Как узнать какой металл


Как определить металл в домашних условиях?

Как определить металл и его происхождение? Вопрос в основном интересует владельцев драгоценностей, которые боятся приобрести за внушительную сумму подделку. Разобраться с этой проблемой можно самостоятельно или обратиться к эксперту. Ювелир проведет экспертизу, выдаст заключение и возьмет плату за работу. Экспертиза подлинности может стоить от 10 до 20 % от стоимости украшений. Если возможности обратиться к мастеру нет, то стоит попытаться решить проблему собственными силами.

Сравнение платины, серебра и белого золота

Как проверять?

Владельцам украшений из платины стоит помнить:

  1. Платина — дорогой и тяжелый металл, из нее часто изготавливают украшения небольшого размера.
  2. Платину могут заменить серебром, но распознать такую подмену можно по цвету.
  3. Тяжелее всего отличить от оригинала украшение, на которое нанесли слой платины.
  4. Клеймо на поверхности изделия не должно вызывать сомнений.
  5. Платина не боится высоких температур и реагентов.

Стоимость платины постоянно увеличивается, в мире не так много этого металла. Поэтому, если в магазине покупателю предлагают приобрести изделие внушительного размера из платины, при этом его стоимость достаточно низка, стоит отказаться от покупки. Платину дешево не продают, да и украшения из нее делают маленькие, металл слишком тяжелый.

Банковский слиток платины

Серебро и платина похожи внешне, поэтому дорогой металл часто заменяют серебром. Такая подделка выдаст себя черным оттенком и пластичностью. Серебро не устойчиво к повреждениям, на его поверхности останется след, а вот испортить таким образом изделие из платины не получится.

Если на поверхность изделия нанесен слой платины, то распознать подделку можно по весу. Когда такой возможности нет, то без нанесения драгоценности повреждений определить ее качество не получится.

Перед покупкой нужно внимательно рассмотреть клеймо, можно использовать для этого лупу. Если в нем все цифры видны хорошо, скорее всего, украшение действительно изготовлено из платины.

По своим химическим свойствам платина не боится высоких температур и кислот. При погружении в кислоту, аммиак и даже при воздействии йода изделие не изменится. Если попробовать нагреть кольцо или серьгу зажигалкой, то температура украшения изменится не сразу. Платина плохо проводит тепло, в отличие от серебра.

Золото и серебро

В домашних условиях чаще других подвергают проверке золото и серебро. Приобрести подделку можно и в ювелирном магазине, но не стоит паниковать.

Проверить серебро на подлинность просто, достаточно погрузить его в горячую воду. Металл тут же нагреется, но недолго будет держать температуру.

Золотые украшения

Если нанести на поверхность украшения из серебра небольшое количество серной мази, изделие тут же потемнеет. Это будет свидетельствовать о подлинности металла.

Низкопробное серебро отличить проще, достаточно просто подержать вещицу в руках, а потом осмотреть ладони. Если на них остались черные следы или разводы, качество серебра оставляет желать лучшего.

Йод — универсальное средство для проверки драгметаллов, капля его может разрешить все вопросы. Если после проведения процедуры на поверхности украшения остались разводы, — это фальшивка.

Золото также проверяют при помощи йода. Если после теста металл поменял цвет, впитал йод и на его поверхности образовалось пятно, — это признак подделки или сплава, в составе которого присутствует большое количество других, недрагоценных, металлов.

Проверка золота магнитом

Золото можно определить и по цвету: если украшение имеет красный оттенок, то в его составе наверняка присутствует медь. Последняя меняет цвет при высокой влажности, приобретает зеленый оттенок. Поэтому, если золото меняет цвет при контакте с водой, в его составе есть медь в большом количестве. Исключением можно считать красное золото, которое приобретает свой цвет за счет добавления в лигатуру меди.

Чистый листок поможет отличить подделку от золота. Достаточно провести по его поверхности двумя украшениями одновременно. Если полоски не имеют никаких различий, значит, они изготовлены из золота.

Проверять на подлинность стоит только то золото, которое имеет 585 пробу и выше, другие изделия проверку не пройдут. А использование химических элементов во время процедуры сможет испортить украшение.

Отличить позолоту от золота сложно, для этого можно сделать надпил. Повреждение позволит изучить металл на месте спила. Если никаких различий нет, значит, украшение сделано из золота.

Еще одним универсальным методом для проверки драгоценностей считается магнит. Благородные металлы на магнит не реагируют. Если изделие ведет себя иначе, то в его составе есть железо или сталь.

Некоторые умельцы научились отличать серебро от недрагоценных металлов при помощи оценки запаха — эта проверка весьма сомнительна.

Ни один из вышеуказанных способов не даст 100 % гарантии. Можно заподозрить подделку, но точно определить качество металла может только эксперт. На некоторые изделия из серебра вовсе не ставят проб. Это повод задуматься, но подобное явление не свидетельствует о том, что это подделка. Разобраться в подлинности металла и его качестве можно спустя некоторое время. Если через несколько дней после покупки серьги, кольцо или браслет потемнели, это стоит расценивать как первый признак подделки.

способов обнаружения и удаления выбросов | Наташа Шарма

Что вы ищете, работая над проектом Data Science? Что является наиболее важной частью фазы EDA? Есть определенные вещи, которые, если их не сделать на этапе EDA, могут повлиять на дальнейшее статистическое моделирование / моделирование машинного обучения. Один из них - поиск «выбросов». В этом посте мы попытаемся понять, что такое выброс? Почему так важно идентифицировать выбросы? Какие есть методы для выбросов? Не волнуйтесь, мы не будем проходить только теоретическую часть, мы также займемся кодированием и построением графиков данных.

Определение Википедии,

В статистике выброс - это точка наблюдения, удаленная от других наблюдений.

Приведенное выше определение предполагает, что выброс - это что-то отдельное / отличное от толпы. Многие мотивационные видео предлагают отличиться от толпы, особенно Малкольма Гладуэлла. Что касается статистики, это тоже хорошо или нет? мы собираемся найти это в этом посте.

Google Image - Wikihow

Вы видите что-нибудь по-другому на изображении выше? Все числа в диапазоне 30, кроме числа 3.Это наш выброс, потому что он не где-то рядом с другими числами.

Поскольку мы теперь знаем, что такое выброс, вам также интересно, как выброс представился населению?

Проект Data Science начинается со сбора данных, и именно тогда выбросы впервые представлены населению. Однако на этапе сбора данных о выбросах вы вообще не узнаете. Выбросы могут быть результатом ошибки во время сбора данных или могут быть просто признаком расхождения в ваших данных.

Давайте посмотрим на несколько примеров. Предположим, вас попросили понаблюдать за выступлениями индийской команды по крикету, т. Е. Пробегом каждого игрока, и собрать данные.

Собранные данные

Как вы можете видеть из собранных выше данных, все остальные игроки набрали 300+, кроме Игрока 3, который набрал 10. Эта цифра может быть просто ошибкой ввода или дисперсией в ваших данных и указанием, что Player3 работает очень плохо, поэтому требует улучшений.

Теперь, когда мы знаем, что выбросы могут быть либо ошибкой, либо просто отклонением, как бы вы решили, важны они или нет. Что ж, это довольно просто, если они являются результатом ошибки, тогда мы можем их игнорировать, но если это просто расхождение в данных, нам нужно подумать немного дальше. Прежде чем мы попытаемся понять, игнорировать выбросы или нет, нам нужно знать способы их выявления.

Большинство из вас может подумать: «О! Я могу просто получить пик данных, чтобы найти выбросы, как мы это делали в ранее упомянутом примере с крикетом.Давайте представим файл с 500+ столбцами и 10k + строками. Как вы думаете, выбросы можно найти вручную? Чтобы облегчить обнаружение выбросов, у нас есть множество методов в статистике, но мы будем обсуждать только некоторые из них. В основном мы будем стараться рассматривать методы визуализации (самые простые), а не математические.

Итак, приступим. Мы будем использовать набор данных Boston House Pricing Dataset, который включен в API набора данных sklearn. Мы загрузим набор данных и разделим функции и цели.

 boston = load_boston () 
x = boston.data
y = boston.target
columns = boston.feature_names # создать фрейм данных
boston_df = pd.DataFrame (boston.data)
boston_df.columns = columns
boston_df.head ()
Boston Housing Data

Характеристики / независимая переменная будет использоваться для поиска любых выбросов. Глядя на данные выше, кажется, что у нас есть только числовые значения, то есть нам не нужно выполнять какое-либо форматирование данных. (Вздох!)

Есть два типа анализа, которым мы будем следовать, чтобы найти выбросы - Uni-variate (анализ выбросов с одной переменной) и многомерный (анализ выбросов с двумя или более переменными).Не запутайтесь, когда вы начнете кодировать и строить график данных, вы сами убедитесь, насколько легко было обнаружить выброс. Для простоты мы начнем с основного метода обнаружения выбросов и постепенно перейдем к более продвинутым методам.

Обнаружение выбросов с помощью инструментов визуализации

Коробчатая диаграмма-

Определение Википедии,

В описательной статистике прямоугольная диаграмма - это метод графического изображения групп числовых данных через их квартили.Коробчатые диаграммы также могут иметь линий, идущих вертикально на из прямоугольников ( усов, ) , указывающих на изменчивость , за пределами верхнего и нижнего квартилей, отсюда термины прямоугольная диаграмма и прямоугольная диаграмма. Выбросы могут быть , нанесенными на график как отдельных точек.

Приведенное выше определение предполагает, что если есть выброс, он будет отображаться в виде точки на прямоугольной диаграмме, а другая совокупность будет сгруппирована вместе и отображаться в виде прямоугольников.Давайте попробуем и увидим сами.

 import seaborn as sns 
sns.boxplot (x = boston_df ['DIS'])
Boxplot - Distance to Employment Center

На графике выше показаны три точки от 10 до 12, это выбросы, поскольку они не включены в рамку другое наблюдение, т. е. где-то рядом с квартилями.

Здесь мы проанализировали однозначный выброс, т.е. мы использовали столбец DIS только для проверки выброса. Но мы также можем проводить многомерный анализ выбросов. Можем ли мы провести многомерный анализ с помощью прямоугольной диаграммы? Что ж, это зависит от того, если у вас есть категориальные значения, вы можете использовать их с любой непрерывной переменной и выполнять многомерный анализ выбросов.Поскольку у нас нет категориальной ценности в нашем наборе данных Boston Housing, нам, возможно, придется забыть об использовании ящичной диаграммы для многомерного анализа выбросов.

Диаграмма рассеяния -

Определение в Википедии

Диаграмма рассеяния - это тип графика или математической диаграммы, использующей декартовы координаты для отображения значений обычно двух переменных для набора данных. Данные отображаются в виде набора из точек , каждая из которых имеет значение , одна переменная , определяющая положение на горизонтальной оси , , и значение , другая переменная , определяющая положение на вертикальной оси , . .

Как следует из определения, диаграмма рассеяния - это набор точек, который показывает значения двух переменных. Мы можем попытаться построить диаграмму рассеяния для двух переменных из нашего набора данных о жилищном строительстве.

 fig, ax = plt.subplots (figsize = (16,8)) 
ax.scatter (boston_df ['INDUS'], boston_df ['TAX'])
ax.set_xlabel ('Доля акров, не связанных с розничной торговлей на город ')
ax.set_ylabel (' Полная ставка налога на имущество на $ 10 000 ')
plt.show ()
Точечная диаграмма - Доля некоммерческих коммерческих площадей на город по сравнению с полной стоимостью налога на недвижимость

На графике выше мы видим, что большинство точек данных находятся внизу слева, но есть точки, которые далеки от населения, например, в правом верхнем углу.

Выявление выбросов с помощью математической функции

Z-Score-

Определение Википедии

Z-score - это стандартное отклонение со знаком, на которое значение наблюдения или точки данных превышает среднее значение того, что наблюдается или измеряется.

Интуиция, стоящая за Z-оценкой, заключается в описании любой точки данных путем нахождения их взаимосвязи со стандартным отклонением и средним значением группы точек данных.Z-оценка находит распределение данных, где среднее значение равно 0, а стандартное отклонение равно 1, то есть нормальное распределение.

Вам должно быть интересно, как это помогает в идентификации выбросов? Итак, при вычислении Z-оценки мы повторно масштабируем и центрируем данные и ищем точки данных, которые слишком далеки от нуля. Эти точки данных, которые слишком далеки от нуля, будут рассматриваться как выбросы. В большинстве случаев используется порог 3 или -3, то есть, если значение Z-оценки больше или меньше 3 или -3 соответственно, эта точка данных будет идентифицирована как выбросы.

Мы будем использовать функцию Z-score, определенную в библиотеке scipy, для обнаружения выбросов.

 из scipy import stats 
import numpy as npz = np.abs (stats.zscore (boston_df))
print (z)
Z-score of Boston Housing Data

Глядя на код и выходные данные выше, трудно сказать какая точка данных является выбросом. Давайте попробуем определить порог для выявления выброса.

 порог = 3 
печать (np.where (z> 3))

Это даст результат, как показано ниже -

Точки данных, где Z-оценка больше 3

Результаты не могут вас смутить.Первый массив содержит список номеров строк, а второй массив номеров соответствующих столбцов, что означает, что z [55] [1] имеют Z-оценку выше 3.

 print (z [55] [1]) 3.375038763517309 

Итак , точка данных - 55-я запись в столбце ZN является выбросом.

Оценка IQR -

Ящичковая диаграмма использует метод IQR для отображения данных и выбросов (форма данных), но для того, чтобы получить список идентифицированных выбросов, нам нужно будет использовать математическую формулу и получить выброс данные.

Определение Википедии

Межквартильный диапазон ( IQR ), также называемый средним или средним 50% , или технически H-разбросом , является мерой статистической дисперсии, равной разница между 75-м и 25-м процентилями или между верхним и нижним квартилями, IQR = Q 3 - Q 1.

Другими словами, IQR - это первый квартиль, вычитаемый из третьего квартиля; эти квартили можно четко увидеть на прямоугольной диаграмме данных.

Это мера дисперсии, аналогичная стандартному отклонению или дисперсии, но гораздо более устойчивая к выбросам.

IQR в чем-то похож на Z-оценку с точки зрения определения распределения данных и последующего сохранения некоторого порога для выявления выброса.

Давайте узнаем, что мы можем использовать коробчатый график с использованием IQR и как мы можем использовать его для поиска списка выбросов, как мы это делали при вычислении Z-показателя. Сначала мы рассчитаем IQR,

 Q1 = boston_df_o1.quantile (0.25) 
Q3 = boston_df_o1.quantile (0,75)
IQR = Q3 - Q1
print (IQR)

Здесь мы получим IQR для каждого столбца.

IQR для каждого столбца

Поскольку теперь у нас есть оценки IQR, пора зафиксировать выбросы. Приведенный ниже код даст результат с некоторыми истинными и ложными значениями. Точка данных, где у нас есть False, означает, что эти значения действительны, тогда как True указывает на наличие выброса.

 print (boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR)) 
Обнаружение выбросов с помощью IQR

Теперь, когда мы знаем, как обнаруживать выбросы, важно понимать, нужны ли они быть удаленным или исправленным.В следующем разделе мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов и, при необходимости, введения новых значений.

Во время анализа данных, когда вы обнаруживаете выброс, одним из самых сложных решений может быть то, как поступить с выбросом. Должны ли они их удалить или исправить? Прежде чем мы поговорим об этом, мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов.

Z-Score

В предыдущем разделе мы видели, как можно обнаружить выбросы, используя Z-оценку, но теперь мы хотим удалить или отфильтровать выбросы и получить чистые данные.Это можно сделать с помощью всего одного строчного кода, поскольку мы уже вычислили Z-оценку.

 boston_df_o = boston_df_o [(z <3) .all (axis = 1)] 
С и без размера выброса набора данных

Итак, приведенный выше код удалил около 90+ строк из набора данных, т.е. выбросы были удалены.

Оценка IQR -

Так же, как Z-оценка, мы можем использовать ранее рассчитанную оценку IQR, чтобы отфильтровать выбросы, сохраняя только действительные значения.

 boston_df_out = boston_df_o1 [~ ((boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR))). Any (axis = 1)] boston_df_out.shape 

Приведенный выше код удалит выбросы из набора данных.

Существует несколько способов обнаружения и удаления выбросов, но методы, которые мы использовали для этого упражнения, широко используются и просты для понимания.

Следует ли удалять выбросы. Эти мысли могут возникать у каждого аналитика / специалиста по данным хоть раз при каждой проблеме, над которой он работает. Я нашел несколько хороших объяснений -

https: // www.researchgate.net/post/When_is_it_justifiable_to_exclude_outlier_data_points_from_statistical_analyses

https://www.researchgate.net/post/Which_is_the_best_method_for_removing_outliers_in_a_best_method_for_removing_outliers_in_a_a_data_set 9000-data_set 9000-data_set

000-data_set 9000-0003

Подводя итог их объяснения - неверные данные, неправильные вычисления, их можно определить как выбросы, и их следует отбросить, но в то же время вы можете захотеть исправить и их, поскольку они изменяют уровень данных i.е. означают, что вызывает проблемы при моделировании данных. Например, 5 человек получают зарплату 10К, 20К, 30К, 40К и 50К, и вдруг один из людей начинает получать зарплату 100К. Рассмотрите эту ситуацию, поскольку, если вы являетесь работодателем, новое обновление заработной платы может быть воспринято как необъективное, и вам может потребоваться увеличить зарплату и другим сотрудникам, чтобы сохранить баланс. Итак, может быть несколько причин, по которым вы хотите понять и исправить выбросы.

На протяжении этого упражнения мы видели, как на этапе анализа данных можно столкнуться с некоторыми необычными данными i.е выброс. Мы узнали о методах, которые можно использовать для обнаружения и удаления этих выбросов. Но был поднят вопрос о том, можно ли удалить выбросы. Чтобы ответить на эти вопросы, мы нашли дополнительные материалы для чтения (эти ссылки указаны в предыдущем разделе). Надеюсь, этот пост помог читателям узнать о выбросах.

Note- Для этого упражнения использовались инструменты и библиотеки, указанные ниже.

Framework- Jupyter Notebook, Language- Python, Libraries - библиотека sklearn, Numpy, Panda и Scipy, Plot Lib- Seaborn и Matplot.

  1. Boston Dataset
  2. Github Repo
  3. KDNuggets выбросы
  4. Обнаружение выбросов
.

go - Как узнать, какие типы реализуют какой интерфейс

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант
.

java - Как узнать, какой метод занимает много времени?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Как мне узнать, какую оболочку я использую в Linux / Unix?

И Linux, и Unix предоставляют различные оболочки из коробки. По умолчанию можно найти bash (оболочка Bourne Again), ksh (оболочка Korn), csh (оболочка C) / tcsh (оболочка TC), sh (оболочка Bourne) и другие. Однако как проверить, какую оболочку я использую? Как лучше всего узнать, какую оболочку я использую в Linux? echo $ SHELL не так надежен. На этой странице объясняется, как узнать, какую оболочку я использую в Linux, MacOS, FreeBSD или Unix-подобных системах.

РЕКЛАМА

Как узнать, какую оболочку я использую?

Следующая команда echo или printf должна работать:
echo "$ SHELL"
OR
printf "Моя текущая оболочка -% s \ n" "$ SHELL"
Обратите внимание, что $ SHELL - это оболочка для текущего пользователя, но не обязательно для оболочки, которая запущена в данный момент. Попробуйте следующие примеры

 баш echo "Моя текущая оболочка - $ SHELL ($ 0)" ksh ## запустить новую оболочку ## echo "Моя текущая оболочка - $ SHELL ($ 0)" echo $ SHELL 

bash echo "Моя текущая оболочка - $ SHELL ($ 0)" ksh ## запустить новую оболочку ## echo "Моя текущая оболочка - $ SHELL ($ 0)" echo $ SHELL


Следовательно, я рекомендую использовать следующий синтаксис, чтобы проверить, какую оболочку вы используете.

Как мне проверить, какую оболочку я использую?

Вот еще один старый добрый трюк с Unix. Используйте команду ps с опцией -p {pid} . Следующая команда выбирает процессы, чьи идентификационные номера отображаются в pid. Используйте следующую команду, чтобы узнать, в какой оболочке вы находитесь:
ps -p $$
Примеры выходных данных:

 PID TTY TIME CMD 5217? 00:00:00 баш 

Итак, какой аргумент $ передается опции -p? Помните, что $ возвращает PID (идентификационный номер процесса) текущего процесса, а текущий процесс - это ваша оболочка.Таким образом, запуск ps для этого номера отображает список состояний процесса вашей оболочки. В этом списке вы найдете имя своей оболочки (найдите столбец CMD).
ps -p $$
Примеры выходов:

 PID TTY TIME CMD 6453 баллов / 0 00:00:00 csh 

Из моего Linux:
ps -p $$
Примеры выходных данных:

 PID TTY TIME CMD 5866 баллов / 0 00:00:00 Баш 

Вы можете сохранить имя оболочки в переменной следующим образом:
MYSHELL = `ps -hp $$ | awk '{echo $ 5}'`
Обратите внимание, что это обратные кавычки, а не апострофы.Или лучше попробовать следующее, если у вас есть оболочка bash:
MYSHELL = $ (ps -hp $$ | awk '{echo $ 5}')
Другой вариант:
echo $ 0
OR
printf "% s \ n" $ 0
Примеры выходных данных приведенных выше команд:

Рис.01: Linux проверяет, какую оболочку я использую

Как мне проверить, сколько оболочек установлено на моем Linux?

/ etc / shells - это текстовый файл, который содержит полные пути к действительным оболочкам входа.$ USER "/ etc / passwd awk -F: '/ vivek / {print $ 7}' / etc / passwd

grep & quo

.

Смотрите также