ООО «Центр Грузовой Техники»

8(812)244-68-92

Содержание

Можно ли определить модель авто по VIN-номеру

В продолжение цикла материалов о расшифровке ВИН-кода рассмотрим вопрос, можно ли определить модель авто по VIN-номеру и как это сделать. Кому это нужно? В первую очередь, тем, кто приобретает б/у авто и хочет сверить, соответствует ли модель по номеру кузова той, которую вам по факту хотят продать.

Бывает необходимость проверить, соответствует ли модель по номеру кузова той, которую вам по факту хотят продать

Где находится информация о модели авто

Эти сведения, как и другие описательные характеристики, содержатся во второй секции кода — VDS. Точная последовательность символов для разных параметров у разных производителей может отличаться.
Как правило, модель ТС маркируется в четвёртом знаке, а общий перечень параметров выглядит примерно так:

  • модельная линия;
  • разновидность кузова;
  • тип мотора;
  • положение руля;
  • система питания и коробка передач. Как можно узнать по ВИН-коду модель АКПП — сопоставляем присутствующие символы с маркировкой в таблице;
  • данные привода и пр.

Производитель, по своему усмотрению, может указывать другой определённый параметр модели в этом блоке. Вплоть до наличия либо отсутствия подушек безопасности, вида ремней, отделки салона, количества дверей и т. п. Иногда по этому блоку можно определить класс автомобиля.

Спецификация зачастую указывается в порядковых цифрах с 5-й по 7-ю. Узнать модель машины по ВИН-коду можно, опираясь на эти цифры. Детальная расшифровка спецификации присутствует здесь (на англ.): https://en.wikibooks.org/wiki/Vehicle_Identification_Numbers_(VIN_codes)

Спецификация зачастую указывается в порядковых цифрах с 5-й по 7-ю.

Выбираем необходимого нам производителя и смотрим, что подразумевает то или иное обозначение VIN-кода.

На примере Ford американской сборки видим, что маркировка, к примеру «P4A» говорит о том, что перед нами модель Ford Fiesta Sedan S, а символы «P31» обозначают трёхдверный Ford Focus в кузове хэтчбек. По аналогии смотрим и для других производителей.

Обратите внимание! У Ford европейской сборки модель и тип кузова зашифрованы в 9-м и 10-м символе соответственно. Учитывайте это при чтении ВИН-кода.

Контрольный знак VDS — для чего он нужен

У блока VDS есть другое название — «секция дискриптора». Кроме технических параметров и спецификации, эта секция также содержит дополнительную контрольную цифру, при помощи которой VIN-код пробивается на подлинность.

Этот контрольный знак определяется при помощи специального алгоритма. Все цифры и буквы ВИН-кода (которые также переводятся в цифровой эквивалент), множатся между собой (кроме самого 9-го символа). Полученный результат делится на 11. Частное должно соответствовать контрольной цифре. В этом случае номер кузова подлинный.

Как ещё можно узнать модель

Точно определить модель по VIN-коду можно, объединив символ, указывающий модельный ряд и обозначение модельного года. Который шифруется, как мы уже говорили, 10-м по порядку знаком номера. В отдельных случаях модельный год по VIN, вообще, может отсутствовать. Например, такие популярные автоконцерны, как Peugeot, Mercedes-Benz и Toyota, этот пункт пропускают.

Информация из WMI для определения модели также будет полезна, поскольку второй символ этой секции означает наименование производителя.

Автоматические сервисы для проверки VIN-кода

«Пробить» номер кузова помогает автоматический сервис Госинспекции МВД РФ. Он же показывает, не наложены ли на определяемый автомобиль какие-либо штрафные санкции, не находится ли он в залоге либо угоне.

«Пробить» номер кузова помогает автоматический сервис Госинспекции МВД РФ

Существуют также специальные приложения для Android и Apple, где расшифровку номера кузова даёт передача кода либо загрузка фотографии. Кроме того, есть множество других бесплатных сервисов, дающих информацию о технических характеристиках авто.

За дополнительную плату вы сможете выяснить, сколько владельцев было у автомобиля, попадала ли машина в ДТП, когда проходила техосмотры и какие именно работы при этом были проведены. Для автомобилей Североамериканского производства наиболее популярными сервисами являются Carfax и Autochek, есть также ряд универсальных сервисов, для всех автоконцернов, независимо от их локации.

Серия/номер двигателя по ВИН | BMW Club

Двигатель N57 номер не подскажу

Тип

Значение
Номер шасси WBAKM21010CY70830
Код типа KM21
Тип 730D OL (EUR)
E-серия F01 ()
Серия 7
Тип LIM
Рулевое управление LL
Двери 4
Двигатель N57
Рабочий объем 3.00

Мощность 180
Привод HECK
Коробка передач AUT
Цвет SOPHISTOGRAU BRILLANTEFFEKT METALLI (A90)
Обивка LEDER DAKOTA/D5 SATB HELL (LCD5)
Дата пр-ва 2008-10-21

Закрыть Дополн. оборудование
Код

Наименование (порт)

Наименование (EPC)
S1CBA CO2 UMFANG Объем CO2
S229A DYNAMIC DRIVE Dynamic Drive
S2STA LM RAEDER VIELSPEICHE 235 / MB Л/с диск BMW со многими спицами 235
S302A ALARMANLAGE Система сигнализации
S316A AUTOMATISCHE HECKKLAPPENBETAETIGUNG Автоматический привод багажной двери
S319A INTEGRIERTE UNIVERSAL-FERNBEDIENUNG Встр.универсал.дистанционное управление
S320A MODELLSCHRIFTZUG ENTFALL Отсутствует обозначение модели
S322A KOMFORTZUGANG Комфортный доступ
S3AGA RUECKFAHRKAMERA Видеокамера заднего хода
S403A GLASDACH, ELEKTRISCH Стеклянная крышка люка с электроприводом
S415A SONNENSCHUTZROLLO FUER HECKSCHEIBE Солнцезащитная штора Зд
S416A SONNENSCHUTZROLLOS Солнцезащитная штора Зд/Бок
S428A WARNDREIECK Знак аварийной остановки и аптечка
S430A INNEN-/AUSSENSPIEGEL AUT.ABBLENDEND Внутр./нар.зерк.с затемнением

S453A AKTIVE SITZBELUEFTUNG VORN Сиденья Пд с вентиляцией
Код

Наименование (порт)

Наименование (EPC)
S456A KOMFORTSITZE ELEKTRISCH VERSTELLBAR Сиденье повыш.комфортн. с памятью полож.
S464A SKISACK чехол для перевозки лыж
S488A LORDOSENSTUETZE FAHRER/BEIFAHRER Поясничная опора водителя и перед.пасс.
S494A SITZHEIZUNG FUER FAHRER/BEIFAHRER Система обогр.сиден.водителя/перед.пасс.
S496A SITZHEIZUNG FUER FONDSITZE Система обогрева сиденья Зд
S4NBA KLIMAAUTOMATIK MIT 4-ZONENREGELUNG Автом.сист.кондиц.с 4-зонным регулир.
S4NDA INSTRUMENTENTAFEL LEDERBEZOGEN Панель приборов, обтянутая кожей
S4URA AMBIENTES LICHT Сопровождающее освещение салона
S508A PARK DISTANCE CONTROL (PDC) Сигнализация авар.сближен.при парк.(PDC)
S5ACA FERNLICHTASSISTENT Автоматическое включение дальнего света
S609A NAVIGATIONSSYSTEM PROFESSIONAL Система навигации Professional
S612A BMW ASSIST "BMW Assist"
S614A INTERNET VORBEREITUNG Подготовка под интернет
S615A ERWEITERTE BMW ONLINE INFORMATION Расширенная информация BMW онлайн
S616A BMW ONLINE BMW Online
Код

Наименование (порт)

Наименование (EPC)
S620A SPRACHEINGABESYSTEM Система ввода голосовых сообщений
S633A HANDY VORB. BUSINESS/BLUETOOTH-SCH. Подготовка под моб.телефон Business
S696A DVD-WECHSLER 6-FACH DVD-чейнджер
S698A AREA-CODE 2 код 2 для DVD
S6AAA BMW TELESERVICES BMW ТелеСервис
S6ABA STEUERUNG TELESERVICES Управление ТелеСервис
S6FLA USB-AUDIO-SCHNITTSTELLE USB-/Audio-интерфейс
S7SPA NAVI PROFESSINAL M.HANDYVORB.BLUETOOTH С.нав.Professional/подг.п.м/т Bluetooth
S7U9A ENTFALL BMW SERVICE INCLUSIVE Отсутствие BMW Service Inclusive
L801A DEUTSCHLAND-AUSFUEHRUNG Экспортное исполнение для Германии
S863A SERVICE KONTAKT-FLYER EUROPA Список дилеров Европа
S879A DEUTSCH / BORDLITERATUR Бортовая документация, немецкий
S8S8A LAENDERSPEZ. NAVI ZUST. (FUER ACC) Специф.для страны доп.упр.сист.навигации
S8SCA LAENDERSPEZ. TELESERVICEFREISCH. Открыт.доп.телем.услуг,в завис.от страны
S8SPA COP STEUERUNG Управление COP
Код

Наименование (порт)

Наименование (EPC)
S999A AUFTRAGSSTEUERUNG HEA Система прохождения заказа "HEA"
S9AAA AUSSENHAUTSCHUTZ ЗАЩИТА ПОКРЫТИЯ КУЗОВА

Закрыть Серийная комплектация
Код

Наименование (порт)

Наименование (EPC)
S1CDA BRAKE ENERGY REGENERATION Brake Energy Regeneration
S423A FUSSMATTEN IN VELOURS Ножные коврики Velours
S4B7A EDELHOLZAUSF.FINELINE HOCHGLAENZEND Исп.из цен.пор.дер.'Fineline' глянц.
S548A KILOMETERTACHO Спидометр
S676A HIFI LAUTSPRECHERSYSTEM Система динамиков HiFi
S851A SPRACHVERSION DEUTSCH Языковая версия немецкий

 

Поиск по VIN коду

Наименование каталога

 

 

Наш интернет-магазин предоставляет вам возможность осуществить подбор запчастей по VIN в онлайн режиме. Это позволит с максимальной оперативностью найти требуемую деталь, получая гарантии того, что она идеально подойдет для вашего авто.

VIN код – это уникальный номер, представляющий собой набор букв и цифр. Он присваивается каждому транспортному средству. В нем зашифрована информация о производителе авто, дате его выпуска, а также другие данные, идентифицирующие транспорт. Соответственно, подбор запчастей по VIN в онлайн режиме гарантирует безошибочное определение подходящих комплектующих. Остается только выполнить данную процедуру.

 

 

Как осуществить подбор запчастей по VIN коду в онлайн режиме 

Первым делом вам нужно зайти на сайт нашего интернет-магазина, ознакомиться с информацией, представленной на главной странице. Здесь вы видите категории запчастей, возможные способы поиска, а также наши контактные данные – они могут пригодиться для получения консультации. Далее нужно выполнить следующие действия:

 

  • найти в регистрационных документах VIN код автомобиля;
  • ввести в соответствующее поисковое поле упомянутый выше набор цифр и букв;
  • запустить поиск;
  • ознакомиться с перечнем комплектующих, выданных по вашему запросу;
  • выбрать деталь, которая вам необходима.


В описании автозапчасти представлены ее полные характеристики. Но, если вы пользуетесь онлайн подбором запчастей по VIN коду автомобиля, можете быть уверены, что они подойдут для вашего автомобиля. Также имеется стоимость комплектующей, на которую также следует обращать внимание.

 

Альтернативные способы онлайн подбора запчастей кроме VIN кода

 

Если вы желаете ускорить процедуру, имеете точные характеристики детали, в которой есть необходимость, можете не использовать подбор запчастей по VIN коду автомобиля в онлайн режиме, а просто задать в поисковое поле артикул или наименование комплектующей. Это позволит найти деталь, соответствующую заданным критериям, достаточно быстро.

Можно искать автозапчасти и по марке, модели, году выпуска авто. Так вы найдете все комплектующие, подходящие в данном случае, сможете ознакомиться с их перечнем и нашей ценовой политикой.

 

(0.01 сек.)

Загрузка - WineHQ Wiki

Переводы этой страницы: 简体 中文

Поддерживается Wine

CrossOver - это усовершенствованная версия Wine, предоставленная CodeWeavers . CrossOver упрощает использование Wine, а CodeWeavers предоставляет своим пользователям отличную техническую поддержку. Все покупки CrossOver используются для прямого финансирования разработчиков, работающих над Wine. Таким образом, CrossOver - отличный способ получить поддержку в использовании Wine и поддержать Wine Project.

CodeWeavers предоставляет полнофункциональные пробные версии

CrossOver .
Это одобрение является основным признанием, которое CodeWeavers запросила в обмен на размещение веб-сайта Wine.

Бинарные упаковки вина

Анонсы выпусков

Инструкции по установке и настройке

Бинарные пакеты WineHQ
Эти пакеты созданы и поддерживаются WineHQ.

Сообщайте о любых проблемах с ними в bugzilla WineHQ.

Двоичные пакеты дистрибутива
Эти пакеты созданы и поддерживаются дистрибутивами.

Сообщайте о любых проблемах с ними разработчику пакета.

SUSE - выпуск двоичных файлов и исходных файлов .rpms и ежедневных RPM-пакетов моментальных снимков для всех версий openSUSE (Leap и Tumbleweed) и SUSE Linux Enterprise 12 и 15 Сопровождающий: Marcus Meissner
Slackware - двоичный txz (Slackware 14.2) и tgz (для старых версий) Сопровождающий: Simone Giustetti
FreeBSD - исходный код для FreeBSD 5.3 или новее Сопровождающий: Gerald Pfeifer

Инструменты сторонних производителей

Иногда настройка Wine может заставить приложение работать, но это изменение по какой-то причине не может быть включено в Wine. Чтобы помочь преодолеть текущие недостатки Wine, на протяжении многих лет были созданы различные сторонние приложения для конечных пользователей.Эти приложения полностью не поддерживаются разработчиками Wine, однако вы можете найти их полезными. Для получения дополнительной информации см. Нашу вики-страницу о сторонних приложениях.

Wine Source Загрузок

Сервер загрузки WineHQ - наш официальный сайт с исходными кодами.

Git - инструкция по сборке Wine из git.

ibiblio.org - альтернативный сайт для загрузки архивов официальных исходных текстов и документации.

См. Сборка Wine для получения помощи по настройке и сборке Wine.

Винный репозиторий GitHub

Список команд - WineHQ Wiki

Переводы этой страницы: еще не перенесены. Переводчики, см. Страницу обсуждения.


Программы

Эти подпрограммы обычно доступны при запуске:

  вино   wineprogram   arg1   arg2  ...
 

у корпуса. Например:

  вино winecfg 
 

Для вина 1.1.15 и ранее, для некоторых из этих программ были предусмотрены исполняемые оболочки, но поскольку это приводило к сбоям в сборках вне дерева, оболочки были удалены из Wine 1.1.16. Эти обертки позволили вам просто ввести:

  winecfg 
 

в оболочке (если Wine установлен в пользовательском $ PATH).

Полный список этих программ можно найти в исходном коде Wine в папке programs /.

  • cacls - редактировать ACL
  • clock - отображает элементарные часы
  • cmd - Реализация командной строки
  • cmdlgtst - (для разработчиков) commdlg.dll тестовое приспособление
  • control - Реализация панели управления
  • извлечение - извлечение оптических дисков (обратите внимание, что извлечение вина отличается от обычной команды извлечения)
  • expand - разворачивает файлы кабинета (.cab)
  • explorer - реализация explorer.exe
  • hh - программа просмотра справки HTML (файл .chm)
  • icinfo - показывает установленные видеокомпрессоры для Wine
  • iexplore - реализация Internet Explorer
  • lodctr - счетчики монитора производительности нагрузки
  • msiexec - msiexec.Реализация exe для установки файлов .msi
  • net - запускает и останавливает службы
  • notepad - Блокнот, простой текстовый редактор
  • oleview - позволяет просматривать и изучать COM-объекты, а также настраивать DCOM
  • progman - Менеджер программы внедрения
  • reg - консольный редактор реестра
  • regedit - Реализация редактора реестра
  • regsvr32 - зарегистрировать компоненты OLE в реестре
  • rpcss - квази-реализация rpcss.exe
  • rundll32 "] - загружает DLL и запускает точку входа с указанными параметрами
  • secedit - команда редактирования конфигурации безопасности
  • услуги - управляет услугами
  • spoolsv - обертка для печати
  • start - запускает программу или открывает документ в программе, обычно используемой для файлов с этим суффиксом
  • svchost - (внутренний) хост-процесс для служб
  • taskmgr - Реализация диспетчера задач
  • uninstaller - основной деинсталлятор программы
  • unlodctr - выгрузка счетчиков монитора производительности
  • просмотр - программа просмотра метафайлов
  • wineboot - «перезагружает» (перезапускает) Wine, когда приложения Windows требуют реальной перезагрузки
  • winebrowser - запускает собственный браузер ОС или почтовый клиент
  • winecfg - инструмент настройки GUI для Wine
  • wineconsole - отображает консоль Windows
  • winedbg - ядро ​​отладчика Wine
  • winedevice - (внутреннее) управляет устройствами
  • winefile - реализация файлового проводника
  • winemenubuilder - помогает создавать пункты меню Unix
  • winemine - классический тральщик
  • winepath - переводит между форматами путей Windows и Unix
  • winetest - все программы тестирования соответствия DLL, подходящие для автоматического тестирования и отправки отчетов
  • winevdm - виртуальная программа для DOS Wine
  • winhelp - Программа просмотра справки
  • winhlp32 - Средство просмотра справки (32-разрядная версия)
  • winver - отображает окно «о вине»
  • wordpad - блокнот.exe реализация
  • запись - запускает Wordpad (для совместимости с Win16)
  • xcopy - Программа xcopy, совместимая с Wine

Программы, не работающие с Wine

Эти программы запускаются напрямую (т.е. не «программа вина », а просто «программа »):

  • winelauncher - пытается грамотно управлять процессом запуска программы с Wine
  • wineserver - процесс-демон, который предоставляет Wine примерно те же службы, что и ядро ​​Windows в Windows

Инструменты

Эти инструменты представляют собой набор сценариев и исполняемых файлов для помощи в разработке Wine.Они вызываются как отдельная команда в каталоге инструментов (например, ~ / wine-git / tools / wineinstall).

Полный список этих команд можно найти в источнике по адресу wine- / tools /

  • buildimage - создает файлы растровых изображений и значков из файлов SVG
  • c2man.pl - генерирует документацию по API
  • config.guess - пытается угадать каноническое имя системы
  • findfunc - пытается найти указанную программу / инструмент Wine
  • install-sh - устанавливает программу, сценарий или файл данных
  • makedep - генерирует make-файлы и зависимости перед сборкой Wine
  • make_fir - генерирует FIR-фильтр, используемый dsound
  • make_makefiles - обновляет конфигурацию и Makefile.в файлах на основе изменений в исходном дереве
  • make_requests - обновляет файлы описания протокола сервера Wine
  • make_specfiles - обновляет файлы .spec, когда что-то изменилось
  • make_unicode - перестроить таблицы Unicode на основе файлов с unicode.org
  • make_xftmpl - генерирует двоичный заголовок из исходного файла .x
  • runtest - сценарий оболочки для запуска одного из регрессионных тестов Wine из дерева сборки
  • sfnt2fon - конвертирует ttf только с растровым изображением в файлы оконных шрифтов
  • wineapploader - сценарий оболочки для запуска приложения Winelib после его установки
  • wineinstall - Сценарий установки Wine (последний раз обновлялся в 2009 году; не рекомендуется)
  • winemaker - помогает конвертировать исходники Windows в программы Winelib

Как узнать историю автомобиля по винному коду и зачем это нужно?

VIN-идентификатор - уникальный номер автомобиля, состоящий из цифр и букв.Обычно винный код состоит из 17 символов. Если он уникальный, реально ли узнать историю автомобиля по винному коду? Как это сделать? Давайте разберемся.

Что такое VIN и где его найти?

Каждый производитель размещает код Vin в одном из следующих мест:

  • Лобовое стекло.
  • Головка блока цилиндров.
  • Торпеда.
  • Верхняя часть арки.
  • Обшивка пола.
  • Пороги дверные.
  • Маркировочная табличка.

На некоторых моделях VIN может дублироваться в нескольких местах, чтобы усложнить прерывание ввода цифр и букв в случае кражи автомобиля. Кстати, именно из-за того, что машина может быть угнана, проверка винного кода машины перед совершением покупки особенно важна.

VIN делится на три части. Каждая группа и отдельный символ несут определенную информацию:

  • Первые три - это мировой код производителя автомобиля, который включает в себя страну производителя, завод и тип автомобиля.
  • Следующие 6 символов расскажут вам о технических характеристиках автомобиля (модель, тип двигателя и кузова, серия и т. Д.).
  • Третья часть состоит из 8 символов. Последние 4 - это всегда цифры, которые показывают модель и год сборки, серийный номер и другую подобную информацию.

Особое внимание уделяется девятой в символе счета - это контрольная цифра, которая определяет подлинность VIN.

Зачем вам автомобильная история для винного кода?

В первую очередь такие данные необходимы для того, чтобы понять, не угнан ли автомобиль.Однако битые номера и так будут заметны, если внимательно изучить VIN.

Кроме того, изучение истории ТК поможет выявить недобросовестных продавцов. Теперь совсем не проблема покрутить пробег, замаскировать следы от аварии, продать сломанную или даже восстановленную машину под видом целого. Во избежание обмана рекомендуется получить выписку из истории автомобиля по винному кодексу. Он содержит информацию от всех государственных и негосударственных структур, что значительно упрощает сбор информации.То есть можно получить не только официальные данные, которые лишь частично говорят о сроке службы автомобиля.

Как узнать историю авто по винному коду?

Сегодня в Интернете можно найти множество сервисов, которые за дополнительную плату собирают информацию об автомобиле по VIN. Есть и те, кто предлагает сделать это бесплатно, однако в достоверности и полезности полученной информации приходится сомневаться. Лучше заплатить деньги проверенному сервису и получить полный и, что не менее важно, точный отчет.

Как узнать историю авто по винному коду? Сделать это достаточно просто: найти проверенный сайт, ввести VIN, оплатить услугу, а затем дождаться результата, который придет на почту, указанную при вводе кода. Информация включает в себя следующие данные:

  • Подлинность винного кода.
  • Владельцы автомобилей согласно названию.
  • Государственный регистрационный номер.
  • Дата выпуска автомобиля.
  • Последний фиксированный пробег.
  • Оснащение автомобиля, например, цвет, объем двигателя и мощность.
  • Была ли машина вовлечена в аварию.
  • Автомобиль угнан / разыскивается, является предметом залога / кредита / ареста.
  • Таможенные данные.
  • Выполнялись ли ремонтные работы, оплаченные страховыми компаниями.
  • Использовалось ли транспортное средство в качестве такси.

Совсем недавно онлайн-сервис для проверки автомобиля по вин-коду запустил официальный сайт ГИБДД.Однако здесь можно получить только часть описанных выше данных, например, наложены ли на ТС ограничения, запреты в соответствии с действующим законодательством РФ.

Поскольку многие автомобили сегодня приезжают в Россию из США, есть возможность проверить историю автомобиля на одном из американских сайтов. По мнению автовладельцев, лучшими являются AutoCheck и CarFax. Эти ресурсы предлагают проверить историю автомобиля на несколько десятков долларов.

Случаи, когда VIN должен показаться подозрительным

Теперь мы знаем, как узнать историю автомобилей по Win-коду, но не всегда это возможно. Например, из-за того, что в России эти сервисы пока не работают так же хорошо, как в той же Америке. То есть, если машина отечественного производства, собрать все данные о ней будет просто невозможно. Можно ли самостоятельно определить подлинность VIN? Да, для этого вам необходимо:

  1. Сверять VIN, указанный в МДП, с кодом на элементах кузова.
  2. Внимательно проверьте символы на наличие изменений.
  3. Проверка контрольной цифрой.
p >>

Как установить Wine 2.10 в ОС Ubuntu и Linux Mint - Linux Hint

Недавно выпущенный

Wine 2.10 - это программа, которая позволяет запускать приложения Windows в нескольких операционных системах, таких как Linux, macOS и BSD. Он выполняет вызовы Windows API в POSIX, что позволяет легко интегрировать приложения Windows на рабочий стол. Прежде чем мы рассмотрим, как установить Wine в Linux, давайте кратко рассмотрим его функции и выпуск обновления.

Характеристики вина

  • Поддержка запуска программ Win64, Win32 (Win 95/98, NT / 2000 / XP / 2003 / Vista / 2008/7/2012/10), Win16 (Win 3.1) и DOS
  • Необязательное использование файлов DLL внешних поставщиков (например, включенных в Windows)
  • Графический дисплей на основе X11, позволяющий удаленно отображать любой X-терминал, а также консоль в текстовом режиме
  • Рабочий стол в коробке или смешанные окна
  • Поддержка DirectX для игр
  • Хорошая поддержка различных звуковых драйверов, включая OSS и ALSA
  • Поддержка альтернативных устройств ввода, например графических планшетов.
  • Печать: драйвер интерфейса PostScript (psdrv) для стандартных служб печати Unix PostScript
  • Поддержка модема, последовательного устройства, а также сети Winsock TCP / IP
  • Поддержка интерфейса ASPI (SCSI) для сканеров, записывающих устройств компакт-дисков и других устройств
  • Расширенная поддержка Unicode и иностранных языков
  • Полнофункциональный отладчик Wine, а также настраиваемые сообщения журнала трассировки для упрощения устранения неполадок

Wine 2.10 История изменений

  • Начальная версия графического драйвера Android
  • Поддержка словарей в веб-службах
  • Ряд исправлений Direct2D
  • Улучшения пользовательского интерфейса в RegEdit
  • Исправления кэша буфера обмена OLE
  • Игры Unreal Engine 3 ничего не обрабатывают в OS X
  • Главный герой отсутствует / невидим в демоверсии Hitchcock: The Final Cut
  • WPS 2013 (Kingsoft) сбой при установке
  • EA Origin вылетает после установки игр
  • блокнот ++ клавиша выхода
  • Sniper Elite V2 имеет неверное определение цвета

См. Полные списки в объявлении

Как установить Wine 2.0.1 в Ubuntu 17.04, Ubuntu 16.10, Ubuntu 16.04, Ubuntu 15.04, Ubuntu 14.04

  • Прежде всего удалите все существующие установки
 sudo apt remove wine * && sudo apt autoremove 

1. Установите Wine с помощью репозитория PPA

 sudo add-apt-repository ppa: ricotz / нестабильный
sudo apt-get update && sudo apt-get install wine-stable winetricks 

2. Установите Wine, скомпилировав пакет

 wget http: // dl.winehq.org/wine/source/2.x/wine-2.10.tar.xz
tar xjf wine-2.10.tar.xz
cd wine-2.10 /
sudo ./configure

  ----- Для 64-битной ОС ----- 
sudo ./configure --enable-win64

  ----- Обновите и установите Wine ----- 
sudo make
sudo make install 

Как удалить Wine из Ubuntu

 sudo apt-get purge wine-stable winetricks && sudo apt autoremove 

Теперь посмотрим, как установить приложение, игру и т. Д.

  • Просто запустите команду « winetricks », чтобы запустить ее.Затем вам будет предложено установить «Пакет Wine Mono» и «Пакет Wine Gecko». Нажмите на каждую Installs

  • Теперь выберите «Установить приложение» или «Установить игру» или любой другой вариант, который вы имеете в виду.

  • Для этого урока я установлю «7zip»

  • Нажмите кнопку установки, чтобы установить 7zip

  • После завершения установки нажмите «Отмена», чтобы завершить этот сеанс.Запустить 7zip с тире

Репозиторий машинного обучения UCI: набор данных Wine

Характеристики набора данных:

Многомерный

Количество экземпляров:

178

Площадь:

Физический

Характеристики атрибута:

Целое, вещественное

Количество атрибутов:

13

Дата дарения

1991-07-01

Сопутствующие задачи:

Классификация

Отсутствуют значения?

Количество посещений в Интернете:

1560830

Источник:

Первоначальные владельцы:

Форина, М.и др., ПАРВУС -
Расширяемый пакет для исследования, классификации и корреляции данных.
Институт фармацевтического и пищевого анализа и технологий, Виа Бригата Салерно,
16147 Генуя, Италия.

Донор:

Стефан Эберхард, эл. Почта: Стефан '@' coral.cs.jcu.edu.au

Информация о наборе данных:

Эти данные являются результатами химического анализа вин, выращенных в одном регионе Италии, но полученных из трех разных сортов.Анализ определил количество 13 компонентов, содержащихся в каждом из трех типов вин.

Я думаю, что в исходном наборе данных было около 30 переменных, но по какой-то причине у меня есть только 13-мерная версия. У меня был список из 30 или около того переменных, но а) я его потерял и б) я не знал, какие 13 переменных включены в набор.

Атрибуты (авторство Riccardo Leardi, riclea '@' anchem.unige.it )
1) Спирт
2) Яблочная кислота
3) Ясень
4) Щелочность золы
5) Магний
6) Фенолы общие
7) Флаваноиды
8) нефлаваноидные фенолы
9) Проантоцианы
10) Интенсивность цвета
11) Оттенок
12) OD280 / OD315 разбавленных вин
13) Пролин

В контексте классификации это хорошо поставленная проблема с "хорошо управляемыми" структурами классов.Хороший набор данных для первого тестирования нового классификатора, но не очень сложный.

Информация об атрибуте:

Все атрибуты непрерывны

Статистика отсутствует, но предлагается стандартизировать переменные для определенных целей (например, для нас с классификаторами, которые НЕ масштабно инвариантны)

ПРИМЕЧАНИЕ: 1-й атрибут - это идентификатор класса (1-3)

Соответствующие документы:

(1)
С. Эберхард, Д.Куманс и О. де Вель,
Сравнение классификаторов в параметрах большой размерности,
Тех. Номер представителя 92-02, (1992), Департамент компьютерных наук и Департамент
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде.
(также представлен в Technometrics).

Эти данные использовались со многими другими для сравнения различных
классификаторы. Классы разделимы, правда только RDA
получил 100% правильную классификацию.
(RDA: 100%, QDA 99.4%, LDA 98,9%, 1NN 96,1% (z-преобразованные данные))
(Все результаты с использованием метода исключения по одному)

(2)
С. Эберхард, Д. Куманс и О. де Вель,
«КЛАССИФИКАЦИОННОЕ ИСПОЛНЕНИЕ RDA»
Тех. Номер представителя 92-01, (1992), Департамент компьютерных наук и Департамент
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде.
(также отправлено в Journal of Chemometrics).

Здесь данные были использованы для иллюстрации превосходных характеристик
использование новой функции оценки с RDA.


Документы, в которых цитируется этот набор данных 1 :

Пинг Чжун и Масао Фукусима. Регуляризованный негладкий метод Ньютона для мультиклассовых машин опорных векторов. 2005. [Контекст просмотра].

Игорь Фишер и Ян Польша. Усиление блочно-матричной структуры для спектральной кластеризации. Телекоммуникационная лаборатория. 2005. [Контекст просмотра].

Стефан Муттер, Марк Холл и Эйбе Франк. Использование классификации для оценки результатов интеллектуального анализа правил доверительной ассоциации.Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Контекст просмотра].

Дженнифер Г. Дай и Карла Бродли. Выбор функций для обучения без учителя. Журнал исследований в области машинного обучения, 5. 2004 г. [Контекст представления].

Юань Цзян и Чжи-Хуа Чжоу. Редактирование обучающих данных для классификаторов kNN с помощью нейросетевого ансамбля. ISNN (1). 2004. [Контекст просмотра].

Михаил Биленко и Сугато Басу и Раймонд Дж. Муни. Интеграция ограничений и метрического обучения в полууправляемую кластеризацию.ICML. 2004. [Контекст просмотра].

Агапито Ледежма и Рикардо Алер, Арасели Санчис и Даниэль Боррахо. Эмпирическая оценка оптимизированных конфигураций стека. ICTAI. 2004. [Контекст просмотра].

Цзяньбинь Тан и Дэвид Л. Доу. MML-вывод наклонных деревьев решений. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Контекст просмотра].

Сугато Басу. Полу-контролируемая кластеризация с ограниченными базовыми знаниями. AAAI. 2004. [Контекст просмотра].

Джереми Кубица и Эндрю Мур.Вероятностная идентификация шума и очистка данных. ICDM. 2003. [Контекст просмотра].

Сугато Басу. Также отображается как технический отчет, UT-AI. Кандидатская диссертация. 2003. [Контекст просмотра].

Майкл Л. Реймер и Трэвис Э. Дум, Лесли А. Кун и Уильям Ф. Панч. Обнаружение знаний в медицинских и биологических наборах данных с использованием гибридного байесовского классификатора / эволюционного алгоритма. IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетике, часть B, 33. 2003. [контекст просмотра].

Мукунд Дешпанде и Джордж Карипис.Использование комбинации значений атрибутов для классификации. CIKM. 2002. [Контекст просмотра].

Петри Контканен, Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмаки, Томи Силандер и Генри Тирри. Труды предварительной и последующей обработки в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных: теоретические аспекты и приложения, семинар по машинному обучению и приложениям. Группа вычислений сложных систем (CoSCo). 1999. [Контекст просмотра].

Этхем Алпайдин. Голосование по нескольким ближайшим соседям.Артиф. Intell. Rev, 11. 1997. [Контекст просмотра].

Георг Тимм и Э. Фислер. Оптимальная установка весов, скорости обучения и прироста. Е С Е А Р Ч Р Е П Р О Р Т И Д И А П. 1997. [Контекст просмотра].

Педро Домингос. Унификация индукции на основе экземпляров и правил. Машинное обучение, 24. 1996. [Контекст просмотра].

Камаль Али и Майкл Дж. Паццани. Снижение количества ошибок за счет изучения множественных описаний. Машинное обучение, 24. 1996. [Контекст просмотра].

Георг Тимм и Эмиль Фислер.Технический отчет IDIAP High Order and Multilayer Perceptron Initialization. IEEE Transactions. 1994. [Контекст просмотра].

К. А. Дж. Доэрти, Рольф Адамс и Нил Дэйви. Неконтролируемое обучение с нормализованными данными и неевклидовыми нормами. Университет Хартфордшира. [Просмотр контекста].

Эрин Дж. Бреденштайнер и Кристин П. Беннетт. Мультикатегориальная классификация с помощью опорных векторных машин. Департамент математики Университета Эвансвилля. [Просмотр контекста].

Стефан Эберхард и О.де Вел и Дэнни Куманс. Новые быстрые алгоритмы выбора переменных на основе производительности классификатора. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].

Георг Тимм и Эмиль Фислер. Инициализация многослойного персептрона высокого порядка. [Просмотр контекста].

Прамод Вишванатх и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза паттернов, чтобы уменьшить проклятие эффекта размерности. Эл. адрес. [Просмотр контекста].

Чжи-Вэй Сю и Чэн-Ру Линь. Сравнение методов для мультиклассовых машин опорных векторов.Департамент компьютерных наук и информационной инженерии Национального Тайваньского университета. [Просмотр контекста].

Петри Контканен, Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмаки, Томи Силандер и Генри Тирри. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БАЙЕССКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ВЫСОКОМЕРНЫХ ДАННЫХ. Группа вычислений сложных систем (CoSCo). [Просмотр контекста].

Перри Мёрланд, Э. Фислер и И. Убарретксена-Беландия. Включение нелинейностей LCLV в оптические многослойные нейронные сети. Препринт статьи, опубликованной в журнале Applied Optics.[Просмотр контекста].

Маттиас Шерф и В. Брауэр. Отбор признаков с помощью метода взвешивания признаков. GSF - Национальный исследовательский центр окружающей среды и здоровья. [Просмотр контекста].

Wl / odzisl / aw Duch. Раскрашивание черных ящиков: визуализация решений нейронной сети. Школа компьютерной инженерии Наньянского технологического университета. [Просмотр контекста].

Х. Алтай Гувенир. Алгоритм обучения классификации, устойчивый к несущественным характеристикам. Билькентский университет, факультет компьютерной инженерии и информатики.[Просмотр контекста].

Кристиан Боргельт и Рудольф Крузе. Ускорение нечеткой кластеризации с помощью методов нейронных сетей. Исследовательская группа «Нейронные сети и нечеткие системы», Отдел обработки знаний и языковой инженерии, Школа компьютерных наук Магдебургского университета им. Отто фон Герике. [Просмотр контекста].

Денвер Дэш и Грегори Ф. Купер. Усреднение модели с использованием классификаторов дискретных байесовских сетей. Лаборатория систем принятия решений Программа интеллектуальных систем Питтсбургского университета.[Просмотр контекста].

Пинг Чжун и Масао Фукусима. Формулировки программирования конуса второго порядка для надежной многоклассовой классификации. [Просмотр контекста].

Айнур Акку и Х. Алтай Гувенир. Взвешивание признаков в классификации k ближайшего соседа в проекциях признаков. Департамент компьютерной инженерии и информатики Билькентского университета. [Просмотр контекста].

К. Титус Браун и Гарри В. Буллен, Шон П. Келли и Роберт К. Сяо, Стивен Г. Саттерфилд и Джон Г.Хагедорн и Джудит Э. Девани. Визуализация и интеллектуальный анализ данных в трехмерной иммерсивной среде: летний проект 2003 г. [контекст просмотра].

Стефан Эберхард, Дэнни Куманс и Де Вел. ВЫПОЛНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗЦОВ В ВЫСОКОМЕРНЫХ УСТАНОВКАХ. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].

Прамод Вишванатх и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза паттернов на основе разбиения с эффективными алгоритмами классификации ближайшего соседа.Департамент компьютерных наук и автоматизации Индийского института науки. [Просмотр контекста].

Инь Чжан и В. Ник Стрит. Упаковка с адаптивными затратами. Департамент управленческих наук Университета Айовы Айова-Сити. [Просмотр контекста].

Даичи Мотихаси, Гэн-итиро Кикуи и Кендзи Кита. Изучение неструктурной метрики расстояния с помощью минимальных кластерных искажений. Научно-исследовательские лаборатории устного перевода ATR. [Просмотр контекста].

Абдельхамид Бучачиа. Сети RBF для изучения частично помеченных данных.Департамент информатики Клагенфуртского университета. [Просмотр контекста].

Запрос цитаты:

См. Машинное обучение Политика цитирования репозитория

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *