Контрольные задания
ГлавнаяДеятельностьРесурсный центр Контрольные задания
Телефон горячей линии: (4932) 33 42 77
Получить помощь
В качестве аудиторных и/или домашних заданий учащимся предлагается дать краткие комментарии на указанную тему к каждому из отрывков.
1. О сочетании мужской и женской природы:
Ночевала тучка золотая
на груди утеса-великана;
утром в путь она умчалась рано
по лазури весело играя.
Но остался влажный след в морщине
старого утеса. Одиноко
он стоит, задумался глубоко,
и тихонько плачет он в пустыне.
(М.Ю. Лермонтов)
2. О сочетании мужской и женской природы:
…В женщине, скажи, какой черте
Придаешь особое значение?
– Женщина во всем на высоте,
принимаю все без исключения.
Спрашивают: – Более всего
Что тебе, скажи, в мужчине нравится?
– Украшает мужество его
и любовью к женщине он славится.
(Из стихотворения Р. Гамзатова)
3. О проявлениях женственности:
Есть женщины в русских селеньях
С спокойною важностью лиц,
С красивою силой в движеньях,
С походкой, со взглядом цариц, –
Их разве слепой не заметит,
А зрячий о них говорит:
Посмотрит – рублем подарит!»…
В игре ее конный не словит,
В беде не сробеет – спасет:
Коня на скаку остановит,
В горящую избу войдет!
(Из поэмы Н.А. Некрасова)
4. О половой жизни у животных и у людей:
…Весенний брак! Гражданский брак!
Спешите, кошки, на чердак!
(Из стихотворения Саши Чёрного)
5.
О нравственных основах общества:
Всякая свобода какой-нибудь стороной
ограничивается тою или другою обязанностью,
нравственною, политическою и взаимною.
Иначе не быть обществу,
а будет дикое своеволие и дикая сволочь.
(Из «Записной книжки» кн. Петра Вяземского)
6. Об отношении к безнравственности вокруг нас:
Не будь ни театральным обличителем,
ни продажной женщиной.
(Из записок императора Марка Аврелия «К самому себе»)
7. О нерушимости брака:
Кипарисовый этот челнок унесло,
И плывет он средь глади речной…
Ниспадали две пряди ему на чело,
Был он муж мне, и клятва осталась со мной:
Я другому до смерти не буду женой.
Ты, о мать моя, вы, Небеса в вышине,
Отчего вы не верите мне?
Кипарисовый этот челнок унесло
Вдоль по краю реки, без весла.
..
Ниспадали две пряди ему на чело,
Он единственный мой был, я клятву дала,
Что до смерти не сделаю зла.
Ты, о мать моя, вы, Небеса в вышине,
Отчего вы не верите мне?
(Из древнекитайской Книги Песен «Ши Цзин»)
8. О христианском отношении к браку:
«Если кто порицает брак
и гнушается женою верною и благочестивою,
с мужем своим совокупляющеюся,
или порицает оную, как не могущую
войти в Царствие Божие, да будет проклят»
(1-е каноническое правило Гангрского Собора, IV век)
9. О чистоте сердца:
На холмах Грузии лежит ночная мгла;
Шумит Арагва предо мною.
Мне грустно и легко; печаль моя светла;
Печаль моя полна тобою,
Тобой, одной тобой.
.. Унынья моего
Ничто не мучит, не тревожит,
И сердце вновь горит и любит – оттого,
Что не любить оно не может.
(А.С. Пушкин)
10. О происхождении чувства:
Татьяна слушала с досадой
Такие сплетни; но тайком
С неизъяснимою отрадой
Невольно думала о том;
И в сердце дума заронилась;
Пора пришла, она влюбилась.
Так в землю падшее зерно
Весны огнем оживлено.
Давно ее воображенье,
Сгорая негой и тоской,
Алкало пищи роковой;
Давно сердечное томленье
Теснило ей младую грудь;
Душа ждала… кого-нибудь,
И дождалась…
(«Евгений Онегин», глава третья)
11.
О влюбленности:
…А у меня к тебе влеченье, род недуга,
Любовь какая-то и страсть,
Готов я душу прозакласть,
Что в мире не найдешь себе такого друга,
Такого верного, ей-ей;
Пускай лишусь жены, детей,
Оставлен буду целым светом,
Пускай умру на месте этом,
Да разразит меня Господь…
– Да полно вздор молоть! –
Не любишь ты меня, естественное дело:
С другими я и так и сяк,
С тобою говорю несмело,
Я жалок, я смешон, я неуч, я дурак…
(А.С. Грибоедов, «Горе от ума»)
Татьяна, милая Татьяна!
С тобой теперь я слезы лью;
Ты в руки модного тирана
Уж отдала судьбу свою.
Погибнешь, милая; но прежде
Ты в ослепительной надежде
Блаженство темное зовешь,
Ты негу жизни узнаешь,
Ты пьешь волшебный яд желаний,
Тебя преследуют мечты…
(«Евгений Онегин», глава третья)
13. О чувствах, делах и намерениях:
…Послушай, вольности ты лишней не бери.
Я очень ветрено, быть может, поступила,
И знаю, и винюсь; но где же изменила?
Кому? чтоб укорять неверностью могли.
Да, с Чацким, правда, мы воспитаны, росли:
Привычка вместе быть день каждый неразлучно
Связала детскою нас дружбой; но потом
Он съехал, уж у нас ему казалось скучно,
И редко посещал наш дом;
Потом опять прикинулся влюбленным,
Взыскательным и огорченным!!.
Остер, умен, красноречив,
В друзьях особенно счастлив,
Вот об себе задумал он высоко…
Охота странствовать напала на него,
Ах! если любит кто кого,
Зачем ума искать и ездить так далеко?
(А.С. Грибоедов, «Горе от ума»)
14. О чувстве, лжи и чести:
Дона Анна:
О, Дон Гуан красноречив – я знаю,
Слыхала я; он хитрый искуситель.
Вы, говорят, безбожный развратитель,
Вы сущий демон. Сколько бедных женщин
Вы погубили?
Дон Гуан:
Ни одной доныне из них я не любил.
Дона Анна:
И я поверю,
Чтоб Дон Гуан влюбился в первый раз,
Чтоб не искал во мне он жертвы новой!
(Из трагедии А.
С. Пушкина «Каменный гость»)
15. О жизни, которой руководит чувство:
О, как убийственно мы любим,
Как в буйной слепоте страстей
Мы то всего вернее губим,
Что сердцу нашему милей!
Давно ль, гордясь своей победой,
Ты говорил: она моя…
Год не прошел – спроси и сведай,
Что уцелело от нея?…
Судьбы ужасным приговором
Твоя любовь для ней была,
И незаслуженным позором
На жизнь ее она легла!…
И что ж от долгого мученья,
Как пепл, сберечь ей удалось?
Боль, злую боль ожесточенья,
Боль без отрады и без слез!
(Из стихотворения Ф.И. Тютчева)
16. О смерти чувства:
…Вчера ты была у меня,
но тебе уж тоскливо со мной.
Под вечер ненастного дня
ты мне стала казаться женой.
Что ж, прощай! как-нибудь до весны
проживу и один, без жены. …
Мне крикнуть хотелось вослед:
«Воротись, я сроднился с тобой!»
Но для женщины прошлого нет:
разлюбила – и стал ей чужой.
Что ж, камин затоплю, буду пить…
Хорошо бы собаку купить.
(Из стихотворения И.А. Бунина)
17. О любви:
Я вас любил: любовь еще, быть может,
В душе моей угасла не совсем;
Но пусть она вас больше не тревожит;
Я не хочу печалить вас ничем.
Я вас любил безмолвно, безнадежно,
То робостью, то ревностью томим;
Я вас любил так искренно, так нежно,
Как дай вам Бог любимой быть другим.
(А.С. Пушкин)
18. Об эгоизме, убийце любви:
…Но я не создан для блаженства;
Ему чужда душа моя;
Напрасны ваши совершенства:
Их вовсе недостоин я.
Поверьте (совесть в том порукой),
Супружество нам будет мукой.
Я, сколько ни любил бы вас,
Привыкнув, разлюблю тотчас;
Начнете плакать: ваши слезы
Не тронут сердца моего,
А будут лишь бесить его.
Судите ж вы, какие розы
Нам заготовит Гименей
И, может быть, на много дней.
Что может быть на свете хуже
Семьи, где бедная жена
Грустит о недостойном муже
И днем и вечером одна;
Где скучный муж, ей цену зная
(Судьбу, однако ж, проклиная),
Всегда нахмурен, молчалив,
Сердит и холодно-ревнив!
Таков я…
(«Евгений Онегин», глава четвертая)
19.
О власти над чувством и о достоинстве женщины
…Князь подходит
К своей жене и ей подводит
Родню и друга своего.
Княгиня смотрит на него…
И что ей душу ни смутило,
Как сильно ни была она
Удивлена, поражена,
Но ей ничто не изменило:
В ней сохранился тот же тон,
Был также тих ее поклон.
Ей-ей! не то, чтоб содрогнулась,
Иль стала вдруг бледна, красна…
У ней и бровь не шевельнулась;
Не сжала даже губ она.
Хоть он глядел нельзя прилежней,
Но и следов Татьяны прежней
Не мог Онегин обрести.
С ней речь хотел он завести
И – и не мог…
(«Евгений Онегин», глава осьмая)
20.
О браке и супружеских отношениях:
«Хозяйкой дом стоит»
«Муж – голова, жена – душа»
«Жена мужу пластырь, муж жене пастырь»
«Муж жене отец, жена мужу венец»
«Промеж мужа и жены нитки не продернешь»
«Не надобен клад, коли у мужа с женою лад»
«С доброй женой горе в полгоря, а радость вдвойне»
«Доброй женой и муж честен»
«Жениться – переродиться»
(Старинные русские пословицы)
21. О браке и супружеских отношениях:
Солнце ласково глядело
Сквозь тенистые деревья,
Говорило им: «О дети!
Злоба – тьма, любовь – свет солнца,
Жизнь играет тьмой и светом, –
Правь любовью, Гайавата!»
Месяц с неба в час полночный
Заглянул в шалаш, наполнил
Мрак таинственным сияньем
И шепнул им: «Дети, дети!
Ночь тиха, а день тревожен;
Жены слабы и покорны,
А мужья властолюбивы, –
Правь терпеньем, Миннегага!»
(Из «Песни о Гайавате» Г.
Лонгфелло)
22. О прочности семейного счастья:
Злоба отнюдь не истребляется злобою;
но если сделает ближний твой тебе зло,
сделай ему в ответ что-то доброе,
дабы добрым делом истребить злобу.
(Авва Пимен. «Изречения отцов пустыни»)
23. О супружеской верности и ответственности:
…Между законами забытыми в ту пору
Жестокой был один: закон сей изрекал
Прелюбодею смерть. Такого приговору
В том городе никто не помнил, не слыхал.
Угрюмый Анджело в громаде уложенья
Отрыл его – и в страх повесам городским
Опять его на свет пустил для исполненья,
Сурово говоря помощникам своим:
«Пора нам зло пугнуть.
В балованном народе
Преобратилися привычки уж в права
И шмыгают кругом закона на свободе,
Как мыши около зевающего льва.
Закон не должен быть пужало из тряпицы,
На коем наконец уже садятся птицы».
Так Анджело на всех навел невольно дрожь,
Роптали вообще, смеялась молодежь
И в шутках строгого вельможи не щадила,
Меж тем как ветрено над бездною скользила,
И первый под топор беспечной головой
Попался Клавдио, патриций молодой…
(Из поэмы «Анджело» А.С. Пушкина)
24. О «планировании семьи» и деторождении:
Не убивайте детей своих из страха перед бедностью:
[Аллах] пошлет пропитание и им, и вам.
Воистину, убийство – это великое преступление.
(Коран, сура «Аль-Исра», 31)
25.
О рождении и воспитании детей:
«У кого детей много, тот не забыт у Бога»
«Детей много, да лишних нету»
«Первый сын Богу, второй царю, третий себе»
«Один сын – не сын, два сына – полсына, три сына – сын»
«У доброго батьки добры и дитятки»
«Что мать в голову вобьет, того и отец не выбьет»
«Добрый сын всему свету на зависть»
«Учи жену до детей, детей до гостей»
(Старинные русские пословицы)
26. Об внимании родителей к воспитанию детей :
«…Когда же ты гнездо успела свить?
Я этого и не видала:
Ты все порхала, да летала». –
«Вот вздор, чтоб столько красных дней
В гнезде я, сидя, растеряла:
Уж это было бы всего глупей!
Я яица всегда в чужие гнезды клала».
–
«Какой же хочешь ты и ласки от детей?» –
Ей Горлинка на то сказала.
Отцы и матери! вам басни сей урок.
Я рассказал ее не детям в извиненье;
К родителям в них непочтенье
И нелюбовь – всегда порок;
Но если выросли они в разлуке с вами,
И вы их вверили наемничьим рукам,
Не вы ли виноваты сами,
Что в старости от них утехи мало вам?
(И.А. Крылов. «Кукушка и Горлинка»)
27. О достоинстве ребенка:
Детей нет – есть люди,
но с иным масштабом понятий,
иным запасом опыта, иными впечатлениями,
иной игрой чувств.
(Януш Корчак. «Как любить детей»)
28. О неповторимости личности ребенка:
Судить о ребенке по двум полярно противоположным
типам детей – все равно что на основании свойств
пара и льда говорить о воде.
Шкала – 100 градусов;
где на ней место нашего ребенка?
(Януш Корчак. «Как любить детей»)
29. О чуждых воздействиях на душу ребенка:
Змея к Крестьянину пришла проситься в дом,
Не по-пустому жить без дела,
Нет, нянчить у него детей она хотела:
Хлеб слаще нажитый трудом!
«…Я сроду никого не только не кусала,
Но так гнушаюсь зла,
Что жало у себя я вырвать бы дала,
Когда б я знала,
Что жить могу без жала;
И, словом, я добрей всех Змей.
Суди ж, как буду я любить твоих детей!» –
«Коль это, – говорит Крестьянин, – и не ложно,
Все мне принять тебя не можно;
Когда пример такой у нас полюбят,
Тогда вползут сюда за доброю Змеей, одной,
Сто злых и всех детей здесь перегубят…»
Отцы, понятно ль вам, на что здесь мечу я?.
.
(И.А. Крылов. «Крестьянин и Змея»)
30. О нравственном подвиге материнства:
Материнство облагораживает женщину,
когда она жертвует собой, отказывается
от себя, жертвует ему всю свою жизнь, –
и развращает, когда,
прикрываясь мнимым благом ребенка,
она отдает его на съеденье своим
амбициям, привычкам, страстям.
(Януш Корчак. «Как любить детей»)
31. О том, как поддерживается связь поколений:
Когда мне было четырнадцать лет,
мой отец был абсолютно, непереносимо глуп.
А сейчас мне за двадцать, и я только диву даюсь,
как он поумнел за эти годы.
(Приписывается Марку Твену)
32. О нравственной ответственности:
Надо бдительно ловить себя на лжи,
клеймить одетый в красивые слова эгоизм.
..
Мы объяснились с собой и примирились,
простили себя и освободили от обязанности
исправляться. Плохо нас воспитали…
Пороки и недостатки уже укоренились.
Не позволяем критиковать себя детям и не каемся сами.
Отпустили себе грехи и отказались от борьбы…
(Януш Корчак. «Как любить детей»)
Как создать контрольные и обучающие задания в Толоке — Добро пожаловать в блог Яндекс.Толоки
Добро пожаловать в блог Яндекс.Толоки
13 ноября 2019, 10:00
Получить хорошие результаты в краудсорсинге невозможно без продуманной системы контроля качества. В Толоке вы можете подобрать и настроить правила в зависимости от типа вашей задачи: быстрые ответы, мнение большинства, капча и, конечно, контрольные задания. Это задания с правильными ответами, которые подмешивают на страницу с основными заданиями, чтобы оценивать качество работы исполнителя в режиме реального времени.
Создать такие задания можно разными способами:
- Добавить правильные ответы в TSV-файл, в столбцы с заголовком GOLDEN.
- Выполнить своё задание в Песочнице и выгрузить TSV-файл с ответами.
- Разметить задания в интерфейсе Толоки.
В этой статье мы расскажем, как подготовить контрольные и обучающие задания с помощью Разметчика. В качестве примера возьмём проект по классификации товаров.
Видеоруководство по созданию такого проекта вы найдёте на нашем канале на YouTube.
Для начала подготовим TSV-файл со ссылками на картинки и загрузим его в пул.
- Создайте новый пул и скачайте образец загрузочного файла. Откройте файл в блокноте или редакторе электронных таблиц.
- Удалите все данные, кроме столбцов с заголовком INPUT. В нашем примере это INPUT:Image.
- Заполните столбец ссылками на картинки. Каждая ссылка — на отдельной строке. Сохраните файл в формате TSV.
Образец TSV-файла
Готовый TSV-файл
Подготовка TSV-файла со ссылками на картинки
- Вернитесь на страницу пула и нажмите Загрузить.
- В открывшемся окне выберите Умное смешивание.
Разметка доступна только при выборе этого способа распределения заданий.
- Укажите количество заданий на странице. Например: 9 основных и 1 контрольное.
- Нажмите Загрузить и выберите подготовленный TSV-файл со ссылками на картинки. Дождитесь результата обработки и нажмите Добавить.
Мы загрузили основные задания. Превратим часть из них в контрольные, и система сможет сформировать страницы, смешав задания в нужной пропорции.
Теперь приступим к созданию контрольных заданий.
- Откройте интерфейс разметки.
- Нажмите кнопку Создать контрольные.
- Отметьте галочкой выходные поля, которые будут учитываться при проверке ответа на контрольный вопрос, выберите вариант ответа и нажмите кнопку Сохранить и перейти к следующему.
Совет. Потяните за край левой или правой области Разметчика, чтобы изменить размер полей. - Если у вас небольшой пул, разметьте таким образом не менее 10% заданий. Для разметки больших пулов достаточно 1% контрольных заданий.
- На панели справа показано распределение правильных ответов на контрольные задания. Старайтесь, чтобы у вас были представлены различные варианты ответов, чтобы исполнители не могли их просто угадать.
Когда нужное количество заданий будет готово, кликните по названию пула вверху страницы, чтобы выйти из режима разметки.
С помощью Разметчика можно создавать не только контрольные, но и тренировочные задания. Чтобы из контрольного задания сделать обучающее, добавьте к выбранному варианту ответа подсказку.
Текст подсказки будет показан исполнителю в том случае, если его ответ не совпадёт с вашим. В поле для комментария напишите, какой ответ необходимо выбрать и почему.
Обучающие задания помогут на примерах пояснить сложные моменты в инструкции и научить пользователей ставить верные оценки. Чтобы исполнитель получил доступ к основным заданиям только после обучения, привяжите обучающий пул к основному.
Как это сделать, читайте в Руководстве заказчика.
Не забудьте добавить в пул правило Контрольные задания, чтобы назначать исполнителю навык на основе его ответов и блокировать доступ тем, кто даёт неправильные ответы.
Правило начнёт действовать после того, как исполнитель ответит на заданное число контрольных заданий. Толока подсчитает процент правильных и неправильных ответов и выполнит действие — назначить навык или заблокировать доступ к заданию. Далее этот процент обновляется по мере выполнения заданий исполнителем. Количество последних ответов исполнителя, которое учитывается в расчете, нужно указать в поле Сколько последних значений учитывать.
В примере мы добавили два контрольных правила. Они начнут работать, как только исполнитель сделает 3 контрольных задания. Поскольку у нас на странице одно контрольное задание, это произойдёт после того, как он выполнит третью страницу с заданиями. Первое правило назначит исполнителю навык, равный проценту совпадений его ответов с контрольными.
Если доля неправильных ответов окажется больше или равна 60%, то второе правило заблокирует исполнителя на проекте на 10 дней.
Другие примеры правил вы найдёте в Руководстве.
Следите за тем, как исполнители справляются с контрольными и обучающими заданиями, на графике оценки качества в разделе Статистика.
Высокое качество — 93%
Качество ниже среднего — 46%
Если качество по контрольным заданиям низкое, проверьте ваши ответы. Возможно, среди них есть неверные, устаревшие или неоднозначные примеры. Уточните и дополните инструкцию, чтобы информации в ней хватало для качественного выполнения задания, удалите неактуальные задания. Если показатели высокие, но при этом качество основной разметки низкое, проверьте, не слишком ли много очевидных или однотипных примеров. Попробуйте усложнить и разнообразить контрольные задания.
Как видите, с помощью Разметчика можно легко создать и изменить контрольные задания. Потратив немного времени на подготовку контрольного набора, вы сможете лучше контролировать качество ответов, обучать исполнителей и ранжировать их по навыкам.
А это, в свою очередь, позволит вам использовать динамическое перекрытие, ценообразование и другие продвинутые возможности Толоки.
Руководство заказчика (how to)
Обратная связьВсе блоги сервисов© 2013–2022 «Яндекс»ЭБ СПбПУ – Математика. Вып. 6. Теория вероятностей. Контрольные задания с образцами решений. Тесты. Конспект-сп…
|
Разрешенные действия: – Действие ‘Прочитать’ будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие ‘Загрузить’ будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
ун-та, 2008
00.00
Аннотация
Соответствует государственному образовательному стандарту дисциплины «Математика».
Состоит из четырех частей. Первая часть содержит перечень базисных понятий, задач, методов, знаний и умений, которыми должен овладеть студент, изучив теорию вероятностей. Вторая часть включает тридцать контрольных заданий по девять задач с подзадачами по тематике, указанной в первой части. Имеются два образца заданий с подробными решениями. Ко всем задачам даны числовые ответы. Третья часть – четыре варианта тестов из двадцати вопросов для зачетно-экзаменационного контроля. Четвертая часть – справочный материал в виде конспекта-справочника. Предназначено для студентов технических и экономических специальностей технического университета.
Печатается по решению редакционно-издательского совета Санкт-Петербургского государственного политехнического университета.
Права на использование объекта хранения
| Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все | |||||
| Внешние организации №2 | Все | |||||
| Внешние организации №1 | Все | |||||
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ | |||||
| Интернет | Авторизованные пользователи (не СПбПУ) | |||||
| Интернет | Анонимные пользователи |
Оглавление
- Оглавление
- Предисловие
- Часть 1. Перечень базисных понятий, задач, методов, знаний и умений, которыми должен овладеть студент, изучив теорию вероятностей
- Часть 2. Контрольные задания
- Часть 3. Контрольные тесты (1-4)
- Часть 4. Конспект-справочник (опорные сведения по теории вероятностей)
- Ответы к вариантам контрольных заданий
- Таблица значений нормированной функции Лапласа
Перечень базисных понятий, задач, методов, знаний и умений, которыми должен овладеть студент, изучив теорию вероятностейСтатистика использования
контрольных задач. Справка
- Когда использовать
- Как настроить
- Примеры правил
- Устранение неполадок
\n
Задача, содержащая правильный ответ. Контрольные задания нужны для контроля качества ответов Толокера.
\n
Например, можно отслеживать процент правильных ответов и блокировать толокеров, которые плохо отвечают. Для этого используйте правило Контрольные задачи.
\n
Примечание.
\n
- \n
Добавьте в пул не менее 1% контрольных задач.
\nСоставьте контрольные задания таким образом, чтобы разные варианты правильных ответов использовались с одинаковой частотой. Учить больше.
\n
\n
\n
Помимо контрольных задач, существуют основные и учебные задачи.
\n “}}”> содержат образцы правильных ответов. Они позволяют контролировать качество выполнения задания, не проверяя все ответы. Контрольные задачи упрощают процесс проверки, помогают определить квалификацию Толокеров и экономят ваше время.
Примечание. Чтобы сэкономить время, вы можете выбрать, чтобы ваши контрольные задачи редактировались специалистами Толоки. В этом случае разметка выполняется внутри пула.
Использовать контрольные задания для присвоения \n
Оценка качества выполнения задания Толокером по шкале от 0 до 100.
Навык может рассчитываться автоматически (например, на основе правильных ответов на контрольные задания) или назначается вручную. Учить больше.
Вы можете заблокировать доступ Толокера к одному или нескольким проектам. Это позволяет вам вручную контролировать, какие Толокеры будут выполнять задачи. Например, вы можете выбрать всех Толокеров со значением навыка ниже N и заблокировать им доступ к заданиям. Вы также можете разблокировать доступ.
\n “}}”> Толокеры, отправившие неправильные ответы.- Не используйте его, если:
У вас много вариантов ответа.
Толокеры должны прикрепить файл к своему заданию.
Толокеры должны расшифровать текст.
Толокерам нужно выделить объекты на фото.
Задачи не имеют правильного или неправильного ответа. Например: «Какое изображение вам нравится больше всего?» или «Выберите вариант оформления страницы, который вам больше нравится».
Внимание.
Поля If и Then в этом правиле являются обязательными. Если вы не заполните хотя бы одно поле, вы не сможете сохранить правило.
Филд | Обзор |
|---|---|
Недавний контроль и Training Trakings Topers To Trakess Topers To Trakess Topers Aslockes .Если это поле не заполнено, в расчет включаются только ответы задачи управления в пуле, к которому применяется правило. Если поле заполнено, используется соответствующее количество ответов контрольной задачи. Правило учитывает ответы как из текущего пула, так и из других пулов, где это поле заполнено. Узнайте больше о том, как работает это поле. | |
If | Условие выполнения действия в поле then:
Чтобы добавить несколько условий, щелкните . |
затем | Действие для условия:
|
Если Толокер ответит неправильно, он увидит подсказку и не сможет перейти к следующему набору заданий, пока не выполнит все задания правильно. При контроле качества и расчете навыков учитывается только первый ответ на задание.
Правило будет работать автоматически и принимать все ответы в пуле.Цель: отфильтровать толокеров, которые часто ошибаются.
Решения:
Бан Толокеров на основании контрольных заданий и процента правильных ответов
Установить навык и запретить доступ Толокерам с низким уровнем навыка
Бан Толокеров, если их процент правильных ответов на контрольные задания меньше 40%
Внимание.
Задания, присланные забаненными Толокерами, будут учитываться, если вы не отклоните их вручную с помощью просмотра заданий. Их можно переназначить, настроив правило Перевыполнение заданий от забаненных пользователей.
- Бан Толокеров на основании контрольных заданий и процента правильных ответов
Оба правила работают независимо:
Если Толокер дает не менее 3 ответов на контрольные задания, в качестве значения навыка присваивается процент правильных ответов. Это полезно, если вы хотите, чтобы толокеры с низким уровнем навыков не выполняли ваши задания.
Если Толокер дает не менее 3 ответов на контрольные задания и процент правильных ответов меньше 60%, он теряет доступ к проекту.
В расчете используется до 10 последних ответов Толокера на контрольные задачи проекта.
Толокер забанен после первого неверного ответа на первое, второе или третье контрольное задание. Навык не назначается. Поскольку причина бана не указана, нет возможности узнать, за что забанен Толокер.
Все правила применяются независимо:
Если Толокер дает не менее 3 ответов на контрольные и обучающие задания, в качестве значения навыка присваивается процент правильных ответов.
Если Толокер дает 2 неверных ответа на 3 контрольных задания, он теряет доступ к пулу на 10 дней.
Если Толокер дает 2 неверных ответа на 4 контрольных задания, он теряет доступ к пулу на 10 дней.
Если Толокер дает 5 и более ответов на контрольные задания и процент правильных ответов меньше 80%, он теряет доступ к пулу на 10 дней.
Подобный набор правил предотвращает бан толокеров за один неверный ответ и позволяет поддерживать высокую точность.
- Установить навык и запретить доступ Толокерам с низким уровнем навыка
Навыки помогают определить, насколько хорошо толокеры справляются с вашими задачами. Вы можете запретить Толокерам с низким уровнем навыков выполнять задания в вашем пуле или проекте.
Если Толокер выполняет 3 контрольных или обучающих задания, он получает навык. Используйте значение навыка, чтобы установить доступ к другим пулам с фильтрами.
Пример настроек фильтра
Это правило никогда не вступит в силу, поскольку количество подсчитанных ответов (недавние ответы на контрольные и обучающие задачи для использования) меньше, чем количество ответов в правиле (количество контрольных ответов) .
- Бан Толокеров, если их процент правильных ответов на контрольные задания меньше 40%
Если процент правильных ответов на контрольные задания меньше 40%, Толокер теряет доступ к проекту на 30 дней.
Это правило не учитывает ответы в обучающих заданиях на бан.
Если процент правильных ответов в контрольных заданиях меньше 40%, Толокер теряет доступ к проекту на 30 дней. Правило будет применено один раз — после пятого ответа в контрольном задании.
Вы не сможете правильно оценить качество ответов Толокера.
Толокеру не будет интересно выполнять такие задания, потому что он потратит много времени на изучение инструкций, но не заработает много.
- Большой пул с 1% контрольных задач (хорошо)
В пуле 10000 задач, из них 100 контрольных задач (1%).
Каждый набор содержит 10 заданий, из них 1 контрольное задание. Это означает, что Толокер может завершить до 100 наборов.- Небольшой пул с 1% контрольными задачами (плохие)
В пуле 100 задач, из них 1 контрольная задача (1%). Каждый набор содержит 10 заданий, из них 1 контрольное задание. Это означает, что каждый Толокер может завершить только 1 комплект.
- Небольшой пул с 10% контрольными задачами (хорошо)
В пуле 100 задач, из них 10 контрольных задач (10%). Каждый набор содержит 10 заданий, из них 1 контрольное задание. Это означает, что Толокер может завершить до 10 наборов.
Рассчитать скилл для каждого пула отдельно. Текущее значение навыка — это значение навыка в пуле, который Толокер выполнил последним. Этот вариант удобен, если:
Пулы предназначены для разных групп Толокеров (например, есть фильтры по городам или странам).
Пулы запускаются один за другим, и вы не хотите учитывать ответы в предыдущих пулах для расчета навыка в текущем пуле.
Этот метод расчета используется по умолчанию при добавлении правила контроля качества в пул. Для блока контрольных задач оставьте поле Недавние ответы на контрольные и обучающие задачи для использования пустым.
Рассчитать навык на основе всех задач в проекте Этот вариант удобен, если пулы малы и вам не нужно рассчитывать навыки для каждого пула.
Эта опция доступна только для навыков по контрольным задачам. Для его использования заполните поле Недавние ответы на контрольные и обучающие задачи для использования в правилах контроля качества пула.
Сколько контрольных задач мне нужно добавить?
Мы рекомендуем добавлять в пул не менее 1% контрольных задач.
А для небольших бассейнов — 5-10%.
Почему?
Каждое контрольное задание показывается Толокеру только один раз. Если вы используете интеллектуальное микширование, вы сами определяете, сколько задач управления должно быть в наборе. Если каждая сюита содержит одну контрольную задачу, то максимальное количество сюит, которые может выполнить Толокер, равно количеству контрольных задач в пуле. Если увеличить количество контрольных задач в сюите, на столько же уменьшится количество сюит, доступных Толокеру.
Не должно быть слишком мало доступных страниц. Иначе:
Пример
Каждый набор содержит 10 заданий, из них 1 контрольное задание. Это означает, что Толокер может завершить до 100 наборов.Если в открытом пуле мало задач управления, добавьте новые задачи управления.
Что за
В большом пуле с небольшим количеством контрольных задач может возникнуть ситуация, когда Толокер, выполнивший много задач в проекте, перестанет получать новые наборы задач. Это происходит, когда Толокер выполняет все контрольные задачи в пуле.
Примечание.
Для фильтрации Толокеров используйте правило контроля качества Контрольные задачи. Чтобы ранжировать Толокеров по качеству ответов в контрольных заданиях, используйте навык.
Как подсчитываются правильные ответы на контрольные вопросы?
Правило Контрольные задачи начинает работать после того, как Толокер выполнит указанное вами количество контрольных задач. Если в вашем пуле есть и \n
Задача, которая содержит правильный ответ и подсказку. Если Толокер ответит неправильно, он увидит подсказку и не сможет перейти к следующему набору заданий, пока не выполнит все задания правильно. При контроле качества и расчете навыков учитывается только первый ответ на задание.
\n
Тренировочные задания можно использовать в тренировочных пулах с нулевой ценой для выбора Толокеров, прошедших обучение.
\n
Также их можно использовать в обычных пулах как контрольные задачи с подсказками.
Например, можно отслеживать процент правильных ответов и банить толокеров, которые плохо отвечают. Для этого используйте правило Контрольные задачи.
\n “}}”> и контрольные задачи, то можно учитывать ответы в обеих (параметр Количество ответов) или только в контрольных задачах (параметр Количество контрольных ответов).
Как только набирается нужное количество ответов, Толока подсчитывает процент правильных и неправильных ответов и выполняет действие (присваивает навык, либо блокирует Толокера в пуле или в проекте). Затем этот процент обновляется по мере выполнения задач Толокером. Количество последних ответов Толокера, которые используются в расчете, задается в поле Последние ответы на контрольные и обучающие задачи для использования. Если оставить его пустым, учитываются все ответы от Толокера в пуле.
Должен ли я создать навык для каждого пула?
Лучше использовать одну \n
Оценка качества выполнения задания Толокером по шкале от 0 до 100.
Навык может рассчитываться автоматически (например, на основе правильных ответов на контрольные задания) или назначается вручную. Учить больше.
\n “}}”> в проекте. Вы можете выбрать способ расчета скилла:
Могу ли я использовать навык за пределами определенного пула или проекта, а также применить его к другим проектам?
Да, конечно — вы можете использовать один и тот же навык для разных проектов. Но чаще всего навык предназначен для конкретного проекта. Если толокер хорошо справится с одним заданием, это не значит, что он успешно справится с другими. Еще один минус в том, что если вы будете фильтровать по навыкам, которые были установлены давно, вы искусственно ограничите количество доступных Толокеров.
Как перенести контрольные задачи из Песочницы в основной пул?
Сами задачи не экспортируются, только конфигурация проекта и настройки выбранного пула. Вы можете скачать выполненные задачи из пула в Песочнице и импортировать их в экспортированный пул.
Чтобы скачать только контрольные задания (если вы выполняли их в интерфейсе), перейдите в Разметку, затем нажмите Контрольные задания и скачать.
Если мошенник Толокер дает много неправильных ответов, а система в итоге банит их за ошибки в контрольных заданиях, мне все равно придется платить за плохие ответы?
Если Толокеру уже заплатили за задания, вы не сможете вернуть свои деньги.
При экспорте проекта из Песочницы файлы задач не экспортируются. Это так должно работать? У меня внезапно пропала разметка контрольных задач, которые я создавал в песочнице.
Сами задачи не экспортируются, только конфигурация проекта и настройки выбранного пула. Однако вы можете загрузить свои размеченные задачи из пула песочницы и импортировать их в созданный вами пул. Чтобы загрузить только контрольные задачи (если вы их отметили в интерфейсе), перейдите в раздел Разметить, затем нажмите Контрольные задачи и скачать.
Если я загружаю задачи с помощью умного микширования, значит ли это, что в одном файле должны быть и контрольные задачи, и общие задачи, или их можно загружать отдельно?
Умное микширование настраивается при загрузке задач в пул. После создания пула нажмите Загрузить и выберите способ создания наборов задач. Вы можете загрузить их отдельными файлами или одним файлом, располагая их в любом порядке.
23 Лучшее программное обеспечение для управления задачами для работы в 2022 году (бесплатно и платно!)
1 июля 2022 г.
MAX 20MIN Read
необходимо найти .
Вы обратились по адресу.
В этой статье мы рассмотрим 23 лучших решения для управления задачами, доступных на сегодняшний день. Вы можете использовать эти инструменты для управления задачами, списками дел и проектами, чтобы максимально эффективно использовать свою команду и свой бизнес.
К концу статьи у вас будет вся информация, необходимая для выбора подходящего вам инструмента управления задачами!
Эта статья содержит:
Приступим.
Какое лучшее программное обеспечение для управления задачами?
Вот 23 лучших инструмента управления задачами для эффективной организации индивидуальных и командных задач:
1. ClickUp
ClickUp — это инструмент управления проектами с самым высоким рейтингом в мире, который используется такими компаниями, как Google, Webflow и Airbnb.
В нем есть все функции, необходимые для резкого повышения производительности и легкого выполнения любых задач.
Есть несколько проектов ?
ClickUp справится и с этим.
Пользоваться ClickUp — это все равно, что быть Джеймсом Бондом и драться с 10 парнями, не получив ни единой слезы на своем смокинге!
Однако это еще не все.
В отличие от других бесплатных программ управления задачами, он также невероятно прост в использовании!
Являетесь ли вы владельцем бизнеса, руководителем проекта, членом команды или даже фрилансером, ClickUp для каждый .
Вот более подробный обзор некоторых функций и функций этого бесплатного инструмента для задач:
A) Шаблоны и повторяющиеся задачи
Зачем тратить время на создание планов проекта и новых задач или списков задач каждый раз, когда вы начинаете новый проект? С помощью ClickUp вы можете сохранить любой список задач в качестве шаблона, чтобы мгновенно добавлять его в будущие проекты.
Вы даже можете настроить повторяющиеся задачи для своих проектов. Вы также можете изменить временной интервал между повторяющимися задачами, чтобы настроить частоту их появления.
B) Приоритеты
Приоритеты помогают расставлять приоритеты задач при выполнении проектов. С помощью простой системы цветовой кодировки вашей команде не составит труда определить, каким задачам следует отдать приоритет, а каким меньше внимания уделять.
C) Напоминания
Наше программное обеспечение для управления проектами поставляется с мощными напоминаниями, которые помогут вам всегда отслеживать результаты.
Вы можете настроить, где и когда вы будете получать эти напоминания для большего удобства. Будь то ваш почтовый ящик, рабочий стол или мобильный телефон, ClickUp сообщит вам обо всем в нужное время.
D) Уведомления
В ClickUp есть множество уведомлений, чтобы держать вас в курсе развития ваших задач. Вы также можете настроить частоту их получения и на каких платформах они появляются.
E) Представления
Вместо того, чтобы адаптироваться к интерфейсу инструмента, пусть инструмент управления адаптируется к вам!
ClickUp предоставляет вам несколько представлений для управления задачами так, как вы хотите:
- Представление доски : просмотр ваших задач на удобной доске Канбан
- Представление в виде списка : просмотр ваших задач в приложении со списком в стиле GTD
- Представление в виде ящика : проверка того, над чем все работают, и делегирование задач
- Представление в виде календаря : быстрое управление расписаниями задач
- представление 16 : создавайте гибкие электронные таблицы
- Представление временной шкалы : визуализируйте и организуйте свою работу с течением времени
- Представление белой доски : гибко придумывайте новые задачи и визуализируйте рабочие процессы
- Me Mode : сосредоточьтесь только на назначенных задачах
Конечно, ваше типичное программное обеспечение для управления проектами позволяет вам добавлять комментарии к задачам.
Но ClickUp делает гораздо больше!
ClickUp позволяет мгновенно преобразовывать комментарии в отдельные задачи для быстрого управления задачами. Все, что требуется, — это пара щелчков мышью, чтобы назначить кому-то комментарий, и он появится на панели задач. Как только они закончат задачу, они могут даже пометить ее как решенную!
Ж) Цели и задачи
Диспетчер задач может использовать ClickUp для установки целей, чтобы отслеживать, над чем они работают. Вы даже можете разбить свои цели на более мелкие задачи, чтобы сделать их более достижимыми.
H) Информационные панели
Управляйте своим бизнесом, ресурсами и разрабатывайте спринты с помощью информационных панелей. Вы также можете выбрать, какие виджеты включить в свои информационные панели, например, Burn Up, Burndown Velocity chart и т. д.
I) Блокнот
Записывайте важные задачи и идеи, создавайте контрольные списки и даже превращайте свои заметки в задачи с помощью нашего Блокнот.
J) Интеграции
ClickUp поддерживает множество интеграций с вашими любимыми приложениями и инструментами для совместной работы, включая Slack, Gmail, Zoom, Outlook, Google Drive, HubSpot и другие.
И это только верхушка айсберга. ClickUp также предлагает вам встроенную диаграмму Ганта, зависимости задач, разрешения, собственное отслеживание времени, интеллект-карты и многое другое!
Нужна полная картина нашего инструмента управления проектами? Взгляните на Страница функций ClickUp.
Цены : Бесплатно до 5 долларов в месяц за пользователя и выше!
Что люди думают об управлении задачами с помощью ClickUp
«Честно говоря, я не продержался бы и двух минут на своей работе, если бы ClickUp не контролировал все мои задачи и не был бы мозгом, который помнит, над чем мне нужно работать, когда у меня крайние сроки, где справочная информация, всякие мелкие детали, индивидуальные для каждого направления работы и тысяча других вещей».
— G2Crowd
«Мне понравилось, что каждый из нас (мы были командой разработчиков из 10 человек, включая 2x QA, SCM, PO и DEVS) мог создавать столько настраиваемых представлений и списков, сколько угодно. Агрегация работала потрясающе — особенно при группировании вещей для экспорта и отчетности по подзадачам — мы часто использовали это для «обзора задач» (в основном разбивки задач), а в бизнес-плане это также позволяло нам назначать оценки часов». — Получить приложение
Готовы попробовать ClickUp? Получить бесплатно здесь.
2. ProofHub
ProofHub — это универсальное приложение для управления проектами и инструмент для совместного управления задачами. Он поставляется со всеми функциями, необходимыми для полного контроля над вашими командами, задачами, проектами и коммуникациями.
Существуют мощные функции для совместной работы в команде, позволяющие поддерживать связь членов вашей распределенной команды. Вы можете легко делиться объявлениями всей компании.
ProofHub также интегрируется со сторонними приложениями, такими как Google Drive, OneDrive, Dropbox и Box, чтобы предоставить вам централизованный доступ ко всем вашим файлам и данным.
Однако это может не подходить для больших команд, и вас может беспокоить куча уведомлений, так как в них отсутствуют настраиваемые уведомления. 🔔
В PressionHub пользователи получают:
- Списки дел
- Пользовательские рабочие процессы и канбанские доски
- Гантт. Таймер и расписания
- Пользовательские отчеты
- Общий доступ к файлам
- Мобильное приложение (как для iOS, так и для Android)
Цена : 89 долларов США в месяц (неограниченное количество пользователей)
Посетите Proofhub
3. Todoist
Todoist, как решение для управления задачами, является легкой задачей для многих.
Как и приложение списка дел Swift, оно имеет простой интерфейс без излишеств, построенный на основе классического дизайна.
Это программное обеспечение для отслеживания задач отлично подходит для отдельных лиц, хотя недавно они расширились до команд и адаптировались к потребностям малого бизнеса.
Тем не менее, они все еще несовершенны, когда дело доходит до управления командой, поскольку вы не можете назначить несколько человек для выполнения одной задачи.
Полагаю, они хотят, чтобы вы дела все делали сами!
Ознакомьтесь с лучшими альтернативами Todoist.
В Todoist пользователи получают:
- Рецидив сроки
- Подзадачи
- Приоритеты
- Мобильные приложения доступны для iPhone, iPad и Android Devices
Premium
9004 9004 9004 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000 9000.
9000Цены : Бесплатно до 5 долларов в месяц на пользователя.
Посетите Todoist
4. Any.do
Это интересное приложение для списка дел и управления задачами. Any.do помечает элементы как сегодня, завтра и предстоящие, предоставляя вам краткий обзор задач, которые вам нужно выполнить.
В отличие от других программ для управления задачами или проектами, Any.do также имеет интуитивно понятный календарь, который поможет вам увидеть, как ваши события и задачи сочетаются друг с другом. Это решение для управления задачами также может упорядочивать задачи и фильтровать рабочий процесс по дате выполнения или категории.
Однако есть один недостаток:
Ищете мощную бесплатную версию?
Сожалеем, но Any.do придется ответить: не могу !
В Any.do пользователи получают:
- Календарь
- Дополнения для отслеживания времени
- Напоминания о списках дел
- Ежедневник для организации и определения приоритетов дел
- Мобильные приложения для Android и iOS Premium 3 :
- Неограниченное количество вложений
- Напоминания на основе местоположения
- Цветовое кодирование задач для организации вашей работы
- Настраиваемые повторяющиеся задачи
- Индивидуальные и групповые аудио- и видеовызовы
- Встроенное управление задачами
- Обмен экранами
- Поддержка сообщества
- Unledimited История поиска чата
- Роли и разрешения
- Секция поддержки
- Unlimited Calmint на команде
- Unlimted Or Group Or Line и Grape Aud.
- Автоматически синхронизированные данные
- Интеграции с сотнями приложений
- Легкое создание задач
- Отслеживание прогресса
- . планы от 45 долларов в месяц.
Посетите HubSpot
7. Taskque
Taskque — один из лучших менеджеров задач, который является шагом вперед по сравнению с обычным приложением списка дел. Это отличный инструмент для управления ресурсами, который может назначать задачи следующему доступному члену команды.
Это хорошо работает для команд, которые работают над одними и теми же функциями и имеют схожие навыки. Вместо того, чтобы быть широким инструментом управления без фокуса, Taskque может быстро назначать задачи, чтобы свести к минимуму вашу работу.
Так это идеально?
К сожалению, это будет трудная задача с ограниченными интеграциями и отсутствием отслеживания времени.
В Taskque пользователи получают:
- Автоматическое назначение задач
- Обсуждения
- Календарь
- Мощное приложение для списка дел
- Управление рабочими процессами
Premium
- Группы
- Эксклюзивные перемещения
- Рабочие места
Цена : бесплатно $.
Посетите Taskque
8. Flow
Если вы руководитель проекта и любите использовать диаграмму Ганта, Flow может стать для вас лучшим программным обеспечением для отслеживания задач. Большинство проектов имеют цветовую кодировку, чтобы помочь вам быстро перемещаться между отдельными задачами и проектами в рабочем процессе.
Кроме того, шаблоны и повторяющиеся проекты помогают пользователям, когда им нужно повторно выполнять проект или организовывать другое мероприятие.
Единственный недостаток этого приложения для управления?
Не используйте его, если вам нужен бесплатный инструмент для управления задачами.
Бесплатного тарифа нет!В программе отслеживания задач Flow пользователи получают:
- Список задач с карточками
- Перетаскивание временной шкалы
- Управление рабочим процессом
- Рабочие группы
- Public and private projects
Price : $4.79/user/month and up
Visit Flow
Take a look at our ClickUp and Flow comparison .
9. Hitask
Задачи и проекты занимают центральное место в этом решении для управления. На центральной панели управления представлены все ваши задачи, которые можно упорядочить по сроку выполнения, проекту или команде.
Ваши товарищи по команде перечислены справа, и вы можете автоматически перетаскивать задачи из центральной области задач членам вашей команды. После этого каждому товарищу по команде назначается задача, и она становится частью их рабочего процесса.
Говоря о вашем рабочем процессе, любое хорошее программное обеспечение для управления задачами должно предлагать вам простые функции планирования и составления расписаний для оптимизации вашего рабочего процесса.
Предлагает ли их Hitask?
У них нет диаграммы Ганта.
Нет канбан-доски.
Итак, никаких рабочих процессов. Фу.
В Hitask пользователи получают:
- Управление задачами
- Хранилище файлов
- Учет времени
- Создание задач по электронной почте
- Мобильные приложения для iOS и Android
- Отчеты
Premium:
- Селективные разрешения по задачам
- календарная синхронизация
- Неограниченное хранилище
Ценообразование : бесплатно до 20 долларов США на месяц90. один из крупнейших инструментов управления задачами Канбан. Неудивительно, что их доски Канбан являются их главной визитной карточкой.
Этот настраиваемый интерфейс Kanban позволяет пользователям настраивать карточки для различных проектов, как если бы они были стикерами.Чтобы сделать Trello эффективным для сложных проектов, вам придется обновить такие функции, как диаграммы Ганта или приоритеты.
Зачем это делать, когда есть инструменты, которые предлагают это в своих бесплатных планах?
Взгляните на лучшие альтернативы Trello и не забудьте сравнить 4 Trello 4 !
В управлении задачами Trello пользователи получают:
- Платы
- Списки
- Карты
- Контрольные списки
- Вложения
- Android и IOS Mobile Apps
Премия:
- Intreadized
- Colrections For Teams
- BOSTERS
. Private BOSTARS. Private BOSTARING. - Централизованную информационную панель
- Оповещения и уведомления в режиме реального времени
- Мгновенные сообщения, комментарии к задачам и совместное использование файлов
- Настраиваемые рабочие процессы
- Отчеты на базе AI
- Автоматическое выставление счетов
- Зависимости задач
- Учет времени
- Tasks and subtasks
- Progress reports
- Recurring tasks
- Apps for iOS and Android
- Calendar
- Kanban boards
- Проекты
- Задачи
- Базовая панель
- Основной поиск
- . проекты
- Даты начала
- Система единого входа Google
- Calendar events
- Morning, afternoon, evening slots
- Section headings
- Checklists
- Mac OS shortcuts
- Разделите записи времени на определенные задачи.
- Назначайте задачи людям и устанавливайте оценки времени для каждой задачи.
- Управляйте своими задачами — редактируйте их, отмечайте как выполненные или удаляйте.
- Визуально отслеживайте все свои задачи и журналы времени в представлении календаря.
- Интегрируйте приложение с более чем 80 другими инструментами управления проектами и повышения производительности.
- Определите почасовую ставку для каждой задачи и решите, какие из них оплачиваются.
- Визуализируйте все свои проекты, узнайте, кто свободен для следующей задачи, и составьте соответствующее расписание.
- Обеспечьте максимальную безопасность и конфиденциальность своих задач, разместив Clockify на собственных серверах.
- Автоматизируйте свои проекты, настроив шаблоны проектов и используя их для каждого нового проекта, если это применимо.
- Представление временной шкалы/Ганта, представление Канбан, представление списка и представление календаря
- Панели мониторинга, проекты и база знаний
- Командный чат, учет рабочего времени и расписания, встроенные документы
- Предложения, контракты и выставление счетов
- 6 различных представлений для отображения данных: Канбан, Список, Ганта, Календарь, Форма и Таблица
- 20+ атрибутов, включая метки, даты, формулы и индикатор выполнения несколько
- Более 50 шаблонов для различных вариантов использования
- API и средства автоматизации, которые помогут вам быстрее выполнять проекты
- Множество интеграций, в том числе с Google Drive, iCalendar и Zapier
- Специальные настольные и мобильные приложения
- Планирование команды
- Входящие
- Шаблоны
- Задачи
- Автоматизированные расписание
- Billing
- . 0012 Цена : от $39 до $79 за пользователя в месяц
Посетите Accelo
19. Taskworld
Чтобы быть кратким и точным, это приложение для управления очень похоже на Trello (или, может быть, Trello очень похоже на Taskworld?)
Дело в том, что если вам нравится макет Trello, но вам нужны дополнительные функции, вам, вероятно, стоит обратить внимание на Taskworld. Их отчеты, задачи и журнал действий выглядят лучше, чем у Trello.
Звучит здорово, пока вы не поймете, что их список интеграций настолько мал, что вы можете записать его на одном из их виртуальных стикеров, и на нем еще останется место!
In Taskworld task management, users get:
- Task lists
- Task points
- Task assignments delivered by email
- Activity log
- Repeating tasks
- Mobile apps for iOS and Android
- Direct messaging
Цена : от 10 долларов США за пользователя в месяц до 22 долларов США за пользователя в месяц
Посетите Taskworld
20.
WimiЕсли вы мастер на все руки, Wimi может стать для вас приложением для управления задачами. Он имеет онлайн-управление задачами на одной панели, документы на другой и даже систему обмена сообщениями для вашей работы.
Как и другие приложения для управления, вы можете использовать Wimi для отслеживания статусов проектов задач и добавления крайних сроков, где это необходимо. Он также имеет отличную функцию временной шкалы для управления зависимостями задач и ключевыми показателями производительности.
С другой стороны, цены Wimi могут быть просто заоблачными для больших команд!
В управлении задачами Wimi пользователи получают:
- Временная шкала диаграммы Ганта для бережливого визуального управления
- Назначения задач, организованные в виде заметок
- Расчеты критического пути
- Фильтры задач
- История задач
Premium
- Unlimited Projects
- До 500 ГБ хранения
- Пользовательские тренировки и взимание
Цена : бесплатно планы + планы до 18/1033
.
Посетите Wimi
21. Basecamp
Basecamp — это качественное программное обеспечение для управления задачами, ядро которого действительно направлено на эффективное сотрудничество и общение в команде.
Что не является основным в программном обеспечении, так это ощущение, что оно создано для вас. Например, вы не можете настроить каждый конкретный статус задачи.
Что утверждено? Что происходит? Думаю, вы никогда не узнаете!
Ознакомьтесь с этими 7 альтернативами Basecamp и нашим исчерпывающим обзором Basecamp 5 9.
В Basecamp пользователи получают:
- Общение в реальном времени (костры и эхо-сигналы)
- Простое управление задачами
- Вопросы для автоматической регистрации
- Отслеживание хода выполнения проекта (Hillcharts)
Ценообразование : Бесплатно до $99/месяц
Посетите Basecamp
22.
Monday.comMonday.com — еще одно замечательное и простое программное обеспечение для управления задачами. Он имеет несколько функций управления задачами, которые позволяют создавать назначения задач и легко назначать их.
И хотя мы не говорим, что это так же разочаровывает, как и большинство понедельников, бесплатного плана нет.
Посмотрите сравнение ClickUp с Monday.com и как понедельник сравнивается с асаной!
В Monday.com пользователи получают:
- Календарь Вид
- Отслеживание времени
- Automation .com
23. Wrike
Последним в этом списке программного обеспечения для управления проектами является Wrike. Это популярный бесплатный менеджер задач и система управления проектами со встроенными функциями отслеживания времени.
Независимо от того, работаете ли вы в небольшой команде или работаете на уровне предприятия, Wrike поможет вам.
Однако, если вы мыслите творчески, вам будет душно.
У них нет ментальных карт или блокнота для записи идей.
З
ДБольше не уверены насчет Wrike ?
Взгляните на эти Альтернативы Wrike и наш Обзор Wrike .
Сравните ClickUp и Wrike , чтобы получить четкое представление.
В Wrike пользователи получают:
- Обмен файлами
- Инструмент задач для отслеживания прогресса
- Статусы рабочих процессов
- Вехи
Посетите Wrike
Что такое управление задачами?
Управление задачами — это больше, чем просто диспетчер задач, отмечающий элементы в списке дел!
Это организованная система для идентификации, мониторинга и управления работой вас и вашей команды.
Управление задачами включает в себя:- Отслеживание хода выполнения задач
- Делегирование работы членам команды
- Установка сроков
- Корректировка графиков работы
- И многое другое!
Эффективное управление задачами помогает отдельным лицам или группам достигать целей, а также учитывает планирование задач, приоритеты задач, автоматизацию задач, а также зависимости и бюджетирование. Управление задачами обычно является одной из основных функций хорошего программного обеспечения для управления проектами.
Зачем вам нужно программное обеспечение для управления задачами?
1. Это поможет вам организовать работу
Мы знаем, что вы и ваша команда каждый день работаете над множеством задач!
Проектные задачи, работа с персоналом, публикации в социальных сетях, выставление счетов, список можно продолжить.
А теперь попробуйте представить, что все это можно сделать с помощью ручки и бумаги или даже листа Excel.
Точно.
К сожалению, это слишком распространено.
Согласно недавнему исследованию ClickUp, 42% работающих американцев считают, что у них нет всех технологий и инструментов, таких как приложения для управления задачами, чтобы добиться успеха на работе! Почти половина (45%) отдали бы 10% своей зарплаты ради облегчения трудовой жизни.
Невозможно отслеживать каждую задачу проекта, соблюдать сроки, отслеживать прогресс и управлять своей командой без специального инструмента .
К счастью, инструменты управления задачами предназначены именно для этого и служат защитой от сумасшествия!
Это выделенное пространство для отслеживания хода выполнения задач, назначения задач и управления расписаниями. Это гарантирует, что вы сможете эффективно отслеживать задачи и подзадачи, чтобы уложиться в сроки.
2. Это поможет вашей команде эффективно сотрудничать
Ваш инструмент управления задачами улучшит не только ваши задачи в офисе и/или виртуальной команде, но и ваши возможности совместной работы в команде.
Так как для каждой задачи выделено место, вашей команде будет проще объединять информацию и работать вместе. Кроме того, поскольку каждый уполномоченный имеет доступ к этому пространству задач, никто не останется в стороне.
Ваша команда может легко обмениваться файлами, идеями и отзывами для совместной работы над задачами и быстрого выполнения задач.
3. Помогает расставлять приоритеты задач
Не все задачи созданы равными.
Каждая задача требует решения, но некоторые из них важнее других.
Так что ты делаешь?
Вы начинаете расставлять приоритеты задач.
Например, завершение проекта клиента, вероятно, важнее, чем решение темы вашего корпоратива, верно?
Ваш инструмент управления задачами поможет вам расставить приоритеты задач, чтобы немедленно заняться наиболее важными задачами.
Каковы функции отличного инструмента управления задачами?
- Комплексная интеграция . Интегрируется ли этот инструмент с различными приложениями, такими как Google Calendar, Slack, Salesforce, Zapier, Bugsnag и т. д.?
- Отслеживание хода выполнения задачи . Легко ли увидеть, на какой стадии проекта находится каждый и как вы и ваша команда достигаете своих целей? Можете ли вы визуализировать проект с разных точек зрения?
- Оперативная служба поддержки клиентов . Предлагает ли решение для управления задачами быстрое время ответа в чате и по электронной почте, если вам нужна помощь?
- Простота использования . Может ли он использоваться как начинающими, так и опытными руководителями проектов? Может ли он быть принят как кодовыми, так и некодовыми командами, и может ли существовать сотрудничество между отделами?
- Интуитивно понятная гибкость . Можно ли использовать его для бесконечного числа вариантов использования? Можете ли вы выполнять планирование задач не только для маркетинговых кампаний и разработки программного обеспечения, но и для личных целей и университетских проектов?
- Частые обновления и функции . Занимается ли команда, стоящая за платформой управления задачами, устранением ошибок, добавлением новых функций и прислушиванием к отзывам пользователей?
Вот некоторые из критериев, которые мы используем для оценки платформы управления задачами, но вы сможете решить сами, прочитав этот список.
Бонус: узнайте, как внедрить систему управления работой!
Какое программное обеспечение для управления онлайн-задачами вы выберете?
Вам не нужно, чтобы мы говорили вам, что существует множество доступных приложений для управления задачами. Это видно из любого поиска в Google или из раздела производительности в магазине приложений.
Итак, вот несколько советов, как решить, какое программное обеспечение для управления задачами подходит для you :
- Попробуйте бесплатный план, прежде чем покупать его. Вам не нужно тратить с трудом заработанные деньги на приложения для управления задачами, прежде чем вы узнаете, как они работают. Попробуйте лучшее бесплатное программное обеспечение для управления задачами, чтобы решить, что вам нравится, а что нет. Некоторые онлайн-инструменты управления проектами и задачами предлагают бесплатные пробные версии. Будьте осторожны с этими инструментами, потому что вы знаете, что в конце будет коммерческое предложение!
- Читайте обзоры приложений для управления задачами. Если вы не любите пробовать новое программное обеспечение в качестве хобби, вам, вероятно, захочется посмотреть, как его используют другие. Они могут даже показать вам новый способ использования программного обеспечения. Вы также узнаете о любых проблемах в этом онлайн-программном обеспечении для управления задачами.
- Ознакомьтесь с дорожной картой. Тот факт, что программное обеспечение для управления онлайн-задачами не имеет нужных вам функций, не означает, что оно не появится завтра. Лучшие компании-разработчики программного обеспечения постоянно совершенствуют и регулярно выпускают новые функции.
Первый в списке? Получите ClickUp бесплатно сегодня, чтобы узнать, как управлять назначениями задач, оптимизировать рабочий процесс и повысить эффективность всего остального в Workspace!
Задачи управления физикой с глубоким обучением с подкреплением
В этом руководстве мы реализуем документ Непрерывное управление с глубоким обучением с подкреплением , опубликованный Google DeepMind и представленный в качестве доклада на конференции на ICRL 2016. Сети будут реализованы в PyTorch с использованием тренажерного зала OpenAI. Алгоритм сочетает в себе методы глубокого обучения и обучения с подкреплением для работы с многомерными, то есть непрерывными пространствами действий.
После успеха алгоритма обучения Deep-Q, который позволил Google DeepMind превзойти людей в играх Atari, они распространили ту же идею на физические задачи, где пространство действия намного больше, чем в одной из вышеупомянутых игр. Действительно, в задаче по физике, где цель обычно состоит в том, чтобы заставить твердое тело научиться определенному движению, действия, которые могут быть применены к исполнительным механизмам, являются непрерывными, то есть они могут охватывать от минимального до максимального значения в пределах интервала.
93) и это приведет к двум большим проблемам: проклятию размерности и неразрешимому подходу к задачам непрерывного управления, где дискретизация в 10 отсчетов на каждое действие не приведет к тонкому решению. Подумайте о манипуляторе робота: привод не имеет нескольких доступных значений с точки зрения крутящего момента/силы, которые нужно приложить для создания скоростей и ускорений для операций вращения/поступательного движения.Глубокое Q-обучение может хорошо работать с многомерным пространством состояний (изображения в качестве входных данных), но все же не может работать с многомерным пространством действий (непрерывное действие). Хорошим примером Deep-Q Learning является реализация ИИ, который может играть в Dino Run, где набор действий просто: { прыжок , get_down, do_nothing }. Вышеупомянутый учебник — хорошее начало, если вы хотите узнать основы обучения с подкреплением и как реализовать Q-сеть, и я настоятельно рекомендую вам сначала пройти его, если вы не знакомы с концепциями обучения с подкреплением.
Что мы рассмотрим
В этом учебном пособии мы выполним следующие шаги:
- Объяснить концепцию политик сети
- Объединить Q-сеть и политическая сеть в так называемой действующей критике архитектура
- Посмотрите, как обновляются параметры для максимизации и минимизации производительности и цель функции
- Интеграция буфер памяти и замораживание цели 904 концепций и понять, какая стратегия разведки принята в DDPG.
- Реализовать алгоритм с помощью PyTorch: обучение в некоторых тренажерных залах OpenAI, созданных для задач непрерывного контроля, таких как Маятник и Горный автомобиль Непрерывный . Для более сложных сред, таких как Hopper (чтобы сделать прыжок вперед без падения) и Double Inverted Pendulum (удерживать маятник в равновесии, применяя силу вдоль горизонтальной оси), требуется лицензия MuJoCo, и вы должны ее купить. или запросите его, если у вас есть академический или институциональный контакт. Тем не менее, вы можете запросить бесплатную 30-дневную лицензию.
Начало работы с DDPG
В качестве общего обзора алгоритм, представленный в документе, называется градиентом глубокой детерминированной политики (DDPG). Он продолжает предыдущую успешную статью DeepMind «Игра в Atari с глубоким обучением с подкреплением» с концепциями Experience Replay Buffer , где сети обучаются вне политики путем выборки пакетов опыта, и Freeze Target Networks , где делаются копии сетей с целью использования в целевых функциях, чтобы избежать расходимости и нестабильности аппроксиматоров сложных и нелинейных функций, таких как нейронные сети.
Поскольку цель этого руководства не в том, чтобы показать основы обучения с подкреплением, если вы не знакомы с этими понятиями, я настоятельно рекомендую вам сначала прочитать ранее упомянутое руководство по искусственному интеллекту, который может играть в Dino Run Paperspace.
Как только вы познакомитесь с понятиями Среда , Агент , Вознаграждение и Функция Q-значения , которая аппроксимируется в сложных нейронных сетях , поэтому называется Q-сетью), вы готовы погрузиться в более сложные архитектуры глубокого обучения с подкреплением, такие как 9Архитектура 0460 Actor-Critic , включающая комбинацию Policy Network и Q-Network .Обучение с подкреплением — это подраздел машинного обучения. Он отличается от классических парадигм контролируемого и неконтролируемого обучения, поскольку представляет собой метод проб и ошибок. Это означает, что агент на самом деле не обучается на наборе данных, а вместо этого обучается, взаимодействуя с окружающей средой, которая считается всей системой, в которой мы хотим, чтобы агент действовал (например, игра или роботизированная рука).
Суть в том, что среда должна обеспечивать вознаграждение в ответ на действия агента. Эта награда создается в зависимости от задачи и должна быть хорошо продумана, поскольку она имеет решающее значение для всего процесса обучения.Основными элементами метода проб и ошибок являются функции значений , решаемые с помощью уравнений Беллмана в дискретном сценарии, где у нас есть как низкоразмерные пространства состояний, так и пространства действий. Когда мы имеем дело с многомерным пространством состояний или пространствами действий, нам приходится вводить сложные и нелинейные аппроксиматоры функций, такие как глубокие нейронные сети. По этой причине в литературе была введена концепция глубокого обучения с подкреплением.
Давайте теперь начнем с краткого описания основных нововведений, внесенных DDPG для работы с непрерывными и, следовательно, многомерными пространствами действий в рамках обучения с подкреплением.
Строительные блоки DDPG
Сеть политик
Помимо использования нейронной сети для параметризации Q-функции , как это произошло с DQN , который называется «критиком» в более сложной архитектуре «актор-критик».
(ядро DDPG), у нас также есть сеть политик , называемая «актор». Затем эта нейронная сеть вводится для параметризации функции политики.Политика в основном представляет собой поведение агента, сопоставление состояния с действием (в случае детерминированной политики ) или распределение действий (в случае стохастической политики ). Эти два типа политик существуют потому, что они подходят для определенных задач: детерминированная политика хорошо подходит для задачи управления физикой, а стохастическая политика — отличный вариант для решения игровой задачи.
В этом случае выходом сети политик является значение, соответствующее действию, которое необходимо выполнить в среде.
Функции цели и потерь
У нас есть две сети, следовательно, два набора параметров для обновления: параметры сети политики должны быть обновлены, чтобы максимизировать показатель производительности J , определенный в теореме градиента политики; в то время как параметры критической сети обновляются для минимизации потери временной разницы L .
По сути, нам нужно улучшить показатель производительности J , чтобы следовать максимизации функции Q-значения, минимизируя потери временной разницы, как это произошло с Deep Q-Network для игр Atari.
Архитектура Актер-Критик
Актер принимает состояние в качестве входных данных, чтобы дать действие в качестве выходных данных, в то время как критик принимает в качестве входных данных и состояние, и действие, чтобы предоставить в качестве выходных данных значение функции Q. Критик использует градиентное обучение по временной разнице, в то время как параметры актера изучаются в соответствии с теоремой градиента политики. Основная идея этой архитектуры заключается в том, что политическая сеть действует, производя действие, а Q-сеть критикует это действие.
Интеграция воспроизведения опыта и замораживание целевой сети
Как и в случае Q-обучения, использование нелинейных аппроксиматоров функций, таких как нейронные сети, которые необходимы для обобщения на больших пространствах состояний, означает, что сходимость больше не гарантируется.
По этой причине использование воспроизведения опыта необходимо для того, чтобы сделать независимых и одинаково распределенных выборок . Кроме того, необходимо использовать замороженные целевые сети, чтобы избежать расхождений при обновлении сети критика. В отличие от DQN, где целевая сеть обновлялась каждые C шагов, в случае DDPG параметры целевых сетей обновляются на каждом временном шаге после «мягкого» обновления:с τ << 1, w - и θ - соответственно веса целевой Q-сети и целевой сети политик. С «мягкими» обновлениями веса целевых сетей ограничены медленными изменениями, что повышает стабильность результатов обучения и конвергенции. Затем целевая сеть используется для потери временной разности вместо самой Q-сети.
Исследование
Проблема исследования в таких алгоритмах, как DDPG, может быть решена очень простым способом и независимо от алгоритма обучения. Затем создается политика исследования путем добавления шума, полученного от шумового процесса N, к политике актора.
Таким образом, политика разведки становится:$\pi$'(S t ) = $\pi$(S t , $\theta$) + $\nu$ Где $\nu$ — процесс Орнштейна-Уленбека, т.е. стохастический процесс, который может генерировать скоррелированные во времени действия, гарантирующие плавное исследование проблем физического контроля.
Алгоритм DDPG: краткое изложение
Проблемы непрерывного управления: обзор
Теперь мы рассмотрим некоторые среды, которые можно использовать для запуска алгоритма DDPG. Эти среды доступны с gym , и, как упоминалось ранее, для запуска некоторых из них требуется лицензия MuJoCo (физический движок). Мы рассмотрим среду Pendulum, которая не требует MuJoCo, и среду Hopper, которая требует.
Маятник
Обзор задачи
Цель состоит в том, чтобы приложить крутящий момент к центральному приводу, чтобы удержать маятник в равновесии относительно вертикальной оси. Эта задача имеет трехмерное пространство состояний, то есть косинус и синус угла, а также производную от угла.
Пространство действий является одномерным, то есть крутящий момент, приложенный к суставу, ограничен диапазоном $[-2, 2]$. 92) = -16.2736044 , а самая высокая стоимость 0. По сути, цель состоит в том, чтобы оставаться под нулевым углом (вертикальным), с наименьшей скоростью вращения и наименьшими усилиями.Для получения более подробной информации о среде Pendulum посетите страницу GitHub или OpenAI env.
Бункер
Задача бункера состоит в том, чтобы заставить бункер с тремя суставами и 4 частями тела прыгать вперед как можно быстрее. Он доступен с тренажерным залом, но требуется лицензия MuJoCo, поэтому вы должны запросить ее и установить, чтобы тренажерный зал работал.
Общий обзор задачи
Эта задача имеет 11 векторов состояния, которые включают в себя: положения (в радиантах или метрах, если они вращательные или призматические шарниры), производные положений и функции sin и cos вращательного шарнира углов по отношению к их относительным системам отсчета.
Пространство действий соответствует трехмерному пространству, где каждое действие представляет собой непрерывное значение, ограниченное в диапазоне $[−1, 1]$. Таким образом, сетевая архитектура должна иметь 3 выходных нейрона с tanh функция активации. Эти крутящие моменты применяются к приводам, которые находятся в суставе бедра , суставе ноги и суставе стопы , и диапазон этих действий нормализован до $[−1, 1]$.Функция вознаграждения
Поскольку цель задачи состоит в том, чтобы заставить бункер двигаться вперед, функция вознаграждения определяется с учетом бонуса за то, что он жив, положительного вклада поступательной скорости (вычисляется путем взятия производной от смещения на каждом шаге) и отрицательный вклад евклидовой нормы в пространство управления действиями.
, где и — действия (то есть выходы сети), vx — скорость движения вперед, а b — бонус за то, что он жив.
Эпизод завершается, когда возникает хотя бы одно из условий отказа, а именно:, где θ — наклон тела вперед.
Дополнительные сведения о среде Hopper см. на странице GitHub или OpenAI env.
Другие тренажерные залы для игр
Есть несколько тренажерных залов, которые подходят для непрерывного контроля, так как они имеют постоянное пространство для действий. Некоторым из них требуется MuJoCo, некоторым нет.
Среди тех, которые не требуют MuJoCo, вы можете попробовать код на Lunar Lander, Bipedal Walker или CarRacing. Обратите внимание, что Car Racing имеет состояние высокой размерности (пиксели изображения), поэтому вы не можете использовать полносвязные слои, используемые в среде пространства состояний низкой размерности, но архитектуру, которая также включает сверточные слои.
Реализация кода
Настройка
Настройка экземпляра в Paperspace:
Общедоступный контейнер «Paperspace + Fast.AI» подходит для нашего эксперимента.
Настройка: открыть терминал и установить Gym, обновить версию факела.
pip install спортзал pip install --обновить факел
Эксперимент будет проходить в спортивной среде “Маятник-v0”. В некоторых средах требуется лицензия MuJoCo (“HalfCheetah-v1”, “Hopper-v1”, “Ant-v1” или “Humanoid-v1”), в то время как в других требуется запуск PyBox2d (“LunarLanderContinuous-v2”, “CarRacing-v0 ” или “BipedalWalker-v2”).
После того, как вы установили MuJoCo или PyBox2d для среды, в которой вы хотите играть («Pendulum-v0» не нуждается ни в одном из них, только gym package), вы можете открыть блокнот Jupyter и начать программировать.
Общие настройки
Конфигурация соответствует настройкам, описанным в разделе дополнительной информации документа DDPG, который вы можете найти на странице 11.
Как описано в документе, мы должны установить размер буфера 1 миллион записей, размер пакета для выборки из памяти равен 64 , скорость обучения для сетей акторов и критиков равна 0,0001 и 0,001 соответственно, параметр тау для мягкого обновления равен 0,001 и 300-4150 904 нейронов сетей 600-4150 904 скрытых слоев.
БУФЕР_РАЗМЕР=1000000 BATCH_SIZE=64 #это может быть 128 для более сложных задач, таких как бункер ГАММА=0,9 TAU=0,001 #Гиперпараметры целевой сети LRA=0,0001 #УРОВЕНЬ ОБУЧЕНИЯ УЧАСТНИК LRC=0,001 #КРИТИЧЕСКИЙ СКОРОСТЬ ОБУЧЕНИЯ h2=400 #нейронов 1-го слоя h3=300 #нейронов 2-го слоя MAX_EPISODES=50000 #количество серий обучения MAX_STEPS=200 #макс. шагов для завершения эпизода. Эпизод прерывается раньше, если выполняются некоторые условия перерыва (например, слишком много #амплитуда углов шарниров или если произошел сбой) буфер_старт = 100 эпсилон = 1 epsilon_decay = 1./100000 #это нормально для простой задачи, такой как перевернутый маятник, но, возможно, для большего #сложные задачи типа Хоппера; эпсилон - это затухание для исследования, а шум, применяемый к действию, #взвешенный этим распадом. В более сложных задачах нам нужно, чтобы разведка не исчезала, поэтому мы устанавливаем затухание #до нуля.
PRINT_EVERY = 10 #Выводить информацию о среднем вознаграждении каждые PRINT_EVERY
ENV_NAME = "Pendulum-v0" # Для бункера поставьте "Hopper-v2"
# проверьте другие среды для игры на https://gym.openai.com/envs/
Буфер воспроизведения опыта
Было бы интересно использовать повтор воспроизведения опыта с приоритетом. Вам когда-нибудь удавалось использовать повтор приоритетного опыта с DDPG? Оставьте комментарий, если вы хотите поделиться своими результатами с приоритетным воспроизведением опыта.
Несмотря ни на что, ниже приведена реализация простого буфера воспроизведения без приоритета.
из очереди импорта коллекций импортировать случайный импортировать numpy как np класс replayBuffer (объект): def __init__(self, buffer_size, name_buffer=''): self.buffer_size=buffer_size #выберите размер буфера self.num_exp=0 self.buffer=deque() def add(self, s, a, r, t, s2): опыт=(s, a, r, t, s2) если self.num_exp < self. buffer_size:
self.buffer.append(опыт)
self.num_exp +=1
еще:
self.buffer.popleft()
self.buffer.append(опыт)
Размер защиты (я):
вернуть self.buffer_size
отсчет(я):
вернуть self.num_exp
образец определения (я, размер партии):
если self.num_exp < batch_size:
пакет = random.sample (self.buffer, self.num_exp)
еще:
пакет = случайный. образец (self.buffer, размер_пакета)
s, a, r, t, s2 = карта (np.stack, zip (* пакет))
вернуть s, a, r, t, s2
деф ясно (я):
self.buffer = очередь ()
self.num_exp=0
Сетевые архитектуры
Здесь мы определяем сети. Структура соответствует описанию в статье: актор состоит из трех полностью связанных слоев и имеет гиперболический тангенс в качестве выходной функции активации для работы с диапазоном значений [-1, 1]. Критик принимает как состояние, так и действие в качестве входных данных и выводит значение Q после трех полностью связанных слоев.
по умолчанию fanin_(размер): fan_in = размер[0] вес = 1./np.sqrt(fan_in) вернуть torch.Tensor(size).uniform_(-вес, вес) класс Критик (nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, h2=h2, h3=h3, init_w=3e-3): супер(Критик, я).__init__() self.linear1 = nn.Linear (state_dim, h2) self.linear1.weight.data = fanin_(self.linear1.weight.data.size()) self.linear2 = nn.Linear(h2+action_dim, h3) self.linear2.weight.data = fanin_(self.linear2.weight.data.size()) self.linear3 = nn.Linear(h3, 1) self.linear3.weight.data.uniform_(-init_w, init_w) self.relu = nn.ReLU() def forward(я, состояние, действие): х = self.linear1 (состояние) х = самоотношение (х) x = self.linear2 (torch.cat ([x, действие], 1)) х = самоотношение (х) х = self.linear3 (х) вернуть х класс Актер (nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, h2=h2, h3=h3, init_w=0,003): супер(Актер, я).Разведка __init__()
self.linear1 = nn.Linear (state_dim, h2)
self.linear1.weight.data = fanin_(self.linear1.weight.data.size())
self.linear2 = nn.Linear(h2, h3)
self.linear2.weight.data = fanin_(self.linear2.weight.data.size())
self.linear3 = nn.Linear (h3, action_dim)
self.linear3.weight.data.uniform_(-init_w, init_w)
self.relu = nn.ReLU()
self.tanh = nn.Tanh()
def вперед (я, состояние):
х = self.linear1 (состояние)
х = самоотношение (х)
х = self.linear2 (х)
х = самоотношение (х)
х = self.linear3 (х)
х = self.tanh (х)
вернуть х
def get_action (я, состояние):
состояние = факел.FloatTensor(состояние).unsqueeze(0).to(устройство)
действие = self.forward (состояние)
вернуть action.detach().cpu().numpy()[0]
Как описано в документе, мы должны добавить шума к действию, чтобы обеспечить разведку.
Процесс Орнштейна-Уленбека выбран потому, что он плавно добавляет шум, что подходит для задач непрерывного управления. Более подробная информация об этом случайном процессе просто описана в Википедии.# На основе http://math.stackexchange.com/questions/1287634/implementing-ornstein-uhlenbeck-in-matlab класс OrnsteinUhlenbeckActionNoise: def __init__(self, mu=0, sigma=0,2, theta=0,15, dt=1e-2, x0=нет): self.theta = тета self.mu = му self.sigma = сигма селф.дт = дт сам.x0 = x0 самосброс() защита __call__(сам): x = self.x_prev + self.theta * (self.mu - self.x_prev) * self.dt + self.sigma * np.sqrt (self.dt) * np.random.normal (size = self.mu.shape ) self.x_prev = х вернуть х сброс защиты (сам): self.x_prev = self.x0, если self.x0 не None еще np.zeros_like(self.mu) защита __repr__(сам): return 'OrnsteinUhlenbeckActionNoise(mu={}, sigma={})'.format(self.mu, self.sigma)Настройка обучения
Мы настраиваем обучение, инициализируя среду, сети, целевые сети, память воспроизведения и оптимизаторы.
факел.manual_seed(-1) env = NormalizedEnv (gym.make (ENV_NAME)) state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.shape[0] print("Размер состояния: {}, размер действия: {}".format(state_dim, action_dim)) шум = OrnsteinUhlenbeckActionNoise (mu = np.zeros (action_dim)) критик = Критик (state_dim, action_dim).to (устройство) актер = актер (state_dim, action_dim).to (устройство) target_critic = Критик (state_dim, action_dim).to (устройство) target_actor = Актер (state_dim, action_dim).to (устройство) для target_param, param в zip(target_critic.parameters(), critic.parameters()): target_param.data.copy_(param.data) для target_param, param в zip(target_actor.parameters(),actor.parameters()): target_param.data.copy_(param.data) q_optimizer = opt.Adam (crit.parameters (), lr = LRC) policy_optimizer = opt.Adam(actor.parameters(), lr=LRA) MSE = nn.MSELoss() память = буфер воспроизведения (BUFFER_SIZE) писатель = SummaryWriter () # инициализировать средство записи тензорной доскиПеребор эпизодов
Параметры MAX_EPISODES и MAX_STEPS можно настроить в соответствии с типом среды, в которой мы собираемся обучать агента.
В случае простого маятника у нас нет условия отказа для каждого эпизода, поэтому он всегда будет проходить максимальное количество шагов для каждого эпизода; в задаче, где есть условие отказа, агент не будет проходить все шаги (по крайней мере, в начале, когда он еще не научился выполнять задачу).plot_reward = [] plot_policy = [] plot_q = [] plot_steps = [] best_reward = -np.inf save_reward = -np.inf save_ep = 0 среднее_вознаграждение = 0 глобальный_шаг = 0 #s = глубокая копия (env.reset()) для эпизода в диапазоне (MAX_EPISODES): #печать(эпизод) s = глубокая копия (env.reset()) #шум.сброс() эп_вознаграждение = 0. ep_q_value = 0. шаг=0 для шага в диапазоне (MAX_STEPS): #потеря=0 глобальный_шаг +=1 эпсилон -= эпсилон_распад #actor.eval() a = актер.get_action(s) #актер.поезд() += шум () * макс (0, эпсилон) а = np.clip (а, -1., 1.) s2, награда, терминал, информация = env.step(a) memory. add(s, a, вознаграждение, терминал, s2)
#продолжать добавлять опыты в память до тех пор, пока не появятся хотя бы образцы размером с мини-партию
если memory.count() > buffer_start:
s_batch, a_batch, r_batch, t_batch, s2_batch = memory.sample(BATCH_SIZE)
s_batch = torch.FloatTensor(s_batch).to(устройство)
a_batch = torch.FloatTensor(a_batch).to(устройство)
r_batch = torch.FloatTensor(r_batch).unsqueeze(1).to(устройство)
t_batch = torch.FloatTensor(np.float32(t_batch)).unsqueeze(1).to(устройство)
s2_batch = torch.FloatTensor(s2_batch).to(устройство)
#вычислить потери для критика
a2_batch = target_actor(s2_batch)
target_q = target_critic(s2_batch, a2_batch)
y = r_batch + (1.0 - t_batch) * GAMMA * target_q.detach() #detach, чтобы избежать цели обратного распространения
q = критик (s_batch, a_batch)
q_optimizer. zero_grad()
q_потеря = MSE (q, y)
q_loss.backward()
q_optimizer.step()
#вычислить потери для актера
policy_optimizer.zero_grad()
policy_loss = -критик (s_batch, актер (s_batch))
policy_loss = policy_loss.mean()
policy_loss.backward()
policy_optimizer.step()
#мягкое обновление замороженных целевых сетей
для target_param, param в zip(target_critic.parameters(), critic.parameters()):
target_param.data.copy_(
target_param.data * (1.0 - TAU) + param.data * TAU
)
для target_param, param в zip(target_actor.parameters(),actor.parameters()):
target_param.data.copy_(
target_param.data * (1.0 - TAU) + param.data * TAU
)
s = глубокая копия (s2)
ep_reward += награда
#если терминал:
# шум.сброс()
# ломать
пытаться:
plot_reward. append([ep_reward, эпизод+1])
plot_policy.append([policy_loss.data, эпизод+1])
plot_q.append([q_loss.data, эпизод+1])
plot_steps.append([шаг+1, эпизод+1])
кроме:
Продолжать
среднее_вознаграждение += ep_reward
если ep_reward > best_reward:
torch.save(actor.state_dict(), 'best_model_pendulum.pkl') # Сохраните модель актера для будущего тестирования
лучшая_награда = ep_reward
save_reward = ep_reward
save_ep = серия+1
if (эпизод % PRINT_EVERY) == (PRINT_EVERY-1): # печатать каждый эпизод print_every
подсюжет (plot_reward, plot_policy, plot_q, plot_steps)
print('[%6d эпизод, %8d всего шагов] средняя награда за последние {} итерации: %.3f'.format(PRINT_EVERY) %
(эпизод + 1, global_step, medium_reward / PRINT_EVERY))
print("Последняя сохраненная модель с наградой: {:.2f}, в эпизоде {}.".format(saved_reward, save_ep))
medium_reward = 0 #сбросить среднее вознаграждение
Выводы
Для задачи Pendulum-v0 цель состоит в том, чтобы удерживать маятник в вертикальном положении, поэтому общая совокупная награда за все шаги должна быть как можно ближе к нулю; после 200 шагов агент научился достигать этого состояния и оставаться в нем.
Цена : Бесплатно до 2,99 долларов США в месяц на пользователя.
Посетите Any.do
5. Chanty
Chanty — это платформа для совместной работы, использующая модель чата для создания эффективной системы управления задачами. Благодаря организации чата пользователи могут преобразовать любое сообщение в задание, передать его соответствующему человеку и установить для него сроки выполнения.
Кроме того, переход на доску Канбан также может помочь вам улучшить рабочий процесс, предоставляя простой способ управления всеми вашими задачами в одном месте с высоты птичьего полета.
Вы также можете использовать Chanty для большего, чем просто общение, путем интеграции нескольких приложений и устранения неудобств, связанных с навигацией между ними.
В Chanty пользователи получают:
Цена: Бесплатно до 10 пользователей, после этого — 3 доллара за пользователя в месяц.
Посетите Chanty
6. Управление задачами HubSpot
HubSpot взял управление задачами и решил улучшить игру для всех. Программное обеспечение включено в пакет управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и призвано помочь вам двигаться по воронке продаж.
Вы можете создавать рабочие процессы для автоматического планирования новых задач после завершения текущих задач. Настраивайте напоминания, сравнивайте свою эффективность с прошлыми данными и отслеживайте все в одном месте.
HubSpot уделяет большое внимание интеграции, поэтому, если есть приложение, которое вам нравится, скорее всего, HubSpot работает с ним.
Ознакомьтесь с интеграцией ClickUp с HubSpot .
HubSpot — комплексный инструмент, и даже на бесплатном уровне его может быть много. Хотя они предлагают разные способы изучения программного обеспечения, у него больше кривой обучения, чем у некоторых других вариантов в этом списке.
В управлении задачами hubSpot пользователи получают:
Бесплатного тарифа нет!
Этот настраиваемый интерфейс Kanban позволяет пользователям настраивать карточки для различных проектов, как если бы они были стикерами. Цена : Бесплатно до 17,50 долл.
США за пользователя в месяц
Посетите Trello
11. ProProfs Project
ProProfs Project — это многофункциональное решение для управления задачами. Он создан для управления несколькими проектами в кросс-функциональных командах на одной платформе.
Составьте график проекта и оптимизируйте свои процессы, чтобы выполнять проекты вовремя и в рамках бюджета. Кроме того, вы можете расставлять приоритеты задач и отслеживать их, используя несколько представлений проекта, таких как диаграммы Ганта, доска Канбан и многое другое.
Одна из лучших особенностей ProProfs Project — настраиваемая информационная панель. Он позволяет планировать задачи простым перетаскиванием и предоставляет всю информацию о вашем проекте с первого взгляда.
Чего не хватает? Удобное мобильное приложение, которое обеспечивает беспрепятственную совместную работу в команде в любом месте и в любое время.
В ProProfs пользователи получают:
Premium:
Цена : $2/пользователь в месяц и выше
Посетите проект ProProfs
12.
QuireQuire разбивает онлайн-управление задачами на мельчайшие компоненты, предоставляя вам наиболее важные задачи, на которых нужно сосредоточиться в первую очередь. В отличие от других инструментов управления, это делается с помощью «вложенных» досок и канбан-досок.
Quire вкладывает задачи в карточки на канбан-доске, чтобы развернуть ваши следующие шаги на каждой карточке.
Это онлайн-программное обеспечение для управления задачами также имеет мощные параметры фильтрации, которые помогут вам выбрать задачи, которые необходимо выполнить в первую очередь.
Как бы прекрасно это ни звучало, a-Quire-d имеет свою долю недостатков. Самым ярким из них является отсутствие встроенной функции чата!
In Quire task management, users get:
Price : Free
Visit Quire
13.
АсанаЭто программное обеспечение для управления призвано помочь вам быстро укладываться в сроки выполнения задач. Вы даже можете интегрировать его с программным обеспечением для управления временем, чтобы добавить отслеживание времени к своим задачам.
Asana — хороший вариант для онлайн-управления задачами, поскольку его могут эффективно использовать небольшие команды. Но он может не масштабироваться в масштабах всей организации.
Не забудьте ознакомиться с лучшими альтернативами Asana и нашим Сравнением Asana и ClickUp !
В управлении задачами ASANA пользователи получают:
Premium:
Цена : Бесплатно до 24,99 долларов США за пользователя в месяц и выше
Посетите Asana
14.
ThingsПриложение Things — еще одна отличная программа для управления задачами.
Ключевым отличием этого программного обеспечения для отслеживания задач является то, что вы можете выбирать основное направление на каждый день. Все лежит на небольшом уровне управления проектами, в котором есть разделы с комментариями, задачами и подзадачами.
Помните, что каждая веб-функция управления задачами является премиальной, поскольку для настольных ПК, iPhone и iPad существует бесплатный план задач no .
Любые другие вопросы по этому поводу система управления задачами ?
Вещи только доступны на Mac и iOS.
Windows and Android users right now…
In Things, users get:
Price : One – повременная плата в размере 49,99 долларов США
Visit Things
15.
ClockifyНесмотря на то, что Clockify широко известен своими возможностями отслеживания времени, он также может быть решением ваших проблем с управлением задачами.
Как?
Вы можете использовать Clockify для управления всеми своими задачами, делами и проектами. Кроме того, он подходит для отдельных лиц, таких как фрилансеры и независимые консультанты, а также для компаний и команд любого размера.
Приложение предлагает бесплатный таймер задач, который вы можете использовать для отслеживания часов, которые вы и ваша команда тратите на выполнение задач, а затем использует эти данные для расчета оплачиваемых часов.
Единственным недостатком является то, что Clockify охватывает широкий спектр функций отслеживания времени и выставления счетов, которые могут быть ошеломляющими, если вы хотите использовать его исключительно как приложение для управления задачами.
В Clockify пользователи получают:
Премиум:
Цена:
Вы можете использовать большинство функций Clockify бесплатно; самый дешевый платный план начинается с 3,99 долл.
США за пользователя в месяц.
Посетите Clockify
16. Plutio
Plutio — это универсальное приложение для управления бизнесом, предназначенное как для фрилансеров, так и для малых и крупных предприятий. Он поставляется со всем необходимым для эффективного управления задачами и проектами для команд и отдельных лиц.
Plutio поставляется с множеством отличных функций для совместной работы, таких как отслеживание времени, командный чат, динамические предложения, контракты и электронное подписание, встречи и заказы и многое другое.
Это фантастическое решение для тех, кто хочет упростить и автоматизировать свои процессы, сократив ежемесячные расходы на программное обеспечение.
Недостатки? Поскольку Plutio поставляется с таким количеством функций, может потребоваться некоторое время, чтобы изучить их все. Тем не менее, у них есть отличная поддержка клиентов, чтобы помочь своим пользователям ускорить работу.
В Plutio пользователи получают:
Цены : 7-дневная бесплатная пробная версия, цены начинаются с 19 долларов в месяц.
Посетите Plutio
17. Infinity
Infinity — это гибкое и полностью настраиваемое программное обеспечение для управления задачами с ярким и привлекательным интерфейсом. Это программное обеспечение могут использовать как фрилансеры, работающие с несколькими клиентами и задачами, так и корпорации с тысячами сотрудников по всему миру.
Infinity, созданная для того, чтобы помочь вам легче организовать себя и избавиться от стресса в течение рабочего дня, предоставляет вам бесконечные возможности для настройки ваших рабочих процессов. Ключом к этому является отличная структура Infinity, расширенные функции производительности и автоматизации, а также непревзойденная универсальность.
Используя Infinity, вы сможете четко выполнять все свои задачи, избавляться от беспорядка, сотрудничать с командами и заинтересованными сторонами, выявлять и устранять узкие места и выполнять задачи с меньшими усилиями и за меньшее время.
В Infinity пользователи получают:
Цена: Infinity в настоящее время проводит разовые платежи, которые дают пользователям доступ ко всем функциям Infinity.
Посетите Infinity
18. Accelo
Это программное обеспечение для управления имеет доску задач, которая автоматически покажет вам просроченные задачи на сегодня, завтра и последующий период.
Еще одна замечательная особенность этого приложения для управления — количество интеграций. К ним относятся Google Диск, Office 365, Outlook, программное обеспечение для обеспечения безопасности в Интернете; вы называете это. Accelo также помогает вам отслеживать оценки, выставление счетов, планирование и выставление счетов лучше, чем любое другое приложение для управления задачами.
Accelo способен на многое, но он ускоряет вашу компанию за определенную плату.
У него нет бесплатного плана. И 39 долларов за пользователя в месяц, вы будете тратить небольшое состояние каждый месяц!
0012 Цена : от $39 до $79 за пользователя в месяц
Wimi
Monday.com
Управление задачами включает в себя:
д.?
Занимается ли команда, стоящая за платформой управления задачами, устранением ошибок, добавлением новых функций и прислушиванием к отзывам пользователей?
Попробуйте лучшее бесплатное программное обеспечение для управления задачами, чтобы решить, что вам нравится, а что нет. Некоторые онлайн-инструменты управления проектами и задачами предлагают бесплатные пробные версии. Будьте осторожны с этими инструментами, потому что вы знаете, что в конце будет коммерческое предложение!
93) и это приведет к двум большим проблемам: проклятию размерности и неразрешимому подходу к задачам непрерывного управления, где дискретизация в 10 отсчетов на каждое действие не приведет к тонкому решению. Подумайте о манипуляторе робота: привод не имеет нескольких доступных значений с точки зрения крутящего момента/силы, которые нужно приложить для создания скоростей и ускорений для операций вращения/поступательного движения.
или запросите его, если у вас есть академический или институциональный контакт. Тем не менее, вы можете запросить бесплатную 30-дневную лицензию.
Как только вы познакомитесь с понятиями Среда , Агент , Вознаграждение и Функция Q-значения , которая аппроксимируется в сложных нейронных сетях , поэтому называется Q-сетью), вы готовы погрузиться в более сложные архитектуры глубокого обучения с подкреплением, такие как 9Архитектура 0460 Actor-Critic , включающая комбинацию Policy Network и Q-Network .
Суть в том, что среда должна обеспечивать вознаграждение в ответ на действия агента. Эта награда создается в зависимости от задачи и должна быть хорошо продумана, поскольку она имеет решающее значение для всего процесса обучения.
(ядро DDPG), у нас также есть сеть политик , называемая «актор». Затем эта нейронная сеть вводится для параметризации функции политики.
По этой причине использование воспроизведения опыта необходимо для того, чтобы сделать независимых и одинаково распределенных выборок . Кроме того, необходимо использовать замороженные целевые сети, чтобы избежать расхождений при обновлении сети критика. В отличие от DQN, где целевая сеть обновлялась каждые C шагов, в случае DDPG параметры целевых сетей обновляются на каждом временном шаге после «мягкого» обновления:
Таким образом, политика разведки становится:
Пространство действий является одномерным, то есть крутящий момент, приложенный к суставу, ограничен диапазоном $[-2, 2]$. 92) = -16.2736044 , а самая высокая стоимость 
Пространство действий соответствует трехмерному пространству, где каждое действие представляет собой непрерывное значение, ограниченное в диапазоне $[−1, 1]$. Таким образом, сетевая архитектура должна иметь 3 выходных нейрона с tanh функция активации. Эти крутящие моменты применяются к приводам, которые находятся в суставе бедра , суставе ноги и суставе стопы , и диапазон этих действий нормализован до $[−1, 1]$.
Эпизод завершается, когда возникает хотя бы одно из условий отказа, а именно:
PRINT_EVERY = 10 #Выводить информацию о среднем вознаграждении каждые PRINT_EVERY
ENV_NAME = "Pendulum-v0" # Для бункера поставьте "Hopper-v2"
# проверьте другие среды для игры на https://gym.openai.com/envs/
buffer_size:
self.buffer.append(опыт)
self.num_exp +=1
еще:
self.buffer.popleft()
self.buffer.append(опыт)
Размер защиты (я):
вернуть self.buffer_size
отсчет(я):
вернуть self.num_exp
образец определения (я, размер партии):
если self.num_exp < batch_size:
пакет = random.sample (self.buffer, self.num_exp)
еще:
пакет = случайный. образец (self.buffer, размер_пакета)
s, a, r, t, s2 = карта (np.stack, zip (* пакет))
вернуть s, a, r, t, s2
деф ясно (я):
self.buffer = очередь ()
self.num_exp=0
__init__()
self.linear1 = nn.Linear (state_dim, h2)
self.linear1.weight.data = fanin_(self.linear1.weight.data.size())
self.linear2 = nn.Linear(h2, h3)
self.linear2.weight.data = fanin_(self.linear2.weight.data.size())
self.linear3 = nn.Linear (h3, action_dim)
self.linear3.weight.data.uniform_(-init_w, init_w)
self.relu = nn.ReLU()
self.tanh = nn.Tanh()
def вперед (я, состояние):
х = self.linear1 (состояние)
х = самоотношение (х)
х = self.linear2 (х)
х = самоотношение (х)
х = self.linear3 (х)
х = self.tanh (х)
вернуть х
def get_action (я, состояние):
состояние = факел.FloatTensor(состояние).unsqueeze(0).to(устройство)
действие = self.forward (состояние)
вернуть action.detach().cpu().numpy()[0]
Процесс Орнштейна-Уленбека выбран потому, что он плавно добавляет шум, что подходит для задач непрерывного управления. Более подробная информация об этом случайном процессе просто описана в Википедии.
В случае простого маятника у нас нет условия отказа для каждого эпизода, поэтому он всегда будет проходить максимальное количество шагов для каждого эпизода; в задаче, где есть условие отказа, агент не будет проходить все шаги (по крайней мере, в начале, когда он еще не научился выполнять задачу).
add(s, a, вознаграждение, терминал, s2)
#продолжать добавлять опыты в память до тех пор, пока не появятся хотя бы образцы размером с мини-партию
если memory.count() > buffer_start:
s_batch, a_batch, r_batch, t_batch, s2_batch = memory.sample(BATCH_SIZE)
s_batch = torch.FloatTensor(s_batch).to(устройство)
a_batch = torch.FloatTensor(a_batch).to(устройство)
r_batch = torch.FloatTensor(r_batch).unsqueeze(1).to(устройство)
t_batch = torch.FloatTensor(np.float32(t_batch)).unsqueeze(1).to(устройство)
s2_batch = torch.FloatTensor(s2_batch).to(устройство)
#вычислить потери для критика
a2_batch = target_actor(s2_batch)
target_q = target_critic(s2_batch, a2_batch)
y = r_batch + (1.0 - t_batch) * GAMMA * target_q.detach() #detach, чтобы избежать цели обратного распространения
q = критик (s_batch, a_batch)
q_optimizer.
zero_grad()
q_потеря = MSE (q, y)
q_loss.backward()
q_optimizer.step()
#вычислить потери для актера
policy_optimizer.zero_grad()
policy_loss = -критик (s_batch, актер (s_batch))
policy_loss = policy_loss.mean()
policy_loss.backward()
policy_optimizer.step()
#мягкое обновление замороженных целевых сетей
для target_param, param в zip(target_critic.parameters(), critic.parameters()):
target_param.data.copy_(
target_param.data * (1.0 - TAU) + param.data * TAU
)
для target_param, param в zip(target_actor.parameters(),actor.parameters()):
target_param.data.copy_(
target_param.data * (1.0 - TAU) + param.data * TAU
)
s = глубокая копия (s2)
ep_reward += награда
#если терминал:
# шум.сброс()
# ломать
пытаться:
plot_reward.
append([ep_reward, эпизод+1])
plot_policy.append([policy_loss.data, эпизод+1])
plot_q.append([q_loss.data, эпизод+1])
plot_steps.append([шаг+1, эпизод+1])
кроме:
Продолжать
среднее_вознаграждение += ep_reward
если ep_reward > best_reward:
torch.save(actor.state_dict(), 'best_model_pendulum.pkl') # Сохраните модель актера для будущего тестирования
лучшая_награда = ep_reward
save_reward = ep_reward
save_ep = серия+1
if (эпизод % PRINT_EVERY) == (PRINT_EVERY-1): # печатать каждый эпизод print_every
подсюжет (plot_reward, plot_policy, plot_q, plot_steps)
print('[%6d эпизод, %8d всего шагов] средняя награда за последние {} итерации: %.3f'.format(PRINT_EVERY) %
(эпизод + 1, global_step, medium_reward / PRINT_EVERY))
print("Последняя сохраненная модель с наградой: {:.2f}, в эпизоде {}.".format(saved_reward, save_ep))
medium_reward = 0 #сбросить среднее вознаграждение
