Пкл расшифровка: ПКЛ | это… Что такое ПКЛ?

ПКЛ расшифровка. Что такое ПКЛ? Значения онлайн

ПКЛ расшифровка. Что такое ПКЛ? Значения онлайн — Sokrascheniya.Ru

Онлайн библиотека сокращений и аббревиатур

  • Главная
  • ПКЛ

На данной странице вы сможете узнать как расшифровывается данная аббревиатура — ПКЛ.

  • Профессиональная кадровая лига

Поделиться:

Значения аббревиатуры уэкосо

  • уездное экономическое совещание

Значения аббревиатуры мудаки

  • Мазуров, Устинов, Демичев, Андропов, Кириленко

Значения аббревиатуры КОМСП ДВО РАН

  • Камчатская опытно-методическая сейсмологическая партия Дальневосточного отделения Российской академии наук

Значения аббревиатуры ПАИГК

  • Африканская партия независимости Гвинеи и островов Зелёного Мыса

Значения аббревиатуры ГПХ

  • гель-проникающая хроматография
  • гипохлорит
  • государственное промысловое хозяйство
  • гражданско-правового характера

Значения аббревиатуры ОРСВГ

  • отдельная рота сопровождения военных грузов

Значения аббревиатуры Мособлпресс

  • «Агентство новостей Подмосковья»

Значения аббревиатуры Ленскупторг

  • Ленинградский городской трест скупочно-комиссионной торговли

Значения аббревиатуры МТЦ

  • материально-товарные ценности
  • международный товарообменный центр
  • Международный томографический центр
  • Международный томографический центр Сибирского отделения Российской академии наук
  • +8

Значения аббревиатуры СКМК ФСО России

  • Служба коменданта Московского Кремля Федеральной службы охраны Российской Федерации

Значения аббревиатуры СПАЗ

  • Санкт-Петербургский алюминиевый завод
  • система противоаварийной автоматической защиты
  • система противоаварийной защиты

Значения аббревиатуры НВСН

  • научно-вспомогательный советский негатив

Значения аббревиатуры КУиП

  • Колледж управления и права

Значения аббревиатуры УЗВС

  • установка для заправки воздушных судов

Значения аббревиатуры ЦКЖТ

  • Центр компьютерных железнодорожных технологий

Значения аббревиатуры НЦГСОТК

  • Национальный центр государственных стандартов образования и тестирования Казахстана

Значения аббревиатуры ППА

  • «Партайфрайер Прессединст Аустриа»
  • партия «Процветающая Армения»
  • Патриотическая партия Арубы
  • первичная прогрессирующая афазия
  • +14

Значения аббревиатуры уч. центр

  • учебный центр

Значения аббревиатуры ВОГАС

  • высокоточная опорная геодезическая аэродромная сеть

Значения аббревиатуры РЗ

  • рабочая зона
  • радиоактивное заражение
  • радиозонд
  • разностопный
  • +19

Значения аббревиатуры ДДС

  • датчик дискретных сигналов
  • датчик дистанционный ступенчатый
  • Движение демократов-социалистов
  • движение денежных средств
  • +11

Значения аббревиатуры Миннефтегазпром СССР

  • Министерство нефтегазовой промышленности СССР

Значения аббревиатуры ОСВК

  • обратная связь высокого качества

Значения аббревиатуры райоргбюро

  • районное организационное бюро

Значения аббревиатуры ТРез

  • танковый резерв

Значения аббревиатуры возв.

  • возвышенность

Значения аббревиатуры СТП

  • силовая тяговая подстанция
  • скорая техническая помощь
  • служба технической поддержки
  • совмещённая тягово-понизительная подстанция
  • +20

Значения аббревиатуры Союзшартехмонтаж

  • Всесоюзная контора по технической помощи и монтажу шариковых и роликовых подшипников

Значения аббревиатуры КУВ

  • ключ управления выключателя
  • комплекс управляемого вооружения
  • континентальный умеренный воздух
  • котёл-утилизатор водогрейный
  • +1

Значения аббревиатуры ЧЦО

  • частичный цитогенетический ответ

абвгдеёжзийклмнппрстуфхцчшщэюя

Контактные приставки ПКЛ и ПВЛ: особенности, характеристики

Для увеличения количества вспомогательных контактов используется приставка контактная ПКЛ. На промежуточные реле и пускатели легко устанавливаются приставки с разным набором замыкающих, размыкающих контактов. Изделие механически соединяется с пускателями в области входных зажимов, после чего фиксируется над траверсой оборудования. Входные зажимы расположены сверху.

Контактные приставки монтируются простым движением снизу вверх по специальным направляющим. Выступ на держателе контактов совмещается с пазом на контактодержателе пускателя. Практичный способ крепления обеспечивает надежную, жесткую связь между пускателем и приставкой.

Изделия, изготавливаемые с различным уровнем защиты, имеют разную коммутационную износостойкость. ПКЛ при необходимости позволяет увеличивать количество дополнительных контактов. Окончательная фиксация осуществляется посредством защелки. Контактные приставки незаменимы при необходимости включения цепи управления с задержкой относительно периода срабатывания пускателя. Изделия удобны в обращении, обладают большим эксплуатационным ресурсом.

Приставки ПВЛ изготавливаются в двух вариантах исполнения: для срабатывания при включении оборудования (контакты переключаются через определенное время после включения) и для срабатывания при отключении пускателя. Изделия выпускаются в нескольких вариантах исполнения по времени срабатывания. Все они отличаются плавностью регулировки, прочностью конструкции.

По принципу функционирования ПКЛ и ПВЛ относятся к пневматическим реле. Они могут использоваться в качестве комплектующих стационарных установок, в схемах управления электроприводами постоянного, переменного тока. Отдельные виды контактных приставок позволяют расширить возможности применения контакторов в комплексах автоматизации различных технологических систем.

Изделия работают по определенному принципу. Мостик, установленный на пружинном механизме, выступает в качестве толкателя. Под его воздействием изменяется положение контактных пар. Механические устройства играют роль коммутаторов, при этом не потребляют электроэнергию.

Преимущества контактных приставок:

  • большой ассортимент типоразмеров. Производители предлагают несколько вариаций механических устройств в зависимости от области их эксплуатации;


  • эффективность и надежность. Для производства продукции применяются исключительно качественные материалы, что позволяет гарантировать стабильность работы ПКЛ, ПВЛ;


  • безопасность для пользователя.

← Преведущая статья
Следующая статья →

Вас может заинтересовать:

Пускатели электромагнитные
Промежуточные реле: назначение, принцип работы
Ограничители перенапряжения: особенности, сфера применения
Тепловое реле: устройство, принцип работы, виды и особенности выбора
Расшифровка обозначений пускателей ПМЛ

С нами можно связаться

Шифрование

— Как зашифровать маринованный файл в Python?

Задавать вопрос

спросил

Изменено
4 месяца назад

Просмотрено
3к раз

У меня есть модель мл, в которой используется векторизатор. Этот векторизатор содержит конфиденциальные данные и хранится с помощью pickle в виде файла .pkl.

Как зашифровать этот файл pkl, чтобы для его расшифровки требовался ключ?

Я попытался использовать приведенный ниже код для шифрования.

 def encrypt_file (путь к файлу, ключ):
    f = Фернет (ключ)
    с открытым (путь к файлу, "rb") в качестве файла:
        # прочитать все данные файла
        file_data = файл.чтение()
    # зашифровать данные
    зашифрованные_данные = f.encrypt (данные_файла)
    с открытым (путь к файлу, "wb") в качестве файла:
        file.write(зашифрованные_данные)
def decrypt_file (путь к файлу, ключ):
    f = Фернет (ключ)
    с открытым (путь к файлу, "rb") в качестве файла:
        зашифрованные_данные = файл.чтение()
        
    расшифрованные_данные = f.decrypt(зашифрованные_данные)
    вернуть расшифрованные_данные

Когда я использую функцию в текстовом файле, она работает. Проблема в том, что файл pkl, похоже, не зашифрован, так как его все еще можно использовать без расшифровки.

  • python
  • шифрование
  • nlp
  • криптография
  • рассол

5

Я также не смог заставить его правильно зашифровать/расшифровать файл рассола. Он дал мне искаженные данные по расшифровке.

Итак, я сделал следующее, переключил библиотеки. pyAesCrypt делает именно то, что вам нужно, поэтому вам не нужно изобретать велосипед.

См. этот пример кода:

 импортный рассол
импортировать pyAesCrypt
def create_pickle (picklefile):
    данные = {"данные": "случайный"}
    с open(picklefile, "wb") в качестве выходного файла:
        pickle.dump(данные, внешний файл)
password = "пожалуйста, используйте длинный и случайный пароль"
picklefile = "somefile.pkl"
picklefile_enc = f"{picklefile}.aes"
create_pickle (рассол)
# зашифровать
pyAesCrypt.encryptFile (picklefile, picklefile_enc, пароль)
# расшифровать
pyAesCrypt.decryptFile(picklefile_enc, f"2_{picklefile}", пароль)
с open(f"2_{picklefile}", "rb") в качестве входящего файла:
    печать (pickle. load (infile))

вывод 

 {'данные': 'случайный'}

2

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

parallel-wavegan · PyPI

Этот репозиторий предоставляет UNOFFICIAL Параллельная реализация WaveGAN с Pytorch.

Вы можете ознакомиться с нашими образцами в нашем демо HP!

Источник рисунка: https://arxiv.org/pdf/1910.11480.pdf

Целью этого репозитория является предоставление нейронного вокодера в реальном времени, совместимого с ESPnet-TTS.

Вы можете попробовать демонстрацию сквозного преобразования текста в речь в реальном времени в Google Colab!

Что нового

  • 12.02.2020 (Новое!) Поддержите дискриминатор MelGAN!
  • 08.02.2020 Поддержите генератор MelGAN!

Требования

Этот репозиторий протестирован на Ubuntu 16.04 с графическим процессором Titan V.

  • Python 3.6+
  • Куда 10.0
  • КуДНН 7+
  • NCCL 2+ (для распределенного обучения работе с несколькими GPU)
  • libsndfile (можно установить через sudo apt install libsndfile-dev в ubuntu)

Другая версия cuda должна работать, но не тестироваться явно.
Все коды протестированы на Pytorch 1.0.1, 1.1, 1.2, 1.3.1 и 1.4.

Настройка

Вы можете выбрать один из двух способов установки.

A. Используйте pip 

 $ git clone https://github.com/kan-bayashi/ParallelWaveGAN.git
$ cd ParallelWaveGAN
$ пип установить -e .
# Если вы хотите использовать распределенное обучение, установите
# apex вручную, следуя https://github.com/NVIDIA/apex
$ ...

Обратите внимание, что ваша версия cuda должна точно совпадать с версией, используемой для двоичного файла pytorch для установки apex.
Чтобы установить pytorch, скомпилированный с другой версией cuda, см. tools/Makefile .

B. Сделать virtualenv 

 $ git clone https://github.com/kan-bayashi/ParallelWaveGAN.git
$ cd ParallelWaveGAN/инструменты
$ сделать
# Если вы хотите использовать распределенное обучение, запустите следующий
# команда для установки apex.
$ сделать вершину

Обратите внимание, что мы указываем версию cuda, используемую для компиляции колеса pytorch.
Если вы хотите использовать другую версию cuda, проверьте tools/Makefile , чтобы изменить устанавливаемое колесо pytorch.

Выполнить

Этот репозиторий содержит рецепты в стиле Kaldi, как и ESPnet.
В настоящее время поддерживаются пять рецептов.

  • CMU Arctic: англоговорящие
  • LJSpeech: женщина, говорящая по-английски
  • JSUT: говорящая на японском языке женского пола
  • CSMSC: женщина, говорящая на китайском языке
  • JNAS: мультидинамик для японского языка

Чтобы запустить рецепт, следуйте приведенным ниже инструкциям.

 # Перейдем к каталогу рецептов
$ cd egs/ljspeech/voc1
# Запустить рецепт с нуля
$ ./run.sh
# Вы можете изменить конфигурацию через командную строку
$ ./run.sh --conf 
# Вы можете выбрать этап для запуска и остановки
$ ./run.sh --этап 2 --stop_этап 2
# Если вы хотите указать GPU
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ./run.sh --стадия 2
# Если вы хотите возобновить тренировку с контрольной точки 10000 шагов
$ . /run.sh --stage 2 --resume <путь>/<к>/checkpoint-10000steps.pkl

Интеграцию с планировщиками заданий, такими как slurm, можно выполнить с помощью cmd.sh и conf/slurm.conf .
Если вы хотите использовать его, пожалуйста, проверьте эту страницу.

Все гиперпараметры записываются в один файл конфигурации формата yaml.
Пожалуйста, проверьте этот пример в рецепте ljspeech.

Для обучения требуется ~3 дня с одним GPU (TITAN V).
Скорость обучения 0,5 секунды на итерацию, всего ~ 200000 сек (= 2,31 дня).
: Вы можете следить за ходом обучения через тензорную доску.

 $ тензорная доска --logdir exp

Если вы хотите ускорить обучение, вы можете попробовать распределенное обучение с несколькими графическими процессорами на базе apex.
Вам необходимо установить apex для распределенного обучения. Пожалуйста, убедитесь, что вы уже установили его.
Затем вы можете запустить распределенное обучение с несколькими GPU с помощью следующей команды:

 # в случае количества GPU = 8
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3,4,5,6,7". /run.sh --стадия 2 --n_gpus 8

В случае распределенного обучения размер пакета будет автоматически умножен на количество GPU.
Пожалуйста, будьте осторожны.

Скорость декодирования составляет RTF = 0,016 с TITAN V, что намного быстрее, чем в реальном времени.

 [расшифровка]: 100%|██████████| 250/250 [00:30<00:00, 8,31 ит/с, RTF=0,0156]
2019-11-03 09:07:40,480 (декодирование:127) ИНФОРМАЦИЯ: завершено создание 250 высказываний (RTF = 0,016).

Даже на ЦП (ЦП Intel(R) Xeon(R) Gold 6154 @ 3,00 ГГц, 16 потоков) он может генерировать меньше, чем в режиме реального времени.

 [расшифровка]: 100%|██████████| 250/250 [22:16<00:00, 5,35 с/ит, RTF=0,841]
2019-11-06 09:04:56,697 (декодирование:129) ИНФОРМАЦИЯ: завершено создание 250 высказываний (RTF = 0,734).

Если вы используете генератор MelGAN, скорость декодирования будет еще выше.

 # На ЦП (ЦП Intel(R) Xeon(R) Gold 6154 с тактовой частотой 3,00 ГГц, 16 потоков)
[расшифровать]: 100%|██████████| 250/250 [04:00<00:00, 1,04 ит/с, RTF=0,0882]
08. 02.2020 10:45:14,111 (декодирование:142) ИНФОРМАЦИЯ: Завершено создание 250 высказываний (RTF = 0,137).
# На графическом процессоре (TITAN V)
[расшифровать]: 100%|██████████| 250/250 [00:06<00:00, 36,38 ит/с, RTF=0,00189]
08.02.2020, 05:44:42,231 (декодирование: 142) ИНФОРМАЦИЯ: Завершено создание 250 высказываний (RTF = 0,002).

Результаты

Здесь результаты сведены в таблицу.
Прослушать образцы и скачать предварительно обученные модели можно по ссылке на нашем гугл диске.

Модель Конф. Ланг Fs [Гц] Диапазон Mel [Гц] БПФ/прыжок/выигрыш [pt] # это
ljspeech_parallel_wavegan.v1 ссылка ЕН 22.05к 80-7600 1024 / 256 / Нет 400к
ljspeech_parallel_wavegan. v1.long ссылка ЕН 22.05к 80-7600 1024 / 256 / Нет 1000k
ljspeech_parallel_wavegan.v1.no_limit ссылка ЕН 22.05к Нет 1024 / 256 / Нет 400к
ljspeech_melgan.v1 (новинка!) ссылка ЕН 22.05к 80-7600 1024 / 256 / Нет 400к
ljspeech_melgan.v1.long (новинка!) ссылка ЕН 22.05к 80-7600 1024 / 256 / Нет 1000k
jsut_parallel_wavegan. v1 ссылка JP 24k 80-7600 2048 / 300 / 1200 400к
csmsc_parallel_wavegan.v1 ссылка Ж 24k 80-7600 2048 / 300 / 1200 400к
arctic_slt_parallel_wavegan.v1 ссылка ЕН 16к 80-7600 1024 / 256 / Нет 400к
jnas_parallel_wavegan.v1 ссылка JP 16к 80-7600 1024 / 256 / Нет 400к

Если вы хотите проверить больше результатов, зайдите на наш диск Google.

Как использовать предварительно обученные модели

Здесь показан минимальный код для выполнения анализа-синтеза с использованием предварительно обученной модели.

 # Убедитесь, что вы установили `parallel_wavegan`
 # Если нет, установите через pip
 $ pip установить parallel_wavegan
 # Загрузите предварительно обученные модели и поместите их в каталог `pretrain_model`
 $ ls pretrain_model
  checkpoint-400000steps.pkl  config.yml  stats.h5
 # Пожалуйста, поместите аудиофайл в каталог `sample` для выполнения анализа-синтеза
 $ л образец/
  образец.wav
 # Затем выполните извлечение признаков -> нормализация признаков -> синтез
 $ параллельный вейвган-препроцесс \
 --config pretrain_model/config.yml \
 --rootdir образец \
 --dumpdir дамп/образец/исходный
 100%|██████████████████████████████████████ ██| 1/1 [00:00<00:00, 914,19 ит/с]
[Parallel(n_jobs=16)]: использование бэкенда LokyBackend с 16 одновременными исполнителями.
[Параллельно(n_jobs=16)]: выполнено 1 из 1 | прошло: 1,2 с завершено
$ параллельная нормализация вейвгана \
--config pretrain_model/config. yml \
 --rootdir дамп/образец/необработанный \
 --dumpdir дамп/образец/норма \
 --stats pretrain_model/stats.h5
 2019-11-13 13:44:29 574 (нормализовать: 87) ИНФОРМАЦИЯ: количество файлов = 1.
 100%|██████████████████████████████████████ ██| 1/1 [00:00<00:00, 513,13 ит/с]
[Parallel(n_jobs=16)]: использование бэкенда LokyBackend с 16 одновременными исполнителями.
[Параллельно(n_jobs=16)]: выполнено 1 из 1 | прошло: 0,6 с завершено
$ параллельный вейвган-декод \
--checkpoint pretrain_model/checkpoint-400000steps.pkl \
--dumpdir дамп/образец/норма \
--outdir образец
2019-11-13 13:44:31,229 (декодировать:91) ИНФОРМАЦИЯ: количество декодируемых признаков = 1.
2019-11-13 13:44:37,074 (декод: 105) ИНФОРМАЦИЯ: загружены параметры модели из pretrain_model/checkpoint-400000steps.pkl.
[расшифровка]: 100%|███████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 18,33 ит/с, RTF=0,0146]
2019-11-13 13:44:37,132 (декодирование:129) ИНФОРМАЦИЯ: завершено создание 1 высказывания (RTF = 0,015).
# вы можете найти сгенерированную речь в каталоге `sample`
$ л образец
 образец.