Полярность 0: Как определить полярность аккумулятора?

Рисунок \(\PageIndex{2}\): По мере увеличения разницы электроотрицательностей между двумя атомами связь становится более ионной.

На рисунке \(\PageIndex{4}\) показана грубая аппроксимация различий электроотрицательности, связанных с ковалентными, полярными ковалентными и ионными связями. Однако эта таблица является лишь общим руководством со многими исключениями. Например, атомы H и F в HF имеют разность электроотрицательностей 1,9, а атомы N и H в NH ₃ разница составляет 0,9, однако оба этих соединения образуют связи, которые считаются полярными ковалентными. Точно так же атомы Na и Cl в NaCl имеют разность электроотрицательностей 2,1, а атомы Mn и I в MnI ₂

Лучшее руководство по ковалентному или ионному характеру связи — рассмотреть типы вовлеченных атомов и их относительное положение в периодической таблице. Связи между двумя неметаллами обычно ковалентны; связь между металлом и неметаллом часто ионная.

Некоторые соединения содержат как ковалентные, так и ионные связи. Атомы в многоатомных ионах, таких как OH ^– , \(\ce{NO3-}\) и \(\ce{Nh5+}\), удерживаются вместе полярными ковалентными связями. Однако эти многоатомные ионы образуют ионные соединения, соединяясь с ионами противоположного заряда. Например, нитрат калия KNO ₃ содержит катион K ⁺ и многоатомный анион \(\ce{NO3-}\). Таким образом, связь в нитрате калия ионная, возникающая в результате электростатического притяжения между ионами K

Пример \(\PageIndex{1}\): электроотрицательность и полярность связи

Полярность связи играет важную роль в определении структуры белков. Используя значения электроотрицательности в таблице A2, расположите следующие ковалентные связи — все они обычно встречаются в аминокислотах — в порядке возрастания полярности. Затем обозначьте положительные и отрицательные атомы, используя символы δ+ и δ–:

C–H, C–N, C–O, N–H, O–H, S–H

Раствор

Полярность этих связей возрастает по мере увеличения абсолютного значения разности электроотрицательностей. Атом с обозначением δ- является более электроотрицательным из двух. В таблице \(\PageIndex{1}\) эти связи показаны в порядке возрастания полярности.

Упражнение \(\PageIndex{1}\)

Силиконы представляют собой полимерные соединения, содержащие, среди прочего, следующие типы ковалентных связей: Si–O, Si–C, C–H и C–C. Используя значения электроотрицательности на рисунке \(\PageIndex{3}\), расположите связи в порядке возрастания полярности и обозначьте положительные и отрицательные атомы символами δ+ и δ–.

Ответ

Подробнее

Видео \(\PageIndex{2}\): Вода — уникальная полярная молекула.

Сводка

Видео \(\PageIndex{3}\): Обзор электроотрицательности.

Ковалентные связи образуются, когда электроны распределяются между атомами и притягиваются ядрами обоих атомов. В чисто ковалентных связях электроны распределены поровну. В полярных ковалентных связях электроны распределяются неравномерно, поскольку один атом оказывает на электроны более сильное притяжение, чем другой. Способность атома притягивать пару электронов в химической связи называется его электроотрицательностью. Разница в электроотрицательности между двумя атомами определяет, насколько полярной будет связь. В двухатомной молекуле с двумя одинаковыми атомами нет разницы в электроотрицательности, поэтому связь неполярная или чисто ковалентная. Когда разница электроотрицательностей очень велика, как в случае между металлами и неметаллами, связь характеризуется как ионная.

Глоссарий

длина связи

расстояние между ядрами двух связанных атомов, при котором достигается наименьшая потенциальная энергия

ковалентная связь

Связь

образуется, когда электроны делятся между атомами

электроотрицательность

склонность атома притягивать к себе электроны в связи

полярная ковалентная связь

ковалентная связь между атомами различной электроотрицательности; ковалентная связь с положительным концом и отрицательным концом

чистая ковалентная связь

(также неполярная ковалентная связь) ковалентная связь между атомами с одинаковой электроотрицательностью

Авторы и ссылки

• Пол Флауэрс (Университет Северной Каролины, Пембрук), Клаус Теопольд (Университет Делавэра) и Ричард Лэнгли (Государственный университет Стивена Ф. Остина) с соавторами. Контент учебника, созданный OpenStax College, находится под лицензией Creative Commons Attribution License 4. 0. Скачать бесплатно на http://cnx.org/contents/85abf193-2бд…[email protected]).

• Аделаида Кларк, Орегонский технологический институт
• Ускоренный курс Химия: Ускоренный курс является подразделением компании Complexly, и видео можно бесплатно транслировать в образовательных целях.
• Приверженность TED-Ed созданию уроков, которыми стоит поделиться, является продолжением миссии TED по распространению великих идей. В растущей библиотеке анимаций TED-Ed на TED-Ed вы найдете тщательно подобранные образовательные видеоролики, многие из которых представляют собой результат сотрудничества талантливых педагогов и аниматоров, номинированных на веб-сайте TED-Ed.
• Питомец учителя

Обратная связь

Хотите оставить отзыв об этом тексте? Кликните сюда.

Нашли опечатку и хотите получить дополнительные баллы? Кликните сюда.

1. Наверх

• Была ли эта статья полезной?

1. Тип изделия

   Раздел или страница

   Лицензия

   СС BY

   Показать страницу TOC

   № на стр.

2. Теги

   1. источник[1]-хим-112692

клиентская библиотека Python | Облако Google

Vertex AI: Google Vertex AI — это интегрированный набор инструментов и сервисов машинного обучения для создания и использования моделей машинного обучения с AutoML или пользовательским кодом. Он предлагает как новичкам, так и экспертам лучшую рабочую среду для всего жизненного цикла разработки машинного обучения.

• Документация клиентской библиотеки

• Документация по продукту

Быстрый старт

Чтобы использовать эту библиотеку, сначала необходимо выполнить следующие шаги:

1. Выберите или создайте проект Cloud Platform.

2. Включите выставление счетов для вашего проекта.

3. Включить API платформы облачного ИИ.

4. Настройка аутентификации.

Установка

Установите эту библиотеку в виртуальную среду с помощью pip. virtualenv — это инструмент для создавать изолированные среды Python. Основная проблема, которую он решает, является одной из зависимости и версии, и косвенно разрешения.

С помощью virtualenv эту библиотеку можно установить без системного установить разрешения и не конфликтовать с установленной системой зависимости.

Mac/Linux

 пип установить виртуалэнв
virtualenv <ваша-окружение>
источник /bin/активировать
/bin/pip установить google-cloud-aiplatform
 

Окна

 пип установить виртуалэнв
virtualenv <ваша-окружение>
\Scripts\activate
\Scripts\pip.exe установить google-cloud-aiplatform
 

Обзор

В этом разделе представлен краткий обзор Vertex AI SDK для Python. Вы также можете ссылаться на блокноты в vertex-ai-samples для примеров.

Импорт

SDK можно использовать из корня пакета:

 из google.cloud импортировать aiplatform
 

Инициализация

Инициализируйте SDK для хранения общих конфигураций, которые вы используете с SDK.

 aiplatform.init(
    # ваш идентификатор или номер проекта Google Cloud
    # используемая среда по умолчанию не установлена
    проект='мой-проект',
    # регион Vertex AI, который вы будете использовать
    # по умолчанию us-central1
    location='us-central1',
    # Сегмент Google Cloud Storage в том же регионе, что и местоположение
    # используется для создания артефактов
    staging_bucket='gs://my_staging_bucket',
    # пользовательский google.auth.credentials.Credentials
    # используются учетные данные среды по умолчанию, если они не установлены
    учетные данные = мои_учетные данные,
    # имя ресурса ключа шифрования, управляемого клиентом
    # будет применяться ко всем ресурсам Vertex AI, если установлено
    шифрование_spec_key_name=my_encryption_key_name,
    # название эксперимента для отслеживания
    # регистрируемые метрики и параметры
    эксперимент='мой-эксперимент',
    # описание эксперимента выше
    Experiment_description='описание моего эксперимента'
)
 

Наборы данных

Vertex AI предоставляет управляемые наборы данных в виде таблиц, текста, изображений и видео. В SDK наборы данных могут использоваться в дальнейшем для модели поездов.

Чтобы создать табличный набор данных:

 my_dataset = aiplatform.TabularDataset.create(
    display_name="my-dataset", gcs_source=['gs://path/to/my/dataset.csv'])
 

Вы также можете создать и импортировать набор данных в отдельные шаги:

 из google.cloud импортировать aiplatform
my_dataset = aiplatform.TextDataset.create(
    display_name="мой набор данных")
my_dataset.import(
    gcs_source=['gs://path/to/my/dataset.csv']
    import_schema_uri = aiplatform.schema.dataset.ioformat.text.multi_label_classification
)
 

Чтобы получить ранее созданный набор данных:

 набор данных = aiplatform.ImageDataset('projects/my-project/location/us-central1/datasets/{DATASET_ID}')
 

Vertex AI поддерживает различные схемы наборов данных. Ссылки на эти схемы доступны в aiplatform. schema.dataset пространство имен. Дополнительные сведения о поддерживаемых схемах наборов данных см. Подготовка документов с данными.

Обучение

Vertex AI SDK для Python позволяет обучать пользовательские модели и модели AutoML.

Пользовательские модели можно обучать с помощью пользовательского сценария Python, пользовательского пакета Python или контейнера.

Подготовка пользовательского кода

Пользовательское обучение Vertex AI позволяет вам тренироваться на наборах данных Vertex AI и создавать модели Vertex AI. Для этого ваш скрипт должен придерживаться следующего контракта:

Он должен считывать наборы данных из переменных среды, заполненных службой обучения:

 os.environ['AIP_DATA_FORMAT'] # предоставляет формат данных
os.environ['AIP_TRAINING_DATA_URI'] # uri для разделения обучения
os.environ['AIP_VALIDATION_DATA_URI'] # uri для разделения проверки
os. environ['AIP_TEST_DATA_URI'] # uri для проверки разделения
 

Подробный обзор см. на странице Использование управляемого набора данных в пользовательском приложении для обучения.

Он должен записать артефакт модели в переменную среды, заполненную службой обучения:

 os.environ['AIP_MODEL_DIR']
 

Обучение бегу

 задание = aiplatform.CustomTrainingJob(
    display_name="моя-учебная-работа",
    script_path="training_script.py",
    container_uri="gcr.io/cloud-aiplatform/training/tf-cpu.2-2:latest",
    требования = ["gcsfs == 0.7.1"],
    model_serving_container_image_uri="gcr.io/cloud-aiplatform/prediction/tf2-cpu.2-2:latest",
)
модель = job.run(my_dataset,
                количество_реплик = 1,
                тип_машины = "n1-стандарт-4",
                accelerator_type='NVIDIA_TESLA_K80',
                ускоритель_счет = 1)
 

В приведенном выше блоке кода my_dataset — это управляемый набор данных, созданный в разделе «Набор данных» выше. Переменная модели — это управляемая модель Vertex AI, которую можно развернуть или экспортировать.

AutoML

Vertex AI SDK для Python поддерживает AutoML в виде таблиц, изображений, текста, видео и прогнозирования.

Для обучения табличной модели AutoML:

 набор данных = aiplatform.TabularDataset('projects/my-project/location/us-central1/datasets/{DATASET_ID}')
работа = aiplatform.AutoMLTabularTrainingJob(
  display_name="train-automl",
  оптимизация_prediction_type="регрессия",
  Optimization_objective="минимизировать-rmse",
)
модель = задание.выполнить(
    набор данных = набор данных,
    target_column="имя_целевого_столбца",
    training_fraction_split=0,6,
    validation_fraction_split=0,2,
    test_fraction_split=0,2,
    Budget_milli_node_hours=1000,
    model_display_name="моя-automl-модель",
    disable_early_stopping = Ложь,
)
 

Модели

Чтобы развернуть модель:

 конечная точка = model. deploy(machine_type="n1-standard-4",
                        min_replica_count=1,
                        max_replica_count=5
                        machine_type = 'n1-стандарт-4',
                        accelerator_type='NVIDIA_TESLA_K80',
                        ускоритель_счет = 1)
 

Чтобы загрузить модель:

 модель = aiplatform.Model.upload(
    display_name = 'моя модель',
    Artifef_uri="gs://python/to/my/model/dir",
    serve_container_image_uri="gcr.io/cloud-aiplatform/prediction/tf2-cpu.2-2: последний",
)
 

Чтобы получить модель:

 модель = aiplatform.Model('/projects/my-project/locations/us-central1/models/{MODEL_ID}')
 

Подробный обзор см. на странице Импорт моделей в Vertex AI:

Пакетное прогнозирование

Чтобы создать задание пакетного прогнозирования:

 модель = aiplatform.Model('/projects/my-project/locations/us-central1/models/{MODEL_ID}')
batch_prediction_job = модель. batch_predict(
  job_display_name = 'мое-пакетное-прогнозирование-задания',
  instances_format = 'csv',
  machine_type = 'n1-стандарт-4',
  gcs_source=['gs://путь/к/моему/файлу.csv'],
  gcs_destination_prefix='gs://path/to/my/batch_prediction/results/',
  service_account='[email protected]'
)
 

Вы также можете создать задание пакетного прогнозирования асинхронно, включив аргумент sync=False:

 batch_prediction_job = model.batch_predict(..., sync=False)
# дождаться создания ресурса
batch_prediction_job.wait_for_resource_creation()
# получить состояние
batch_prediction_job.state
# заблокировать до завершения задания
batch_prediction_job.wait()
 

Конечные точки

Чтобы получить прогнозы от конечных точек:

 endpoint.predict(instances=[[6.7, 3.1, 4.7, 1.5], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2]])
 

Для создания конечной точки

 конечная точка = endpoint. create(display_name='my-endpoint')
 

Чтобы развернуть модель в созданной конечной точке:

 модель = aiplatform.Model('/projects/my-project/locations/us-central1/models/{MODEL_ID}')
endpoint.deploy(модель,
                min_replica_count=1,
                max_replica_count=5
                machine_type = 'n1-стандарт-4',
                accelerator_type='NVIDIA_TESLA_K80',
                ускоритель_счет = 1)
 

Чтобы отменить развертывание моделей с конечной точки:

 конечная точка.undeploy_all()
 

Чтобы удалить конечную точку:

 конечная точка.delete()
 

Трубопроводы

Чтобы создать Vertex AI Pipeline, запустите и отслеживайте до завершения:

 # Создать экземпляр объекта PipelineJob
pl = PipelineJob(
    display_name="Мой первый конвейер",
    # Включать или нет кеширование
    # True = всегда кэшировать результат шага конвейера
    # False = никогда не кэшировать результат шага конвейера
    # None = параметр отложить до кэширования для каждого компонента конвейера в определении конвейера
    enable_caching = Ложь,
    # Локальный путь или путь GCS к скомпилированному определению конвейера
    template_path="трубопровод. json",
    # Словарь, содержащий входные параметры для вашего пайплайна
    параметр_значения = параметр_значения,
    # Путь GCS для работы в качестве корня конвейера
    pipe_root = pipeline_root,
)
# Выполнить пайплайн в Vertex AI и отслеживать до завершения
pl.run(
  # Адрес электронной почты служебной учетной записи для использования для запуска конвейера
  # У вас должно быть разрешение iam.serviceAccounts.actAs для учетной записи службы, чтобы использовать его
  сервис_аккаунт = сервис_аккаунт,
  # Должен ли этот вызов функции быть синхронным (дождитесь завершения работы конвейера перед завершением)
  # или асинхронный (немедленный возврат)
  синхронизация = Истина
)
 

Чтобы создать Vertex AI Pipeline без мониторинга до завершения, используйте submit вместо run:

 # Создать экземпляр объекта PipelineJob
pl = PipelineJob(
    display_name="Мой первый конвейер",
    # Включать или нет кеширование
    # True = всегда кэшировать результат шага конвейера
    # False = никогда не кэшировать результат шага конвейера
    # None = параметр отложить до кэширования для каждого компонента конвейера в определении конвейера
    enable_caching = Ложь,
    # Локальный путь или путь GCS к скомпилированному определению конвейера
    template_path="трубопровод. json",
    # Словарь, содержащий входные параметры для вашего пайплайна
    параметр_значения = параметр_значения,
    # Путь GCS для работы в качестве корня конвейера
    pipe_root = pipeline_root,
)
# Отправляем конвейер в Vertex AI
pl.submit(
  # Адрес электронной почты служебной учетной записи для использования для запуска конвейера
  # У вас должно быть разрешение iam.serviceAccounts.actAs для учетной записи службы, чтобы использовать его
  сервис_аккаунт = сервис_аккаунт,
)
 

Объяснимый ИИ: получение метаданных

Чтобы получить метаданные в формате словаря из моделей TensorFlow 1:

 из google.cloud.aiplatform.explain.metadata.tf.v1 import save_model_metadata_builder
строитель = сохраненный_модель_метаданные_строитель.СаведМодельМетаданныеBuilder(
          'gs://python/to/my/model/dir', tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING]
      )
сгенерированный_md = строитель.get_metadata()
 

Чтобы получить метаданные в формате словаря из моделей TensorFlow 2:

 из google.
No related posts.