Dummy page что это

Что такое dummy.exe? Это безопасно или вирус? Как удалить или исправить это

Что такое dummy.exe?

dummy.exe это исполняемый файл, который является частью Учебные пособия по Delcam PS 2011 R3 32-bit Программа, разработанная Delcam Plc, Программное обеспечение обычно о 809.63 KB по размеру.

Dummy.exe безопасный или это вирус или вредоносная программа?

Первое, что поможет вам определить, является ли тот или иной файл законным процессом Windows или вирусом, это местоположение самого исполняемого файла. Например, такой процесс, как dummy.exe, должен запускаться, а не где-либо еще.

Если статус процесса «Проверенная подписывающая сторона» указан как «Невозможно проверить», вам следует взглянуть на процесс. Не все хорошие процессы Windows имеют метку проверенной подписи, но ни один из плохих.

Наиболее важные факты о dummy.exe:

Если у вас возникли какие-либо трудности с этим исполняемым файлом, вам следует определить, заслуживает ли он доверия, перед удалением dummy.exe. Для этого найдите этот процесс в диспетчере задач.

Найдите его местоположение (оно должно быть в C: \ Program Files \ Delcam \ PS-Tutorials11300 \) и сравните размер и т. Д. С приведенными выше фактами.

Если вы подозреваете, что можете быть заражены вирусом, вы должны немедленно попытаться это исправить. Чтобы удалить вирус dummy.exe, вы должны Загрузите и установите приложение полной безопасности, например Malwarebytes., Обратите внимание, что не все инструменты могут обнаружить все типы вредоносных программ, поэтому вам может потребоваться попробовать несколько вариантов, прежде чем вы добьетесь успеха.

Могу ли я удалить или удалить dummy.exe?

Не следует удалять безопасный исполняемый файл без уважительной причины, так как это может повлиять на производительность любых связанных программ, использующих этот файл. Не забывайте регулярно обновлять программное обеспечение и программы, чтобы избежать будущих проблем, вызванных поврежденными файлами. Что касается проблем с функциональностью программного обеспечения, проверяйте обновления драйверов и программного обеспечения чаще, чтобы избежать или вообще не возникало таких проблем.

Однако, если это не вирус и вам необходимо удалить dummy.exe, вы можете удалить 2011-разрядную версию Delcam PS-Tutorials 3 R32 со своего компьютера, используя программу удаления, которая должна находиться по адресу: «C: \ Program Files \ Delcam \ PS-Tutorials11300 \ uninstall.exe «. Если вы не можете найти его деинсталлятор, вам может потребоваться удалить 2011-разрядную версию Delcam PS-Tutorials 3 R32, чтобы полностью удалить dummy.exe. Вы можете использовать функцию «Добавить / удалить программу» в Панели управления Windows.

Распространенные сообщения об ошибках в dummy.exe

Наиболее распространенные ошибки dummy.exe, которые могут возникнуть:

• «Ошибка приложения dummy.exe».
• «Ошибка dummy.exe».
• «dummy.exe столкнулся с проблемой и будет закрыт. Приносим извинения за неудобства».
• «dummy.exe не является допустимым приложением Win32».
• «dummy.exe не запущен».
• «dummy.exe не найден».
• «Не удается найти dummy.exe».
• «Ошибка запуска программы: dummy.exe».
• «Неверный путь к приложению: dummy.exe.»

Как исправить dummy.exe

Если у вас возникла более серьезная проблема, постарайтесь запомнить последнее, что вы сделали, или последнее, что вы установили перед проблемой. Использовать resmon Команда для определения процессов, вызывающих вашу проблему. Даже в случае серьезных проблем вместо переустановки Windows вы должны попытаться восстановить вашу установку или, в случае Windows 8, выполнив команду DISM.exe / Online / Очистка-изображение / Восстановить здоровье, Это позволяет восстановить операционную систему без потери данных.

Чтобы помочь вам проанализировать процесс dummy.exe на вашем компьютере, вам могут пригодиться следующие программы: Менеджер задач безопасности отображает все запущенные задачи Windows, включая встроенные скрытые процессы, такие как мониторинг клавиатуры и браузера или записи автозапуска. Единый рейтинг риска безопасности указывает на вероятность того, что это шпионское ПО, вредоносное ПО или потенциальный троянский конь. Это антивирус обнаруживает и удаляет со своего жесткого диска шпионское и рекламное ПО, трояны, кейлоггеры, вредоносное ПО и трекеры.

Мы рекомендуем вам попробовать это новое программное обеспечение, которое исправляет компьютерные ошибки, защищает их от вредоносных программ и оптимизирует производительность вашего ПК. Этот новый инструмент исправляет широкий спектр компьютерных ошибок, защищает от таких вещей, как потеря файлов, вредоносное ПО и сбои оборудования.

Загрузите или переустановите dummy.exe

Вход в музей Мадам Тюссо не рекомендуется загружать заменяемые exe-файлы с любых сайтов загрузки, поскольку они могут содержать вирусы и т. д. Если вам нужно скачать или переустановить dummy.exe, мы рекомендуем переустановить основное приложение, связанное с ним. Учебные пособия по Delcam PS 2011 R3 32-bit.

Информация об операционной системе

Ошибки dummy.exe могут появляться в любых из нижеперечисленных операционных систем Microsoft Windows:

Источник

10 вещей, которые вы могли не знать о scikit-learn

В этой переведенной статье ее автор, Rebecca Vickery, делится интересными функциями scikit-learn. Оригинал опубликован в блоге towardsdatascience.com.

Фото с сайта Unsplash. Автор: Sasha • Stories

Scikit-learn является одной из наиболее широко используемых библиотек Python для машинного обучения. Ее простой стандартный интерфейс позволяет производить препроцессинг данных, а также заниматься обучением, оптимизацией и оценкой модели.

Этот проект, разработанный Дэвидом Курнапо (David Cournapeau), появился на свет в рамках программы Google Summer of Code и был выпущен в 2010 году. С момента своего создания библиотека превратилась в инфраструктуру с широкими возможностями для создания моделей машинного обучения. Новые функции позволяют решать еще больше задач и повышают удобство использования. В этой статье я расскажу о десяти самых интересных функциях, о которых вы могли не знать.

1. Встроенные датасеты

В API библиотеки scikit-learn можно найти встроенные датасеты, содержащие как сгенерированные, так и реально существующие данные. Ими можно воспользоваться, набрав всего одну строку кода. Такие данные крайне полезны, если вы только учитесь или просто хотите что-то быстро протестировать.

Каждый метод позволяет получить данные, уже разбитые на Х (признаки) и Y (целевая переменная), чтобы их можно было использовать непосредственно для обучения модели.

2. Доступ к сторонним публичным датасетам

Если вы хотите получить доступ к разнообразным общедоступным датасетам прямо через scikit-learn, обратите внимание на удобную функцию, которая позволяет импортировать данные напрямую с сайта openml.org. На этом сайте хранится более 21 000 различных датасетов, которые можно использовать в проектах машинного обучения.

3. Готовые классификаторы для обучения baseline моделей

При создании модели машинного обучения для какого-либо проекта разумно сначала создать baseline модель. Она представляет собой простейшую (dummy) модель, которая всегда предсказывает наиболее часто встречающийся класс. Так вы получите контрольные данные для сравнительной оценки построенной вами более сложной модели. К тому же вы сможете быть уверены в качестве ее работы, например, в том, что она выдает не просто набор случайно подобранных данных.

В библиотеке scikit-learn есть DummyClassifier() для задач классификации и DummyRegressor() для работы с регрессией.

4. Собственный API для визуализации

В библиотеке scikit-learn есть встроенный API для визуализации, который позволяет визуализировать работу модели, не импортируя какие-либо другие библиотеки. В нем представлены следующие опции: графики зависимостей, матрица ошибок, кривые ROC и Precision-Recall.

Иллюстрация автора

5. Встроенные методы отбора признаков

Один из способов улучшить качество модели — это использовать в обучении только самые полезные признаки или удалять малоинформативные. Этот процесс называется отбором признаков.

6. Пайплайны для объединения этапов в процессе машинного обучения

Помимо возможности использовать огромный список алгоритмов для машинного обучения, scikit-learn также предоставляет ряд функций для препроцессинга и преобразования данных. Чтобы обеспечить воспроизводимость и доступность в процессе машинного обучения, в scikit-learn были созданы пайплайны, которые позволяют объединять различные шаги препроцессинга и этап обучения модели.

В пайплайне хранятся все этапы рабочего процесса в виде единого объекта, который можно вызвать методами fit и predict. Когда вы запускаете метод fit на объекте пайплайна, автоматически выполняются шаги препроцессинга и обучения модели.

7. ColumnTransformer, чтобы варьировать методы препроцессинга для различных признаков

Многие датасеты содержат разные типы признаков, для препроцессинга которых потребуется несколько различных этапов. Например, вы можете столкнуться с сочетанием категориальных и числовых данных, и, возможно, захотите масштабировать колонки с числовыми данными и преобразовать категориальные признаки в числовые с помощью one-hot encoding.

Пайплайн scikit-learn снабжен функцией ColumnTransformer, которая позволяет без труда обозначить наиболее подходящий способ препроцессинга для конкретных колонок через индексацию или путем указания наименования колонок.

8. Легкое получение HTML-изображения вашего пайплайна

Часто пайплайны становятся довольно сложными, особенно при работе с реальными данными. Поэтому весьма удобно, что с помощью scikit-learn можно вывести HTML-схему шагов вашего пайплайна.

Иллюстрация автора

9. Функция построения графика для визуализации деревьев решений

Функция plot_tree() позволяет создать схему шагов, присутствующих в модели дерева принятия решений.

10. Множество сторонних библиотек, расширяющих функции scikit-learn

Существует множество сторонних библиотек, которые совместимы с scikit-learn и расширяют ее функционал.

Например, библиотека Category Encoders, которая предоставляет более широкий выбор методов препроцессинга категориальных признаков, или библиотека ELI5 — для более подробной интерпретации модели.

Обоими ресурсами также можно воспользоваться напрямую через пайплайн scikit-learn.

Источник

Page dummy

Смотреть что такое «Page dummy» в других словарях:

Dummy — may refer to: Military dummy: dummy round a cartridge that is inert, i.e. contains neither primer nor gunpowder decoy fake military equipment intended to deceive the enemy Crash test dummy, a full scale replica of a human being, weighted and… … Wikipedia

Dummy Taylor — Luther Dummy Taylor Pitcher Born: February 21, 1875(1875 02 21) Oskaloosa, Kansas, United States … Wikipedia

dummy — I. noun (plural dummies) Etymology: 1dumb + 4 y Date: 1598 1. a. a person who is incapable of speaking b. a person who is habitually silent c. a stupid person 2. a. the ex … New Collegiate Dictionary

Dummy variable — The term dummy variable can refer to either of the following: Bound variable – in mathematics and computer science, a placeholder variable; Dummy variable (statistics) – an indicator variable. This disambiguation page lists articles associated… … Wikipedia

Page fault — In computer storage technology, a page is a fixed length block of memory that is used as a unit of transfer between physical memory and external storage like a disk, and a page fault is an interrupt (or exception) to the software raised by the… … Wikipedia

Dummy Runner — Diese Liste der Kletterbegriffe enthält alphabetisch geordnet Begriffe aus allen Spielformen des Kletterns. Nicht darin enthalten sind die Namen von Routen, Bergen, Wänden und Klettergebieten sowie Unternehmen, die im Bergsportbereich tätig sind … Deutsch Wikipedia

Help:Dummy edit — Shortcuts: WP:SMS WP:DUMMY A dummy edit is a change in wikitext that has little or no effect on the rendered page, but saves a useful dummy edit summary. The dummy edit summary can be used for text messaging, and correcting a previous edit… … Wikipedia

The Dummy — Infobox Television episode Title = The Dummy Series = The Twilight Zone Caption = Cliff Robertson in The Dummy Season = 3 Episode = 98 Airdate =May 4, 1962 Production =4826 Writer =Rod Serling (Based on an unpublished story by Lee Polk.) Director … Wikipedia

Revenge of the Living Dummy — Book Details= * Revenge of the Living Dummy is the first book in the Goosebumps Horrorland series, and although a specific release date was not set, it was seen it stores as early as February 27th, 2008. *Preceded by: None *Followed by: Creep… … Wikipedia

Murriel Page — No. 10, 00 Forward / Center Personal information Date of birth September 18, 1975 (1975 09 18) (age 36) Place of birth Louin, Mississippi Nationality … Wikipedia

Источник

Руководство по CI/CD в GitLab для (почти) абсолютного новичка

Или как обзавестись красивыми бейджиками для своего проекта за один вечер ненапряжного кодинга

Наверное, у каждого разработчика, имеющего хотя бы один пет-проект, в определённый момент возникает зуд на тему красивых бейджиков со статусами, покрытием кода, версиями пакетов в nuget… И меня этот зуд привёл к написанию этой статьи. В процессе подготовки к её написанию я обзавёлся вот такой красотой в одном из своих проектов:

В качестве среды разработки использовалась VS Code c расширением GitLab Workflow (для валидации файла настроек прямо из среды разработки).

Краткое введение

CD — это когда ты только пушнул, а у клиента уже всё упало?

Что такое CI/CD и зачем нужно — можно легко нагуглить. Полноценную документацию по настройке пайплайнов в GitLab найти также несложно. Здесь я кратко и по возможности без огрехов опишу процесс работы системы с высоты птичьего полёта:

Таким образом, имеем:

Соответственно, задача при настройке CI/CD сводится к тому, чтобы создать набор задач, реализующих все необходимые действия для сборки, тестирования и публикации кода и артефактов.

Потому, что когда появилась необходимость создать приватные репозитории под пет-проекты, на GitHub’e они были платными, а я — жадным. Репозитории стали бесплатными, но пока это не является для меня поводом достаточным переезжать на GitHub.

Потому что там настройка элементарная — даже не требуются знания командной строки. Интеграция с внешними провайдерами git — в пару кликов, импорт SSH-ключей для отправки коммитов в репозиторий — тоже, пайплайн легко настраивается даже не из шаблона.

Исходная позиция: что имеется и чего хочется

Описанные требования органично ложатся на следующую модель пайплайна:

Собираем конфигурацию

Готовим аккаунты

Создаём новый проект

Переходим в Atrifacts, жмём Create feed

Жмём Connect to feed, выбираем Visual Studio, из блока Machine Setup копируем Source

Идём в настройки аккаунта, выбираем Personal Access Token

Создаём новый токен доступа

Копируем созданный токен — после закрытия модального окна значение будет недоступно

Заходим в настройки репозитория в GitLab, выбираем настройки CI/CD

Раскрываем блок Variables, добавляем новую

На этом предварительная настройка завершена.

Готовим каркас конфигурации

Теперь при запуске пайплайна с хранилища образов Microsoft будет скачан указанный образ, в котором и будут исполняться все задачи из конфигурации.

Следующий этап — добавить stage‘ы. По умолчанию GitLab определяет 5 этапов:

Ничего не мешает объявить их явно, впрочем. Порядок, в котором указаны этапы, влияет на порядок, в котором они выполняются. Для полноты изложения, добавим в конфигурацию:

Для отладки имеет смысл получить информацию об окружении, в котором исполняются задачи. Добавим глобальный набор команд, который будет выполняться перед каждой задачей, с помощью before_script :

Осталось добавить хотя бы одну задачу, чтобы при отправке коммитов пайплайн запустился. Пока что добавим пустую задачу для демонстрации:

Всё логично — по умолчанию runner’ы (отвечающие за исполнение скриптов задач, и предоставляемые GitLab’ом) используют bash для исполнения команд. Можно исправить это дело, явно указав в описании задачи, какие теги должны быть у исполняющего пайплайн раннера:

Отлично! Теперь пайплайн выполняется.

Продолжим создание скелета конфигурации, добавив все задачи, описанные выше:

Получили не особенно функциональный, но тем не менее корректный пайплайн.

Настройка триггеров

Из-за того, что ни для одной из задач не указаны фильтры срабатывания, пайплайн будет полностью исполняться при каждой отправке коммитов в репозиторий. Так как это не является желаемым поведением в общем случае, мы настроим фильтры срабатывания для задач.

Вспомним набор требований — сборка и тестирование только для merge request, упаковка и отправка в Azure DevOps — для merge request и пушей в мастер, генерация документации — для пушей в мастер.

Для начала настроим задачу сборки кода, добавив правило срабатывания только при merge request:

Теперь настроим задачу упаковки на срабатывания на merge request и добавление коммитов в мастер:

Как видно, всё просто и прямолинейно.

Также можно настроить задачу на срабатывание только если создан merge request с определённой целевой или исходной веткой:

Настройка сохранения артефактов

Во время выполнения задачи build job у нас будут созданы артефакты сборки, которые можно переиспользовать в последующих задачах. Для этого нужно в конфигурацию задачи добавить пути, файлы по которым нужно будет сохранить и переиспользовать в следующих задачах, в ключ artifacts :

Пути поддерживают wildcards, что определённо упрощает их задание.

Если задача создаёт артефакты, то каждая последующая задача сможет их получить к ним доступ — они будут располагаться по тем же путям относительно корня репозитория, по которым были собраны из исходной задачи. Так же артефакты доступны для скачивания на сайте.

Теперь, когда у нас готов (и проверен) каркас конфигурации, можно переходить собственно к написанию скриптов для задач.

Пишем скрипты

Естественно, есть некоторые нюансы, из-за которых мы несколько усложним команды.

Собираем данные покрытия кода

Coverlet после запуска тестов выводит в консоль статистику по запуску:

GitLab позволяет указать регулярное выражение для получения статистики, которую потом можно получить в виде бейджа. Регулярное выражение указывается в настройках задачи с ключом coverage ; в выражении должна присутствовать capture-группа, значение которой и будет передано в бейдж:

Здесь мы получаем статистику из строки с общим покрытием по линиям.

Публикуем пакеты и документацию

Оба действия у нас назначены на последний этап пайплайна — раз уж сборка и тесты прошли, можно и поделиться с миром наработками.

Для начала рассмотрим публикацию в источник пакетов:

Если в проекте не присутствует файл конфигурации nuget ( nuget.config ), создадим новый: dotnet new nugetconfig

Зачем: в образе может быть запрещён доступ на запись к глобальным (пользовательской и машинной) конфигурациям. Чтобы не ловить ошибки, просто создадим новую локальную конфигурацию и будем работать с ней.

Теперь настроим создание документации:

Лирическое отступление про docfx

Раньше при настройке проекта я указывал источник кода для документации как файл решения. Основной минус — документация создаётся и для тестовых проектов. В случае, если это не нужно, можно задать такое значение узлу metadata.src :

Промежуточный итог

Вот такую простую конфигурацию можно составить буквально за полчаса и пару чашек кофе, которая позволит при каждом запросе слияния и отправке в мастер проверять, что код собирается и тесты проходят, собирать новый пакет, обновлять документацию и радовать глаз красивыми бейджиками в README проекта.

Кстати о бейджиках

Ради них ведь всё и затевалось!

Бейджи со статусами пайплайна и покрытием кода доступны в GitLab в настройках CI/CD в блоке Gtntral pipelines:

Бейдж со ссылкой на документацию я создавал на платформе Shields.io — там всё достаточно прямолинейно, можно создать свой бейдж и получать его с помощью запроса.

Azure DevOps Artifacts также позволяет создавать бейджи для пакетов с указанием актуальной версии. Для этого в источнике на сайте Azure DevOps нужно нажать на Create badge у выбранного пакета и скопировать markdown-разметку:

Добавляем красоты

Выделяем общие фрагменты конфигурации

Во время написания конфигурации и поисков по документации, я наткнулся на интересную возможность YAML — переиспользование фрагментов.

Как видно из настроек задач, все они требуют наличия тега windows у раннера, и срабатывают при отправке в мастер/создании запроса на слияние (кроме документации). Добавим это во фрагмент, который будем переиспользовать:

И теперь в описании задачи можем вставить объявленный ранее фрагмент:

Названия фрагментов должны начинаться с точки, чтобы не быть интерпретированными как задача.

Версионирование пакетов

При создании пакета компилятор проверяет ключи командной строки, и в их отсутствие — файлы проектов; найдя узел Version, он берёт его значение как версию собираемого пакета. Выходит, чтобы собрать пакет с новой версией, нужно либо обновить её в файле проекта, либо передать как аргумент командной строки.

Добавим ещё одну хотелку — пусть младшие два номера в версии будут годом и датой сборки пакета, и добавим пререлизные версии. Добавлять эти данные в файл проекта и проверять перед каждой отправкой можно, конечно — но можно ведь это делать и в пайплайне, собирая версию пакета из контекста и передавая через аргумент командной строки.

Данную задачу решает следующий скрипт:

Добавляем скрипт в задачу pack and deploy job и наблюдаем сборку пакетов строго при наличии заданной строки в сообщении коммита.

Итого

Потратив примерно полчаса-час времени на написание конфигурации, отладку в локальном powershell и, возможно, пару неудачных запусков, мы получили несложную конфигурацию для автоматизации рутинных задач.

Конечно, GitLab CI/CD гораздо обширнее и многограннее, чем может показаться после прочтения этого руководства — это совершенно не так. Там даже Auto DevOps есть, позволяющий

automatically detect, build, test, deploy, and monitor your applications

Теперь в планах — сконфигурировать пайплайн для развёртывания приложений в Azure, с использованием Pulumi и автоматическим определением целевого окружения, что будет освещено в следующей статье.

Источник

Руководство для начинающих по кодированию данных

Дата публикации Nov 10, 2019

Сделайте так, чтобы ваша машина лучше понимала данные

Мир данных также использует кодирование для шифрования, передачи данных и т. Д. Чтобы машина понимала тенденции и близость данных, необходимо, чтобы данные были числовыми. Почти весь алгоритм ML требует данных в числовой форме. В этой истории мы рассмотрим методы кодирования, которые необходимы компьютеру для интерпретации данных (точнее, категориальных данных) и извлечения из них уроков.

Оглавление

1. Введение

Даже прежде, чем мы начнем с понимания кодировки и типов кодирования, мы должны классифицировать данные как один из семи типов, чтобы сделать модели быстрее.

Некоторые примеры номинальных данных:Столбцы с названиями городов Индии (например, Мумбаи, Дели, Банглор и др.). Такие данные не имеют внутреннего порядка

Некоторые примеры обычных данных:Размер одежды (например, большой, средний, маленький и т. Д.). Такие данные имеют внутренний порядок

Набор данных, над которым мы будем работать, будет Top Restaurant в Мумбаи, указанный в Zomato. Я очистил данные и готов к методам кодирования.

2. Кодировщик этикеток

Давайте закодируем номинальную переменную «Book_Table», используя LabelEncoder.

Как видите, столбец Book_Table был закодирован в числовые значения 0/1. Выход изle.fit_transform (DF [ «Book_Table»])является Dataframe / Series в зависимости от нет. столбцов в кодировке.

Как вы можете видеть, на выходе выводится ошибка, в отличие от LabelEncoder. Есть три столбца, но логично подумать, если вы знаете один, если один класс присутствует (1), то автоматически два других класса отсутствуют (0) Следовательно, эти два столбца будут сильно коррелированными, что нежелательно. Это называется«Переменная-ловушка».Чтобы решить эту проблему, вы можете использовать параметр drop в OneHotEncoder.

Теперь есть только два столбца и исключена переменная ловушка.

4. DictVectorizer

LabelEncoder и OneHotEncoder должны использоваться вместе как двухэтапный процесс. DictVectorizer делает это за один шаг. Но сначала, как следует из названия, необходимо преобразовать кодируемые столбцы в словарь. Мы можем сделать это, используя «.to_dict ()».

И это закодировано. Вы можете удалить первый столбец каждого класса столбцов, чтобы избежать ловушки переменных (Book_Table_1, Class_1). Это было коротко и просто. У него есть один недостаток, заключающийся в том, что он не работает с категориальными столбцами, имеющими значения типа int, такими как столбец с количеством дверей в автомобиле (2,4). Чтобы применить DictVectorizer, мы можем преобразовать их в (два, четыре), используя функцию map ().

5. get_dummies

prefix_sep ( «_»)используется для записи имени столбца[«Column_Name» + «_» + «Class_Name»]а такжеdrop_first = Trueиспользуется, чтобы избежать ловушки переменных, как объяснено выше, которая также называется мультиколлинеарностью, и поэтому мы видим только 1 столбец Book_Table и 2 столбца столбца Class.

6. MultiLabelBinarizer

MultiLabel Binarizer похож наМетка Бинаризатор. Единственное, MultiLabel Binarizerиспользуется, когда любой столбец имеет несколько меток. Мы применим это наТипколонка. Входные данные для этого преобразователя должны быть массивом целых чисел или строк, обозначающих значения, принимаемые категориальными (дискретными) признаками.

Источник