스토커의 공간적 이상을 찾을 수 있는 곳. Walkthrough Mass Effect: Andromeda - 연구, 청사진, 제작, 스캐닝 및 채굴. 치앙마이의 댓글

의 댓글 성난 광대

호드 지역 밖으로 진입로를 따라 오른쪽 벽을 껴안고 동맹 지역으로 이어지는 계단을지나십시오 (올라가지 마십시오). 아마도 벽을 따라 계단을지나 20 야드가 당신이"할 곳입니다. 그것을 찾아라.

의 댓글 zazz999

의 댓글 jtbalogh

55, 26 (방 중앙 트랙 끝)
또는 63, 26(벽을 향하여)
또는 58, 27.4(다른 벽)
또는 62.7, 21.6(트랙과 계단 사이)

다음에 좌표가 변경될 경우를 대비하여 미터를 따르십시오.
- 구슬은 미터가 97%일 때만 나타납니다(마우스를 미터 위로 가져가면 %를 볼 수 있습니다).
- 구슬이 나타나는 데 1초가 걸리므로 너무 빨리 지나치지 마세요.
- 오브는 오구데이 유적 지역의 정령결속 몹과 같은 레벨에 있습니다.

의 댓글 말괄량이

의 댓글 치앙마이

의 댓글 탁놀

의 댓글 타이어

). 이상값과 마찬가지로 "새 개체"는 (훈련) 샘플의 개체와 속성이 다른 개체입니다. 그러나 이상값과 달리 샘플 자체에는 아직 없습니다(잠시 후에 나타나게 되며, 나타날 때 정확하게 감지하는 것이 과제입니다). 예를 들어, 온도 측정값을 분석하고 비정상적으로 크거나 작은 값을 버리면 이상치로 인해 어려움을 겪게 됩니다. 그리고 각각의 새로운 측정에 대해 이전 측정과 얼마나 유사한지 평가하고 변칙적인 것을 제거하는 알고리즘을 생성한다면 "참신함과 싸우는" 것입니다.

배출량은 다음의 결과입니다.

• 데이터 오류(측정 부정확성, 반올림, 잘못된 입력 등)
• 노이즈 개체(잘못 분류된 개체)의 존재
• "다른" 샘플의 개체 존재(예: 깨진 센서의 판독값).

무화과. 1은 노이즈(노이즈)가 "약한 의미에서" 이상치임을 보여줍니다(클래스/클러스터 경계가 약간 흐려질 수 있음). 우리는 주로 이러한 경계를 왜곡하는 "강한 의미의" 이상값에 관심이 있습니다.

일반적으로 참신함은 개체의 근본적으로 새로운 동작의 결과로 나타납니다. 객체가 시스템 작동에 대한 설명이라면 바이러스가 시스템에 침투한 후 객체가 "참신함"이 됩니다. 또 다른 예는 고장 후 엔진 작동에 대한 설명입니다. 여기에서 "참신함"이 참신함이라고 불리는 이유를 이해하는 것이 중요합니다. 그러한 설명은 우리에게 완전히 새로운 것입니다., 훈련 샘플에서 모든 종류의 바이러스 감염 또는 모든 종류의 고장에 대한 정보를 얻을 수 없기 때문에 새롭습니다. 이러한 훈련 샘플의 형성은 노동 집약적이며 종종 이치에 맞지 않습니다. 한편, 시스템이나 메커니즘의 정상적인(정상적인) 작동 사례에 대한 충분히 많은 샘플을 수집하는 것도 가능합니다.

여기에 적용되는 분야는 바다입니다.

• 의심스러운 감지 은행 업무(신용 카드 사기)
• 침입 감지
• 거래소에서 비표준 플레이어 감지(내부자)
• 센서 판독값을 기반으로 메커니즘의 오작동 감지
• 의료 진단 (Medical Diagnosis)
• 지진학

또한 가능한 많은 문제 설명이 있다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어 PU 학습(Positive-Unlabeled Classification) 작업은 일부 이상값에 레이블이 지정(클래스 1)되지만 나머지 학습 객체(클래스 0)에도 이상값이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 한 전문가는 장비가 이러저러한 순간에 고장났다고 말했지만 모든 고장을 알아차릴 수는 없었습니다.

이상 탐지 문제가 일반 분류 문제와 유사하더라도 클래스 불균형과 같은 특이한 점이 있습니다(예: 장비 고장은 비교적 드뭅니다).

변칙은 표 형식 데이터에만 있는 것이 아니라 그래프, 시계열 등에 있을 수 있습니다.

이상 감지 작업의 품질 기능은 분류 작업에서와 거의 동일하게 사용됩니다. PR AUC, AUROC 여기에서 모든 것은 작업 컨텍스트(고객)에 의해 결정됩니다.

이상값 감지 방법

1. 통계적 테스트

원칙적으로 개별 기능에 사용되며 극단 값이 포착됩니다 (Extreme-Value Analysis). 이를 위해 예를 들어 Z-값 또는 첨도 측정이 사용됩니다.

모든 실무자는 특정 데이터 유형에 대해 극단 값을 찾는 입증된 방법을 가지고 있습니다. 수염 상자와 같은 많은 시각화 방법에는 이러한 극단값을 감지하고 표시하는 도구가 내장되어 있습니다.

극값과 이상은 다른 개념임을 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어 작은 샘플에서

2. 모델 테스트

아이디어는 매우 간단합니다. 데이터를 설명하는 모델을 구축합니다. 모델에서 크게 벗어난 지점(모델이 매우 잘못된 지점)은 이상입니다(그림 2 참조). 모델을 선택할 때 문제의 특성, 품질 기능 등을 고려할 수 있습니다.

이러한 방법은 참신함을 결정하는 데는 좋지만 이상값을 찾을 때는 더 나쁩니다. 실제로 모델을 설정할 때 이상값이 있는 데이터를 사용합니다.

무화과. 6은 모델 접근법의 적용을 보여준다. 행렬이 있고 그 안에서 특이치를 찾아야 합니다. 우리는 불완전한 특이값 분해(SVD)를 사용하여 우리와 가능한 한 유사한 작은 순위의 행렬을 찾습니다(명확성을 위해 모든 숫자는 반올림됨). 하위 행렬의 해당 요소와 매우 다른 요소는 이상값으로 간주됩니다.

3. 반복적 방법

각 반복으로 구성된 메서드는 "매우 의심스러운 개체" 그룹을 제거합니다. 예를 들어, n차원 기능 공간에서 점 객체의 볼록 선체를 제거할 수 있으며 대표자를 이상치로 간주합니다. 일반적으로 이 그룹의 방법은 매우 힘들다.

4. 미터법

출판물의 수로 판단하면, 이들은 연구자들 사이에서 가장 인기 있는 방법입니다. 그들은 개체 공간에서 이상을 찾는 데 도움이 되는 일부 메트릭의 존재를 가정합니다. 특이치에는 이웃이 거의 없지만 일반적인 점에는 이웃이 많다는 것이 직관적으로 분명합니다. 따라서 변칙의 좋은 척도는 예를 들어 "k번째 이웃까지의 거리"가 될 수 있습니다(로컬 이상치 요인 방법 참조). 여기서는 Mahalanobis 거리와 같은 특정 메트릭이 사용됩니다.

5. 업무 대체 방법

새로운 문제가 발생하면 기존 방법(이미 알려진 문제를 중심으로)으로 문제를 해결하려는 큰 유혹이 있습니다. 예를 들어 클러스터링을 수행하면 작은 클러스터가 이상 항목으로 구성될 가능성이 높습니다. 변칙에 대한 부분적인 정보가 있는 경우(PUC 문제에서와 같이) 클래스 1(레이블이 지정된 변칙) 및 0(다른 모든 개체)의 분류 문제로 해결할 수 있습니다. 클래스 0이 일반 객체로만 구성된 경우 그러한 솔루션은 완전히 합법적일 것입니다. 그렇지 않으면 감지되지 않은 이상이 거의 없기를 바랍니다.

6. 기계 학습 방법

하지만 이상 징후를 찾는 문제를 (분류 및 클러스터링과 다른) 새로운 머신러닝 문제로 인식한다면?!

가장 인기 있는 알고리즘(scikit-learn에도 구현이 있음)은 다음과 같습니다.

• 단일 클래스 지원 벡터 머신(OneClassSVM)
• 아이솔레이션 포레스트(IsolationForest)
• 데이터에 타원체 맞춤(EllipticEnvelope)

• 핵심– 커널(선형: 선형, 다항식: 폴리, 방사형 기저 함수: rbf, 시그모이드: 시그모이드, 커스텀)
• 뉴– % 오류에 대한 상한 및 % 지원 벡터에 대한 하한(기본적으로 0.5)
• 도다항식 커널의 차수입니다.
• 감마- 커널 기능에 대한 계수(기본적으로 1/n_features)
• coef0– 다항식 또는 시그모이드 커널 함수의 매개변수

• n_estimators- 나무의 수
• max_samples- 하나의 트리를 구축하기 위한 샘플 크기(실수인 경우 전체 샘플의 백분율)
• 오염샘플에서 이상값의 비율입니다(임계값 선택을 위한).
• max_features– 하나의 트리를 만들 때 사용되는 기능의 수(또는 %)(지금까지 값 1.0에서만 작동함)
• 부트스트랩– 서브샘플링 시 부트스트랩 모드 활성화

7. 알고리즘 앙상블

이상 탐지 문제를 해결하는 방법에도 "하나의 알고리즘이 좋지만 백 개가 더 낫다"는 아이디어가 침투하여 다양한 알고리즘이 구축되는 경우가 많습니다. 그들 각각은 이상에 대한 추정치를 제공하고 이러한 추정치는 "평균화"됩니다.

실제 이상 감지 문제의 핵심은 표준과의 특정 편차를 특징짓는 기능을 선택하는 것이므로 좋은 공간을 추측하기 위해 앙상블 알고리즘이 구축됩니다. 다음은 인기가 있습니다.

• 기능 배깅(좋은 이름은 아님) - 각 알고리즘에 대해 임의의 기능 하위 공간이 사용됩니다.
• 회전 배깅– 선택된 임의의 특징 부분 공간에서 임의의 회전이 이루어집니다.

그건 그렇고, 여기서 "평균화"는 반드시 모든 추정치의 산술 평균을 의미하지는 않으며 최대 값이 종종 작동할 수 있다는 것이 직관적으로 분명합니다(일부 알고리즘이 변칙 객체를 확신하는 경우 그럴 가능성이 가장 높습니다).

연습의 역사

이상 검색 작업에서는 검색 알고리즘이 어떻게 작동하는지 이해하고 이를 고객에게 설명하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 저자가 비슷한 문제를 해결하는 데 마지막으로 관여했을 때 고객은 고장을 감지하는 도구를 원했지만 모델의 특성으로 인해 알고리즘이 "오작동 장비"를 감지하는 것으로 판명되었습니다. 고장의 경우뿐만 아니라 장치가 잘못 작동하는 경우와 매우 드문 모드에서 작동하는 경우에도 신호를 보냈습니다. 일부 고장 (매우 빈번한) 그는 여전히 놓쳤습니다. "그들은 이미 장치의 표준이 되었습니다." 라벨이 붙은 샘플이 많으면 그러한 문제가 발생하지 않을 것이 분명하지만 실제로는 장비가 너무 오래 작동하지 않고 고장도 거의 없으며 (가능한 모든 고장이 발생하지는 않음) 일부 고장이 발생하지 않을 수 있습니다. 뒤늦게 눈치채거나 눈치챘다. 또한 일부 고장은 센서 판독값에 어떤 식으로든 영향을 미치지 않습니다. 처음에 고객은 품질에 대해 매우 화가 났지만 알고리즘 작동 방식을 설명했을 때 고객은 테스트 데이터를 확인하고 고장이 발견되지 않더라도 알고리즘이 매우 유용하다는 것을 확인했습니다. "장치가 정상 모드에서 작동하는지 여부" 확인자 , 이것이 가장 중요한 것입니다.

추신 그림 10을 얻기 위한 코드를 사용할 수 있습니다.

(원자력 발전소, 지하 통신 -, 광산, 매립지, 지하 통신, 묘지);
- 그의 거주지에서 (충돌로 인해뿐만 아니라 그림, 인형 등 방의 에너지 구조를 변경하는 다양한 물체로 인해)
- UFO 및 기타 알려지지 않은 물체가 표면에 충돌하는 장소.
이러한 비정상적인 영역은 사람의 정신 및 신체 건강에 해를 끼칩니다. 사람들 사이에서 그들이 "죽은" 곳이라는 것은 이유가 없습니다. 그러나 그들은 또한 다른 후면: 일반 장소보다 몇 배 더 자주 변칙 영역에서 폴터 가이스트 현상, UFO와의 상호 작용이 발생하며 초 심리학자에 따르면 이러한 장소는 평행 세계로가는 포털입니다.

변칙 구역은 아직 과학계에 알려지지 않았지만, 구역이 지하수(에너지의 순환 운동을 생성함) 또는 강의 굴곡 근처에 위치한다는 사실이 알려졌습니다. 그러한 장소에 강력한 지오패시 밴드의 존재도 주목되었습니다. 또한 돌 출구, 단층에 변칙 구역이 있습니다.

변칙영역 연구에서 연구자의 축적된 정보와 직관은 마지막으로 중요하지 않다. 에너지 장을 측정하는 동안 영역의 특성에 대한 결론을 내릴 수 있습니다. 모습지형, 동물 행동, 초목. 이러한 징후에서 전체 그림을 얻은 후에 결론을 도출할 수 있습니다. 변칙 영역 연구에 대한 충분한 경험이 있으면 영역에 접근할 때 이미 영역에 대한 아이디어를 형성할 수 있습니다. 또한 구역의 특성 또는 적어도 사람에게 미치는 영향과 이곳을 방문할 때의 위험을 밝히기 위해.

따라서 즉각적인 행동에 익숙한 사람들을 위한 별도의 경고: 변칙 구역을 방문하는 것은 신체 건강, 정신 건강, 심지어 연구원의 생명을 위해 안전하지 않습니다. 비정상적인 영역은 일반적으로 사람의 에너지 구조에 강력하고 부정적인 영향을 미칩니다. 구역을 방문하기 전과 후에 사람의 에너지 장을 측정했을 때 다음과 같은 결과가 나타났습니다. 그러한 구역을 방문한 후 인간 에너지는 "찢어진 구조"를 갖습니다. 또한 일반적인 인간 바이오 필드가 난형이고 측면이 약간 평평 해지면 변칙 영역을 방문한 후 고치의 무결성을 파괴하고 경우에 따라 전혀 보이지 않을 수 있습니다. 이 모든 것은 건강 문제로 가득 차 있습니다. 결과적으로 연구원은 에너지 구조를 균형 있고 조화로운 상태로 유지해야 하며 이를 위해 특별한 운동(예: 차크라 기술)을 수행해야 합니다.

변칙 영역의 존재에 대한 많은 징후가 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다.
- 생체 측정을 ​​수행할 때 진자 또는 다우징 프레임이 이상한 방식으로 작동합니다.
- 시선이 무의식적으로 특정 영역에 달라 붙고 끌립니다.
- 현지 장소에 모든 생물의 부재;
- 구역 근처에 있는 식물과 어떤 면에서 다른 이상하게 생긴 식물;
- 동물의 부적절한 행동;
- 논리적인 설명이 불가능한 다양한 종류의 소리
- 떠오르는 그림과 비전;
- 이상한 물체의 존재;
- 영역에 있는 동안 몸과 정신의 비정상적인 감각.

소개 영상

1장: 탈출 불가

스캐빈저 스웩

15. Scavenger의 시체를 찾고 PDA의 항목을 읽고 은신처를 찾은 다음 텔레포터를 사용하여 종료합니다.


16. PDA에서 읽은 정보에 대해 그에게 말하고 Scavenger 스웨그와 디코더를 검색하는 작업을 얻습니다. 우리는 Dubolom과 군대에갑니다.
17. 군은 송신기용 전선 코일 2개와 배터리를 찾아달라고 요청하고, 두볼롬은 키메라를 죽이는 데 도움을 요청하며 새벽 2시를 기다립니다.
18. 추가로 물품을 대여해 드립니다. 퀘스트.
19. 우리는 오전 2시에 Dubolom과 함께 벙커로 떠나 키메라를 죽이고 기지로 돌아가 그와 대화하고 마커스로 이동합니다.
주목!이 시점까지 마커스에 대한 유물이 발견되지 않으면 퀘스트가 실패합니다.
20. 우리는 Markus와 이야기하고 잃어버린 소매를 찾는 작업을 얻습니다.
21. Scavenger의 캐시를 찾고 Fierce로 돌아가서 Screw가 컨테이너 상자를 깨뜨릴 때까지 기다립니다.
22. 위치 중앙의 지하실에서 잠자는 유령을 찾아 메모를 읽고 읽고 테이블에서 보드카를 마신다.
23. 우리는 지하실에 있고 끝에 도달하고 좀비 소매가 나타나고 그를 죽이고 토큰을 가져오고 Hermit과 이야기하고 Marcus에게 돌아갑니다.
24. 마커스와 대화 후 SOS 메시지를 받고 그 장소로 이동합니다.
25. 우리는 Murad와 이야기하고 그를 캠프로 데려옵니다.
26. Scavenger의 컨테이너 상자에 무엇이 있는지 알아보고 올바른 것을 선택하고 Fierce로 가십시오.
27. 우리는 Fierce와 이야기하고 Murad에게 자세한 내용을 문의하고 그에게서 배터리를 받고 Markus로 이동합니다.

Oleinik용 구리선

디코더

Stalker의 옛 타이머는 이 페이지에서 다운로드할 수 있는 멋진 Spatial Anomaly 모드(업데이트 4)에 대해 오랫동안 알고 있었습니다. 수정의 첫 번째 통과 중에 플레이어는 지금까지 탐색되지 않은 새로운 퀘스트와 위치가 모드에 추가되었기 때문에 일부 퀘스트 항목과 캐릭터를 찾는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 가장 강조하도록 노력합시다 어려운 순간이 멋진 모드를 진행할 때.

의문. 아티팩트 트위스트를 어디에서 찾을 수 있습니까?
대답. 트위스트는 탱크 근처, 울타리 근처의 이상 현상에 있습니다.

의문. 커터의 라디오 방송국을 찾을 수 없습니다!
대답. 걱정하지 말고 스토리를 진행하세요. 진행하면서 라디오 방송국을 받게 됩니다.

의문. 카트리지 저격 총 SVD는 어디에서 찾을 수 있습니까?
대답. UAZ는 도로를 따라 흩어져 있습니다. 바닥에 있는 UAZ 중 하나에서 라이플 카트리지를 찾으십시오.

의문. Scavenger라는 스토커를 찾을 수 없나요?
대답. 탱크 근처에서 이상 텔레포트를 조심스럽게 찾으십시오. 뛰어 들어야합니다. 이상 현상은 크고 작은 크리스마스 트리 사이에 있습니다.

의문. 샅샅이 살펴보았지만 스캐빈저의 스웨그를 찾을 수 없습니다!
대답. 스크린샷을 참조하십시오. Scavenger 시체의 발 방향으로 가야합니다. 풀밭에 가방이 있습니다.

의문. Stronglav의 은신처에서 나가는 방법?
대답. 탭 뒤의 가방을 찾으면 디코더가 있습니다.

의문. Gilza라는 스토커는 어디에 살고 있습니까?
대답. 그는 밤에 지하실에 앉아 밤늦게 거기에옵니다.

의문. Dubolom을 먹이는 방법, 그를 위해 음식을 요리하는 방법?
대답. 우리는 멧돼지를 쏜다. 우리는 시체에 접근하고 나타납니다 (항상 그런 것은 아닙니다!) "고기 잘라 내기"라는 비문. 그런 다음 불에 접근하여 고기를 요리합니다.

의문. Zohan 퀘스트 노트는 어디에서 찾을 수 있습니까?
대답. 불 근처의 나무 아래에서 공책을 찾으십시오.

의문. 거친 작업을 위한 도구는 어디에 있습니까?
대답. Fox를 구한 집에서 Kordon에서 도구를 찾고 있습니다. 오리지널 게임"체르노빌의 그림자".

의문. 훌륭한 작업 도구를 찾는 방법은 무엇입니까?
대답. 터널 주변 어두운 계곡, 상자 중 하나 위에 도구가 있습니다.

의문. 교정 도구는 어디에서 찾을 수 있습니까?
대답. 탈선한 기관차의 지붕에서 찾을 수 있습니다.

의문. 공장에서 어디에서 증거를 찾을 수 있습니까?
대답. 90도 회전된 작업대 테이블을 봅니다. 도움이 되는 스크린샷.

의문. Lefty의 스토커는 어디에 살고 있습니까?
대답. 가장 먼 작업장의 야금 공장에서 그를 찾고 있습니다.

의문. 나는 두 기계 "Whirlwind"를 찾고 싶다!
대답. 기관총에 대해 대화를 나누는 기지의 모든 스토커와 이야기합니다. 그런 다음 우리는 투옥 된 산적과 함께 새장에 접근하여 그와 소통합니다.

의문. X-7 실험실 입구를 찾는 방법은 무엇입니까?
대답. 큰 쓰레기 더미 근처에는 봉인된 해치가 있습니다.

의문. X-7 연구소의 출구는 어디입니까?
대답. 우리는 Fierce와 통신한 다음 콘크리트 바닥의 큰 구멍으로 뛰어듭니다.

의 동영상 통과 완료패션 "공간적 이상" 여기 봐: