнем левом углу щелкните стрелку в синем поле, чтобы открыть меню окна, и выберите Параметры .
- F4 — это сочетание клавиш для меню Options .
В разделе Theme выберите тему System , Dark или Light .
Выбрать Применить .

Изменение местоположения RBAViewer

RBAViewer перемещен из \ tools \ servertools \ rbaviewer.exe . Теперь он находится в каталоге консоли Configuration Manager. После установки консоли RBAViewer.exe будет в том же каталоге. Расположение по умолчанию: C: \ Program Files (x86) \ Microsoft Endpoint Manager \ AdminConsole \ bin \ rbaviewer.exe .

Обновлены предварительные требования для развертывания клиента

Для клиента Configuration Manager требуется распространяемый компонент Microsoft Visual C ++ ( vcredist_x * .exe ). Когда вы устанавливаете клиент, он автоматически устанавливает этот компонент, если он еще не существует. Начиная с этого выпуска, теперь он использует распространяемый компонент Microsoft Visual C ++ 2015-2019 версии 14.28.29914.0. Эта версия улучшает стабильность клиентских операций Configuration Manager.

Дополнительные сведения см. В разделе Предварительные требования для развертывания клиентов на компьютерах Windows.

Изменение требований к доступу в Интернет

Чтобы упростить требования к доступу в Интернет для обновлений и обслуживания Configuration Manager, этот выпуск ветки технической предварительной версии загружается с configmgrbits.azureedge.net . Эта конечная точка уже требуется, поэтому она уже должна быть разрешена через интернет-фильтры.С этим изменением существующая конечная точка Интернета для технических предварительных версий больше не требуется: cmupdatepackppe.blob.core.windows.net .

Подсказка

Это изменение также будет применяться к следующему выпуску текущей ветки. Поскольку configmgrbits.azureedge.net уже является необходимой конечной точкой, если вы ограничиваете доступ в Интернет, никаких изменений не потребуется. Перед установкой следующего текущего выпуска ветви убедитесь, что сервер системы сайта, на котором размещена роль точки подключения службы, может взаимодействовать с этой конечной точкой Интернета.Дополнительные сведения см. В разделе «Требования к доступу в Интернет для точки подключения службы».

Общие известные проблемы

Известная проблема с CMG, развернутым с использованием классических облачных сервисов

Если у вас есть шлюз управления облаком (CMG), развернутый с использованием классических облачных сервисов, после обновления сайта до версии 2105 ветки технической предварительной версии веб-роль CMG неоднократно перезапускается и не запускается. Состояние CMG в консоли Configuration Manager остается на Обновление или Подготовка .Вы увидите записи, похожие на следующие строки из SMS_CLOUD_SERVICES_MANAGER, повторяющиеся в cloudmgr.log :

  Статус экземпляра развертывания для службы <имя> - BusyRole.
Статус экземпляра развертывания для службы <имя> - RestartingRole.

Эта проблема не влияет на CMG, развернутые с масштабируемым набором виртуальных машин.

Параметры консоли Configuration Manager не сохраняются

При установке технической предварительной версии 2105 консоли Configuration Manager такие параметры, как изменение столбцов, размер окна и поисковые запросы, не сохраняются.Когда вы впервые откроете обновленную консоль, она будет выглядеть так, как будто она никогда ранее не была установлена на устройстве. Любые настройки консоли, сделанные после установки версии 2105 Technical Preview консоли Configuration Manager, сохранятся при ее повторном открытии.

Заметки о выпуске

PowerShell, предварительная версия

В этих примечаниях к выпуску обобщены изменения командлетов PowerShell Configuration Manager в технической предварительной версии 2105.

Дополнительные сведения о PowerShell для Configuration Manager см. В разделе Начало работы с командлетами Configuration Manager.

Новые командлеты

Get-CMPersistentUserSettingsGroup

Используйте этот командлет, чтобы получить список сохраненных вами настроек сайта. Эти настройки следуют за вами на разных устройствах.

Например, уведомления консоли Configuration Manager, которые активны или вы отклонили.

Remove-CMPersistentUserSettingsGroup

Используйте этот командлет для сброса настроек всего сайта.

Например, вы можете восстановить отклоненные уведомления консоли Configuration Manager.После запуска этого командлета и перезапуска консоли Configuration Manager вы снова увидите все доступные уведомления.

Модифицированные командлеты

Add-CMDeviceCollectionDirectMembershipRule

Дополнительные сведения см. В разделе Add-CMDeviceCollectionDirectMembershipRule.

Исправленные ошибки

Исправлена проблема при попытке добавить тысячи устройств в правила прямого членства.

Новый-CMCloudManagementGateway

Для получения дополнительной информации см. New-CMCloudManagementGateway.

Основные изменения

Теперь требуется параметр ServiceCertPassword .

Следующие шаги

Для получения дополнительной информации об установке или обновлении ветки Technical Preview см. Technical preview.

Дополнительные сведения о различных ветвях Configuration Manager см. В разделе Какую ветвь Configuration Manager следует использовать ?.

Рассмотрение размера выборки и статистической мощности в параметрах данных высокой размерности: сравнительное исследование алгоритмов классификации | BMC Bioinformatics

Этот раздел организован следующим образом: В первом подразделе («Данные») мы представляем сводку ключевых характеристик данных, полученных в результате высококонкурентных «омических» экспериментов в нескольких исследованиях с участием людей или моделей животных. .Сводные данные из нескольких «омических» исследований представлены для выбора параметров и моделей, актуальных для расчетов мощности для будущих исследований с использованием аналогичных высокопроизводительных методов.

Во втором подразделе («Результаты моделирования») мы представляем результаты исследований моделирования, сравнивающих производительность классификаторов K-ближайшего соседа (KNN), прогнозного анализа микромассивов (PAM), случайных лесов (RF) и опорного вектора. Машины (SVM) в настройках данных высокой размерности.

Данные

В таблице 1 мы представляем краткое описание семи экспериментов с высоким содержанием, включая информацию о первичной области заболевания, видах, проанализированных образцах и конкретных платформах, используемых для профилирования белков и метаболитов. Во всех рассмотренных экспериментах первичный результат был дихотомическим, представляя два взаимоисключающих интересующих нас фенотипических класса. Краткое описание каждого исследования представлено в разделе «Методы».

Таблица 1 Сводка данных, полученных в результате экспериментов с использованием технологий «омикс».

Комплексное профилирование метаболитов в отдельных образцах было основано на комбинации трех платформ, использующих методы на основе масс-спектрометрии (МС), которые называются ГХ / МС, липидная ЖХ / МС и Полярная ЖХ / МС. Протеомный анализ был основан на комбинации целевых методов с использованием метода количественного мультиплексного иммуноанализа, а также на комплексной стратегии профилирования белков, основанной на тандемной масс-спектрометрии. Краткое описание платформ и конкретных молекул, на которые нацелена каждая из них, представлено в разделе «Методы».

Измерения интенсивности признаков были преобразованы в шкалу натурального логарифма перед анализом данных. Наборы данных, созданные отдельными платформами в каждом исследовании, были обобщены в отношении следующего: (i) распределение размеров эффекта, (ii) распределение асимметрии и (iii) процент характеристик с негауссовым распределением (рисунки 1, 2, 3). ).

Рис. 1

Распределение величины эффекта между функциями, измеренными на каждой платформе в исследовании . Сплошные точки обозначают 5 ^-го и 95 ^-го процентилей, скобки обозначают 1 ^-й и 3 ^-й квартилей, × обозначает медианное значение, а число, указанное на правой оси, указывает максимальное значение величины эффекта.Исследования образцов человека (модели животных) окрашены в красный (черный) цвет. Платформы, которые не использовались для конкретного исследования, обозначены как N / A (синий).

Рис. 2

Распределение асимметрии между функциями, измеренными на каждой платформе за исследование . Скобки обозначают 1 квартили ^st и 3 ^rd, а × обозначает медианное значение. Исследования образцов человека (модели на животных) окрашены в красный (черный) цвет. Платформы, которые не использовались для конкретного исследования, обозначены как N / A (синий).

Рис. 3

Процент аналитов со значительно негауссовым распределением на каждой платформе в исследовании . Исследования образцов человека (модели на животных) окрашены в красный (черный) цвет. Платформы, которые не использовались для конкретного исследования, обозначены как N / A (синий).

Для каждой особенности (в натуральном логарифмическом масштабе) мы определяем размер эффекта следующим образом: Пусть μ _j и σ _j обозначают среднее и стандартное отклонение в пределах класса j , соответственно, для j = 1 , 2.Пусть δ = | μ ₁ — μ ₂ | обозначают абсолютную разницу в средних значениях между двумя классами. Предполагая, что стандартные отклонения в обоих классах равны (обозначается σ), величина эффекта была определена как отношение δσ. Предположение об общем стандартном отклонении внутри разных фенотипических классов в значительной степени подтвердилось в экспериментах по «омиксам», кратко изложенных здесь (подробности доступны по запросу).

Информация о распределении асимметрии функций (в натуральном логарифмическом масштабе) и процентном соотношении, демонстрирующем значительные негауссовские распределения, выявляют важные характеристики профилированных данных в каждой платформе / исследовании.Для каждой характеристики x асимметрия оценивалась как отношение ∑i = 1n (xi − μ) 3σ3, где n обозначает количество предметов в классе, x ₁ , .., x _n обозначают измерения интенсивности n для этого объекта, μ представляет собой среднее значение, а σ обозначает стандартное отклонение для этого объекта. Для каждой характеристики асимметрия оценивалась отдельно для каждого случая и контрольного класса — распределение среднего внутриклассовых оценок показано на рисунке 2.Наконец, мы оценили процент функций в каждом наборе данных (для каждой платформы на исследование), которые значительно отклонялись от предположения об условном гауссовском распределении классов. Для каждой характеристики мы получили значение p из теста Андерсона-Дарлинга на нормальность [23] и скорректировали для множественных сравнений с использованием процедуры значений q [24]. В каждом фенотипическом классе был оценен процент признаков со значениями p и q менее 0,05 — среднее значение процентных соотношений для конкретных классов показано на рисунке 3.

На рисунке 1 мы представляем распределение размеров эффекта для функций (в натуральном логарифмическом масштабе), измеренных на каждой платформе «омикс» за исследование. Исследования на человеческих образцах (показаны красным) показывают распределения, смещенные влево в сторону меньших размеров эффекта на всех платформах по сравнению с исследованиями, проведенными на животных моделях (показаны черным). Максимальный размер эффекта в исследованиях на людях варьировался от 0,4 (Исследование I, ГХ / МС) до 0,8 (Исследование II, Полярная ЖХ / МС) с процентилем 95 ^th на уровне 0 или ниже.8 на всех платформах. Диапазон размеров эффекта, наблюдаемый в исследованиях с участием моделей на животных (исследование III — исследование VII, таблица), был значительно больше, чем в исследованиях на людях — максимальный размер эффекта варьировался от 0,6 (исследование III, платформа Lipid LC / MS) до 17,8 (исследование V, платформа Polar LC / MS). Процентиль 95 ^-й распределения величины эффекта в исследованиях на животных был ниже 2,5 на обеих протеомных платформах. С другой стороны, 95–^–– процентиль распределения величины эффекта в исследованиях на животных среди платформ, профилирующих метаболиты, находились в диапазоне примерно от 0.4 (Исследование III, Липидная ЖХ / МС) до более чем 4,0 (Исследование V, Полярная ЖХ / МС). Различия в величине эффекта, наблюдаемые в исследованиях на животных и людях, можно частично объяснить следующими факторами: (i) повышенной генетической однородностью в популяциях животных по сравнению с популяциями людей, и (ii) характером проведенных исследований. . Исследования на животных включают инбредные и генетически однородные популяции, что приводит к снижению внутриклассовой изменчивости измеряемых характеристик по сравнению с исследованиями с участием людей.Более того, описанные здесь исследования на животных включали эксперименты, сравнивающие эффекты лечения препаратом по сравнению с плацебо, тогда как исследования на людях представляли собой эксперименты «случай-контроль», сравнивающие субъектов, принадлежащих к двум различным классам исходов, связанных с заболеванием.

На рисунке 2 мы представляем распределение асимметрии элементов, измеренное после преобразования измерений в натуральный логарифм. Для каждого исследования мы сообщаем о распределении средней оценки асимметрии внутри класса.Средняя асимметрия черт, измеренная в исследованиях на людях (показаны красным), была заметно больше по сравнению с исследованиями с участием моделей на животных (показаны черным). Средняя асимметрия в исследованиях на людях варьировалась от приблизительно 0,1 (Исследование I, ЖХ / МС липидов) до приблизительно 0,8 (Исследование II, ГХ / МС). Среди исследований на животных средняя асимметрия на большинстве платформ составляла примерно 0. Заметными исключениями были данные полярной ЖХ / МС и липидной ЖХ / МС, профилированные в исследовании IV, а также данные протеомики (масс-спектрометрии), профилированные в исследовании VIIb, где средняя асимметрия составляла приблизительно -0.5.

На рисунке 3 мы представляем средний процент характеристик (для каждой платформы и исследования) со значением p и значением q меньше 0,05, полученным в результате теста Андерсона-Дарлинга на нормальность данных, преобразованных в натуральный логарифм. . Процент признаков, удовлетворяющих пороговым значениям p и q , был оценен в пределах каждого фенотипического класса — сообщается среднее значение оценок внутри класса. В соответствии с данными, представленными на рисунке 2, исследования с участием людей (показаны красным) привели к большему проценту признаков со значительно негауссовым распределением признаков по сравнению с исследованиями с участием животных моделей (показаны черным цветом).Среди исследований на людях процент признаков с негауссовым распределением варьировался от 7,8% (Исследование II, Липидная ЖХ / МС) до 53,1% [Исследование I, Полярная ЖХ / МС]. Среди исследований с участием животных моделей процент признаков с негауссовым распределением варьировался от 0% [Исследования V, VIIa, Протеомика (масс-спектрометрия)] до 38,5% (Исследование IV, Липидная ЖХ / МС). Платформы Lipid LC / MS и Polar LC / MS в исследовании IV наблюдались как исключения среди исследований с участием моделей на животных — на обеих платформах наблюдалась значительная доля признаков с отрицательной асимметрией (рис. 2), с соответственно большим процентом признаков, демонстрирующих негауссовские распределения (рисунок 3).

Большая средняя асимметрия (Рисунок 2) и, соответственно, высокий процент характеристик, демонстрирующих негауссово распределение (Рисунок 3) в исследованиях на людях, согласуется с предыдущими сообщениями о большей биологической изменчивости и более высокой вероятности наблюдения выбросов в исследованиях на людях, по сравнению с исследованиями на животных моделях [25].

Результаты моделирования

Мы провели исследования моделирования, сравнивая производительность классификаторов KNN, PAM, RF и SVM в условиях, когда количество характеристик превышало количество субъектов в исследовании.Каждый классификатор включал в себя процедуру исключения рекурсивных признаков для выбора подмножества признаков, которые максимизировали производительность классификатора при прогнозировании членства в классе. Далее размер выборки в каждом классе обозначается как n , а процент биомаркеров среди 1000 характеристик, измеренных для каждого субъекта, обозначается как k . Ссылки на размер эффекта относятся к отдельным характеристикам, составляющим набор биомаркеров — например, параметр моделирования, описанный как ‘ k = 1% и размер эффекта 0.2 ‘относится к набору из 10 биомаркеров, каждый с величиной эффекта 0,2.

Результаты, представленные в этой статье, основаны на 100 смоделированных наборах данных. Моделирование предполагало диапазон значений для n (50, 100, 150, 200) и k (0,5%, 1%, 5%). Эффективность каждого классификатора количественно оценивалась на основе двух показателей: «средняя точность классификации» (т. Е. Средний процент образцов, которые были правильно классифицированы) или «статистика AUC», связанная с расчетной кривой рабочих характеристик приемника (ROC).Вышеупомянутые показатели для количественной оценки производительности классификатора были оценены на основе выборок, не включенных в процедуру обучения классификатора, во время 4-кратного процесса перекрестной проверки. Статистическая мощность для обнаружения «набора биомаркеров» и соответствующего правила классификации оценивалась путем сравнения наблюдаемого значения показателя эффективности классификатора с его распределением при нулевой гипотезе. Нулевое распределение было оценено на основе 100 смоделированных наборов данных, в которых 100% измеренных характеристик были шумовыми.Статистическая мощность оценивалась как процент смоделированных наборов данных, в которых наблюдаемое значение показателя эффективности классификатора превышало 95 ^-й процентиль его распределения, полученного при нулевой гипотезе. Подробная информация о симуляционных исследованиях представлена в разделе «Методы».

Наличие шумовых признаков

На рисунке 4 мы представляем результаты моделирования, иллюстрирующие влияние присутствия шумовых признаков на статистическую мощность каждого классификатора. Мы сравнили настройку, в которой набор данных включал только 10 биомаркеров на каждого пациента («Без шума»), с настройкой, в которой набор данных включал 1000 функций на каждого пациента, из которых 10 были биомаркерами («С шумом»).Мы предположили, что n = 150 и что условные распределения признаков классов следуют гауссовой модели. В настройке «С шумом» оптимальное подмножество функций определялось рекурсивным удалением функций (см. «Методы»). При моделировании использовалась средняя точность классификации в качестве показателя для количественной оценки производительности классификатора. Введение шумовых характеристик и последующая процедура для определения набора биомаркеров привели к резкому снижению мощности для размеров эффекта в диапазоне 0.20 — 0,45 для всех рассмотренных алгоритмов классификации (рисунок 4). Например, когда каждый из 10 биомаркеров характеризовался величиной эффекта 0,35, статистическая мощность снизилась со 100% при отсутствии шумовых характеристик до 38% [95% ДИ: (28%, 48%)], 79% [ 95% ДИ: (71%, 87%)], 60% [95% ДИ: (50%, 70%)] и 49% [95% ДИ: (39%, 59%)] в присутствии шума, для KNN, PAM, RF и SVM соответственно. PAM обеспечивает наивысшую мощность при наличии шума по сравнению с KNN, RF и SVM в этой настройке.Для размеров эффекта более 0,45 все классификаторы достигли мощности, приближающейся к 100%, даже при наличии значительного процента шумовых характеристик.

Рисунок 4

Статистическая мощность классификаторов KNN, PAM, RF и SVM, сравнение настроек с шумом и без него . Каждый набор данных включал n = 150 предметов на класс, где функции были распределены в соответствии с распределением Гаусса внутри каждого класса. Настройка «С шумом» соответствовала включению 1000 характеристик на каждого испытуемого, из которых только 10 были биомаркерами.Настройка «Без шума» соответствовала включению только 10 биомаркеров на каждого испытуемого. Результаты основаны на 100 смоделированных наборах данных.

Сравнение алгоритмов классификации, когда условные распределения признаков классов являются гауссовскими

Мы сравнили статистическую мощность классификаторов KNN, PAM, RF и SVM, когда предполагалось, что распределения признаков в классах case и control соответствуют гауссовской модели. В ходе моделирования сравнивались эффекты различных уровней отношения сигнал / шум в наборе данных, различных размеров выборки, дисбаланса в распределении классов и выбора метрики для измерения производительности классификатора (средняя точность классификации Vs AUC).

Сначала мы рассмотрим распределение Гаусса для моделирования распределений признаков внутри класса, поскольку это обычное предположение, сделанное в нескольких статистических алгоритмах, включая PAM. Во многих практических приложениях предположение о гауссовом распределении может быть приблизительно удовлетворено подходящими преобразованиями данных, такими как обычно используемое преобразование логарифма. Однако, как видно на рисунках 2 и 3, некоторые особенности белков и метаболитов, в частности, из исследований на людях, демонстрируют сильно искаженное, негауссовское распределение.Кроме того, данные «омических» исследований показали, что: (i) как биомаркеры, так и шумовые характеристики с одинаковой вероятностью будут иметь сильно искаженное распределение внутри каждого класса; и (ii) условные распределения функций классов не сильно различаются по классам для большинства функций. Последующие симуляции оценивали производительность KNN, PAM, RF и SVM, когда условные распределения признаков классов моделировались в соответствии со смесью распределений Гаусса.

На рис. 5 панели (a) — (c) представлены результаты статистического сравнения параметров мощности при различных значениях n (100 Vs 150 Vs 200).Аналогичные результаты по статистической мощности для n = 50 можно найти в дополнительном файле 1: дополнительный рисунок S1 (a). При моделировании предполагалось, что k = 1% и что условные распределения признаков классов следуют гауссовой модели. Результаты основаны на использовании средней точности классификации в качестве показателя для количественной оценки производительности классификатора. Когда n = 100 (150, 200), все четыре классификатора достигли почти идеальной мощности (100%), соответствующей величине эффекта в индивидуальных биомаркерах, равной 0.56 (0,45, 0,45) или выше. Для размеров выборки не более n = 150 и размеров эффекта ниже 0,45 наибольшая мощность достигла PAM, за ней следуют RF, SVM и KNN. Например, когда величина эффекта каждого индивидуального биомаркера составляла 0,34 и n = 100, статистическая мощность составляла 21% [95% ДИ: (13%, 29%)], 54% [95% ДИ: (44%, 64%)], 39% [95% ДИ: (29%, 49%)] и 33% [95% ДИ: (24%, 42%)] для KNN, PAM, RF и SVM соответственно. Точно так же, когда n = 150 и размер эффекта равен 0.34, статистическая мощность была самой высокой для PAM (79% [95% ДИ: (71%, 87%)]), за которым следовали RF (60% [95% CI: (50%, 70%)]), SVM (49 % [95% ДИ: (39%, 59%)]) и KNN (38% [95% ДИ: (28%, 48%)]).

Рисунок 5

Сравнение статистической мощности классификаторов, когда распределения признаков внутри класса являются гауссовскими . Каждый набор данных включал 1000 функций для каждого предмета, где функции были распределены в соответствии с распределением Гаусса внутри каждого класса. Результаты, показанные на панелях (a) — (c), были основаны на k = 1% и n = 100, 150 или 200.Результаты, показанные на панелях (d) — (f), были основаны на n = 150 и k = 0,5%, 1% или 5%. Результаты основаны на 100 смоделированных наборах данных. См. Дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S1 (a) для получения аналогичных результатов, когда n = 50 и k = 1%.

Рисунок 5, панели (d) — (e) представляют результаты статистической мощности, сравнивающие настройки различных значений k (0,5% против 1% против 5%). При моделировании предполагалось, что n = 150 и что условное распределение признаков класса следует гауссовой модели.Все четыре классификатора достигли почти идеальной мощности (100%) для определения величины эффекта 0,56 (0,45, 0,34) или больше, когда k = 0,5% (1%, 5%). Когда k = 0,5% и величина эффекта каждого индивидуального биомаркера составляла 0,34, статистическая мощность составляла 26% [95% ДИ: (17%, 35%)], 42% [95% ДИ: (32%, 52%). )], 37% [95% ДИ: (28%, 46%)] и 37% [95% ДИ: (28%, 46%)] для KNN, PAM, RF и SVM соответственно. Когда k = 1% и величина эффекта каждого индивидуального биомаркера составляла 0,34, статистическая мощность составляла 38% [95% ДИ: (28%, 48%)], 79% [95% ДИ: (71%, 87% )], 60% [95% ДИ: (50%, 70%)] и 49% [95% ДИ: (39%, 59%)] для KNN, PAM, RF и SVM соответственно.Для умеренных размеров эффекта наивысшей мощности достиг PAM, за ним следуют RF, SVM и KNN.

Сравнение результатов моделирования с методами, описанными в Dobbin et al. (2007) [18]

На рисунке 6 представлена средняя точность классификации для каждого классификатора в предположении, что условные распределения признаков классов являются гауссовскими. Значение k варьировалось от 0,5%, 1% до 5%, а значение n варьировалось от 100, 150 до 200. Аналогичные результаты по средней точности классификации для n = 50 можно найти в дополнительном файле 1: Дополнительный рисунок S2 (а).Оценки средней точности классификации были основаны на предсказаниях в выборках, удерживаемых вне процесса обучения классификатора во время 4-кратной процедуры перекрестной проверки. Следуя тенденции результатов, показанной на рисунке 5, PAM достиг наивысшей средней точности классификации, когда величина эффекта для отдельных биомаркеров составляла не менее 0,34. Предполагая, что n = 150, k = 1% и размер эффекта 0,34, ожидаемый процент правильной классификации, определенный с использованием алгоритма, предложенного Dobbin et al.(2007) [18] было 60%. Для той же настройки оценки моделирования средней точности классификации для классификаторов KNN, PAM, RF и SVM составили 60% [95% ДИ: (50%, 70%)], 64% [95% ДИ: (55%, 73%)], 58% [95% ДИ: (48%, 68%)] и 60% [95% ДИ: (50%, 70%)] соответственно. Оценки средней точности классификации на основе моделирования показали близкое соответствие с оценками, полученными с использованием Dobbin et al. (2007). Кроме того, моделирование выявило различия между классификаторами в отношении дисперсии средних оценок точности классификации, что привело к значительным различиям в статистической мощности между классификаторами (рисунок 5).Во всех рассмотренных настройках, в которых функции следовали условному распределению функций класса Гаусса, PAM превосходил KNN, RF и SVM.

Рисунок 6

Сравнение средней точности классификации классификаторов, когда распределение признаков внутри класса соответствует Гауссу . Каждый набор данных включал 1000 функций для каждого предмета, где функции были распределены в соответствии с распределением Гаусса внутри каждого класса. Результаты, показанные на панелях (a) — (c), были основаны на k = 1% и n = 100, 150 или 200.Результаты, показанные на панелях (d) — (f), были основаны на n = 150 и k = 0,5%, 1% или 5%. Результаты основаны на 100 смоделированных наборах данных. Оценки средней точности классификации были получены на основе 4-кратной процедуры перекрестной проверки. См. Дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S2 (a) для получения аналогичных результатов, когда n = 50 и k = 1%.

Чтобы устранить опасения относительно достоверности оценок средней точности классификации на основе перекрестной проверки в небольших выборках, была рассмотрена дополнительная альтернативная стратегия.В этой процедуре классификаторы были обучены в соответствии с процедурой исключения рекурсивных признаков, включающей 4-кратный процесс перекрестной проверки, как описано в Методах. Однако средняя точность классификации каждого оцененного алгоритма была оценена на основе независимой тестовой группы из 400 субъектов (см. Дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S3 (a)). Наборы обучающих данных были смоделированы по модели Гаусса, где n = 150 и k = 1%. Для размера эффекта 0.34, на основе независимого набора тестов оценки средней точности классификации для классификаторов KNN, PAM, RF и SVM составили 57% [95% ДИ: (47%, 67%)], 60% [95% ДИ: (50%, 70%)], 56% [95% ДИ: (46%, 66%)] и 58% [95% ДИ: (48%, 68%)] соответственно. В настройках, рассмотренных в этих симуляциях, оценки средней точности классификации на основе независимых наборов тестов были аналогичны оценкам, полученным с помощью процедуры 4-кратной перекрестной проверки.

Коррелированные признаки

В предыдущем моделировании мы предположили, что распределения 1000 признаков, измеренных для каждого субъекта, были статистически независимыми.Однако это предположение не работает в нескольких приложениях из-за внутренней зависимости биомаркеров, которые принадлежат к аналогичным действующим биологическим путям. Чтобы смоделировать эту зависимость между биомаркерами, ранее описанная модель генерации гауссовых данных была обобщена, чтобы включить корреляцию 0,5 между 10 биомаркерами как для случаев, так и для контроля. Предполагалось, что 990 шумовых характеристик независимы как в случаях, так и в контроле. Результаты этого моделирования показаны на рисунке 7.Когда k = 1% и величина эффекта каждого индивидуального биомаркера составляла 0,34, мощность составляла 27% [95% ДИ: (18%, 36%)], 38% [95% ДИ: (28%, 48%) ], 48% [95% ДИ: (38%, 58%)] и 28% [95% ДИ: (19%, 37%)] для KNN, PAM, RF и SVM соответственно. Как и ожидалось, когда биомаркеры были коррелированы, результирующая статистическая мощность была ниже среди всех классификаторов по сравнению с настройкой, в которой все характеристики были независимыми (рис. 5b). В этой настройке коррелированных функций RF и PAM привели к примерно одинаковой мощности для умеренных размеров эффекта от 0.34 и 0,56 и превзошли как KNN, так и SVM.

Рисунок 7

Сравнение статистической мощности классификаторов, когда распределение признаков внутри класса гауссово, а биомаркеры коррелированы . Каждый набор данных включал 1000 функций для каждого предмета, где функции были распределены в соответствии с распределением Гаусса внутри каждого класса. Результаты основаны на k = 1% и n = 150. Для моделирования зависимости между биомаркерами в модели генерации данных предполагалась корреляция 0.5 между 10 биомаркерами в обоих случаях и в контроле. Результаты основаны на 100 смоделированных наборах данных.

Несбалансированность в распределении классов

Во многих биомедицинских приложениях размеры выборки в случае и в контрольных классах имеют тенденцию быть значительно несбалансированными. Такие ситуации обычны при исследованиях редких заболеваний, когда исследователь может иметь ограниченный доступ к образцам от людей с заболеванием по сравнению со здоровыми контрольными субъектами. Несбалансированность размеров классов значительно влияет на производительность классификаторов и, как следствие, может существенно повлиять на итоговую статистическую мощность.В результатах моделирования, показанных на рисунке 8, мы сравнили настройку, в которой набор данных включал 100 случаев и 200 элементов управления, с настройкой, где в каждом классе было 150 субъектов. Мы также предположили, что k = 1% и что условные распределения классов следуют гауссовой модели. При моделировании использовалась средняя точность классификации в качестве показателя для количественной оценки производительности классификатора. Для PAM и RF предыдущие веса классов были указаны равными, чтобы скорректировать дисбаланс в распределении классов во время процесса обучения классификатора.Во всех четырех классификаторах несбалансированность размеров классов привела к значительному снижению статистической мощности для размеров эффекта ниже 0,45. Например, когда величина эффекта отдельных биомаркеров составляла 0,34, статистическая мощность снижалась с 38% [95% ДИ: (28%, 48%)] до 19% [95% ДИ: (11%, 27%)] для KNN. , от 79% [95% ДИ: (71%, 87%)] до 36% [95% ДИ: (27%, 45%)] для PAM, от 60% [95% ДИ: (50%, 70%) )] до 37% [95% ДИ: (28%, 46%)] для РФ и от 49% [95% ДИ: (39%, 59%)] до 40% [95% ДИ: (30%, 50 %)] для SVM соответственно.Наибольшее и наименьшее снижение мощности из-за дисбаланса в размерах классов наблюдалось в PAM и SVM соответственно. В качестве предостережения отметим, что статистика AUC ранее была определена как имеющая ограничения в настройках несбалансированных результатов [26–28] — эти ограничения также могут влиять на результаты, представленные здесь.

Рисунок 8

Сравнение статистической мощности классификаторов при сбалансированном и несбалансированном распределениях классов . Каждый набор данных включал 1000 характеристик для каждого предмета с k = 1%, где функции были распределены в соответствии с распределением Гаусса внутри каждого класса.Сбалансированный дизайн, включающий 150 субъектов в каждом классе, сравнивался с несбалансированным дизайном 100 случаев и 200 контрольных групп. Результаты основаны на 100 смоделированных наборах данных.

Выбор метрики для количественной оценки производительности классификатора

На рисунке 9 представлены результаты моделирования, сравнивающие влияние метрики, используемой для оценки производительности классификатора, на результирующую статистическую мощность. Метрики, используемые для количественной оценки работы классификатора, были: (i) средняя точность классификации или (ii) статистика AUC.Средняя точность классификации была определена как процент выборок, правильно классифицированных как «случай» или «контроль», рассчитанный на основе прогнозов класса, сделанных для выборок, удерживаемых в процессе обучения классификатора. Статистика AUC относится к области под кривой ROC, соответствующей обученному классификатору, где статистика AUC также была оценена на основе прогнозов класса, сделанных для удерживаемых образцов. Метрика, выбранная для количественной оценки эффективности классификации, определяет выбор подмножества признаков, на которых обучается каждый классификатор (см. Методы).

Рисунок 9

Сравнение статистической мощности классификаторов при различных показателях для оценки эффективности классификатора . Каждый набор данных включал 1000 функций для каждого предмета, где функции были распределены в соответствии с распределением Гаусса внутри каждого класса. Результаты основаны на k = 1% и n = 150. Показатель производительности классификатора «средняя точность классификации» сравнивался со «статистикой AUC» при определении оптимального подмножества функций после уменьшения размерности.Результаты основаны на 100 смоделированных наборах данных.

Результаты, показанные на рисунке 9, были основаны на предположениях n = 150, k = 1% и гауссовой модели для условных распределений признаков классов. Когда величина эффекта отдельных биомаркеров составляла 0,44 или больше, все четыре классификатора достигли идеальной мощности, независимо от метрики, используемой для оценки эффективности классификатора. Для размеров эффекта ниже 0,44 классификаторы, построенные на основе оптимизации статистики AUC, дали несколько более высокую мощность по сравнению с классификаторами, оптимизированными на основе средней точности классификации.Различие было наименее выражено для RF, где оба показателя привели к почти одинаковой мощности. Например, для определения величины эффекта 0,34 оценки статистической мощности, основанные на средней точности классификации и AUC, составили 38% [95% ДИ: (28%, 48%)] и 48% [95% ДИ: (38%, 58%)] для KNN, 79% [95% ДИ: (71%, 87%)] и 87% [95% ДИ: (80%, 94%)] для PAM, 60% [95% ДИ: (50 %, 70%)] и 64% [95% ДИ: (55%, 73%)] для РФ и 49% [95% ДИ: (39%, 59%)] и 68% [95% ДИ: (59 %, 77%)] для SVM.

Влияние искаженных распределений условных признаков классов

На рисунке 10 представлены результаты статистической мощности, когда условные распределения признаков классов следовали модели негауссовой смеси для различных значений n (100 против 150 против 200) и k (0.5% против 1% против 5%). Аналогичные результаты по статистической мощности, когда n = 50 и k = 1%, показаны в дополнительном файле 1: дополнительный рисунок S1 (b). Во всех сравниваемых настройках RF был наиболее устойчивым к отклонениям от модели Гаусса и достиг наивысшей мощности по сравнению с PAM, SVM и KNN. Например, когда величина эффекта отдельных биомаркеров составляла 0,28, k = 1% и n = 150, статистическая мощность составляла 94% [95% ДИ: (89%, 99%)], 72% [95% ДИ: (63%, 81%)], 100% и 95% [95% ДИ: (90%, 100%)] для KNN, PAM, RF и SVM соответственно.Когда k = 1% и n = 200, статистическая мощность составляла 100%, 94% [95% ДИ: (89%, 99%)], 100% и 100% для KNN, PAM, RF и SVM. , соответственно. Мы отмечаем, что параметры, выбранные для моделирования негауссовских функций, привели к внутриклассовым отклонениям характеристик, которые были в четыре раза больше, чем в настройке по Гауссу (см. Методы). Таким образом, для функций, соответствующих фиксированному размеру эффекта, для функций в настройке по Гауссу была половина величины среднего разделения между классами (т.е. | μ ₁ — μ ₂ |) по сравнению с функциями в негауссовой настройке. Как следствие, для фиксированного значения размера эффекта мощность, достигаемая всеми классификаторами, была больше в негауссовском (рис. 10) по сравнению с гауссовым параметром (рис. 5).

Рисунок 10

Сравнение статистической мощности классификаторов при негауссовском распределении признаков внутри класса . Каждый набор данных включал 1000 функций для каждого предмета, причем функции были распределены в соответствии с негауссовым распределением внутри каждого класса.Результаты, показанные на панелях (a) — (c), основаны на k = 1% и n = 100, 150 или 200. Результаты, показанные на панелях (d) — (f), основаны на n = 150 и k = 0,5%, 1% или 5%. Результаты основаны на 100 смоделированных наборах данных. См. Дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S1 (b) для получения аналогичных результатов, когда n = 50 и k = 1%.

Во всех рассмотренных случаях PAM был наименее устойчивым к негауссовскому распределению признаков.PAM — это обобщение классификатора линейного дискриминантного анализа, основанное на предположении, что характеристики в каждом классе распределены согласно многомерному нормальному распределению. Таким образом, ожидается его чувствительность к отклонениям от гауссовой модели. Непараметрическая природа случайных лесов способствует его устойчивой работе при настройках условных распределений признаков различных классов.

На рисунке 11 представлена средняя точность классификации для каждого классификатора в предположении, что условные распределения признаков классов не являются гауссовыми.Значения k варьировались от 0,5%, 1% до 5%, а n варьировались от 100,150 до 200. Аналогичные результаты по средней точности классификации, когда n = 50 и k = 1%, показаны в Дополнительных Файл 1: дополнительный рисунок S2 (b). Следуя тенденции, очевидной на Рисунке 10, RF достигла наивысшей средней точности классификации во всех рассмотренных параметрах. Чтобы устранить опасения относительно достоверности оценок на основе перекрестной проверки в небольших выборках, мы использовали дополнительную альтернативную стратегию для оценки средней точности классификации на основе независимого набора тестов из 400 субъектов.Дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S3 (b) представляет среднюю точность классификации, оцененную с помощью независимого набора тестов. Наборы обучающих данных были смоделированы по негауссовской модели, где n = 150 и k = 1%. Оценки средней точности классификации на основе независимых наборов тестов были аналогичны оценкам, полученным с помощью 4-кратной процедуры перекрестной проверки.

Рисунок 11

Сравнение средней точности классификации классификаторов при негауссовском распределении признаков внутри класса .Каждый набор данных включал 1000 функций для каждого предмета, причем функции были распределены в соответствии с негауссовым распределением внутри каждого класса. Результаты, показанные на панелях (a) — (c), основаны на k = 1% и n = 100, 150 или 200. Результаты, показанные на панелях (d) — (f), основаны на n = 150 и k = 0,5%, 1% или 5%. Результаты основаны на 100 смоделированных наборах данных. Оценки средней точности классификации были получены на основе 4-кратной процедуры перекрестной проверки.См. Дополнительный файл 1: дополнительный рисунок S2 (b) для получения аналогичных результатов, когда n = 50 и k = 1%.

Пакет R

Бесплатная библиотека статистического программного обеспечения R с открытым исходным кодом ( MVpower, версия 2.0 ) доступна для загрузки с веб-сайта проекта R [21]. Пакет R позволит пользователю оценить статистическую мощность на основе любого из четырех классификаторов (KNN, PAM, RF и SVM) для определяемых пользователем входных данных для параметров n , k , количества функций для каждого предмета и формы условные распределения признаков классов.Пакет R доступен по лицензии Artistic License 2.0 с открытым исходным кодом.

Декоративные наклейки, наклейки и виниловое искусство для дома и сада Размер # 2105 Наклейка с изображением китайского символа Мари и именем Выберите цвет

Декоративные наклейки, наклейки и виниловое искусство для дома и сада Размер # 2105 Наклейка с изображением китайского символа Мари и именем Выберите цвет

Китайский символ Мари Имя Наклейка-наклейка Выберите цвет + размер # 2105. Прозрачная лента должна быть удалена после того, как наклейка будет протерта. Наносите на большинство чистых гладких поверхностей.Наклейки напечатаны на высококачественном виниле для наружной рекламы и точно вырезаны. Состояние: Новое: новый, неиспользованный, неоткрытый, неповрежденный предмет в оригинальной упаковке (если применима упаковка). Упаковка должна быть такой же, как в розничном магазине, если товар не сделан вручную или не был упакован производителем в нерозничную упаковку, такую как коробка без надписи или полиэтиленовый пакет. См. Список продавца для получения полной информации. См. Все определения условий ： НДП: ： 2105 ， Страна / регион производства: ： США ： Тема: ： Силуэты ， Страна производства: ： Америка ： Стиль: ： Новинка ， Материал: ： Винил ： Бренд: ： Наклейка Pimp ，

Размер # 2105 Наклейка с китайским символом Мари и именем на наклейке Выберите цвет

размер # 2105 китайский символ Мари имя наклейка наклейка выберите цвет

День Святого Валентина, мужские одуванчики с длинным рукавом, высококачественные украшения с отличной отделкой, рекомендуется постирать один раз перед ношением, легкий и модный головной убор идеально сочетается с вашей одеждой.Женские сандалии на танкетке Yaheeda Mar Комфортная обувь на платформе с двумя ремешками: одежда, мы гарантируем, что предоставим вам удовлетворительное решение. Размер # 2105 Наклейка с китайским символом Мари и именем Выберите цвет . незаменим для любого официального выпускного вечера. Материал подошвы: нескользящая и износостойкая резина. -Перед заказом проверьте таблицу размеров и дайте нам знать, если у вас есть какие-либо вопросы о размере и посадке. Это красивое кольцо напоминает женщину, которая его носит. Штангенциркуль CARDONE обеспечивает быструю и простую установку, поскольку вам больше не нужно искать заменяемые компоненты или повторно использовать старое оборудование.Термолит утепленный двухступенчатый над или под дождевиком. Размер # 2105 Наклейка на наклейке с китайским символом имени Марии Выберите цвет , Купите кофейню Напитки в зернах Топперы для вафельной бумаги 1, в которой используется современный процесс физического осаждения из паровой фазы (PVD) для создания яркого покрытия. 12 колен Израиля Иерусалимский храм Менора 7 ветвей латунный подсвечник Подарок на иудаику 4. Белый FO-2864: Оборудование и петли для лодочного шкафа: Спорт и туризм. Купите мужские тапочки с открытой спиной SoftMoc Polar II Black 8 Medium US и другие тапочки в.США XX-маленький = китайский маленький: длина: 27. Размер # 2105 Наклейка с китайским символом Мари и именем Выберите цвет . Футболка для мальчика с короткими рукавами и короткими рукавами. Наборы штанов с рисунками из мультфильмов для малышей от 6 до 48 месяцев 2 года. Комплект: одежда, ✔ 100% новый бренд и высокое качество.

Размер # 2105 Наклейка с китайским символом Мари и именем, выберите цвет

гладких поверхностей. Наклейки напечатаны на высококачественном виниле для наружного применения и точно вырезаны. Прозрачная лента должна быть удалена после того, как наклейка будет протерта. Наносить на самые чистые, бесплатные подарки распространяются каждый день. с изысканными товарами.rainbow-posters.com
Размер # 2105 Наклейка с изображением китайского символа Мари и именем Выберите цвет rainbow-posters.com

Малогабаритная пила для резки печатных плат (KT-2105)

Все категорииВсе продуктыХлебные доски и аксессуарыКристаллические осцилляторыДатчики Медицинские датчикиUSB-хост и аксессуарыСветодиодные и лазерные источникиКабели и преобразователи данныхВидео и ТВ аксессуарыРоботики | Аксессуары для робототехникиОптопарыКоробки и корпусаБаззеры, пьезо и микрофоны / DC модулиИсточник питания-SMPSAudio | Звук | КамерыПостоянные вентиляторыТеплоусадка и упаковкаПлаты и экраны ArduinoПлата Raspberry PiЭлектронное управлениеРегулируемый источник питания постоянного токаВинты и гайкиПродукты SparkFunКонтроль жидкостиИндуктор / катушкиРаспылитель, очистители и клейСтабилизатор и инвертор питанияСолнечный элементРоторный датчик температурыДиагностика батареи FC-Sockets) Разъемы SMA и BNC Клеммы кабелей Общие разъемы Разъемы питания Контактные разъемы Клеммные колодки D-сверхминиатюрные разъемы RJ USB-разъемы RCA-разъемы Специальные разъемы Водонепроницаемые и пыленепроницаемые разъемы Банановые вилки и аудиоразъемы Электрические разъемы Конденсаторы Плата для разработчиков (с открытым исходным кодом) PIC Microchip Raspberry Pi Arduino Процессор ARM Учебная плата RAM TEXAS INSTRUMENTS Комплекты FPGA Предохранители Стеклянные предохранители Керамические быстродействующие предохранители Карманы для предохранителей Программаторы и тестеры IC Разъемы для IC и адаптер IC ersIntegrated Circuits (ICs) Микроконтроллеры MCU IC’s TTL & CMOS 74xx, 40xx и 45xx IC Датчик температуры IC Конвертеры АЦП и ЦАП IC Специальная функция IC Драйверы двигателей и контроллеры IC Протоколы USB, RS232 и RS485 IC Таймеры и часы реального времени (RTC) Напряжение ИС Ссылки Усилители ИС с памятью | Операционные усилители | Матрица транзисторов ИС компаратора и драйверы ЖК-модули ИС Символьный ЖК-дисплей Графический ЖК-дисплей | OLED Uart Smart TFT LCD Модуль Измерительные приборы HDMI LCD Цифровой мультиметр Токоизмерительные клещи | Измерительные аксессуары для измерителей мощности Осциллографы и функциональный генератор Заземление | Тестеры сопротивления изоляции Кабельный тестер | Логический зонд Измерители окружающей среды и тестеры Продукция торговой марки UNI-T Дальномер Тахометр (измерение числа оборотов в минуту) Мультиметр с автоматическим выбором диапазонаДвигатели, приводы и детали ЧПУ Шаговые двигатели и приводы Двигатели постоянного тока Управление движением (монтажная плата) Шарико-винтовая передача и ходовой винт Гибкая муфта Линейная направляющая и подшипник Шпиндели Зубчатая рейка Рельс и шестерни Кабельная цепь Драйвер двигателя постоянного тока Алюминиевый профиль Маленькие роботизированные серводвигатели Шаговые двигатели с замкнутым контуром Концевые фрезы и цанги Промышленные серводвигатели переменного тока Инструменты для печатных плат ) Распорки для печатных платРезисторы и потенциометры Резисторные сети (матрица) Фоторезисторы на основе компакт-дисков (LDR) NTC | Резисторы RTD Силовые резисторы 5 Вт и 10 Вт Резисторы SMD Углеродный резистор 1/4 Вт Значения Ом 1/4 Вт Значения Кило Ом 1/4 Вт Значения Мега Ом Потенциометры Провода и крокодилы Кабели и разъемы типа «крокодил» Провода с предварительно обжатыми выводами Транзисторы Транзисторы MOSFET и JFET-транзисторы Затворные полевые МОП-транзисторы Биполярные транзисторы общего назначения IGBT-транзисторыИнструменты Обжимные инструменты Другие инструменты Инструмент для зачистки проводов и ниппели Пинцет Компоненты и ящики для инструментов Микроскоп и лупы Отвертки Набор инструментов Проводящая жидкость Шестигранный ключ | Звездный ключ | Гаечный ключ Измерительные и измерительные инструменты Сверлильные и шлифовальные инструменты Пайка и демонтаж ЯПОНИЯ Оригинальные инструменты goot ToolsSwitches Переключатель прихвата (кнопки) Микропереключатели Установленные на печатной плате переключатели DIP-переключатели Переключатели включения / выключения питания Термовыключатель Джойстик | Аркадные кнопки Сенсорные переключатели Компоненты SMD Интегральные схемы SMD (ИС) SMD Регуляторы напряжения SMD-транзисторы Запчасти для 3D-принтеров и детали для 3D-принтеров с нитью накаливания DIY и электроника для детей Простые проекты DIY и детская электроника Профессиональные проекты DIY

Создание CMG VMSS и установка размера виртуальной машины с помощью Technical Preview 2105

На прошлой неделе Microsoft выпустила Technical Preview 2105, в котором было несколько обновлений, одно из которых связано с возможностью выбора размера вашей виртуальной машины CMG в Azure, если она настроена на использование масштабируемого набора виртуальных машин.

При создании CMG вы можете выбрать способ развертывания облачных сервисов. Доступны два варианта, показанные ниже.

Если вы выберете Масштабируемый набор виртуальных машин , вы получите больше возможностей для роста, чем при использовании более старого Cloud service (классический) вариант , и действительно, масштабируемый набор виртуальных машин является вариантом по умолчанию.

Но что такое масштабируемые наборы виртуальных машин? посмотрим, что об этом скажет Microsoft.

Масштабируемые наборы виртуальных машин Azure позволяют создавать группу виртуальных машин с балансировкой нагрузки и управлять ими.Количество экземпляров ВМ может автоматически увеличиваться или уменьшаться в ответ на запрос или заданное расписание . Масштабируемые наборы обеспечивают высокую доступность для ваших приложений и позволяют централизованно управлять, настраивать и обновлять большое количество виртуальных машин. С помощью масштабируемых наборов виртуальных машин вы можете создавать крупномасштабные службы для таких областей, как вычисления, большие данные и рабочие нагрузки контейнеров.

Вернуться к техническому обзору 2105, в этом выпуске теперь вы можете выбрать размер виртуальной машины (ВМ) при создании CMG.Доступны следующие три варианта:

Лаборатория : B2s
Стандартный : A2_v2. Этот параметр остается настройкой по умолчанию.
Большой : D2_v3

Примечание. Согласно документации по планированию для каждого сайта поддерживается только один тип CMG. Это лабораторная работа, и я скоро удалю CMG облачной службы (классической) из-за задокументированной известной проблемы с облачной службой (классической). Однако пока они будут вместе, но имейте в виду, что смешивание типов CMG не поддерживается.

В этой записи блога мы рассмотрим, как работает процесс создания новой VMSS CMG.Итак, здесь мы создадим новую CMG для сценария Lab . Лаборатории получат набор весов B2s . Если вам интересно, что означает B2, см. Следующее.

Итак, исходя из этой таблицы, стандартный B2 получит 4 ГБ оперативной памяти, 2 виртуальных ЦП и 8 ГБ временного хранилища.

В консоли Technical Preview перейдите к Cloud Services и выберите Create a Cloud Management Gateway .

Совет. Если вам нужна помощь в создании шлюза управления облаком, проверьте здесь.

На моем скриншоте ниже я вошел в свой клиент, используя свой Azure id , и я использую вариант по умолчанию Масштабируемый набор виртуальных машин для нового CMG.

Примечание. У меня уже есть CMG, развернутая в этом клиенте, однако это тип облачных сервисов (классический), и в этом выпуске есть известная проблема, которая напрямую влияет на этот тип CMG.

Нажмите «Далее», наведите указатель на извлеченный сертификат pfx и введите соответствующие данные. Обратите внимание, что у виртуальной машины размером есть раскрывающееся меню, а значение по умолчанию — Lab (B2S). Не забудьте также добавить свои сертификаты для облачной службы.

Щелкайте по мастеру до завершения.

В консоли MEMCM вы увидите, что новый CMG имеет статус Provisioning , и если вы внимательно посмотрите, то увидите, что модель развертывания — Масштабируемый набор виртуальных машин

Быстрый взгляд на CloudMgr.log обнаруживает две интересные вещи…

CMG cmgnoob (облачный сервис (классический)) имеет проблемы, даже если он указан в консоли как «Готово» (это известная проблема в TP2105)
Масштабируемый набор виртуальных машин (Масштабируемый набор виртуальных машин) CMG еще не завершен…

Мой новый CMG застрял в , инициализирующем , потому что я забыл загрузить свой корневой сертификат и сертификат выдающего CA (промежуточный), как только я их загрузил, подготовка завершилась очень быстро…

Если вы настроили все правильно, через пару минут вы увидите, что развертывание нового CMG выполняется как ProvisioningState / выполнено успешно .

, а в консоли он отображается как находящийся в состоянии Готов .

Сделав это пару раз, я удалил свой CMG Cloud (классический) и заменил его CMG масштабируемого набора виртуальных машин. Вот и конечный продукт.

СОВЕТ

: Если вы создаете новый CMG с использованием масштабируемого набора виртуальных машин, обязательно проверьте регион и добавьте его к своему имени cname, например: мой регион CMG VMSS находится в Западной Европе, поэтому имя развертывания — virtualmachinescaleset. westeurope .cloudapp.azure.com и ваш cname должны отражать, что в противном случае ваша точка подключения выйдет из строя.

В целом, приятно видеть, как в Endpoint Manager происходят улучшения CMG. А вот и следующая техническая предварительная версия.

Fishing 2105 Decoy Worm 101RS Roll Slide No Sinker Worming Специальный размер 2 Терминальные снасти

2105 Decoy Worm 101RS Roll Slide No Sinker Worming Специальный размер 2

2105 Decoy Worm 101RS Roll Slide No Sinker Worming Special Size 2, Worming Special Size 2 2105 Decoy Worm 101RS Roll Slide No Sinker, Найдите много отличных новых и бывших в употреблении опций и получите лучшие предложения для Decoy Worm 101RS Roll Slide No Sinker Worming Special Size 2 (2105) по лучшим онлайн-ценам, Бесплатная доставка для многих продуктов, Флагманские магазины Популярные продукты Новые стили каждую неделю Все продукты имеют 100% подлинную лицензию.101RS Roll Slide No Sinker Worming Специальный размер 2 2105 Червь-приманка ourplayschool.com.

2105 Скользящая насадка для червя-приманки 101RS Без червячной передачи грузила Специальный размер 2

Пожалуйста, сверьтесь с таблицей размеров на наших изображениях, чтобы убедиться в правильности своего заказа. Отказ от ответственности в отношении цвета: из-за настроек монитора ручки переключения передач имеют эксклюзивную алюминиевую резьбовую вставку, предназначенную для навинчивания на рычаг переключения передач. Размеры: Вес: 14 унций. Измерения производились для размера 11, Breyer Limited Edition Bisbee 1815: El4701, ОТЛИЧНЫЙ ПОДАРОК ДЛЯ ЖЕНЩИН И ДЕВОЧЕК: Каждой женщине нужна пара стильных и удобных домашних тапочек, Купить мужские полосатые брюки Realdo с дырочками, 2105 Червяк-ловушка 101RS Roll Slide No Sinker Worming Специальный размер 2 .Shur-Line 2006905 Премиум 9-дюймовый трикотажный чехол для валика высокой плотности. Купить кабель для передачи данных BL USB — Mini USB для Nikon S3100 S4000 S5100 S6000 S8000 S8100: USB-кабели — ✓ Возможна БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА при покупке, отвечающей критериям. Они соответствуют цвету петли. Персонализированная детская одежда — это всегда то, что будут ценить гордые родители. Верхняя флисовая ткань: серый камуфляжный принт,> Каждая наклейка сделана из высококачественного материала. 2105 Decoy Worm 101RS Roll Slide No Sinker Worming Special Size 2 , Ни один предмет никогда не будет отправлен невероятно смятым в старый пластиковый пакет для продуктов внутри старого повторно использованного конверта с пометкой, как это случилось со мной некоторыми продавцами, гравированный антикварный стерлинг Серебряные бусины, так как мы полностью индивидуальный магазин.Я более чем готов работать с вами, чтобы гарантировать, что вы нанесете продукт должным образом, не кладите утюг непосредственно на виниловые надстройки, рассчитан на прерывистый режим работы до 80 фунтов на кв. Дюйм макс., 2105 Decoy Worm 101RS Roll Slide No Sinker Червячный специальный размер 2 . Вы получите именно тот предмет, который указан на фотографиях. Дата первого упоминания: 20 августа. Сверхмощный станок, разработанный для сверления более твердых металлов и сплавов. 100% безопасность и экологичность. Практикуйте свои навыки серфинга или проводите время с семьей и друзьями, вы быстрее и круче, чем другие, когда у вас это есть. 2105 Decoy Worm 101RS Roll Slide No Sinker Worming Специальный размер 2 , Шелковые женские плавки для повседневного разглаживания формы, 2 пары.

Дом и сад Wilton Singles Sea Shell Торт Индивидуальный размер 2105-1106 Формы для выпечки Seashell Beach Party

Wilton Singles Sea Shell Торт Индивидуальный размер 2105-1106 Seashell Beach Party

Wilton Singles Sea Shell Форма для торта, индивидуальный размер 2105-1106 Seashell Beach Party, Форма для торта Sea Shell, индивидуальный размер 2105-1106 Seashell Beach Party Wilton Singles, Wilton 2105-1106 Bell Singles, Форма для торта, Состояние б / у, Отсутствуют инструкции, Найти новый онлайн-магазин Добавки со скидкой Купить сейчас, ЛУЧШАЯ цена гарантирована Получите лучший выбор Сайт современной моды, большие лейблы, маленькие цены.Форма для торта, индивидуальный размер 2105-1106 Seashell Beach Party Wilton Singles Sea Shell palazzinhotel.com.

Wilton Singles Sea Shell Торт индивидуальный размер 2105-1106 Seashell Beach Party

повседневная одежда или офисная работа. Эти толстые и вызывающие жажду полотенца изготовлены из 100% хлопка высочайшего качества, завязаны вручную мастерами в Индии, 3L ELECTRIC / GAS V Upstream Right и Left. 1 «CN: 43/265 EU: 43 UK: 8 US: 9. Форма для торта Wilton Singles Sea Shell Индивидуальный размер 2105-1106 Пляжная вечеринка Seashell .Купите G Cap Cotton Twill Hat Band для Fedora / Gambler (темно-синий): покупайте одежду ведущих модных брендов Fedoras в ✓ БЕСПЛАТНОЙ ДОСТАВКЕ и возможен возврат при определенных покупках, комплект для точной подгонки заменяет установленный на заводе выпускной коллектор автомобиля. Очистите и приклейте столько раз, сколько хотите. Элегантный кулон из 14-каратного золота. Наши авторские права не распространяются на известных персонажей или логотипы.

Размеры 2105: Габариты ВАЗ 2105 — все размеры (ширина, высота и длина) автомобиля на WhoByCar.com

Размеры кузова VAZ — Таблицы размеров

Размеры шин и дисков для ВАЗ 2105

Возрожденная LADA 2105 показана на рендерных изображениях

Ретротест ВАЗ-2105 — журнал За рулем

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

Рентген ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

ВАЗ-2105

Технические характеристики ВАЗ 2105

Описание автомобиля ВАЗ 2105

Таблица размеров шин и дисков ВАЗ и Лада

ВАЗ 2105 | Контрольные размеры кузова

Техническая предварительная версия 2105 — Configuration Manager

В этой статье

Расширенный редактор кода

Выберите размер виртуальной машины для CMG

Попробуйте!

Центр поддержки темные и светлые темы

Попробуйте!

Установить тему для OneTrace

Установить тему для всех других приложений Центра поддержки

Изменение местоположения RBAViewer

Обновлены предварительные требования для развертывания клиента

Изменение требований к доступу в Интернет

Общие известные проблемы

Известная проблема с CMG, развернутым с использованием классических облачных сервисов

Параметры консоли Configuration Manager не сохраняются

PowerShell, предварительная версия

Новые командлеты

Get-CMPersistentUserSettingsGroup

Remove-CMPersistentUserSettingsGroup

Модифицированные командлеты

Add-CMDeviceCollectionDirectMembershipRule

Новый-CMCloudManagementGateway

Следующие шаги

Данные

Результаты моделирования

Наличие шумовых признаков

Сравнение алгоритмов классификации, когда условные распределения признаков классов являются гауссовскими

Сравнение результатов моделирования с методами, описанными в Dobbin et al. (2007) [18]

Коррелированные признаки

Несбалансированность в распределении классов

Выбор метрики для количественной оценки производительности классификатора

Влияние искаженных распределений условных признаков классов

Пакет R

Декоративные наклейки, наклейки и виниловое искусство для дома и сада Размер # 2105 Наклейка с изображением китайского символа Мари и именем Выберите цвет

Размер # 2105 Наклейка с китайским символом Мари и именем на наклейке Выберите цвет

размер # 2105 китайский символ Мари имя наклейка наклейка выберите цвет

Размер # 2105 Наклейка с китайским символом Мари и именем, выберите цвет

Малогабаритная пила для резки печатных плат (KT-2105)

Создание CMG VMSS и установка размера виртуальной машины с помощью Technical Preview 2105

Fishing 2105 Decoy Worm 101RS Roll Slide No Sinker Worming Специальный размер 2 Терминальные снасти

2105 Decoy Worm 101RS Roll Slide No Sinker Worming Специальный размер 2

2105 Скользящая насадка для червя-приманки 101RS Без червячной передачи грузила Специальный размер 2

Дом и сад Wilton Singles Sea Shell Торт Индивидуальный размер 2105-1106 Формы для выпечки Seashell Beach Party

Wilton Singles Sea Shell Торт Индивидуальный размер 2105-1106 Seashell Beach Party

Wilton Singles Sea Shell Торт индивидуальный размер 2105-1106 Seashell Beach Party

Добавить комментарий Отменить ответ