Fix ss 01: Напольная стойка под колонки FIX SS-01 (black)

The Fix (TV Series 2019)

Episodes10

Browse episodes

TopTop-rated

1 Season

2019

Videos2

Trailer 2:48

Watch The Fix: Official Trailer

Trailer 0:44

Watch The Fix

Photos26

Top cast

Robin Tunney

• Maya Travis

Adam Rayner

• Matthew Collier

Merrin Dungey

• CJ Emerson

Breckin Meyer

• Alan Wiest

Marc Blucas

• River ‘Riv’ Allgood

Mouzam Makkar

• Loni Kampoor

Alex Saxon

• Gabriel Johnson

Scott Cohen

• Ezra Wolf

Adewale Akinnuoye-Agbaje

• Severen ‘Sevvy’ Johnson…

Taylor Kalupa

• Jessica Meyer

Robin Givens

• Julianne Johnson

Robbie Jones

• Detective Vincent North

Kj Smith

• Charlie

Robert Wisdom

• Buck Neal

Chasten Harmon

• Star Johnson

Daniella Alonso

• Effy Collier

Erik Palladino

• Leo Foster

Mitchell Edwards

• Severen Johnson Jr.

• • Marcia Clark
  • Elizabeth Craft
  • Sarah Fain
• All cast & crew
• Production, box office & more at IMDbPro

More like this

Proven Innocent

The Enemy Within

The Fix

For The People

Horse Girl

The Fix

Lincoln Rhyme: Hunt for the Bone Collector

The InBetween

See Girl Run

Stumptown

Secrets and Lies

The Village

Storyline

Did you know

User reviews92

Review

Featured review

7/

10

I’m torn. ..

I’m torn about this show. I’m almost embarrassed to say that I enjoy watching it. I’m surprised that it’s written by Marcia Clark because I have to believe she was it, at least, a decent attorney. A good writer, I can’t say as I don’t know it they serialized the book. But it is full of improbabilities, as well as malpractice-level legal high jinx. I’m hoping, and praying, that the ending will not be the obvious one, as they hinted about before the show began airing. If the ending shows that he DID murder the women, it will prove to be a complete waste of time. So, my fingers are crossed that they will pull together a good, and surprising, ending. But in the meantime, it is entertaining trash.

helpful•7

9

• mestberg
• Apr 6, 2019

IMDb Best of 2022

IMDb Best of 2022

Discover the stars who skyrocketed on IMDb’s STARmeter chart this year, and explore more of the Best of 2022; including top trailers, posters, and photos.

See more

Details

• Release date
  • March 18, 2019 (United States)
• • United States
• • Official Facebook
  • Official site
• • English
• Also known as
  • Правосудие
• • Los Angeles, California, USA
• Production companies
  • Happier in Hollywood
  • Mandeville Films
  • ABC Signature
• See more company credits at IMDbPro

Technical specs

• 1 hour

• • Stereo
• • 16:9 HD

Related news

Contribute to this page

Suggest an edit or add missing content

Top Gap

What is the Japanese language plot outline for The Fix (2019)?

Answer

Let’s fix NAs / Хабр

Довольно часто встречаются неполные наборы данных, в которых некоторые переменные не определены. В языке R содержимое таких переменных задается как «Not Available» — или сокращенно NA. Соответственно, возникает вопрос, как поступать с неопределенными значениям: стоит ли их игнорировать или откорректировать каким-либо образом?

Исследуем некоторые аспекты этой проблемы на примере практически уже ставшего классическим набора данных, взятого из соревнования Titanic: Machine Learning from Disaster. Необходимые данные можно загрузить вручную с сайта Kaggle либо же средствами R (работает под Linux):

Скрытый текст

download.file("https://bitbucket.org/kailexx/fixnas/raw/ae65f7939974e709f10aa50c96c368120487a7f2/train.csv", destfile="train.csv", method= "wget")
train <- read.csv("train.csv", na.strings = c(NA, ""))

Посмотрим, что из себя представляет содержимое файла:

Скрытый текст

str(train)
'data.frame':	891 obs. of  12 variables:
 $ PassengerId: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 . ..
 $ Survived   : int  0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 ...
 $ Pclass     : int  3 1 3 1 3 3 1 3 3 2 ...
 $ Name       : Factor w/ 891 levels "Abbing, Mr. Anthony",..: 109 191 358 277 16 559 520 629 416 581 ...
 $ Sex        : Factor w/ 2 levels "female","male": 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 ...
 $ Age        : num  22 38 26 35 35 NA 54 2 27 14 ...
 $ SibSp      : int  1 1 0 1 0 0 0 3 0 1 ...
 $ Parch      : int  0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 ...
 $ Ticket     : Factor w/ 681 levels "110152","110413",..: 525 596 662 50 473 276 86 396 345 133 ...
 $ Fare       : num  7.25 71.28 7.92 53.1 8.05 ...
 $ Cabin      : Factor w/ 147 levels "A10","A14","A16",..: NA 82 NA 56 NA NA 130 NA NA NA ...
 $ Embarked   : Factor w/ 3 levels "C","Q","S": 3 1 3 3 3 2 3 3 3 1 ...
sum(is.na(train))
[1] 866

В наборе присутствуют 891 строка и аж 866 неопределенных переменных, что наглядно демонстрирует следующий график:

Два простых решения

Первое решение — для ленивых: делать практически ничего не надо, т. к. многие функции в R имеют аргумент na.rm, выставив значение которого в TRUE, мы заставим R просто удалить NA перед тем, как что-то делать с данным. Другие же функции имеют параметр na.action, который может принимать такие значения:

na.fail — возвращать ошибку, если в данных присутствуют NA.

na.omit, na.exclude — удалить все переменные со значением NA.

na.pass — оставить данные как есть.

Собственно, если нам надо подсчитать медиану возраста пассажиров Титаника, то можно поступить так:

median(train$Age, na.rm=T)
[1] 28

Второе решение, в общем-то, вытекает из первого — заранее очистить данные от всех неопределенных значений и больше не думать о них:

train.nopain <- na.omit(train)
nrow(train.nopain)
[1] 183
sum(is.na(train.nopain))
[1] 0
median(train.nopain$Age)
[1] 36

Как видим, вместе с NA испарились и 708 строк. Не страшно, если нас не особенно интересует результат, но стоит рассмотреть и другие варианты.

Используем подручные средства

Приемлемый вариант — заменить NA на какое-то заранее выбранное значение; обычно это среднее или медиана. Для этого напишем простую функцию:

simpleFix <- function(x, imputeFn=mean){
  return(ifelse(is.na(x), imputeFn(x, na.rm=TRUE), x))
}
train.median <- train
nas.idx <- which(is.na(train.median$Age))
train.median$Age <- simpleFix(train.median$Age, median)

head(train.median$Age[nas.idx])
[1] 28 28 28 28 28 28

Все неопределенные значения Age теперь заменены на медиану. Иногда есть смысл вычислять среднее значение или медиану с каким-то условием. Например, если мы корректируем NA поля Age пассажира мужского пола, который занимает каюту первого класса, то и среднее надо вычислять с учетом этого обстоятельства:

fixAge <- function(tdf, imputeFn=mean) {
  tdf$Age[is.na(tdf$Age)] <- sapply(which(is.na(tdf$Age)), 
                                    function(i) 
                                      imputeFn(tdf$Age[tdf$Pclass == tdf$Pclass[i] & 
                                                       tdf$Sex == tdf$Sex[i]], 
                                               na. rm=T))
  return(tdf)
}
nas.idx <- which(is.na(train$Age))
train.cond <- fixAge(train, median)

head(train.cond$Age[nas.idx])
[1] 25.0 30.0 21.5 25.0 21.5 25.0

Стоит отметить, что замена неопределенных значений средним или медианой приводит к уменьшению дисперсии данных. Данный метод можно несколько усовершенствовать (и усложнить), используя сингулярное разложение (SVD) и приближение матрицей меньшего ранга. При этом неопределенные значения сначала заменяются средними, потом исходная матрица аппроксимируется матрицей меньшего ранга, и неопределенные значения, которые были заменены на средние, заменяются на значения, взятые из разложения. Процедура аппроксимации повторяется несколько раз; для этого нам надо заранее задать ранг аппроксимации и количество шагов. Рассмотрим несколько сферический пример с матрицей случайных чисел размером 10х10 с 15 неопределенными значениями.

k <- 6 # Ранг аппроксимирующей матрицы
n. iters <- 10
nrows <- 10
set.seed(100500)
train.mat <- runif(nrows * nrows) 
train.mat[sample(1:length(train.mat), 15)] <- NA
train.mat <- matrix(train.mat, nrows) # Матрица случайных чисел с 15 NA значениями
nas.idx <- which(is.na(train.mat))
train.svd <- train.mat
train.svd <- apply(train.svd, 2, simpleFix) # Заменяем NA на среднее по столбцу
for (i in 1:n.iters){
  s <- svd(train.svd, k, k)
  train.svd[nas.idx] <- (s$u %*% diag(s$d[1:k], nrow=k, ncol=k) %*%  t(s$v))[nas.idx]
}

head(train.svd[nas.idx])
[1] 0.3020229 0.4475467 0.3114711 0.7161445 0.4379184 0.6734933

Что делать с нечисловыми значениями

Если внимательно рассмотреть поле Embarked, то обнаружатся 2 неопределенных значения. Один из вариантов обработки базируется на сэмплировании:

fixSample <- function(x) {
  x[is.na(x)] <- sample(x, sum(is.na(x)), replace = T)
  return(x)
}
set.seed(111)
nas.idx <- which(is. na(train.cond$Embarked))
train.cond$Embarked <- fixSample(train.cond$Embarked)

train.cond$Embarked[nas.idx]
[1] S C
Levels: C Q S
sum(is.na(train.cond$Embarked))
[1] 0

Собственно, сэмлирование является довольно распространенным методом, и весьма популярно у современных статистиков.

Более универсальный подход

R обладает развитыми средствами для построения различных моделей — от простой линейной регрессии до техники «3B» (bagging, boosting, blending). Напишем функцию, которая использует RandomForest для вычисления неопределенных переменных; также уберем некоторые переменные PassengerId, Name, Ticket, Cabin (я, если честно, не нашел им достойного применения, а в поле Cabin столько неопределенных значений, что «довычисление» теряет смысл). Если пакет randomForest у вас не установлен, то командой install.packages("randomForest") R установит его из CRAN.

fixNA <- function(y, x) {
  require(randomForest)
  fixer <- randomForest(x[!is. na(y), ], y[!is.na(y)])
  y[is.na(y)] <- predict(fixer, x[is.na(y), ])
  return(y)
}
set.seed(111)
train.rf <- subset(train, select=-c(PassengerId, Name, Ticket, Cabin))
ageNA.idx <- which(is.na(train.rf$Age))
embNA.idx <- which(is.na(train.rf$Embarked))
sum(is.na(train.rf))
train.rf$Age <- fixNA(train.rf$Age, cbind(train.rf$Pclass, train.rf$Sex, train.rf$Parch))
train.rf$Embarked <- fixNA(train.rf$Embarked, cbind(train.rf$Pclass, train.rf$Sex, train.rf$Parch))

head(train.rf$Age[ageNA.idx])
[1] 29.65873 31.67546 26.64918 29.65873 26.64918 29.65873
head(train.rf$Embarked[embNA.idx])
[1] S S
sum(is.na(train.rf))
[1] 0

В таком виде данные практически готовы для более детального анализа.

Заключение

Существует множество подходов и методов при работе с неполными данными — проблема далеко не тривиальная. В CRAN, в частности, есть и специализированные пакеты для обработки значений NA (например, Amelia, imputation), и пакеты, которые помимо прочего позволяют проводить манипуляции с NA (функции impute в пакете Hmisc, rfImpute в randomForest). Отдельного рассмотрения требует метод, основанный на алгоритме Еxpectation Maximization.

Ссылки и литература

1. Working with missing data

2. Data Imputation

3. Missing Data and Small-Area Estimation: Modern Analytical Equipment for the Survey Statistician. Nicholas T. Longford.

Регулируемая по высоте металлическая напольная подставка для сателлитных динамиков Поставщик и производитель — LUMI

1. Главная
2. Продукты
3. Крепления для динамиков
4. Крепление и подставка для динамика
5. СС-01

Подходит для задних динамиков объемного звучания

Описание

Напольная подставка для громкоговорителей SS-01 идеально подходит для домашних сателлитных громкоговорителей весом до 4,5 кг. Стойку можно регулировать по высоте в диапазоне от 680 мм до 1100 мм, чтобы она соответствовала уровню ушей и обеспечивала наиболее желаемое распределение звука. Массивная стальная конструкция образует прочную раму для обеспечения устойчивости при использовании, а специальное утяжеленное основание предотвращает опрокидывание. Его чугунное основание имеет скрытый канал для проводов, что придает ему чистый и аккуратный вид после установки. На эту стойку для динамиков можно установить одинарную резьбовую вставку 5 мм и замочную скважину на задней части динамиков.

Тег:

• Регулируемая по высоте подставка для динамика
  ,

• Подставка для динамиков
  ,

• Напольная подставка для динамиков
  ,

• Регулируемое крепление динамика

Цвет:

Черный матовый

ХАРАКТЕРИСТИКИ

• ● Прочная стальная конструкция: обеспечивает дополнительную прочность и долговечность

• ● Кабельный органайзер: все в порядке

• Прочная стальная конструкция: обеспечивает дополнительную прочность и долговечность

• Управление кабелями: все будет организовано

ХАРАКТЕРИСТИКИ

РЕСУРСЫ

СЕМЕЙСТВО ПРОДУКТОВ

• СС-05

  Напольные стойки сателлитов с регулируемой высотой

ВАМ ТАКЖЕ МОЖЕТ ПОНРАВИТЬСЯ

Извините, запрошенный вами ресурс не смог доставить ваш почтовый ящик
из-за системной ошибки, мы исправим ее как можно скорее,
, пожалуйста, временно свяжитесь с вашим окном в Lumi для получения материала,
приносим извинения за причиненные неудобства.

МКМ Вокс Микро 1 | Шейный нож с фиксированным лезвием

Количество
1234

Войдите, чтобы добавить товары в список желаний

Технические характеристики

Технические характеристики

• Общая длина:
  4,33 дюйма
• Длина лезвия:
  1,97 дюйма
• Толщина лезвия:
  0,16 дюйма
• Материал лезвия:
  Болер М390
• Твердость:
  58-60 рк
• Стиль лезвия:
  Точка падения
• Заточка лезвия:
  Плоский
• Готово:
  Стоунвош
• Тип кромки:
  Простой
• Длина ручки:
  2,36 дюйма
• Ширина ручки:
  1,125 дюйма
• Толщина ручки:
  0,59 дюйма
• Материал ручки:
  Нержавеющая сталь
• Цвет:
  Серый
• Вес:
  0,98 унции.
• Пользователь:
  Правая рука, левая рука
• Оболочка:
  Кожа
• Тип ножа:
  Фиксированное лезвие
• Марка:
  МКМ
• Модель:
  Микро 1
• Номер модели:
  МР01-Н
• Дизайнер:
  Джеспер Вокснаес
• Страна происхождения:
  Италия
• Лучшее использование:
  Повседневное ношение
• Тип продукта:
  Нож

• Для справки по размеру

Описание

Эта модель MKM Mikro 1 с фиксированным лезвием была разработана легендарным датским производителем ножей Йеспером Вокснасом и оснащена лезвием Bohler M390, обработанным методом стоунвошинга, и скелетонизированной ручкой из нержавеющей стали. Этот компактный клинок поставляется с кожаными ножнами и шейным ремешком для использования в качестве шейного ножа.

MKM Knives, Maniago Knife Makers, является результатом сотрудничества четырех крупнейших производителей ножей в Италии; LionSteel, FOX Knives, Viper и Mercury. Вместе они сотрудничали с производителем нестандартных ножей Jesper Voxnaes, чтобы создать Mikro 1. Это миниатюрный нож с фиксированным лезвием с несколькими вариантами ношения, в том числе в кармане или в качестве шейного ножа. Глубокая подставка для пальцев надежна и обеспечивает безопасность при использовании.

Характеристики:

• Сталь Bohler M390 обеспечивает острую режущую кромку с превосходным сохранением режущей кромки.
• Каркасная рукоятка обеспечивает надежный захват.
• Прочный кожаный чехол для надежного ношения на шее или в кармане с магнитным креплением обеими руками.

Отзывы

Отзывы покупателей

К оплате принимаются все основные кредитные карты

Свяжитесь с нами

Phone Hours (MST)

Monday — Friday
7:00am — 5:00pm

Phone:

1.