Размер 128 64: Как выбрать размер

Как выбрать размер

Мальчики и юноши

Для мальчиков Для юношей
Размер avese Российский размер Рост, см Обхват груди, см Обхват талии, см Размер avese Российский размер Рост, см Обхват груди, см Обхват талии, см
110-56-54  28 104-110 56 54
116-60-57  30 110-116 60 57
122-64-60 32 116-122 64 60
128-64-60 32 122-128 64 60
134-68-63 34 128-134 68 63 134-68-63 34 128-134 68 63
140-72-66 36 134-140 72 66 140-72-66 36 134-140 72 66
146-76-69 38 140-146 76 69 146-76-69 38 140-146 76 69
152-80-72 40 146-152 80 72 152-80-72 40 146-152 80 72
158-84-75 42 152-158 84 75 158-84-75 42 152-158 84 75
164-84-75 42 158-164 84 75 164-84-75 42 158-164 84 75
170-88-78 44 164-170 88 78 170-88-78 44 164-170 88 78

Девочки и девушки

Для девочек Для девушек
Размер avese Российский размер Рост, см Обхват груди, см Обхват талии, см Размер avese Российский размер Рост, см Обхват груди, см Обхват талии, см
110-56-51 28 104-110 56 51
116-60-54 30 110-116 60 54
122-60-54 30 116-122 60 54
128-64-57 32 122-128 64 57
134-68-60 34 128-134 68 60 134-68-60 34 128-134 68 60
140-72-63 36 134-140 72 63 140-72-63 36 134-140 72 63
146-76-66 38 140-146 76 66 146-76-66 38 140-146 76 66
152-76-66 38 146-152 76 66 152-80-69 40 146-152 80 69
158-80-69 40 152-158 80 69 158-84-72 42 152-158 84 72
164-84-72 42 158-164 84 72 164-84-72 42 158-164 84 72
170-88-75 44 164-170 88 75 170-88-75 44 164-170 88 75

Мужчины и женщины

Для мужчин Для женщин
Размер avese Российский размер Рост, см Обхват груди, см Обхват талии, см Размер avese Российский размер Рост, см Обхват груди, см Обхват бёдер, см
170-88-76 44 170 88 76 170-84-92 42 170 84 92
170-92-80 46 170 92 80 170-88-96 44 170 88 96
176-96-84 48 176 96 84 170-92-100 46 170 92 100
182-100-88 50 182 100 88 170-96-104 48 170 96 104
182-104-92 52 182 104 92 170-100-108 50 170 100 108
188-108-96 54 188 108 96 170-104-112 52 170 104 112
188-112-100 56 188 112 100 170-108-116 54 170 108 116
188-116-104 58 188 116 104 170-112-120 56 170 112 120
188-120-108 60 188 120 108 170-116-124 58 170 116 124
188-124-112 62 188 124 112 170-120-128 60 170 120 128

Таблица размеров


    Мужские размеры одежды

  • Размер 44-46, рост (см) 170-176 (обхват груди 88-92)


  • Размер 44-46, рост (см) 182-188 (обхват груди 88-92)


  • Размер 48-50, рост (см) 170-176 (обхват груди 96-100)


  • Размер 48-50, рост (см) 182-188 (обхват груди 96-100)


  • Размер 52-54, рост (см) 170-176 (обхват груди 104-108)


  • Размер 52-54, рост (см) 182-188 (обхват груди 104-108)


  • Размер 56-58, рост (см) 170-176 (обхват груди 112-116)


  • Размер 56-58, рост (см) 182-188 (обхват груди 112-116)


  • Размер 60-62, рост (см) 170-176 (обхват груди 120-124)


  • Размер 60-62, рост (см) 182-188 (обхват груди 120-124)

  • Размер 64-66, (обхват груди 128-132)

  • Размер 68-70, (обхват груди 136-140)


    Женские размеры одежды

  • Размер 44-46, рост (см) 158-164 (обхват груди 88-92)


  • Размер 44-46, рост (см) 170-176 (обхват груди 88-92)


  • Размер 44-46, рост (см) 182-188 (обхват груди 88-92)


  • Размер 48-50, рост (см) 158-164 (обхват груди 96-100)


  • Размер 48-50, рост (см) 170-176 (обхват груди 96-100)


  • Размер 48-50, рост (см) 182-188 (обхват груди 96-100)


  • Размер 52-54, рост (см) 158-164 (обхват груди 104-108)


  • Размер 52-54, рост (см) 170-176 (обхват груди 104-108)


  • Размер 52-54, рост (см) 182-188 (обхват груди 104-108)


  • Размер 56-58, рост (см) 158-164 (обхват груди 112-116)


  • Размер 56-58, рост (см) 170-176 (обхват груди 112-116)


  • Размер 56-58, рост (см) 182-188 (обхват груди 112-116)


  • Размер 60-62, рост (см) 158-164 (обхват груди 120-124)


  • Размер 60-62, рост (см) 170-176 (обхват груди 120-124)


  • Размер 60-62, рост (см) 182-188 (обхват груди 120-124)

  • Размер 64-66, (обхват груди 128-132)

  • Размер 68-70, (обхват груди 136-140)

Детские размеры — ориентируйтесь на рост у каждой модели.

Рубашки охранника идут с размером по вороту. Для определения размера нужно замерять сантиметром обхват шеи.

Рубашки также идут пропорционально вороту:

  • 40 по вороту —  примерно 46-й размер,

  • 41 — 48-й р-р,

  • 42-50-52-й р-р,

  • 43 -52-54-й р-р,

  • 44 — 56-58-й р-р,

  • 45 — 60-62-й р-р,

  • 46 — 62-й.


Флаги изготавливаются согласно ГОСТ 51131-98 всех типоразмеров:

  • 12х18 см — используется для настольных флажков


  • 30х45 см — чаще всего используется на палочках внутри помещений, например, детьми в садах, школах и пр.


  • 70×105 см — используется в руке на древке на улице (на демонстрациях и пр)


  • 90х135 см — стандартный размер на древко на зданиях во время праздников или к флагштоку


  • 100х150 см — стандартный размер на древко на зданиях во время праздников или к флагштоку


  • 150х225 см — обычно используется для поднятия на флагшток


  • 200х300 см — обычно используется для поднятия на флагшток


Флаги выпускаются с креплением к флагштоку или к древку, на Ваш выбор. Цена одинаковая.

Стандартная таблица российских размеров обуви:

  • Размер 35 -22,5 см внутри по стельке.


  • Размер 36 -23 см внутри по стельке.


  • Размер 37 -23,5 см внутри по стельке.


  • Размер 38 -24,5 см внутри по стельке.


  • Размер 39 -25 см внутри по стельке.


  • Размер 40 -25,5 см внутри по стельке.


  • Размер 41 -26,5 см внутри по стельке.


  • Размер 42 -27 см внутри по стельке.


  • Размер 43 -27,5 см внутри по стельке.


  • Размер 44 -28,5 см внутри по стельке.


  • Размер 45 -29 см внутри по стельке.


  • Размер 46 -29,5 см внутри по стельке.


  • Размер 47 -30,5 см внутри по стельке.


  • Размер 48 -31 см внутри по стельке.

Некоторые модели обуви маломерят или большемерят, Вы можете указать нужную длину по стельке внутри в комментариях к заказу и мы их замеряем перед отправкой.


Бесплатная примерка при самовывозе и курьерской доставке по Санкт-Петербургу и Москве.


Вы можете отказаться от заказа, если Вам товар не подошел по размеру, без каких-либо расходов.

Размеры одежды США 4, 6, 8, 9, 10, 12, 14, таблица соответствия.

Размеры по странам

43 комментария

Сталкиваетесь с проблемой подбора нужного размера, приобретая вещи через интернет или покупая подарок в магазине? Скорее всего, это происходит из-за отсутствия единой системы обозначения размеров.

Например, размерам одежды US 4, 6, 8, 10 в российской сетке отвечают два-три показателя, в зависимости от типа вещей. К примеру, 6-й размер США  соответствует следующим меркам: объём груди 92 см, обхват талии 76 см и длина рукава — 128 см.

Как определить правильный 4, 6, 8, 9, 10, 12, 14 размер одежды США?

Сориентироваться в американских размерах одежды сразу непросто.  Наши советы помогут понять, подойдёт ли Вам выбранная вещь и как на сядет по фигуре.

1) Приобретая такие вещи, нужно знать три показателя:

  • обхват груди;
  • талия в обхвате;
  • объем бедер.

2) Размер 4 в российском соответствии — один из самых маленьких, а 14 — большой. Поэтому, зная свои мерки, можно относительно определить нужный номер товара.

3) Уточняйте, является ли данный товар маломерным или наоборот. Зная эту информацию, можно понять, стоит ли брать товар на размер больше или меньше, чем нужно.

4) Пользуйтесь таблицами, в которых указанны все размеры одежды m US и другие. Надежнее пользоваться сразу несколькими таблицами, чтобы определить объемы более точно.

Таблица US размеров одежды: 4, 6, 8, 10, 12 и 14

Выполняя все советы по подбору необходимой Вам вещи, Вы точно останетесь удовлетворены покупкой на все сто процентов. Ведь следуя вышеперечисленными пунктами, риск приобретения одежды неправильного размера снижается до минимума.

Чтобы Вам было легче определять нужный 6, 8, 10, 12 американский размер одежды, предлагаем посмотреть соответствие параметров в нашей таблице. В ней описаны все указанные цифровые размеры США и соответствующее размеры русского производства. Таблица также может пригодиться при заказе вещей с американскими размерами на Алиэкспресс.

Таблица мужских размеров одежды из США

Размер, РоссияМеждународный стандартОбхват груди  смОбхват талии, смОбхват бедер, смДлина рукава, смРазмер, США
44XS887092594
46S927696606
48M9682100618
50L100881046210
52L/XL104941086312
54XL1081001126314
56XXL1121061166416
58XXL1161121206418
60XXXL1201181246520
62XXXL1241201286522
644XL1281241326624

Таблица женских размеров одежды из США

Размер, РоссияМеждународный стандартОбхват груди, смОбхват талии, смОбхват бедер, смДлина рукава, смРазмер, США
38XXS76588258/600
40XS80628659/612
42S84669259/614
44M88709660/626
46M927410060/628
48L967810460/6210
50L1008210861/6312
52XL1048611261/6314
54XXL1089011661/6316
56XXL1129412061/6318
58XXXL1169812462/6420
604XL12010012862/6422
624XL12410413262,5/6524
644XL12810813662,5/6526

Возможно, Вам будет интересно

Первый взгляд на Galaxy A32, Galaxy A52 и Galaxy A72

Компания Samsung представила новые смартфоны А-серии, которые нацелены покрыть популярный ценовой сегмент от 7 до 15 тыс грн. Побороться за покупателей производитель планирует с помощью интересного дизайна и хорошего набора характеристик, которые включают ряд востребованных пользователями функций. Давайте посмотрим, что новые модели могут предложить покупателям

Характеристики Galaxy A32, Galaxy A52 и Galaxy A72

А начнём со сравнения характеристик. Galaxy A32 – это пока самая младшая модель обновлённой линейки и её самым большим отличием от старших версий является платформа от Mediatek. В то же время Galaxy A52 и Galaxy А72 отличаются между собой размером дисплея, набором камер и ёмкостью аккумулятора.

ХарактеристикиGalaxy A32Galaxy A52Galaxy A72
Дисплей6,4-дюймовый Super AMOLED, 2400×1080 точек, 411 ppi, частота обновления 90 Гц,стекло Gorilla Glass 56,5-дюймовый Super AMOLED
Infinity-O, 2400×1080 точек, 407 ppi, частота обновления 90 Гц, стекло Gorilla Glass 5
6,7-дюймовый Super AMOLED
Infinity-O, 2400×1080 точек, 395 ppi, частота обновления 90 Гц, стекло Gorilla Glass 5
Размеры и вес158,9×73,6×8,4 мм,
184 грамма
159,9×75,1×8,4 мм,
189 граммов
165×77,4×8,4 мм,
203 грамма
Камеры 8;\n\n12-мегапиксельная сверхширокоугольная с диафрагмой f/2.2 и электронной стабилизацией;\n\n5-мегапиксельная макро с диафрагмой f/2.4;\n\n5-мегапиксельный датчик глубины сцены с диафрагмой f/2.4.\n\nФронтальная 20-мегапиксельная камера с диафрагмой f/2.2."}»>

64-мегапиксельная широкоугольная c оптической стабилизацией, автофокусом и диафрагмой f/1.8;

12-мегапиксельная сверхширокоугольная с диафрагмой f/2.2 и электронной стабилизацией;

5-мегапиксельная макро с диафрагмой f/2.4;

5-мегапиксельный датчик глубины сцены с диафрагмой f/2.4.

Фронтальная 20-мегапиксельная камера с диафрагмой f/2.2.

64-мегапиксельная широкоугольная c оптической стабилизацией, автофокусом и диафрагмой f/1.8;

12-мегапиксельная сверхширокоугольная с диафрагмой f/2.2 и электронной стабилизацией;

5-мегапиксельная макро с диафрагмой f/2.4;

5-мегапиксельный датчик глубины сцены с диафрагмой f/2.4.

Фронтальная 32-мегапиксельная с диафрагмой f/2.2.

64-мегапиксельная широкоугольная c оптической стабилизацией, автофокусом и диафрагмой f/1. 8;

12-мегапиксельная сверхширокоугольная с диафрагмой f/2.2 и электронной стабилизацией;

5-мегапиксельная макро с диафрагмой f/2.4;

8-мегапиксельная телефото с 3-кратным оптическим и 30-кратным цифровым увеличением, оптической стабилизацией, автофокусом и диафрагмой f/2.4.

Фронтальная 32-мегапиксельная с диафрагмой f/2.2.

ПлатформаMediatek Helio G80, графика Mali-G52 MC2Snapdragon 720G, графика Adreno 618
ПамятьОперативная: 4 ГБ
Встроенная: 64/128 ГБ
Слот для карт памяти microSD
Оперативная: 4/8 ГБ
Встроенная: 128/256 ГБ
Слот для карт памяти microSD
Оперативная: 6/8 ГБ
Встроенная: 128/256 ГБ
Слот для карт памяти microSD
SIM2 nano SIM + microSDГибридный: 2 nano SIM или 1 nano SIM + microSD
Аккумулятор5000 мАч4500 мАч5000 мАч
Зарядка15 Вт25 Вт
ОСAndroid 11 с One UI 3Android 11 с One UI 3
Подключение 11 a/b/g/n/ac (2,4 и 5 ГГц)\nBluetooth 5.0 \nNFC\nUSB Type-C\nGPS, Glonass, BeiDou, Galileo"}»>Wi-Fi 802.11 a/b/g/n/ac (2,4 и 5 ГГц)
Bluetooth 5.0
NFC
USB Type-C
GPS, Glonass, BeiDou, Galileo
Wi-Fi 802.11 a/b/g/n/ac (2,4 и 5 ГГц)
Bluetooth 5.0
NFC
USB Type-C
GPS, Glonass, BeiDou, Galileo
СенсорыАкселерометр, гироскоп, геомагнитный и датчик Холла, сенсоры приближения и освещенияАкселерометр, гироскоп, геомагнитный и датчик Холла, сенсоры приближения и освещения
БезопасностьОптический сканер отпечатков пальцев под экраном, распознавание лица через фронтальную камеруОптический сканер отпечатков пальцев под экраном, распознавание лица через фронтальную камеру
Аудио3,5 мм разъем для наушников, один внешний динамик на нижней грани3,5 мм разъем для наушников, стереодинамики от AKG с поддержкой технологии Dolby Atmos
Защита от водыНетIP67
Цена4/64 ГБ — 7 299 грн
4/128 ГБ — 7 999 грн
4/128 ГБ — 9 999 грн
8/256 ГБ — 11 999 грн
6/128 ГБ — 12 999 грн
8/256 ГБ — 14 999 грн

Galaxy A52 и Galaxy А72

Модели получили одинаковый дизайн и внешне отличаются только размером корпуса, у Galaxy A72 он немного больше из-за чуть более крупного дисплея с диагональю 6,7 дюйма, против 6,5 дюйма у A52.

Фронтальная панель аппаратов прикрыта защитным стеклом Corning Gorilla Glass 5, рамки вокруг экрана крупнее чем у флагманских моделей, но не настолько, чтобы сильно бросаться в глаза. Фирменная матрица дисплея Infinity-O обеспечивает отверстие для фронтальной камеры, которое расположено по центру верхней части дисплея.

Тыльная часть Galaxy A52 и Galaxy А72 получила пластиковую крышку с матовым покрытием, не марким и приятным на ощупь. Дизайн блока камер напоминает таковой в прошлогоднем флагмане Galaxy Note20 Ultra, у него похожее расположение объективов, но он меньше выступает из корпуса.

Рамка корпуса пластиковая с лаковым покрытием под цвет тыльной крышки. Кнопка включения и клавиша регулировки громкости находятся на правой грани.

Одной из главных особенностей Galaxy A52 и Galaxy А72, как для этого класса смартфонов, является наличие защиты от воды и пыли по стандарту IP67, что должно обеспечить возможность погружать их в воду на глубину до 1 метра на время до 30 минут.

Несмотря на разную диагональ, у А52 – 6,5 дюйма, у А72 – 6,7 дюйма, аппараты оснащаются одинаковыми матрицами Super AMOLED с разрешением 2400х1080 точек и частотой обновления 90 Гц. Традиционно для Samsung, в настройках экрана есть две опции отображения цветов, одна соответствует цветовому пространству DCI-P3, и обеспечивает более насыщенную картинку, а вторая – sRGB, и ближе к натуральным цветам.

В качестве платформы в смартфонах используется 8-нанометровый процессор Qualcomm Snapdragon720G с 8 ядрами Kryo 465, работающими на частоте до 2,3 ГГц. В линейке чипмейкера – это решение среднего уровня, которое по производительности мало отличается от «игрового» процессора Snapdragon 730G, выпускавшегося для средне-бюджетных аппаратов. При этом в 720G так же используется графический ускоритель Andreno 618.

Объём оперативной и встроенной памяти в Galaxy A52 и Galaxy А72 отличается в зависимости от версии. В А52 для украинского рынка будут доступны модели с 4 ГБ оперативной и 128 ГБ встроенной памяти, а также с 8/256 ГБ. У А72 тоже будет две версии: 6/128 ГБ и 8/256 ГБ. При этом оба смартфона поддерживают установку карт памяти microSD, но так как слот гибридный, то придётся выбирать между вторым телефонным номером и увеличением хранилища данных.

Набор камер у смартфонов похожий. Основной модуль – 64-мегапиксельный с оптической стабилизацией, автофокусом и диафрагмой f/1.8. Кроме этого, доступен 12-мегапиксельный сверхширокоугольный с электронной стабилизацией и диафрагмой f/2.2, а также 5-мегапиксельный макро. У Galaxy A72 также есть 8-мегапиксельная телефото камера с оптической стабилизацией, диафрагмой f/2.4 и возможностью оптического приближения до 3х и цифрового до 30х. У. А52 вместо неё используется 5-мегапиксельный сенсор, который определяет глубину сцены для создания портретных снимков.

Возможности аудио в аппаратах одинаковые, оба оснащаются 3,5 мм разъёмом для подключения проводных наушников, поддерживают Bluetooth 5.0 для беспроводных моделей, а также получили стереодинамики с настройкой от AKG и технологией Dolby Atmos.

Ёмкость встроенного аккумулятора отличается и в случае Galaxy A52 составляет 4500 мАч, а в A72 – 5000 мАч. Учитывая в целом энергоэффективную платформу, можно рассчитывать на хороший уровень автономности. При этом есть поддержка быстрой зарядки до 25 Вт.

Galaxy A32

Данная модель не совсем новая, и была анонсирована компанией Samsung ещё в конце января, но в Украине она появится вместе со старшими версиями, так что, по сути, это её дебют. Galaxy A32 оснащается 6,4-дюймовым дисплеем и немного компактнее А52 и А72. Дизайн этого смартфона в целом сильно от них отличается, у него более крупные рамки вокруг экрана, а фронтальная камера расположена в каплевидном вырезе.

Тыльная панель A32 также пластиковая, но с глянцевым покрытием и без выделенного блока камер. Объективы немного выступают из корпуса, но это практически не заметно. На фоне современных аппаратов с крупными блоками камер, тыльная часть Galaxy A32 выглядит очень аккуратно.

Одно из главных отличий конструкции смартфона – отсутствие защиты от воды и пыли. Что, собственно, до сих пор остаётся прерогативой более дорогих моделей.

6,4-дюймовый дисплей смартфона получил матрицу Super AMOLED с разрешением 2400×1080 точек и частотой обновления 90 ГГц. Визуально, ни по углам обзора, ни по качеству картинки экране не уступает старшим моделям.

Galaxy A32 построен на основе платформы Mediatek с использованием 12-нанометрового процессора Helio G80 с 2 ядрами Cortex-A75, 6 ядрами Cortex-A55, а также графическим ускорителем Mali-G52 MC2. Этот чип создавался в качестве конкурента для Snapdragon 662 и в целом показывает тот же уровень производительности, а графика в нём даже немного быстрее.

Объём оперативной памяти в смартфоне составляет 4 ГБ, а встроенной может быть 64 или 128 ГБ в зависимости от версии. Слот для SIM и карт памяти позволяет одновременно использовать две nanoSIM и microSD.

Набор камер в Galaxy A32 такой же, как в A52, что явно играет на руку младшей модели.

3,5 мм разъем для наушников также на месте, а вот внешний динамик только один, хотя и довольно громкий.

Ёмкость встроенного в Galaxy A32 аккумулятора составляет 5000 мАч, как у старшей версии А72, но учитывая, что платформа Mediatek менее энергоэффективная, автономность скорее всего будет на уровне А52 с батареей 4500 мАч. Заряжается смартфон через порт USB Type-C, поддерживается быстрая зарядка до 15 Вт.

В итоге

Новые модели выглядят как хорошее продолжение в целом удачной А-серии. При этом самая выгодная позиция у Galaxy A52, который попадает в ценовую категорию, где основными конкурентами для него выступают либо флагманы 2-3 летней давности, либо модели с менее интересным дизайном, без дисплея с частотой обновления 90 Гц, стереодинамиков и защиты от воды и пыли. В то же время Galaxy A32 и А72 оказываются в одних из самых насыщенных сегментах рынка, где развернулась нешуточная конкуренция. Поэтому будет интересно посмотреть в реальном использовании, какие результаты модели смогут показать в работе камер, производительности и автономности. Надеемся, что устройства уже в скором времени окажутся у нас в редакции.

64 ядра чистой мощи: каким будет Mac Pro, если поставить в него Apple Silicon?

Справится ли Apple, создававшая до сих пор только чипы для iPhone и iPad, с разработкой процессоров класса Intel Xeon? Критики перехода Apple на Apple Silicon уверены, что нет. И даже M1 не поколебал их уверенность: это игрушечный чип для игрушечных компьютеров, хоть и на удивление резвый. Intel Xeon это что-то иное. Тем временем в Сети опубликованы спецификации Mac Pro с Apple Silicon внутри, которым Apple завершит переход на чипы собственной разработки. И спецификации, что удивительно, не поражают безумной крутизной, достаточно скромны и в них слишком много странного. Хотя кто знает?

Если макбуки с M1 вытворяют невероятное, что же будет с Mac Pro?

В первых числах марта 2020 года, по приглашению Тима Кука, исполнительный директор Apple (в 1981 — 1990 годах) Жан-Луи Гассé посетил штаб-квартиру Apple. Он побывал в запредельно засекреченной группе, где создаются яблочные процессоры: ему показали и сверхмощные чипы в действии, рвущие самые мощные Intel Xeon в клочья. По его словам, Apple без проблем может создать процессоры любой мощности, для всей линейки компьютеров (включая Mac Pro), от чего эта линейка только выиграет. А из-за лучшей интеграции программного и аппаратного обеспечения в Apple Silicon и их экономичности им не будет равных.

Системы-на-кристалле (СнК) для Mac Pro он видел. Над СнК, особенно самыми мощными, в Apple работают годами. А если есть СнК, у них вполне могут быть и спецификации. Модельный ряд Mac Pro, за полтора-два года до его объявления, без всяких сомнений, уже продуман и просчитан до мелочей. Почему бы и не утечь совершенно секретным сведениям, охраняемым с особой тщательностью?

Предлагаем подписаться на наш канал в «Яндекс. Дзен». Там вы сможете найти эксклюзивные материалы, которых нет на сайте.

Mac Pro на Apple Silicon

Apple оставит тот же дизайн «сырной тёрки». Всё самое главное будет внутри

В модельном ряду Mac Pro c Apple Silicon внутри будет три модели. Ёмкость SSD-накопителя во всех из них, по-умолчанию – 512 ГБ. Максимальная его ёмкость – 8 ТБ, независимо от модели. Видимо, ёмкость SSD – единственное, что может быть изменено пользователем при заказе. Если всё это правда, Mac Pro превратится в очень большой и мощный iPad – что мне кажется маловероятным. Еще один момент, о котором нельзя не сказать: мы все еще не знаем, как будут называться другие чипы для Mac’ов. Что если «M» в M1 обозначает класс «игрушечных чипов для игрушечных Mac’ов», или «Mobile»? А чип для настольных Mac’ов может быть вовсе не M2, а D1 или D2 («Desktop»).

Системы-на-чипе для профессиональных рабочих станций вполне могут называться, например, X1, X1S и X1U. Первая буква в названии – в честь Xeon, а "S" и "U" – это Super и Ultra.

Характеристики Mac Pro на Apple Silicon

Младшая модель. В центральном профессоре системы на чипе базовой модели 32 ядра. Больше, чем в самом многоядерном варианте Mac Pro 2019 года. Но только 24 из них производительные. Остальные 8 – энергоэффективные. В графическом процессоре 32 ядра. Судя по всему, графический процессор интегрирован в чип. Базовую модель с мощным графическим процессором, похоже, выбрать не удастся. Размер объединенной памяти 64 ГБ. Так в Apple Silicon называется оперативная память с уникальными возможностями, 64 ГБ в M1 были бы эквиваленты 128, а то и 192 ГБ – хотя не во всех случаях. В Apple Silicon третьего поколения и особой мощности 64 ГБ могут быть равны чему угодно, но интереснее другое: похоже, даже во время оформления заказа размер оперативной памяти изменить будет невозможно. Объединенная память и система на чипе неразделимо связаны друг с другом и находятся в общей сборке – апгрейду такая память не подлежит по умолчанию. Стоить эта модель (в США, без учета налогов и сборов) будет 5 499 долларов. Базовый Mac Pro 2019 года, с 8 ядрами – на 500 долларов дороже. А в нём еще и ёмкость SSD меньше в два раза.

В Mac Pro нельзя будет увеличить оперативную память при заказе, но кому это нужно, если в топе будет 512 ГБ?

Вторая модель Mac Pro на Apple Silicon — среднего класса. В центральном процессоре – 48 ядер, из них 36 производительные. В графическом 64 ядра. 256 ГБ объединенной памяти, что в пересчете на обычную оперативную память чуть ли не бесконечность – но не во всех случаях. Размер объединенной памяти, судя по всему, нельзя изменить даже во время оформления заказа. В готовом изделии это невозможно. Стоить все это (в США, без учета налогов и сборов) будет 11 999 долларов. Столько же сколько стоит Mac Pro 2019 года с 24-ядерным Intel Xeon, в базовой конфигурации.

И самый мощный Mac Pro. Про 64 ядра в центральном процессоре впервые рассказал Жан-Луи Гассé. Прототип с этим чипом был вызывающе быстр. При этом, судя по показаниям индикаторов, его можно было разгонять и до более высоких частот. В системе на чипе, используемой в модели высшего класса, в центральном процессоре 64 ядра, из них 48 производительных. В графическом процессоре 128 ядер. 512 ГБ объединенной памяти.

Сколько будет стоить Mac Pro на ARM

Стоить самый мощный Mac Pro с Apple Silicon внутри в базовой конфигурации будет 18 999 долларов. В полтора раза дороже, чем Mac Pro 2019 года с 28-ядерным Intel Xeon (12 999 долларов). 18 999 и 12 999 долларов – это стоимость базовых конфигураций рабочих станций, с ёмкостью SSD-накопителей, соответственно, в 512 ГБ и 256 ГБ.

Спорных и непонятных моментов много – возможно, источник просто чего-то не знает или не договаривает. Даже я смог бы придумать куда более непротиворечивые спецификации. В реальности они всегда в чем-то противоречивы – по каким-то причинам, о которых мы не знаем и даже не подозреваем. Может, это провокационная утечка из Apple, для изучения реакции потенциальных покупателей? В любом случае это первая подробная публикация про Mac Pro с Apple Silicon внутри. И если им удастся сделать хотя бы половину из того, что здесь написано… держите меня.

64 размер одежды — какой это размер

В современном мире, где каждый имеет возможность заказать себе наряды из различных сайтов совершенно разных стран, но не имеет возможности его примерить, знать свой размер одежды — важно. Итак, какие параметры имеет 64 размер одежды и как его измерить?

Узнаем, как определить свой

Вообще для измерения используются три различных показатели. Но, в зависимости, от покупки, которую вы хотите осуществить, выделяют один основной пункт. Например, для верхней одежды (пиджаков, различных курток, рубашек, джемперов) главенствующим показателем является обхват грудной клетки. А для брюк, юбок, шорт, прежде всего, измеряют обхват талии и бедер.

Важнейшими выше упомянутыми параметрами при измерении 64 размера являются:

  • обхват груди;
  • обхват талии;
  • обхват бедер.

Однако, для точности, нужно знать, как методически правильно определять это, пользуюсь сантиметровой лентой. Первый показатель снимаем следующим образом: берем сантиметровую ленту, которая должна плавно переходить по выступающим точкам грудной клетки, за ними — под подмышками, а уже на спине — немного выше. Талию мы меряем ровно, не отклоняясь от линий изгибов. Параметры бедер узнают по наиболее выступающим местам ягодиц.



Разница между мужской, женской и детской одеждой 64 размера

Для того чтобы определить свою одежду, ориентируются также на рост человека. Существует единая европейская удобная система, которая является наиболее популярной, и считается практической в современной жизни. Она называется стандарт с американскими буквами EN 13402, и описывается в таблице. В данной таблице единицей мерок выделено сантиметр (см), а размеры здесь записываются не цифрами, а буквами.

Основными пунктами системы, которые легко переводятся являются:

  • первый – это eXtra small, считающийся очень маленьким;
  • второй — Small – это, по сравнению с предыдущим, немного больше;
  • оптимальный вариант Medium – средний;
  • следующий – это Large. У него, по сравнению, немного увеличиваются показатели;
  • в очереди eXtra Large — очень большой. И т.д.

В этом случае, достаточно просто найти соответствие с цифровыми показателями. Например, eXtra small (XS) — это 42.

Мужчина

64 размер мужской одежды ориентируется на обхват груди. Пользуясь одеждой в 64 размера, уже для исключительно мужчин отличают различные его мерки.

Параметры 64 размера соответствуют буквенному написанию — 4XL.

Пиджаки, кофты, куртки, рубашки 64 мерки (верхняя одежда) имеют следующие, зафиксированные в таблице, показатели:

Грудь (см)

Талия (см)

Бедра (см)

Длина рукава (см)

128

124

132

66

Уже брюки, шорты, джинсы имеют совсем другие фиксаторы:

Талия (см)

Бедра (см)

124

132

Женщины

В последнее время абсолютно все производители, безусловно, беспокоятся о том, чтобы люди с совершенно всеми параметрами имели во что одеться. Женскую одежду 64 размера покупают в основном те люди, зафиксированные мерки которых превышают 100 сантиметров.

Женские наряды имеют следующие основные фиксаторы:

Грудь (см)

Талия (см)

Бедра (см)

Рукава (см)

128

108

136

62,5 — 65

Брюки, юбки 64 размера имеют такие мерки:

Обхват талии женского пола (см)

Обхват бедер женщины (см)

108

136

По сравнению с брюками, джинсы 64 размера, которые носят женщины, имею фиксаторы, не отличающиеся между собой. Но здесь еще добавляют талию в дюймах:

Обхват женской талии (см)

Обхват бедер женщины (см)

Обхват талии у женщины (дюймы)

108

136

43

Дети

Поскольку ребенок постоянно растет и в его возрасте параметры меняются ежедневно, детская одежда не имеет постоянного показателя. Здесь выделяют шестьдесят второй и шестьдесят восьмой.

А если нет таблицы?

Жители России и других стран могут воспользоваться специальным онлайн-калькулятором. В него вы вносите измеренные показатели. Как вывод, расчетное число говорит — одежду нужно выбирать для себя.

Детский размер США на русский

Интернет-магазины открывают нам возможность приобретать для малышей вещи иностранных марок. Детский размер одежды США на русский, таблица – эта информация сегодня актуальна как никогда: онлайн-покупка не дает возможность примерить изделия перед заказом.

ВозрастСШАРоссия
0-118
20-318
30-320
3-63-622
6-96-922
121224
181824
2 г.28
3 г.28/30
4 г.28/30
5 л.5-630
6 л.5-632
7 л.732/34
8 л.734
9 л.S36
10 л.S38
11 л.S/M38/40
12 л.S/M40
13 л.L40/42
14 л.L40/42
15 л.L40/42

Таблица соответствия американских размеров одежды для детей, приведенная выше – общая для всех возрастов. Она включает в себя стандартные маркировки, которые используются большинством производителей США и России. Для более подробного изучения мы разобьем детские размеры на три категории: новорожденные (Baby), дети 3-7 лет (Kids) и подростки (Junior).

Новорожденные и дети 3-7 лет

Первая категория —  Baby, от 0 до 18 месяцев. По американским стандартам новорожденным (Newborn) ребенок считается до тех пор, пока ему не исполнится 3 месяца. Далее его называют младенцем (Baby), а сетка для мальчиков и девочек одна, без разделения по половому признаку. Соответствие размеров детской одежды США и России отображено в таблице ниже. Основное значение в подборе гардероба по возрасту (до 2 лет) имеет длина тела ребенка. Исключение – дети с большой полнотой. В этом случае в первую очередь смотрим на значение «обхват груди» в ярлыках.

Сохраните себе информацию на этой странице:

МесяцевРостОбхват грудиСШАРоссия
0-15041-4318
25643-450-318
36245-470-320
3-66847-493-622
6-97449-516-922
128051-531224
188652-541824

Вторая категория, Kids. Американские размеры детской одежды (на русские распространяется то же правило) для этого возраста все еще не различаются по половому признаку. Кроме, конечно же, особенностей фасона и расцветки. И маркировка все еще сильно зависит от роста. Это сильно заметно по всем таблицам, которые можно найти в свободном доступе. От себя добавим, что от этого правила следует отступать, выбирая штанишки: тут важна длина бокового шва (расстояние от талии до предполагаемого края штанины). Обязательно ищите на ярлыках соответствующую информацию. Вот такими параметрами обладает ребенок от 2 до 7 лет:

ЛетРостОбхват грудиСшаРоссия
2925328
3985628/30
41045628/30
5110605-630
6116605-632
712264732/34

Подростки

Третья категория – Junior. К этой категории следует относить детей от 8 до 16 лет, — тех, кого мы называем «подростки». Возраст и рост в ней перестает быть решающим показателем, большее значение получают объемы тела. Здесь уже появляется разделение на «мальчики» и девочки. Ниже — детские размеры США на русские, таблица основных параметров. Как видите, все отличия – в обхвате груди.

ЛетРостОбхват грудиСшаРоссия
Дев.МалДев.Мал.Дев.Дев.
81281286464734
91341346868S36
101401406868S38
111461467272S/M38/40
121521527272S/M40
131561567672L40/42
141581588076L40/42
151641648484L40/42
161701708684XL42

Для возраста от 8 до 16 лет, хоть и появляется на ярлыках пометка «девочка» и «мальчик», размерные маркировки остаются одинаковыми. В прочем, и различия в объемах совсем незначительны. У одежды меняется главным образом покрой. Совсем не так обстоят дела со взрослой одеждой: там разбег в сантиметрах больше.

Самое читаемое:

Американские детские размеры

Выше мы привели варианты маркировки одежды из США, которую мы можем приобрести на территории России, или через интернет-магазины. Такой вариант обозначения применяется преимущественно для изделий, предназначенных для импорта. Но во внутреннем использовании есть еще один вид таблиц, где размеры категорий «Kids» и «Junior» обозначаются не буквами, а цифрами. Например, 5, 6, 7, 8, 9 us и т. д. А в «Baby» все остается по-прежнему, цифра с буквой Т до 4 лет (4Т), 9 – 12 и до 16 лет – только буквы. Пометка «US» означает, что перед вами американская таблица размеров детской одежды.

СШАPreemie (P)New born0-3M, 0/33-6M, 3/66-9M, 6/99-12M, 9/1212-18M, 12/1818-24M, 18/24
РостДо 4343-4847-5859-6567-7272-7777-8282-88
ВесДо 2,32,5-3,54-55-77-88-9,510-1111-12
Возраст, месНедонош0-12-33-66-99-1212-1818-24
США4,5Т5 (XXS)6 (XS)6X (S)
Рост83-8892-9898-105106-113115-120123-126128-13
Вес10-1213-1416-1818-2020-2222-2525-27
Возраст, годы1,5-22-33-44567

В этом разделе мы даем две размерные сетки: для категорий «Baby», «Kids» и «Junior». Обратите внимание, что рост, вес и возраст здесь даются с небольшим диапазоном. Но перевести маркировки с американских на русские, не вникая в цифры не сложно: просто соотнесите года/месяцы, указанные здесь и в таблицах первой части статьи.

Мальчики
США8 (M)10 (L)12 (XL)14 (XL)16 (XXL)18 (XXL)
Рост126-134136-146146-153155-161161-166167-169
Обхват талии586465677275
Обхват груди677375828690
Обхват бедер717481849196
Девочки
США7 (М)8 (L)10 (L)12 (XL)14 (XL)16 (XXL)
Рост128-131133-136138-146148-151153-158161-164
Обхват талии576163646671
Обхват груди667173768284
Обхват бедер727376818692

Обратите внимание: таблицы детских размеров одежды США, приведенные здесь, содержат данные, которые могут считаться стандартом для Америки. Однако не стоит забывать о том, что у некоторых фирм есть собственные сетки, отличающиеся от общепринятых. Кроме того, значение имеют и особенности кроя изделия. Поэтому даже зная подходящую для вашего ребенка маркировку, обращайте внимание на дополнительную информацию, указанную на ярлыках или в товарных карточках, если речь идет об онлайн-покупке.

Важное о том, как определить детский размер США, чтобы правильно попасть на свой русский. Тут мы дадим стандартный совет: изучайте ярлыки. Обращайте внимание на пункты «height» (рост), «bust» (обхват груди) и pants length (длина брюк). В случае, если выставлена только буквенная маркировка, постарайтесь уточнить параметры изделия у продавца.

О том, какими свойствами обладают материалы, читайте у нас в разделе «Виды тканей».

Hh3 Дроссели с профилем NOM 2 «И 3»

Houston Oilfield Equipment, Inc. производит штуцеры конструкции Cameron® h3 от 2000 до 20 000 фунтов на квадратный дюйм. Как и другие наши дроссели, он отличается взаимозаменяемостью в полевых условиях с общими компонентами. Hh3 доступен как в прямом, так и в регулируемом исполнении с широким выбором торцевых соединений и размеров обрезков. Hh3 традиционно представляет собой узел иглы и седла, но также доступна внешняя отделка в виде клетки. Конструкция дросселя типа Hh3 — это тот, который с большим успехом используется во многих приложениях во всех частях мира.

Регулируемые дроссели NOM 2 ″

CWP Торцевые соединения Размер отделки
2 000 Фланец, LPT ¾, 1
5 000 Фланец, LPT, штуцер, BW ¾, 1
10 000 Фланец, штуцер, BW ¾, 1
15 000 Фланец, штуцер, BW ¾, 1
20 000 Фланец с шипами ¾, 1

Регулируемые дроссели NOM 3 ″

CWP Торцевые соединения Размер отделки
2 000 Фланец, LPT, штуцер, BW 1, 1 ½, 2
3 000 Фланец, LPT, штуцер, BW 1, 1 ½, 2
5 000 Фланец, LPT, штуцер, BW 1, 1 ½, 2
10 000 Фланец, штуцер, BW 1, 1 ½, 2
15 000 Фланец, штуцер, BW 1, 1 ½, 2

Положительные дроссели НОМ 2 ″

CWP Торцевые соединения Размер зерен
2 000 Фланец, LPT 4/64 — 64/64
5 000 Фланец, LPT, штуцер, BW 4/64 — 64/64
10 000 Фланец, штуцер, BW 4/64 — 64/64
15 000 Фланец, штуцер, BW 4/64 — 64/64
20 000 Фланец с шипами 4/64 — 64/64

Положительные дроссели НОМ 3 дюйма

CWP Торцевые соединения Размер зерен
2 000 Фланец, LPT, штуцер, BW 4/64 — 128/64
3 000 Фланец, LPT, штуцер, BW 4/64 — 128/64
5 000 Фланец, LPT, штуцер, BW 4/64 — 128/64
10 000 Фланец, штуцер, BW 4/64 — 128/64
15 000 Фланец, штуцер, BW 4/64 — 128/64

Особенности и преимущества

  • Корпус с углом 90 градусов
  • Накидная гайка молотка
  • Простое преобразование полей
  • Адаптируется для срабатывания
  • Кольцо круглое и металлическое уплотнение крышки
  • Доступны специальные размеры
  • Выбор материалов отделки
  • Доступны модели 4130, 410SS, 316SS и дуплекс
  • Индикатор с шагом 64 секунды
  • Доступны вкладки из нержавеющей стали 316SS и инконель
  • Доступна клетка

Индивидуальный 128 * 64 Графический ЖК-дисплей небольшого размера COG Производители и поставщики и фабрика

Подробнее о продукте

Описание

Обновите свой продукт с помощью ЖК-дисплея 128 * 64 с разрешением 128 * 64! Это 1. 3-дюймовый ЖК-дисплей представляет собой монохромный жидкокристаллический дисплей с пассивной матрицей (ЖКД) пропускающего типа, в котором в качестве переключающих устройств используется аморфный тонкопленочный транзистор. Этот продукт состоит из ЖК-панели, микросхемы привода, FPC и блока подсветки WLED.

Подробные изображения

Технические характеристики Ganeral

128 * 64 Маленький графический ЖК-дисплей COG

Размер ЖК-дисплея

900 120

900.3 дюйма (диагональ)

Разрешение

128 * 64

Режим отображения

FSTN / пропускающий / положительный

Активная область

* 14,7 мм

Область обзора

28 мм * 17 мм

Размер модуля

33 мм * 26,1 мм

Угол обзора

Метод драйвера

1/64 режима, смещение 1/9

Разъем

COG + FPC

Драйвер IC

UC

RoHS

Да

Физический размер 900 03

FAQ

# Что такое MOQ?

A: Нет MOQ для 7.0-дюймовый модуль экрана TFT LCD.

# Могу ли я получить образцы?

A: Да, пожалуйста, предоставьте нам образцы заказов.

# Как можно гарантировать качественное массовое производство?

Качество нашей продукции соответствует стандартной системе ISO9000, стабильная команда разработчиков, более чем многолетний опыт технологической команды и строгая система контроля качества гарантируют качество нашей продукции.

# Когда вы отправите товары?

Образцы (в наличии) будут приняты через 5-7 дней после получения оплаты, но это можно обсудить.

Оплата

-Срок поставки: Образцы будут отправлены через 3-5 дней после подтверждения оплаты.

-Оплата:

1). Т / Т

2). Paypal

3). Кредитная карта

4). Требования клиента

Свяжитесь с нами

Hot Tags: 128 * 64 небольшой графический ЖК-дисплей cog, производители, поставщики, фабрика, индивидуальные

модулей Kongnijiwa 1.3 128 64 Белый свет I2C OLED-экран Модуль дисплея для Arduino

Модули Kongnijiwa 1,3 128 64 Белый свет I2C OLED-экран Модуль дисплея для Arduino

  1. Home
  2. Модули Kongnijiwa 1,3 128 64 Белый свет I2C OLED-экран Модуль дисплея для Arduino

Kongnijiwa Modules 1.3 » 128 * 64 Модуль дисплея белого света I2C OLED для Arduino: Kitchen & Home. Модули Kongnijiwa 1.3 » 128 * 64 Белый световой модуль I2C OLED-экрана для Arduino: Кухня и дом.Интерфейс: интерфейс I2C。 Совместим с Arduino。 Это OLED-монохромный модуль дисплея с матрицей 128 * 64 точек с интерфейсом I2C。 Легко использовать с помощью библиотеки U8glib для Arduino。 Применение: умные часы, MP3, термометр , инструменты, проекты DIY и т. д.。 Описание:。 Цвет: черный + белый. Вес: 0 унций (6 г). Материал: печатная плата + сплав + пластик. Интерфейс: интерфейс IC. Угол обзора:> 60 градус. 。Рабочее напряжение: от 3,3 до 5 В. Размер экрана: 0,3 дюйма. Разрешение: 8 * 64. Рабочий ток: 5 мА (макс.).。Размеры: 0,38 дюйма x 0,34 дюйма x 0,47 дюйма (3,5 * 3,4 *. См). Упаковочный лист:。 * Модуль。 * Руководство пользователя на английском языке。. 。。。

Встроенные плоты |
Круглые плоты |
Алмазные плоты |
Плоты Sidewinder |
Плоты по быстрой реке |
Плоты для подъема на гору
Одинарные трубы |
Двойные трубы |
Скоростные трубки |

Семейные пробирки | Надувные коврики для аквапарка |
Трубки Sidewinder

Пользовательские логотипы |
Фотогалерея |
Контакты |
Home
Инфляторы |
Водонепроницаемая сумка Fanny Pack |
Контрактное производство
Сетка |
Прогулки по Лили Пад |
Ударная обивка |
Конвейерные крышки |
Надувные барьеры |
Водные батуты
Плот |
Стандартные трубы для аквапарка |
Трубы для тяжелых условий эксплуатации |
Коврики для скольжения из пеноматериала | Бамперные лодки |
Хомуты плавучести

Copyright 2009 — Зебек из Северной Америки,
Inc.  Все права защищены.

Kongnijiwa Modules 1.3 128 64 Белый свет I2C OLED-экран Модуль дисплея для Arduino

Fanny Pack 5 карманов на молнии Нейлоновая поясная сумка для женщин Мужчины Тренажер для занятий йогой Тренажерный зал Спорт и путешествия Бег, школа или офис 12 наборов разных цветов Маркеры для сухого стирания Маркеры для белой доски от SmartPanda Идеально подходят для дома с двумя наконечниками, среднего и высокого качества. Упаковка из 100 Виниловых медицинских перчаток Viva Medi без пудры AQL 1.5 Medium, 10 галогенных ламп GU10 мощностью 20 Вт.Single Pack Pro Power A20 MB ЧЕРНЫЙ Женский адаптер, черный 20 мм, мужская молния, мужская передняя застежка, защитный комбинезон, комбинезон, комбинезон. TooTaci 304 D-образное кольцо из нержавеющей стали Замок с дужкой 8 шт. M6 1/4 Винтовой штифт Анкерная скоба для цепей Подъем на тросе Паракорд Открытый кемпинг Браслеты с веревкой для выживания Морские снасти. Детская школьная одежда Школьное лабораторное платье Пальто Детский обертка для науки в целом 30 Талия, 6×9см, 9×13см, 12×18см 300 штук, повторно закрывающиеся пакеты с уплотнением из прозрачного пластика разного размера, самоблокирующиеся полиэтиленовые пакеты, винт с плоской головкой, одиночный гаечный ключ с открытым концом, набор инструментов для цанги 11/13.2 шт. 5/8 x 5/8 резиновый амортизатор, виброизолятор, M4, нержавеющая сталь 316 Кол-во в упаковке: 2 Размер: 45 мм сварные кольца из нержавеющей стали. AZDelivery ⭐⭐⭐⭐⭐ 3x ACS712 30A Измерительный модуль датчика тока диапазона для Arduino Bascom, COFRA Skibus S3 CI SRC Черный стальной подносок Водонепроницаемые зимние рабочие защитные ботинки, Шестигранная фетровая доска Uoisaiko Самоклеющиеся настенные доски объявлений Плитка из шестиугольной пробковой доски Украшения для дома Красочный мини Доска для заметок для офисных заметок, 10 шт. В упаковке.

Модули Kongnijiwa 1.3 128 64 Белый световой модуль I2C OLED для Arduino

Описание: JFET N-CH 40V 20MA SOT23. Дата первого размещения: 30 сентября. CJT 200 Вт 4R7 Силовые резисторы с 5% свинцовыми минеральными наполнителями Фиксированный резистор: промышленные и научные. Наш широкий выбор отличается бесплатной доставкой и бесплатным возвратом. Kongnijiwa Modules 1.3 128 64 Белый свет I2C OLED-экран Модуль дисплея для Arduino , DynoMax Performance Exhaust — ведущий бренд проверенных на динамометрических стенах выхлопных изделий для маслкаров. с плиткой Formica и круглым стеклянным кристаллом.Детские боди доступны в размерах :. Модули Kongnijiwa 1.3 128 64 Модуль дисплея белого света I2C OLED для Arduino . Вариант MANDALA Размеры: 6 см x 6 см Вес: 9. Вам будет отправлено сообщение через ETSY с подтверждением изображения, прежде чем ваш заказ будет завершен и отправлен. Если вы планируете использовать трубу диаметром 3/4 дюйма в качестве удилища, сообщите мне, поскольку внешний диаметр отличается от стандартных стержней. Этот знак сделан из дерева и напечатан изображениями, Kongnijiwa Modules 1.3 128 64 Белый свет I2C OLED-экран Дисплей Модуль для Arduino , и будет выглядеть абсолютно великолепно на вашем холодильнике или шкафу для документов, набор из 20 пластиковых пакетов в форме дома, uxcell 10Pcs Red Lamp 3 Terminal SPST 2 Position Marine Round Button Rocker Wiring Toggle Switch Switch Вкл / выкл AC 250V / 10A 125V / 12A: автомобильный, безопасный и экологически чистый: безопасность игрушек и счастье детей — наши главные приоритеты, Kongnijiwa Modules 1.3 128 64 White Light I2C OLED Screen Display Module для Arduino .Он обладает хорошей герметичностью и его нелегко лизать. Использует прочную съемную ленту 3M в Великобритании, All Frame Arms Girl совместимы с другими модельными наборами Frame Arms Girl и Frame Arms, крышки с носиками для разливания ликера нового дизайна — Пылезащитные колпачки для пластиковых бутылок (без носика): Дом и кухня . Модули Kongnijiwa 1.3 128 64 Модуль дисплея белого света I2C OLED для Arduino .

Â

Модули Kongnijiwa 1.

3 128 64 Белый световой модуль I2C OLED для Arduino

Kongnijiwa Модули 1,3 » 128 * 64 Модуль белого света I2C OLED для Arduino: Кухня и дом, Модные товары Онлайн-заказы и быстрая доставка Модный флагман магазин Верьте, что наш, чтобы предоставить вам лучший сервис.

преобразование долей дюйм в миллиметры

преобразование долей дюймов в миллиметры

Bitte aktiviere JavaScript!

Спецификации международных стандартов резьбы

Преобразование дюйм-дробь в миллиметры

Дробь
дюйм
Десятичная дробь
дюйм
Размер
мм
Дробь
дюйм
Десятичная дробь
дюйм
Размер
мм
9000

0.0078125 0,198 1/64 0,015625 0,397
3/128 0,0234375 0,595 3/64 0,046875 1,191
5/128

5

25

25

0,265

0,49 0,40

5

0

19 109/12 900

0,03

0,992 5/64 0,078125 1,984
7/128 0,0546875 1,389 7/64 0,109375 2,778
9/128 0.0703125 1,786 9/64 0,140625 3,572
11/128 0,0859375 2,183 11/64 0,171875 4,366
13/128 2,580 13/64 0,203125 5,159
15/128 0,1171875 2,977 15/64 0,234375 5,953
17/128 0.1328125 3,373 17/64 0,265625 6,747
19/128 0,1484375 3,770 19/64 0,296875 7,541
21/12840 4,167 21/64 0,328125 8,334
23/128 0,1796875 4,564 23/64 0,359375 9,128
25/128 0. 1953125 4,961 25/64 0,3 9,922
27/128 0,2109375 5,358 27/64 0,421875 10,716
29/128
5,755 29/64 0,453125 11,509
31/128 0,2421875 6,152 31/64 0,484375 12,303
33/128 0.2578125 6,548 33/64 0,515625 13,097
35/128 0,2734375 6,945 35/64 0,546875 13,891
37/128 0,290

7,342 37/64 0,578125 14,684
39/128 0,3046875 7,739 39/64 0,609375 15,478
41/128 0.3203125 8,136 41/64 0,640625 16,272
43/128 0,3359375 8,533 43/64 0,671875 17,066
45/12815
8,930 45/64 0,703125 17,859
47/128 0,3671875 9,327 47/64 0,734375 18,653
49/128 0.3828125 9,723 49/64 0,765625 19,447
51/128 0,3984375 10,120 51/64 0,796875 20,241
10,517 53/64 0,828125 21,034
55/128 0,4296875 10,914 55/64 0,859375 21,828
57/128 0.4453125 11,311 57/64 0,8 22,622
59/128 0,4609375 11,708 59/64 0,921875 23,416

0,4207 900

12,105 61/64 0,953125 24,209
63/128 0,4921875 12,502 63/64 0,984375 25,003
65/128 0. 5078125 12,898 1/32 0,031250 0,794
67/128 0,5234375 13,494 3/32 0,093750 2,381
69/128

13,692 5/32 0,156250 3,969
71/128 0,5546875 14,089 7/32 0,218750 5,556
73/128 0.5703125 14,486 9/32 0,281250 7,144
75/128 0,5859375 14,882 11/32 0,343750 8,731
77/128 0,60

15,280 13/32 0,406250 10,319
79/128 0,6171875 15,677 15/32 0,468750 11,906
81/128 0.6328125 16,073 17/32 0,531250 13,494
83/128 0,6484375 16,470 19/32 0,593750 15,081
85/12
16,867 21/32 0,656250 16,669
87/128 0,6796875 17,264 23/32 0,718750 18,256
89/128 0.6953125 17,661 25/32 0,781250 19,844
91/128 0,7109375 18,058 27/32 0,843750 21,431
93/128
93/128

18,455 29/32 0, 23,019
95/128 0,7421875 18,852 31/32 0,968750 24.606
97/128 0.7578125 19,248 1/16 0,062500 1,588
99/128 0,7734375 19,645 3/16 0,187500 4,763
101/1289020 20,042 5/16 0,312500 7,938
103/128 0,8046875 20,439 7/16 0,437500 11,113
105/128 0. 8203125 20,836 9/16 0,562500 14,288
107/128 0,8359375 21,233 11/16 0,687500 17,463
21,630 13/16 0,812500 20,638
111/128 0,8671875 22,027 15/16 0,937500 23.813
113/128 0,8828125 22,423 1/8 0,125000 3,175
115/128 0,8984375 22,820 3/8 0,37525 9
117/128 0,

25 23,416 5/8 0,625000 15,875
119/128 0,9296875 23,614 7/8 0.875000 22,225
121/128 0,9453125 24,011 1/4 0,250000 6,350
123/128 0,9609375 24,408 0,700 19,050
125/128 0,9765625 24.805 1/2 0,500000 12,700
127/128 0,9921875 25.202 1 1.000000 25.400

Реклама:

Реклама:

глубокое обучение — RuntimeError: ожидается трехмерный ввод для трехмерного веса [64, 512, 1], но получен двумерный ввод размера [4, 512] вместо

Здравствуйте, ниже представлена ​​модель pytorch, которую я пытаюсь запустить.Но получаю ошибку. Я также разместил трассировку ошибки. Он работал очень хорошо, если я не добавил сверточные слои. Я все еще новичок в глубоком обучении и Pytorch. Так что прошу прощения, если это глупый вопрос. Я использую conv1d, поэтому почему conv1d ожидает трехмерного ввода, а также получает двумерный ввод, который также является нечетным.

  класс Net (nn.Module):
        def __init __ (сам):
            супер () .__ init __ ()
            self.fc1 = nn.Linear (РАЗМЕР ОБРАЗЦА * РАЗМЕР ОБРЕЗКИ * 3, 512)
            себя.conv1d1 = nn.Conv1d (in_channels = 512, out_channels = 64, kernel_size = 1, stride = 2)
            self.fc2 = nn.Linear (64, 128)
            self.conv1d2 = nn.Conv1d (in_channels = 128, out_channels = 64, kernel_size = 1, stride = 2)
            self.fc3 = nn.Linear (64, 256)
            self.conv1d3 = nn.Conv1d (in_channels = 256, out_channels = 64, kernel_size = 1, stride = 2)
            self.fc4 = nn.Linear (64, 256)
            self.fc4 = nn.Linear (256, 128)
            self.fc5 = nn.Linear (128, 64)
            self.fc6 = nn.Линейный (64, 32)
            self.fc7 = nn.Linear (32, 64)
   

     self.fc8 = nn.Linear (64, кадр ['ориентир_ид']. nunique ())

    def вперед (self, x):
        x = F.relu (self.conv1d1 (self.fc1 (x)))
        x = F.relu (self.conv1d2 (self.fc2 (x)))
        x = F.relu (self.conv1d3 (self.fc3 (x)))
        x = F.relu (self.fc4 (x))
        x = F.relu (self.fc5 (x))
        x = F.relu (self.fc6 (x))
        x = F.relu (self.fc7 (x))
        х = self.fc8 (х)
        вернуть F.log_softmax (x, dim = 1)


net = Net ()

импортный фонарик.оптим как оптим

loss_function = nn.CrossEntropyLoss ()
net.to (torch.device ('cuda: 0'))
для эпохи в диапазоне (3): # 3 полных прохода по данным
    optimizer = optim.Adam (net.parameters (), lr = 0,001)
    для данных в tqdm (train_loader): # `data` - это пакет данных
        X = data ['image']. To (device) # X - набор функций
        y = data ['landmarks']. to (device) # y - группа целей. 
        optimizer.zero_grad () # устанавливает градиенты на 0 перед вычислением потерь. Скорее всего, вы будете делать это на каждом шагу.output = net (X.view (-1, CROP_SIZE * CROP_SIZE * 3)) # передать измененный пакет
# print (np.argmax (вывод))
# print (y)
        loss = F.nll_loss (output, y) # вычислить и получить значение потерь
        loss.backward () # применить эту потерю в обратном порядке через параметры сети
        optimizer.step () # попытка оптимизировать веса для учета потерь / градиентов

    print (loss) # потеря печати. Мы надеемся, что потери (мера ошибочности) уменьшатся!
  

Трассировка ошибки

  ------------------------------------------------ ---------------------------
RuntimeError Traceback (последний вызов последним)
 в <модуле>
      5 y = данные ['ориентиры'].to (device) # y - это группа целей.
      6 optimizer.zero_grad () # устанавливает градиенты на 0 перед вычислением потерь. Скорее всего, вы будете делать это на каждом шагу.
----> 7 output = net (X.view (-1, CROP_SIZE * CROP_SIZE * 3)) # передать измененный пакет
      8 # печать (np.argmax (вывод))
      9 # print (y)

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py в __call __ (self, * input, ** kwargs)
    548 результат = self._slow_forward (* ввод, ** kwargs)
    549 еще:
-> 550 результат = сам.вперед (* ввод, ** kwargs)
    551 для перехвата в self._forward_hooks.values ​​():
    552 hook_result = hook (сам, ввод, результат)

 вперед (self, x)
     16
     17 def вперед (self, x):
---> 18 x = F.relu (self.conv1d1 (self.fc1 (x)))
     19 x = F.relu (self.conv1d2 (self.fc2 (x)))
     20 x = F.relu (self.conv1d3 (self.fc3 (x)))

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py в __call __ (self, * input, ** kwargs)
    548 результат = себя._slow_forward (* ввод, ** kwargs)
    549 еще:
-> 550 результат = self.forward (* ввод, ** kwargs)
    551 для перехвата в self. _forward_hooks.values ​​():
    552 hook_result = hook (сам, ввод, результат)

/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/conv.py in forward (self, input)
    210 _single (0), самостоятельное расширение, самостоятельные группы)
    211 return F.conv1d (input, self.weight, self.bias, self.stride,
-> 212 сам.заполнение, самостоятельное расширение, самостоятельные группы)
    213
    214

RuntimeError: ожидается трехмерный ввод для трехмерного веса [64, 512, 1], но вместо этого получен двумерный ввод размера [4, 512].
  

Нейронная сеть

— RuntimeError: ожидается 4-мерный ввод для 4-мерного веса [64, 128, 4, 4], но получен 2-мерный ввод размера [3721, 32] вместо

.

VAE () — модель нейросети для вариатонального автокодировщика:

  класс VAE (нн. Модуль):
    def __init __ (сам):
        супер().__в этом__()

        self.encoder = nn.Sequential (
            nn.Conv2d (3, 256, размер ядра = 7, шаг = 1),
            nn.BatchNorm2d (256),
            nn.ReLU (),
            
            nn.Conv2d (256, 128, размер ядра = 4, шаг = 2),
            nn.BatchNorm2d (128),
            nn.ReLU (),
            
            nn.Conv2d (128, 64, размер_ядра = 4, шаг = 2),
            nn.BatchNorm2d (64),
            nn.ReLU (),
        )
        
        self.decoder = nn.Sequential (
            nn.ConvTranspose2d (64, 128, размер_ядра = 4, шаг = 2),
            nn.BatchNorm2d (128),
            nn.ReLU (),

            nn.ConvTranspose2d (128, 256, размер ядра = 4, шаг = 2),
            nn.BatchNorm2d (256),
            nn.ReLU (),

            nn.ConvTranspose2d (256, 256 * 256, размер ядра = 7, шаг = 1),
            nn.BatchNorm2d (256 * 256),
            nn.ReLU (),

            nn.Sigmoid (), # Работа с распределением вероятностей
        )

    def reparameterise (self, mu, logvar):
        при самостоятельном обучении:
            std = logvar.mul (0.5) .exp_ ()
            eps = std.data.new (std.size ()).  normal_ ()
            вернуть eps.mul (std) .add_ (mu)
        еще:
            верни мю

    def вперед (self, x):
        mu_logvar = self.encoder (x) .view (-1, 2, 32)
        mu = mu_logvar [:, 0,:]
        logvar = mu_logvar [:, 1,:]
        z = self.reparameterise (mu, logvar)
        вернуть self.decoder (z), mu, logvar
  

x имеет форму [64, 3, 256, 256] , self.encoder (x) имеет форму [1, 64, 61, 61]) и self.decoder (z) Я получил ошибку ниже.

 >  (48) вперед ()
     47 импорт ipdb; ipdb.set_trace ()
---> 48 mu = mu_logvar [:, 0,:]
     49 logvar = mu_logvar [:, 1,:]

ipdb> c
-------------------------------------------------- -------------------------
RuntimeError Traceback (последний вызов последним)
 в  ()
     31 x = x.to (устройство)
     32 # =================== вперед =====================
---> 33 x_hat, mu, logvar = модель (x)
     34 test_loss + = loss_function (x_hat, x, mu, logvar).элемент()
     35 # ===================== журнал =======================

5 кадров
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py в _call_impl (self, * input, ** kwargs)
    725 result = self._slow_forward (* ввод, ** kwargs)
    726 еще:
-> 727 result = self.forward (* ввод, ** kwargs)
    728 для крючка в itertools.chain (
    729 _global_forward_hooks.values ​​(),

 вперед (self, x)
     46 mu_logvar = сам.кодировщик (x) .view (-1, 2, 32)
     47 импорт ipdb; ipdb.set_trace ()
---> 48 mu = mu_logvar [:, 0,:]
     49 logvar = mu_logvar [:, 1,:]
     50 z = self.reparameterise (mu, logvar)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py в _call_impl (self, * input, ** kwargs)
    725 result = self._slow_forward (* ввод, ** kwargs)
    726 еще:
-> 727 result = self.forward (* ввод, ** kwargs)
    728 для крючка в itertools.цепь(
    729 _global_forward_hooks. values ​​(),

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/container.py in forward (self, input)
    115 def вперед (self, input):
    116 для модуля в себе:
-> 117 вход = модуль (вход)
    118 возвратный ввод
    119

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py в _call_impl (self, * input, ** kwargs)
    725 result = self._slow_forward (* ввод, ** kwargs)
    726 еще:
-> 727 result = self.вперед (* ввод, ** kwargs)
    728 для крючка в itertools.chain (
    729 _global_forward_hooks.values ​​(),

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/conv.py in forward (self, input, output_size)
    927 вернуть F.conv_transpose2d (
    928 вход, собственный вес, self.bias, self.stride, self.padding,
-> 929 output_padding, self.groups, self.dilation)
    930
    931

RuntimeError: ожидается 4-мерный ввод для 4-мерного веса [64, 128, 4, 4], но вместо этого получен 2-мерный ввод размера [3721, 32].
  

Я не могу даже изменить размер [3721, 32] , потому что 3721 * 32 = 11972 и 64 * 128 * 4 * 4 = 131 072 .Что здесь может быть хорошим исправлением? Я думаю, что предоставил достаточно информации, но могу ошибаться. Сообщите мне, если чего-то не хватает.

pytorch — RuntimeError: данные группы = 1, вес размера 16 1 5 5, ожидаемый вход [100, 3, 256, 256] будет иметь 1 канал, но вместо него 3 канала

Я пытаюсь запустить следующую программу для решения проблемы классификации изображений в Pytorch:

  импортная горелка
импортировать torch.nn как nn
импорт torchvision
импортное torchvision.трансформируется как трансформируется
импортировать torch.utils.data как данные

# Конфигурация устройства
device = torch.device ('cuda: 0', если torch.cuda.is_available (), иначе 'cpu')

# Гиперпараметры
num_epochs = 5
num_classes = 10
batch_size = 100
learning_rate = 0,001

TRAIN_DATA_PATH = "поезд /"
TEST_DATA_PATH = "тест /"
TRANSFORM_IMG = transforms. Compose ([
    transforms.Resize (256),
    transforms.CenterCrop (256),
    transforms.ToTensor (),
    transforms.Normalize (среднее = [0,485, 0,456, 0,406],
                         std = [0.229, 0,224, 0,225])
    ])

train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder (корень = TRAIN_DATA_PATH, преобразование = TRANSFORM_IMG)
train_loader = data.DataLoader (train_dataset, batch_size = batch_size, shuffle = True, num_workers = 4)
test_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder (корень = TEST_DATA_PATH, преобразовать = TRANSFORM_IMG)
test_loader = data.DataLoader (test_dataset, batch_size = batch_size, shuffle = True, num_workers = 4)

# Сверточная нейронная сеть (два сверточных слоя)
класс ConvNet (nn.Module):
    def __init __ (self, num_classes = 10):
        супер (ConvNet, сам).__в этом__()
        self.layer1 = nn.Sequential (
            nn.Conv2d (1, 16, размер_ядра = 5, шаг = 1, отступ = 2),
            nn.BatchNorm2d (16),
            nn.ReLU (),
            nn.MaxPool2d (размер_ядра = 2, шаг = 2))
        self.layer2 = nn.Sequential (
            nn.Conv2d (16, 32, размер_ядра = 5, шаг = 1, отступ = 2),
            nn.BatchNorm2d (32),
            nn.ReLU (),
            nn.MaxPool2d (размер_ядра = 2, шаг = 2))
        self.fc = nn.Linear (7 * 7 * 32, количество_классов)

    def вперед (self, x):
        out = self.слой1 (x)
        out = self.layer2 (выход)
        out = out.reshape (out.size (0), -1)
        out = self.fc (выход)
        вернуться


model = ConvNet (num_classes) .to (устройство)

# Потеря и оптимизатор
критерий = nn.CrossEntropyLoss ()
optimizer = torch.optim.Adam (model.parameters (), lr = скорость_обучения)

# Обучаем модель
total_step = len (поезд_загрузчик)
для эпохи в диапазоне (num_epochs):
    для i, (изображения, метки) в перечислении (train_loader):
        images = images.to (устройство)
        label = labels.to (устройство)

        # Передний пас
        выходы = модель (изображения)
        потеря = критерий (выходы, метки)

        # Назад и оптимизировать
        оптимизатор. zero_grad ()
        loss.backward ()
        optimizer.step ()

        если (i + 1)% 100 == 0:
            print ('Эпоха [{} / {}], Шаг [{} / {}], Потеря: {: .4f}'
                  .format (эпоха + 1, num_epochs, i + 1, total_step, loss.item ()))

# Протестируйте модель
model.eval () # режим eval (batchnorm использует скользящее среднее / дисперсию вместо среднего / дисперсии мини-пакета)
с torch.no_grad ():
    правильно = 0
    всего = 0
    для изображений метки в test_loader:
        images = images.to (устройство)
        метки = метки.к (устройству)
        выходы = модель (изображения)
        _, прогнозируемый = torch.max (output.data, 1)
        всего + = размер этикеток (0)
        правильно + = (предсказано == метки) .sum (). item ()

    print ('Проверить точность модели на 10000 тестовых изображениях: {}%'. формат (100 * правильных / всего))

# Сохраняем контрольную точку модели
torch.save (model.state_dict (), 'модель / модель.ckpt')
  

Но я получаю RuntimeError :

  Traceback (последний звонок последний):

RuntimeError: данные группы = 1, вес размером 16 1 5 5, ожидаемый вход [100, 3, 256, 256] будет иметь 1 канал, но вместо этого получил 3 канала.
  

Кто-нибудь может помочь исправить ошибку? Большое спасибо.

Ссылка:

https://discuss.pytorch.org/t/given-groups-1-weight-16-1-5-5-so-expected-input-100-3-64-64-to-have-1-channels -бут-получил-3-канала-вместо / 28831/17

RuntimeError: данные группы = 1, вес размера [64, 3, 7, 7], ожидаемые входные данные [3, 1, 224, 224] будут иметь 3 канала, но получили 1 канал вместо

.