Осгд в строительстве расшифровка: Предоставление сведений из информационной системы обеспечения градостроительной деятельности (ИСОГД) В избранное

Содержание

ИСОГД - это... Что такое ИСОГД?

ИСОГД (в Российской Федерации - Информационные Системы Обеспечения Градостроительной Деятельности) — Градостроительный кодекс Российской Федерации определяет информационные системы обеспечения градостроительной деятельности как организованный систематизированный свод документированных сведений о развитии территорий, об их застройке, земельных участках, объектах капитального строительства и иных необходимых для осуществления градостроительной деятельности сведений. Таким образом, ИСОГД может быть представлена в чисто документарной форме с "ручной" обработкой информации в форме бумажных документов. В случае реализации ИСОГД на основе компьютерных технологий говорят об "Автоматизированной информационной системе обеспечения градостроительной деятельности" (АИС ОГД).

История

Термин ИСОГД встречается уже в Градостроительном кодексе России 2004 года, но специализированное постановление об ИСОГД, определяющее состав сведений и полномочия ведения, вышло лишь в 2006 году. Ранее - в 90-х годах 20 века эта система сведений называлась "градостроительный кадастр" Сейчас в РФ уже внедрено некоторое количество ИСОГД.

Полномочия ведения

ИСОГД ведутся органами местного самоуправления:

  • муниципальных районов
  • городских округов

Состав сведений

ИСОГД содержат сведения о:

  • развитии территорий
  • застройке территорий
  • земельных участках
  • объектах капитального строительства
  • иных необходимых для осуществления градостроительной деятельности сведений

Разделы

  • Документы территориального планирования РФ в части, касающейся территории муниципального образования
  • Документы территориального планирования субъекта РФ в части, касающейся территории муниципального образования
  • Документы территориального планирования муниципального образования, материалы по их обоснованию
  • Правила землепользования и застройки, внесение в них изменений
  • Документация по планировке территорий
  • Изученность природных и техногенных условий
  • Изъятие и резервирование земельных участков для государственных или муниципальных нужд
  • Застроенные и подлежащие застройке земельные участки
  • Геодезические и картографические материалы

Архитектура

В силу того, что в ИСОГД необходимо хранить графическую информацию, они часто строятся на основе геоинформационных систем (тонкий клиент» в силу необходимости обеспечения доступа множеству пользователей.

Законодательство

  • Градостроительный кодекс РФ (2004)ст.56
  • Федеральный закон от 06.10.2003 № 131-ФЗ «Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации»
  • Постановление Правительства Российской Федерации от 09.06.2006 № 363 «Об информационном обеспечении градостроительной деятельности»
  • Приказ №85 Минрегиона Российской Федерации от 30.08.2007 г. «Об утверждении документов по ведению информационной системы обеспечения градостроительной деятельности»
  • Приказ №34 Министерства информационных технологий и связи Российской Федерации от 24.03.2008г. " Об утверждении перечня типовых программно-технических решений в сфере региональной информатизации".

Разработки

На данный момент (март 2007) на российском рынке представлены следующие продукты:

  • «Мониторинг» компании "Центр системных исследований "Интегро", г.Уфа http://www.integro.ru
  • «ИСОГД» компании Проектно-изыскательский институт ГЕО. Ссылка на описание системы: http://www.pgeo.ru/develop/isogd/
  • «UrbaniCS» компании CSoft (базовое ПО — Autocad MapGuide)
  • «Дока-ИСОГД»
  • http://npo.baltros.ru/projects/r_projects/aisogd/ - Web узел ИСОГД компании Балтрос
  • http://www.gradkadastr.ru - ИСОГД Службы градостроительного кадастра
  • http://www.gisinfo.ru - сайт Конструкторского Бюро "Панорама" - ГИС "Карта 2008", Муниципальная ГИС "Земля и Недвижимость"

Wikimedia Foundation. 2010.

Информационная система обеспечения градостроительной деятельности. Официальный портал Администрации города Омска

Информационная система обеспечения градостроительной деятельности муниципального образования город Омск Омской области (ИСОГД) — организованный в соответствии с требованиями Градостроительного кодекса Российской Федерации систематизированный свод документированных сведений о развитии территорий, об их застройке, о земельных участках, об объектах капитального строительства и иных необходимых для осуществления градостроительной деятельности сведений.

Целью ведения ИСОГД является обеспечение органов государственной власти, органов местного самоуправления, физических и юридических лиц достоверными сведениями, необходимыми для осуществления градостроительной, инвестиционной и иной хозяйственной деятельности, проведения землеустройства.

Документирование сведений ИСОГД осуществляется на бумажных и электронных носителях. При несоответствии записей на бумажном и электронном носителях приоритет имеют записи на бумажном носителе.

Сведения ИСОГД включают в себя материалы в текстовой форме и виде карт (схем), являются открытыми и общедоступными за исключением сведений, отнесенных федеральными законами к категории ограниченного доступа.

ИСОГД в цифрах

В настоящее время ИСОГД города Омска насчитывает более 75 000 документов в бумажном и электронном виде. Сформировано 15 000 дел о земельных участках. Ежегодно в системе регистрируется и размещается для хранения около 11,5 тысяч документов.

В год в системе регистрируется более 1 300 запросов от заинтересованных лиц на предоставление сведений, предоставляется более 2 500 копий документов в бумажном и электронном растровом и векторном виде, в том числе осуществляется предоставление по системе межведомственного электронного взаимодействия.

Ведение ИСОГД

Ведение ИСОГД осуществляется работниками управления информационного обеспечения градостроительной деятельности департамента архитектуры и градостроительства путем сбора, документирования, актуализации, обработки, систематизации, учета и хранения сведений, необходимых для осуществления градостроительной деятельности.

Региональный портал государственных и муниципальных услуг

Вы можете изменить регион:
АбинскАбинский районАбрау-ДюрсоАгойскийАдагумскийАдлерскийАзовскийАлександровскийАлександровскийАлексее-ТенгинскийАлексеевскийАнапаАнапскийАнапский районАнастасиевскийАндрюковскийАпшеронскАпшеронский районАрмавирАрхангельскийАрхипо-ОсиповскийАтаманскийаул Агуй-Шапсугаул Большое Псеушхоаул Большой Кичмайаул Калежаул Коноковскийаул Кургоковскийаул Лыготхаул Малое Псеушхоаул Малый Кичмайаул Наджигоаул Псебеаул Тхагапшаул Урупскийаул ХаджикоАфипскийАхметовскийАхтанизовскийАхтарскийАхтырскийАчуевоАчуевскийБаговскийБакинскийБарановскийБатуринскийБезводныйБезымянныйБейсугскийБейсужекскийБелоглинскийБелоглинский районБелореченскБелореченский районБелохуторскойБеноковскийБерезанскийБерезовскийБесленеевскийБесскорбненскийБесстрашненскийБжедуховскийБлагодарненскийБойкопонурскийБольшебейсугскийБольшекозинскийБородинскийБратковскийБратскийБратскийБриньковскийБрюховецкийБрюховецкий районБузиновскийБураковскийВанновскийВарениковскийВарнавинскийВасюринскийВеликовечненскийВельяминовскийВенцы ЗаряВерхнебаканскийВерхнекубанскийВерхнелооскийВеселовскийВеселовскийВимовскийВиноградныйВладимирскийВоздвиженскийВознесенскийВолковскийВольненскийВоронежскийВоскресенскийВосточныйВосточныйВосточныйВыселковскийВыселковский районВышестеблиевскийГазырскийГайдукскийГайкодзорскийГеймановскийГеленджикГеоргиевскийГирейГлафировскийГлебовскийГолубая НиваГолубицкийГорькобалковскийГорячий КлючГостагаевскийГривенскийГригорьевскийГришковскийГубскийГулькевичиГулькевичский районДербентскийДжигинскийДжубга кпДжумайловскийДивноморскийДинскойДинской районДмитриевскийДнепровскийДолжанскийДружненскийДядьковскийЕйскЕйскийЕйский районЕйскоукрепленскийЕкатериновскийЕлизаветинскийЕремизино-БорисовскийЖелезныйЖуравскийЗабойскийЗаветныйЗападныйЗападныйЗапорожскийЗассовскийИвановскийИльинскийИльинскийИльскийим М ГорькогоИмеретинскийИрклиевскийКабардинскийКабардинскийКавказскийКавказский районКазанскийКаладжинскийКалининоКалининскийКалининскийКалининский районКалниболотскийКалужскийКамышеватскийКаневскийКаневский районКанеловскийКарасунскийКеслеровскийКиевскийКировскийКирпильскийКисляковскийКичмайскийКовалевскийКомсомольскийКоноковскийКонстантиновскийКопанскойКореновскКореновский районКоржевскийКоржовскийКостромскойКрасная ПолянаКрасноармейскийКрасноармейский районКрасногвардейскийКрасногвардейскийКраснодарКраснокутскийКрасносельскийКрасносельскийКрасносельскийКраснострельскийКропоткинКрупскийКрыловскийКрыловскийКрыловский районКрымскКрымский районКубанецКубанскийКубанскийКубанскостепнойКубаньКугоейскийКудепстинскийКуйбышевскийКуйбышевскийКуликовскийКурганинскКурганинский районКургоковскийКуринскийКурчанскийКутаисКутаисскийКухаривскийКущевскийКущевский районЛабинскЛабинский районЛадожскийЛазаревскийЛенинградскийЛенинградский районЛенинскийЛовлинскийЛосевскийЛучевойЛыготхскийЛьвовскийЛяпинскийМаевскийМаламинскийМалотенгинскийМарьинскийМарьянскийМахошевскийМаякскийМедведовскийМезмайскийМерчанскийМингрельскийМирскойМихайловскийМихайловскийМичуринскийМолдаванскийМолдовскийМоревскийМостовский районМостовскойМысхакскийНадежненскийНатухаевскийНезаймановскийНезамаевскийНезамаевскийНекрасовскийНефтегорскНижегородскийНижнебаканскийНижнебаканскийНиколаевскийНиколаевскийНиколенскийНовоалексеевскийНовобейсугскийНовоберезанскийНововеличковскийНововладимировскийНоводеревянковскийНоводжерелиевскийНоводмитриевскийНовоивановскийНовокорсунскийНовокубанскНовокубанский районНоволабинскийНоволенинскийНоволеушковскийНовомалороссийскийНовоминскийНовомихайловскийНовомихайловский кпНовомышастовскийНовониколаевскийНовопавловскийНовопашковскийНовопетровскийНовопластуновскийНовоплатнировскийНовопокровскийНовопокровскийНовопокровский районНовополянскийНоворежетскийНоворождественскийНовороссийскНовосельскийНовосельскийНовосергиевскийНовотаманскийНовотитаровскийНовоукраинскийНовоуманскийНовощербиновскийНовоясенскийОбразцовыйОктябрьскийОктябрьскийОктябрьскийОктябрьскийОльгинскийОтважненскийОтрадненскийОтрадненскийОтрадненский районОтрадо-КубанскийОтрадо-Ольгинскийп 8 Мартап Агрономп Андрее-Дмитриевскийп Артющенкоп Асфальтовая Горап Ахтарскийп Базы Отдыха "Ласточка"п Батарейкап Бейсугп Белозерныйп Береговойп Береговойп Березовыйп Бичевыйп Ближнеейскийп Ближнийп Большевикп Большелугскийп Ботаникап Братскийп Братскийп Бригадныйп Бугунжап Бурдатскийп Бурныйп Венцып Верхнебаканскийп Верхневеденеевскийп Верхнее Джеметеп Веселовкап Веселыйп Веселыйп Веселыйп Веселыйп Веселыйп Вимовецп Виноградныйп Виноградныйп Виноградныйп Вишневыйп Вишнякип Водныйп Водораздельныйп Возрождениеп Волнап Волна Революциип Восточныйп Восточныйп Восточныйп Восточныйп Восточныйп Восточныйп Восточныйп Восточныйп Восходп Восходп Впередп Встречныйп Высокийп Высотныйп Высотныйп Газырьп Ганжинскийп Гаркушап Глубокийп Голубая Нивап Горныйп Горскийп Горькийп Гражданскийп Грачевкап Дальнийп Дальнийп Дальнийп Дальнийп Двубратскийп Десятихаткап Десятихаткап Дивныйп Дома Отдыха "Кубань"п Донскойп Дорожныйп Дружелюбныйп Дружелюбныйп Дружныйп Дружныйп Дубравныйп Дунайскийп Ерикп ж/д Платформы Коцебуп ж/д рзд Ачкасовоп ж/д рзд Впередп ж/д рзд Кара-Джалгап ж/д рзд Меклетап ж/д рзд Редутскийп ж/д рзд Тихонькийп ж/д рзд Чеконп Ж/д ст Васюринскаяп Ж/д ст Порошинскаяп Жемчужныйп Животноводп За Родинуп Забойскийп Заветноеп Заветныйп Заветы Ильичап Заводскойп Закубанскийп Западныйп Западныйп Западныйп Западныйп Западныйп Запрудныйп Заречныйп Заречныйп Заречныйп Заречныйп Заречныйп Зарождениеп Заряп Заряп Заряп Заряп Заряп Звездап Зеленопольскийп Зеленопольскийп Зеленыйп Зерновойп Знаменскийп Знаменскийп Зональныйп Зональныйп Зорькап Известковыйп Изобильныйп Ильичп им М Горькогоп Индустриальныйп Индустриальныйп Казачий Ерикп Каменныйп Кировскийп Кирпичныйп Кирпичныйп Кирпичныйп Кисляковкап Ключевойп Ковалевкап Колосистыйп Коммунарп Комсомольскийп Комсомольскийп Комсомольскийп Комсомольскийп Комсомольскийп Комсомольскийп Комсомольскийп Комсомольскийп Коренная Балкап Кочетинскийп Красная Заряп Красноармейскийп Красноармейскийп Красноармейскийп Красноармейскийп Красногвардеецп Краснодарскийп Краснодарскийп Краснодарскийп Красное Полеп Краснолитп Краснополянскийп Краснофлотскийп Красныйп Красныйп Красныйп Красныйп Красный Борецп Красный Лесп Красный Октябрьп Крутойп Кубанецп Кубанская Степьп Кубанскийп Кубаньп Куйбышевап Кура-Промыселп Кура-Транспортныйп Кутаисп Кучугурып Лазурныйп Лазурныйп Лаштованныйп Лебяжий Островп Лесничествоп Лесничество Абрау-Дюрсоп Леснойп Леснойп Лесодачап Лесхозп Лиманскийп Луговойп Лучп Лучезарныйп Магистральныйп Майскийп Максима Горькогоп Малокубанскийп Малороссийскийп Малый Утришп Маякп Маякп Мезмайп Мирап Мирныйп Мирныйп Мирныйп Мирныйп Мирныйп Мирныйп Мирныйп Мирныйп Мирныйп Мирныйп Мирныйп Мирныйп Мирскойп Мирскойп Мичуринскийп Молодежныйп Морскойп Моторныйп МТФ N 1 клх им Ленинап МТФ N 2 клх им Ленинап МТФ N 8 клх "Путь к Коммунизму"п Набережныйп Набережныйп Найдорфп Незамаевскийп Нефтекачкап Нефтепромыселп Нефтепромысловыйп Нижневеденеевскийп Никитиноп Новоберезанскийп Новоивановскийп Новолабинскийп Новопетровскийп Новопокровскийп Новосадовыйп Новые Полянып Новыйп Новыйп Новыйп Новый Режетп Обильныйп Образцовыйп Овощной Отделения N 2 свх "Челбасский"п Огородныйп Озерныйп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Октябрьскийп Ордынскийп Орлово-Кубанскийп Отважныйп Отдаленныйп Отделения N 1 свх "Новосергиевский"п Отделения N 2 свх "Белоглинский"п Отделения N 2 свх "Новосергиевский"п Отделения N 2 СКЗНИИСиВп Отделения N 3 ОПХ КНИИСХп Отделения N 3 СКЗНИИСиВп Отделения N 4 свх "Пашковский"п Отделения N 4 свх "Пашковский"п Отделения N 5 свх "Новосергиевский"п Отделения N 6 свх "Новосергиевский"п Отрадо-Тенгинскийп Пансионата "Весна"п Пансионата "Гизельдере"п Пансионата "Небуг"п Пансионата "Ольгинка"п Пансионата "Южный"п Парковыйп Партизанскийп Пенькозаводп Первенецп Первомайскийп Первомайскийп Первомайскийп Первомайскийп Первомайскийп Первомайскийп Первомайскийп Первомайскийп Первомайскийп Первомайскийп Первомайскийп Первомайскийп Первомайского Лесничествап Перевалкап Передовойп Пересыпьп Песчаныйп Планческая Щельп Плодородныйп Плодородныйп Победительп Победительп Подбельскийп Подгорныйп Подлесныйп Подлесныйп Подлесныйп Подсобного Производственного Хозяйства Биофабрикип Подсобного Производственного Хозяйства Биофабрикип Полевойп Полтавскийп Предгорныйп Приазовскийп Прибрежныйп Привольныйп Пригородныйп Пригородныйп Придорожныйп Прикубанскийп Прилиманскийп Приморскийп Приморскийп Приозерныйп Приреченскийп Приречьеп Прогрессп Прогрессп Пролетарийп Пролетарскийп Пролетарскийп Промысловыйп Просторныйп Проточныйп Прохладныйп Пчелап Пятихаткип Раздольныйп Раздольныйп Разьездп Рассветп Расцветп Режетп Решетиловскийп Рисовыйп Рисоопытныйп Ровныйп Рогачевскийп Родникип Розовыйп Российскийп Российскийп Садовыйп Садовыйп Садовыйп Садовыйп Садовыйп Садовыйп Садовыйп Садовыйп Санатория "Агрия"п Санатория "Черноморье"п Саукдереп Светлыйп Светлыйп Светлый Путь Ленинап Свободныйп Свободныйп Северныйп Северныйп Северныйп Северныйп Северныйп Северныйп Северныйп Северо-Кавказской Зональной Опытной Станции ВНИИЛРп Селекционныйп Семеноводческийп Сеннойп Синегорскп Смелыйп Советскийп Советскийп Советскийп Советскийп Советскийп Совхозныйп Соленыйп Солнечныйп Сосновая Рощап Сосновыйп Соцгородокп Спортлагеря "Электрон"п Спутникп Станционныйп Степнойп Степнойп Степнойп Степнойп Степнойп Степнойп Степнойп Степнойп Степнойп Степнойп Стрелкап Суворов-Черкесскийп Таманскийп Темпп Теплыйп Терновыйп Транспортныйп Трудовойп Трудовойп Турбазы "Приморская"п Тюменскийп Узловойп Украинскийп Уманскийп Урожайныйп Урожайныйп Урожайныйп Урупскийп Уташп Утроп Целинныйп Центральной Усадьбы Опытной Станции ВНИИМКп Центральной Усадьбы свх "Восток"п Центральной Усадьбы свх "Юбилейный"п Центральныйп Центральныйп Челбасп Чибийп Чушкап Ширванская Водокачкап Широкая Балкап Широчанкап Шоссейныйп Щебенозаводскойп Щербиновскийп Элитныйп Юбилейныйп Южныйп Южныйп Южныйп Южныйп Южныйп Южныйп Южныйп Южныйп Южныйп Южныйп Южныйп Южный Склонп Янтарныйп ЯснопольскийПавловскийПавловский районПарковскийПашковскийПашковскийПервомайскийПервомайскийПервомайскийПервомайскийПервореченскийПервосинюхинскийПередовскийПереправненскийПереясловскийПесчаныйПетровскийПетропавловскийПластуновскийПлатнировскийПодгорненскийПодгорносинюхинскийПокровскийПолтавскийПолтавченскийПопутненскийПоселковыйПриазовскийПрибрежныйПривольненскийПривольныйПригородныйПридорожныйПрикубанскийПрикубанскийПрикубанскийПриморскийПриморскийПриморско-АхтарскПриморско-Ахтарский районПриреченскийПролетарскийПротичкинскийПротокскийПрочноокопскийПсебайПушкинскийПшадскийПшехскийРаевскийРаздольненскийРаздольненскийРаздольскийРассветовскийРисовыйРоговскийРодниковскийРодниковскийРудьевскийРязанскийс Абрау-Дюрсос Агойс Агойс Адербиевкас Аибгас Александровкас Александровкас Алексеевскоес Алексеевскоес Альтмецс Анастасиевкас Архипо-Осиповкас Архиповскоес Ахштырьс Ачуевос Барановкас Барановкас Баранцовскоес Безымянноес Бейсугскоес Белая Глинас Беноковос Берандас Береговоес Бестужевскоес Бжидс Бзогус Благодарноес Богушевкас Большие Хуторас Большой Бейсугс Большой Утришс Борисовкас Братковскоес Братскоес Бужорс Ванновскоес Варваровкас Варваровкас Вардане-Веринос Варнавинскоес Васильевкас Васильевкас Великовечноес Верхнеармянская Хобзас Верхнеармянское Лоос Верхневеселоес Верхнее Буус Верхнее Учдерес Верхнениколаевскоес Верхнерусское Лоос Верхнеякорная Щельс Верхний Юртс Верховскоес Веселоес Виноградноес Витязевос Владимировкас Возрождениес Волковкас Волконкас Вольноес Вольноес Воронцовкас Воскресенскоес Впередс Высокоес Гай-Кодзорс Гайдукс Галицынос Гвардейскоес Георгиевскоес Глебовскоес Гойтхс Горноес Горное Лоос Горскоес Горькая Балкас Гофицкоес Гришковскоес Грузскоес Гунайка Перваяс Гунайка Четвертаяс Гусаровскоес Дедеркойс Детляжкас Дефановкас Джигинкас Дзеберкойс Дивноморскоес Долиновскоес Ермоловкас Зареченскоес Заречноес Заречьес Заряс Зубова Щельс Ивано-Слюсаревскоес Измайловкас Изобильноес Илларионовкас Ильинскоес Индюкс Ириновкас Кабардинкас Казачий Бродс Калининос Калининос Калиновое Озерос Камышевахас Каткова Щельс Каштаныс Кепшас Кеслеровос Киевскоес Киевскоес Кирилловкас Кирпичноес Ковалевскоес Коноковос Краевско-Армянскоес Красная Воляс Красногоровкас Красноес Красноес Краснопартизанскоес Красносельскоес Кривенковскоес Криницас Кроянскоес Кулешовкас Леонтьевскоес Лермонтовос Лесноес Липникис Львовскоес Майкопскоес Маламинос Мамедова Щельс Марьина Рощас Марьинос Марьинос Медовеевкас Мерчанскоес Мессажайс Михайловский Перевалс Михайловскоес Молдавановкас Молдаванскоес Молдовкас Монастырьс Мысхакос Навагинскоес Небугс Нижнее Учдерес Нижняя Шиловкас Николаевкас Николенскоес Новоалексеевскоес Новое Селос Новоивановскоес Новомихайловскоес Новомихайловскоес Новопавловкас Новопокровскоес Новосельскоес Новосинюхинскоес Новоукраинскоес Новоурупскоес Новый Мирс Ольгинкас Ордынкас Орел-Изумрудс Осиновскоес Отрадноес Отрадо-Кубанскоес Отрадо-Ольгинскоес Пантелеймоновскоес Первомайскоес Первомайскоес Первореченскоес Петровскоес Пискуновскоес Пластункас Пляхос Погореловос Подхребтовоес Полтавченскоес Прасковеевкас Пригорноес Пригородноес Примакис Приозерноес Приречноес Прогрессс Пушкинскоес Пшадас Радищевос Разбитый Котелс Раздольноес Раздольноес Рудьс Русская Мамайкас Русскоес Садовоес Светлогорскоес Свободноес Северная Озереевкас Семеновкас Сергей-Полес Соколовскоес Соленоес Солохаулс Степноес Суворовскоес Суккос Супсехс Таврическоес Татьяновкас Текосс Тенгинкас Тешебсс Третья Ротас Трехсельскоес Тубыс Тхамахас Ударноес Украинскоес Унароковос Урмияс Успенскоес Фадеевос Фанагорийскоес Федотовкас Харциз Второйс Харциз Первыйс Харьково-Полтавскоес Хлеборобс Холодный Родникс Хребтовоес Цибанобалкас Цыпкас Чапаевос Чвижепсес Черешняс Черниговскоес Шабановскоес Шабельскоес Шаумянс Шевченковскоес Шедокс Шепсис Шереметьевскоес Широкая Балкас Школьноес Экономическоес Эстосадокс Южная Озереевкас Юровкас ЯгодноеСаратовскийСветлогорскийСвободненскийСвободныйСеверныйСеверскийСеверский районСеннойСергиевскийСкобелевскийСлавянск-на-КубаниСлавянский районСладковскийСмоленскийСоветскийСоколовскийСолохаульскийСочиСоюз Четырех ХуторовСпокойненскийСреднечелбасскийСреднечубуркскийст-ца Азовскаяст-ца Александровскаяст-ца Александроневскаяст-ца Алексее-Тенгинскаяст-ца Алексеевскаяст-ца Анапскаяст-ца Анастасиевскаяст-ца Андреевскаяст-ца Андрюкист-ца Архангельскаяст-ца Атаманскаяст-ца Ахметовскаяст-ца Ахтанизовскаяст-ца Баговскаяст-ца Бакинскаяст-ца Балковскаяст-ца Баракаевскаяст-ца Батуринскаяст-ца Березанскаяст-ца Бесленеевскаяст-ца Бесскорбнаяст-ца Бесстрашнаяст-ца Бжедуховскаяст-ца Благовещенскаяст-ца Бородинскаяст-ца Бриньковскаяст-ца Брюховецкаяст-ца Бузиновскаяст-ца Варениковскаяст-ца Васюринскаяст-ца Веселаяст-ца Владимирскаяст-ца Воздвиженскаяст-ца Вознесенскаяст-ца Воронежскаяст-ца Воронцовскаяст-ца Восточнаяст-ца Выселкист-ца Вышестеблиевскаяст-ца Геймановскаяст-ца Гладковскаяст-ца Голубицкаяст-ца Гостагаевскаяст-ца Гривенскаяст-ца Григорьевскаяст-ца Губскаяст-ца Гурийскаяст-ца Дербентскаяст-ца Динскаяст-ца Дмитриевскаяст-ца Днепровскаяст-ца Должанскаяст-ца Дядьковскаяст-ца Елизаветинскаяст-ца Еремизино-Борисовскаяст-ца Ереминскаяст-ца Журавскаяст-ца Запорожскаяст-ца Зассовскаяст-ца Ивановскаяст-ца Ильинскаяст-ца Имеретинскаяст-ца Ирклиевскаяст-ца Кабардинскаяст-ца Кавказскаяст-ца Казанскаяст-ца Каладжинскаяст-ца Калининскаяст-ца Калниболотскаяст-ца Калужскаяст-ца Каневскаяст-ца Канеловскаяст-ца Кирпильскаяст-ца Кисляковскаяст-ца Константиновскаяст-ца Костромскаяст-ца Косякинскаяст-ца Краснооктябрьскаяст-ца Крепостнаяст-ца Крупскаяст-ца Крыловскаяст-ца Крыловскаяст-ца Кубанскаяст-ца Кугоейскаяст-ца Куринскаяст-ца Курчанскаяст-ца Кутаисскаяст-ца Кущевскаяст-ца Кущевскаяст-ца Ладожскаяст-ца Ленинградскаяст-ца Лесогорскаяст-ца Линейнаяст-ца Ловлинскаяст-ца Малотенгинскаяст-ца Мартанскаяст-ца Марьянскаяст-ца Махошевскаяст-ца Медведовскаяст-ца Мингрельскаяст-ца Михайловскаяст-ца Надежнаяст-ца Натухаевскаяст-ца Неберджаевскаяст-ца Неберджаевскаяст-ца Незамаевскаяст-ца Некрасовскаяст-ца Нефтянаяст-ца Нижегородскаяст-ца Нижнебаканскаяст-ца Николаевскаяст-ца Новоалексеевскаяст-ца Новоархангельскаяст-ца Новобейсугскаяст-ца Новобекешевскаяст-ца Нововеличковскаяст-ца Нововладимировскаяст-ца Новогражданскаяст-ца Новодеревянковскаяст-ца Новоджерелиевскаяст-ца Новодмитриевскаяст-ца Новодонецкаяст-ца Новоивановскаяст-ца Новокорсунскаяст-ца Новолабинскаяст-ца Новолеушковскаяст-ца Новолокинскаяст-ца Новомалороссийскаяст-ца Новоминскаяст-ца Новомышастовскаяст-ца Новониколаевскаяст-ца Новопашковскаяст-ца Новопетровскаяст-ца Новопластуновскаяст-ца Новоплатнировскаяст-ца Новопокровскаяст-ца Новорождественскаяст-ца Новоромановскаяст-ца Новосергиевскаяст-ца Новотитаровскаяст-ца Новощербиновскаяст-ца Новоясенскаяст-ца Октябрьскаяст-ца Октябрьскаяст-ца Ольгинскаяст-ца Отважнаяст-ца Отраднаяст-ца Отраднаяст-ца Павловскаяст-ца Павловскаяст-ца Передоваяст-ца Переправнаяст-ца Переясловскаяст-ца Петровскаяст-ца Петропавловскаяст-ца Пластуновскаяст-ца Платнировскаяст-ца Плоскаяст-ца Подгорнаяст-ца Подгорная Синюхаст-ца Полтавскаяст-ца Попутнаяст-ца Приазовскаяст-ца Привольнаяст-ца Придорожнаяст-ца Прочноокопскаяст-ца Пшехскаяст-ца Пятигорскаяст-ца Раевскаяст-ца Раздольнаяст-ца Роговскаяст-ца Родниковскаяст-ца Рязанскаяст-ца Самурскаяст-ца Саратовскаяст-ца Северскаяст-ца Сергиевскаяст-ца Скобелевскаяст-ца Смоленскаяст-ца Советскаяст-ца Спокойнаяст-ца Спокойная Синюхаст-ца Ставропольскаяст-ца Старая Станицаст-ца Старовеличковскаяст-ца Стародеревянковскаяст-ца Староджерелиевскаяст-ца Старокорсунскаяст-ца Старолеушковскаяст-ца Староминскаяст-ца Старомышастовскаяст-ца Старонижестеблиевскаяст-ца Старотитаровскаяст-ца Старощербиновскаяст-ца Степнаяст-ца Суздальскаяст-ца Таманьст-ца Тбилисскаяст-ца Тверскаяст-ца Темижбекскаяст-ца Темиргоевскаяст-ца Темнолесскаяст-ца Тенгинскаяст-ца Терновскаяст-ца Троицкаяст-ца Убеженскаяст-ца Убинскаяст-ца Удобнаяст-ца Украинскаяст-ца Упорнаяст-ца Успенскаяст-ца Фастовецкаяст-ца Федоровскаяст-ца Фонталовскаяст-ца Хамкетинскаяст-ца Холмскаяст-ца Хоперскаяст-ца Чамлыкскаяст-ца Чебургольскаяст-ца Челбасскаяст-ца Чепигинскаяст-ца Черниговскаяст-ца Черноерковскаяст-ца Черноморскаяст-ца Чернореченскаяст-ца Шапсугскаяст-ца Ширванскаяст-ца Шкуринскаяст-ца Эриванскаяст-ца Эриванскаяст-ца Юго-Севернаяст-ца ЯрославскаяСтаровеличковскийСтародеревянковскийСтароджерелиевскийСтарокорсунскийСтаролеушковскийСтароминскийСтароминский районСтаромышастовскийСтаронижестеблиевскийСтаростаничныйСтаротитаровскийСтарощербиновскийСтепнойСтепнянскийСуворовскийСуздальскийСупсехскийТаманскийТбилисскийТбилисский районТверскойТемижбекскийТемиргоевскийТемрюкТемрюкский районТенгинскийТенгинскийТерновскийТимашевскТимашевский районТихорецкТихорецкий районТрехсельскийТроицкийТрудобеликовскийТрудовойТуапсеТуапсинский районТысячныйУбеженскийУдобненскийУманскийУнароковскийУпорненскийУпорненскийУрупскийУспенскийУспенскийУспенский районУсть-ЛабинскУсть-Лабинский районФастовецкийФедоровскийФонталовскийх Авиациях Адагумх Аджановках Аккерменках Акредасовх Албаших Александровскийх Александровскийх Алексеевскийх Алтубиналх Амосовх Ананьевскийх Анапскийх Анапскийх Ангелинскийх Андрющенкох Армянскийх Армянскийх Атаманках Аушедх Афанасьевский Постикх Афонках Бабиче-Кореновскийх Байбарисх Балка Грузскаях Балка Косатаях Бальчанскийх Бараниковскийх Барыбинскийх Батогах Беднягинах Безводныйх Безлесныйх Бейсугх Бейсужекх Бейсужек Второйх Белецкийх Беликовх Белыйх Белыйх Беляевскийх Бережиновскийх Бережнойх Бережнойх Березанскийх Беттах Благополучненскийх Богдасаровх Бойкопонурах Болговх Большая Лопатинах Большевикх Большевикх Большие Челбасых Большой Бродовойх Большой Разноколх Бондаренкох Бончковскийх Борвинокх Борец Трудах Борисовх Борисовскийх Бочаровх Братскийх Братскийх Братскийх Булгаковх Бураковскийх Бурсаких Васильевках Васильевскийх Вербинх Вербовыйх Веревкинх Верхнеадагумх Верхнеадагумх Верхние Тубых Верхнийх Верхнийх Верхнийх Верхний Ханчакракх Верхний Чеконх Верхняя Ставропольках Веселая Горах Веселая Жизньх Веселыйх Веселыйх Веселыйх Веселыйх Веселыйх Веселыйх Веселыйх Веселыйх Веселыйх Веселыйх Веселыйх Вестникх Вишневскийх Внуковскийх Водныйх Водокачках Водяная Балках Водяная Балках Водянскийх Воздвиженскийх Возрождениех Воликовх Вольностьх Вольныйх Воробьевх Воровскогох Воронежскийх Воскресенскийх Восточныйх Восточныйх Восточныйх Восточныйх Восточныйх Восточныйх Восточныйх Восточныйх Восточный Сосыкх Высокийх Гайх Галицынх Гапоновскийх Гапоновскийх Гарбузовая Балках Глебовках Гливенкох Гоголевскийх Годовниковх Головковх Горлачивках Горно-Веселыйх Горныйх Горныйх Горный Лучх Городокх Горькая Балках Гослесопитомникх Греблянскийх Греких Гречаная Балках Греческийх Грушевыйх Гуамках Губернаторскийх Гудко-Лиманскийх Дальнийх Даманках День Урожаях Дербентскийх Дербентскийх Деревянковках Державныйх Десятый Километрх Джанхотх Джумайловках Димитровах Добровольныйх Добровольныйх Долгогусевскийх Долгождановскийх Долиновх Домиких Дубовиковх Духовскойх Дюрсох Дюрсох Дятловх Евсеевскийх Ейскийх Екатериновскийх Екатеринославскийх Елинскийх Ереминх Еях Еях Жаркевичих Железныйх Желтые Копаних Журавлевх Журавлевках Журавскийх Зазулинх Зайчанскийх Занкох Западныйх Западныйх Западныйх Западный Сосыкх Заречныйх Зарьковх Зарях Зарях Заря Мирах Захаровх Звездочках Зеленая Рощах Зеленая Рощах Зеленскийх Зеленчукх Зеленчук Мостовойх Зиссермановскийх Знамя Коммунизмах Зозова Балках Зубовх Зуевох Ивановх Ивановках Ивановскийх Ивлевх Измайловх Ильичх им Тамаровскогох Имерницинх Иногородне-Малеваныйх Исаевскийх Кавказскийх Кадухинх Казаче-Борисовскийх Казаче-Малеваныйх Казачийх Казачийх Казачийх Калабатках Калининх Калининх Калининах Калининах Калининскийх Калининскийх Калиновка Втораях Калиновка Перваях Камчатках Каневецкийх Капустинх Капустинх Карасевх Карла Марксах Карла Марксах Карла Марксах Карсх Карскийх Карташовх Картушина Балках Каспаровскийх Киевках Кизинках Киновиях Кипячийх Кировах Кобловх Коваленкох Коваленкох Колесниковх Колосх Копанскойх Коржевскийх Коржевскийх Коржих Коробкинх Косовичих Кочергинх Кошарскийх Кравченкох Кравченкох Крайняя Щельх Красинх Красная Батареях Красная Горках Красная Горках Красная Звездах Красная Звездах Красная Звездах Красная Нивах Красная Полянах Красная Полянах Красная Полянах Красная Полянах Красная Скалах Красная Слободках Красноармейскийх Красноармейский Городокх Красноех Красное Знамях Краснооктябрьскийх Краснострелецкийх Красные Горых Красныйх Красныйх Красныйх Красныйх Красныйх Красныйх Красныйх Красныйх Красныйх Красныйх Красныйх Красныйх Красный Востокх Красный Гайх Красный Дагестанх Красный Зеленчукх Красный Курганх Красный Кутх Красный Октябрьх Красный Очагх Красный Партизанх Красный Партизанх Красный Поселокх Крижановскийх Крикунах Криницах Крупскийх Крупскойх Крупскойх Крупскойх Крутоярскийх Кубанская Колонках Кубанскийх Кубанскийх Кубанскийх Кубаньх Кубраньх Кувичинскийх Куликах Куликовскийх Культурах Куматырьх Кура-Цецех Курбацкийх Курчанскийх Кутокх Кушинках Лазарчукх Лантратовх Латыших Лебедевх Лебедих Лебяжийх Левченкох Ленинах Ленинах Ленинах Ленинах Ленинах Ленинодарх Ленинскийх Ленинскийх Ленинскийх Ленинскийх Ленинскийх Ленинскийх Ленинскийх Ленинскийх Ленинскийх Ленинский Путьх Ленинское Возрождениех Лиманскийх Лобова Балках Лободах Локх Лопатинах Лосевох Лотосх Лукашевх Лукинх Львовскийх Лютыхх Ляпинох Маевскийх Майоровскийх Майскийх Малаих Малеванныйх Малый Бродовойх Малый Дукмасовх Малый Разноколх Малый Чеконх Малькох Марьинскийх Марьинскийх Масенковскийх Машевскийх Мащенскийх Междуреченскийх Меккерстукх Меклетах Мигутых Милютинскийх Мирныйх Мирныйх Мирный Пахарьх Михайловх Михайловскийх Мовах Могукоровках Могукоровскийх Можарийскийх Молдаванскийх Молькинх Морозовскийх Москальчукх Мостовянскийх Набережныйх Нардегинх Науменковх Неелинскийх Незаймановскийх Некрасовх Некрасовах Некрасовскийх Непильх Несмашныйх Нехворощанскийх Нечаевскийх Нещадимовскийх Нижнеглебовках Нижнийх Нижний Ханчакракх Нижняя Гостагайках Нижняя Ставропольках Никитинскийх Николаенкох Новенькийх Новоалексеевскийх Новобатайскийх Нововладимировскиех Нововоскресенскийх Нововысоченскийх Новогурийскийх Новоекатериновках Новоивановскийх Новокалиновках Новокарскийх Новокрасныйх Новокрымскийх Новомихайловскийх Новонекрасовскийх Новониколаевках Новопавловскийх Новопеховский Первыйх Новопокровскийх Новоселовках Новоселовскийх Новостепнянскийх Новотроицкийх Новотроицкийх Новоукраинскийх Новоурупскийх Новые Лиманокирпилих Новыйх Новыйх Новыйх Новыйх Новыйх Новыйх Новый Мирх Новый Уралх Новый Урожайх Оазисх Об''ездная Балках Огонекх Октябрьскийх Октябрьскийх Октябрьскийх Ольгинскийх Ольховскийх Ольховскийх Орджоникидзех Орджоникидзех Орехов Кутх Орловх Осеннийх Осечких Островская Щельх Отрадо-Солдатскийх Отрубныех Павловскийх Память Ленинах Папоротныйх Папоротныйх Папоротныйх Партизанх Первая Синюхах Первокубанскийх Первомайскийх Первомайскийх Первомайскийх Первомайскийх Первомайскийх Первомайскийх Песчаныйх Песчаныйх Песчаныйх Петровскийх Пионерх Плавненскийх Плавних Победах Победах Подгорныйх Подгорныйх Подковскийх Подкугоейскийх Подлесныйх Подольскийх Подшкуринскийх Подых Покровскийх Покровскийх Полковничийх Полтавскийх Полтавскийх Полтавскийх Потаенныйх Потинх Прибрежныйх Привокзальныйх Привольныйх Привольныйх Привольныйх Привольныйх Привольныйх Пригибскийх Прикубанскийх Прикубанскийх Прикубанскийх Прикубанскийх Приречныйх Причтовыйх Причтовыйх Приютныйх Прогрессх Пролетарскийх Пролетарскийх Пролетарскийх Пролетарскийх Пролетарскийх Прорвенскийх Протичках Протоцкиех Прохладныйх Пушкинах Пятихатскийх Раздольныйх Раздольныйх Раковх Рассветх Рассветх Рашпильх Рашпильх Рашпылих Редантх Реконструкторх Рогачевх Рогачих Родниковх Родниковскийх Розановскийх Розы Люксембургх Розы Люксембургх Роккельх Романовскийх Романчуковх Ромашевках Ромашких Роте-Фанех Садких Садовыйх Садовыйх Садовыйх Садовыйх Садовыйх Садовыйх Садовыйх Самойловх Саньковх Саратовскийх Сборныйх Свердловскийх Светх Светлая Зарях Свободах Свободах Свободныйх Свободныйх Свободныйх Свободныйх Свободныйх Свободный Мирх Северинх Северныйх Северныйх Северныйх Северныйх Северныйх Северныйх Северокавказскийх Северокубанскийх Северскийх Сельский Пахарьх Семеновх Семеновках Семеновках Семенцовках Семигорскийх Семисводныйх Сербинх Сергеевскийх Серебрянках Серединскийх Сеятельх Синявках Сиротинох Славянскийх Сладкийх Сладкий Лиманх Слободках Соболевскийх Советскийх Согласныйх Соколихинх Соколовках Солдатская Балках Соленыйх Солодковскийх Сопова Балках Сорокинх Спасовх Спорныйх Средние Челбасых Средние Чубурких Среднийх Средний Дукмасовх Средний Челбасх Ставких Станциях Староармянскийх Старогермановскийх Старомавринскийх Старые Лиманокирпилих Старый Куринскийх Стебницкийх Степнойх Стефановскийх Столяровх Сторожи Вторыех Сторожи Первыех Стринскийх Стукановх Стукановскийх Суровох Сухие Челбасых Сухой Кутх Танцура Крамаренкох Тарусинх Тауруп Второйх Тауруп Первыйх Тверскойх Тегинх Телегинх Тельманх Тельманах Терзиянх Терновыйх Терско-Каламбетскийх Тетерятникх Тимашевках Тиховскийх Тихонькийх Тополих Травалевх Трактовыйх Троицкийх Троицкийх Трудх Трудобеликовскийх Трудовая Армениях Трудовойх Трудовойх Туркинскийх Турковскийх Тысячныйх Тыщенкох Убыхх Ударныйх Удобно-Зеленчукскийх Удобно-Покровскийх Украинках Украинскийх Украинскийх Улановскийх Ульяновох Ульяновскийх Ульяновскийх Упорныйх Урмах Урмах Усатова Балках Успенскийх Усть-Джигутинках Уташх Фадеевскийх Федоренкох Федоровскийх Федорянках Финогеновскийх Фокин Первыйх Фортштадтх Хабльх Ханьковх Харьковскийх Хачиваньх Херсонскийх Хлебодаровскийх Хлеборобх Хлопонинх Хоринх Хорошиловх Центральныйх Цукерова Балках Цуревскийх Чайкинх Чапаевх Чаплыгинх Чеконх Чекуновках Челбасх Челюскинецх Чембурках Черединовскийх Черкасскийх Черниговскийх Черниковх Чернобабовх Черноморскийх Черномуровскийх Черныйх Черный Ерикх Чехракх Чигринах Чкаловах Чкаловах Шапарскойх Шевченкох Шевченкох Шевченкох Шептальскийх Шефкоммунах Шибикх Широкая Пшадская Щельх Широкая Щельх Школьныйх Школьныйх Шубинках Шуваевх Щегловх Энгельсах Эрастовх Эриванскийх Южныйх Ясених ЯстребовскийХадыженскХарьковскийХолмскийХолмскийХоперскийХостинскийЦелинныйЦентральныйЦентральныйЦентральныйЧамлыкскийЧебургольскийЧелбасскийЧепигинскийЧерниговскийЧерниговскийЧерноерковскийЧерноморскийЧерноморскийШабановскийШабельскийШаумянскийШевченковскийШедокскийШепсинскийШирочанскийШкольныйШкуринскийЩербиновскийЩербиновский районЭриванскийЮго-СеверныйЮжно-КубанскийЮжныйЮжныйЯрославскийЯсенский

ГБПОУ КК КАСТ — Краснодарский архитектурно–строительный техникум

Материально-техническая база


2 КОРПУСА:
- учебный 4-х этажный корпус
общей площадью
7823,5 м²
- общественно-бытовой корпус
общей площадью
2243,3 м²



72 аудитории для лекционных,
практических
и лабораторных занятий

учебно-производственные
мастерские


9 компьютерных классов,
оснащены современным
оборудованием и доступом к сети
Интернет, к информационным
системам и информационно-телекоммуникационным сетям
СПС «Гарант»


Все учебные кабинеты
оснащены мультимедийным оборудованием

(ноутбук, интерактивная доска,
проектор, аудио-система)


Библиотека с общим фондом
более 60000 экземпляров

- читальный зал на 40 мест
- электронные библиотечные системы: znanium.com, biblio-online.ru, academia-moscow.ru, book.ru, Национальная электронная библиотека, IPRbooks


Спортивная база:
- 2 спортивных зала
- зал настольного тенниса и общей физической подготовки
- электронный тир


Актовый зал
на 234 посадочных места
для проведения конференций,
торжественных и
культурно-массовых
пероприятий


Столовая
оснащена собственным
пищевым цехом, меню (первые,
вторые блюда и десерты) которого
рассчитано на широкую аудиторию и
залом на 150 посадочных мест

Специальности для поступления

СДЕЛАЙ ПРАВИЛЬНЫЙ ВЫБОР! ВЫБИРАЙ БУДУЩЕЕ!

Государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение «Георгиевский колледж»
Лицензия:
 серия 26Л01№ 0001866, рег. № 5612 от 06.03.2017 г. (бессрочно)
Свидетельство о государственной аккредитации: серия 26А01 № 0000117, рег. № 3046 от 26.12.2018г. (до 26.12.2024г.)

приглашает на обучение по программам подготовки специалистов среднего звена (видеопрезентация наших специальностей):

1. 40.02.01 Право и организация социального обеспечения. Квалификация: юрист.

2. 49.02.01 Физическая культура. Квалификация: учитель физической культуры.

3. 38.02.01 Экономика и бухгалтерский учет (по отраслям). Квалификация: бухгалтер, специалист по налогообложению.

4. 38.02.05 Товароведение и экспертиза качества потребительских товаров. Квалификация: товаровед-эксперт.

5. 21.02.06 Информационные системы обеспечения градостроительной деятельности. Квалификация: техник.

6. *23.02.07 Техническое обслуживание и ремонт двигателей, систем и агрегатов автомобилей. Квалификация: специалист.

 

7. 07.02.01 Архитектура. Квалификация: архитектор.

8. *08.02.01 Строительство и эксплуатация зданий и сооружений. Квалификация: техник.

9. 20.02.04 Пожарная безопасность. Квалификация: техник.

10. 08.02.06 Строительство и эксплуатация городских путей сообщения. Квалификация: техник

11. 09.02.01 Компьютерные системы и комплексы. Квалификация: техник по компьютерным системам

12. 29.02.04 Конструирование, моделирование и технология швейных изделий.  Квалификация: технолог-конструктор

- по этим специальностям ведется обучение и по заочной форме

Срок обучения: на базе 9 кл. – 3 г. 10 мес.; на базе 11 кл. – 2 г. 10 мес.

приглашает на обучение по программам подготовки квалифицированных рабочих, служащих:

1. 15.01.05 Сварщик (ручной и частично механизированной сварки (наплавки). Квалификация: сварщик ручной дуговой сварки плавящимся покрытым электродом, сварщик частично механизированной сварки плавлением.

Срок обучения: на базе 9 кл. – 2 г. 10 мес.

приглашает на обучение по программам профессиональной подготовки по профессиям рабочих :

1. 12680 Каменщик.

2. 19727 Штукатур.

3. 18880 Столяр строительный.

4. 16990 Портной.

5. 15220 Облицовщик плиточник.

Срок обучения:   10 мес.

Льготы:

- выплачивается академическая и социальная стипендии;

- иногородним предоставляется общежитие;

- юношам предоставляется отсрочка от призыва в Вооруженные силы РФ на весь период обучения, на основании ФЗ № 53 от 28.03.1998 г.;

- продолжение обучения в ВУЗе (без сдачи ЕГЭ) по профилю специальности.

Адрес: 357827, Ставропольский край, г. Георгиевск, ул. Калинина, 150-152, учебная часть (каб. 206).

Справки по телефонам: 8- (8-7951) 6-51-50, 6-69-10.

 

 

Информационная система обеспечения градостроительной деятельности города Ростова-на-Дону (ИСОГД)

В соответствии с Федеральным законом от 29.12.2004г. №190-ФЗ «Градостроительный кодекс Российской Федерации», Постановлением Правительства РФ от 09.06.2006г. №363 «Об информационном обеспечении градостроительной деятельности», Постановлением Мэра города Ростова-на-Дону от 25.01.2008г. №70 «Об утверждении положения «Об информационной системе обеспечения градостроительной деятельности города Ростова-на-Дону», Постановлением Мэра г. Ростова-на-Дону от 22.10.2008г. №1101 «О создании информационной системы обеспечения градостроительной деятельности (ИСОГД) города Ростова-на-Дону и создании цифровых векторных топографических планов масштаба 1:2000 на территорию города Ростова-на-Дону», Департаментом архитектуры и градостроительства города Ростова-на-Дону создана и введена в эксплуатацию Информационная система обеспечения градостроительной деятельности города Ростова-на-Дону.

Информационная система представляет собой организованный, в соответствии с требованиями Градостроительного Кодекса, систематизированный свод документированных сведений о развитии территорий, об их застройке, о земельных участках, об объектах капитального строительства и иных, необходимых для осуществления градостроительной деятельности, сведений.

Информационная система обеспечения градостроительной деятельности включает в себя материалы в текстовой форме и в виде карт (схем).

Целью ведения информационной системы обеспечения градостроительной деятельности является обеспечение органов государственной власти, органов местного самоуправления, физических и юридических лиц достоверными сведениями, необходимыми для осуществления градостроительной, инвестиционной и иной хозяйственной деятельности, проведения землеустройства.

Информационная система обеспечения градостроительной деятельности города Ростова-на Дону состоит из девяти разделов и включает в себя:

1) сведения:

а) о документах территориального планирования Российской Федерации в части, касающейся территории муниципального образования;

б) о документах территориального планирования субъекта Российской Федерации в части, касающейся территории муниципального образования;

в) о документах территориального планирования муниципального образования, материалах по их обоснованию;

г) о правилах землепользования и застройки, внесении в них изменений;

д) о документации по планировке территории;

е) об изученности природных и техногенных условий на основании результатов инженерных изысканий;

ж) о резервировании земель и об изъятии земельных участков для государственных или муниципальных нужд;

з) о геодезических и картографических материалах;

и) о создании искусственного земельного участка;

2) дела о застроенных и подлежащих застройке земельных участках;

3) иные документы и материалы.

Дела о застроенных или подлежащих застройке земельных участках открыты на каждый земельный участок. В дело о застроенном или подлежащем застройке земельном участке помещены разработанные и принятые при подготовке документации по планировке территории, строительстве, реконструкции, капитальном ремонте объекта капитального строительства копии следующих документов и карт (схем):

1) градостроительный план земельного участка;

2) результаты инженерных изысканий;

3) сведения о площади, о высоте и количестве этажей объекта капитального строительства, о сетях инженерно-технического обеспечения, разделы проектной документации, предусмотренные пунктами 2, 8 - 10 и 11.1 части 12 статьи 48 Градостроительного Кодекса, или схема планировочной организации земельного участка с обозначением места размещения объекта индивидуального жилищного строительства;

4) документы, подтверждающие соответствие проектной документации требованиям технических регламентов и результатам инженерных изысканий;

5) заключение государственной экспертизы проектной документации;

6) разрешение на строительство;

7) решение органа местного самоуправления о предоставлении разрешения на отклонение от предельных параметров разрешенного строительства, реконструкции объектов капитального строительства;

8) решение органа местного самоуправления о предоставлении разрешения на условно разрешенный вид использования;

9) документы, подтверждающие соответствие построенного, реконструированного объекта капитального строительства проектной документации;

9.1) заключение органа государственного строительного надзора;

9.2) акт проверки соответствия многоквартирного дома требованиям энергетической эффективности с указанием класса его энергетической эффективности на момент составления этого акта;

10) акт приемки объекта капитального строительства;

11) разрешение на ввод объекта в эксплуатацию;

12) схема, отображающая расположение построенного, реконструированного объекта капитального строительства, расположение сетей инженерно-технического обеспечения в границах земельного участка и планировочную организацию земельного участка;

13) иные документы и материалы.

Предоставление сведений ИСОГД города Ростова-на-Дону осуществляет Департамент архитектуры и градостроительства города Ростова-на-Дону в рамках оказания муниципальной услуги «Предоставление сведений информационной системы обеспечения градостроительной деятельности» (Административный регламент № АР-082-04, утвержден Постановлением Администрации г. Ростова-на-Дону от №511 от 06.05.2016


Линкольн / Ланкастер Среда обитания человечества: Примите участие: Волонтер: Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Какие есть возможности волонтерства?
Строительство (расположение может быть разным)
ReStore (4630 Y Street, Lincoln, NE 68503)

Дополнительные возможности для волонтеров могут быть доступны в течение года

Когда начнется строительство?
Строительство ведется круглый год по вторникам, четвергам, пятницам и субботам с 8:00 до 15:00.Волонтеров просят прибыть не позднее 7:55. Пожалуйста, зарегистрируйтесь и назначьте дату волонтерства здесь.

Что такое ReStore?
ReStore - это магазин товаров для дома и центр пожертвований, который продает новые и бывшие в употреблении строительные материалы, бытовую технику, новую и бывшую в употреблении мебель и аксессуары для дома за небольшую часть розничной цены. Мы используем волонтеров в ReStore, чтобы отвечать на телефонные звонки, помогать кассирам, пополнять запасы полок и перемещать товары в торговый зал. Волонтеры также будут работать в центре пожертвований, чтобы убирать и готовить пожертвованные вещи для торгового зала.

Есть ли минимальный возраст для волонтерства?
16 лет - минимальный возраст для работы на строительной площадке и в ReStore. На строительную площадку Хабитат не допускаются лица младше 16 лет. Добровольцы в возрасте 16 и 17 лет должны находиться на строительной площадке в сопровождении одного из родителей или опекуна.

Добровольцы в возрасте до 18 лет должны иметь одного из родителей или опекуна, который завершит отказ от ответственности в дополнение к онлайн-регистрации. Этот отказ может быть подан в день вашей запланированной смены.

Чем занимаются волонтеры на месте?
Волонтеры выполняют широкий спектр задач в зависимости от стадии строительства. В день, когда вы станете волонтером, вы можете помогать с обрамлением, постройкой крыльца, установкой окон, изоляцией, гипсокартоном, покраской, сайдингом, посевом, уборкой участка или чем-нибудь еще, что поможет построить дом и подготовить его к заселению.

Когда я узнаю место сборки и задачу?
Добровольцам отправляется электронное письмо за неделю до запланированного дня сборки с указанием местоположения и задачи на день.Если в нашем расписании произойдут неожиданные изменения, вы получите уведомление. Ваша гибкость - это самое важное, что нужно взять с собой на работу. Все рабочие места одинаково важны для хорошо построенного дома для среды обитания.

Все дни строительства являются ориентировочными, в зависимости от погоды и субподрядчиков. Мы стараемся не отменять строительство, но в определенных ситуациях это может потребоваться. Если в расписании есть изменения, вы получите уведомление не позднее 7 часов утра запланированного дня волонтерства по электронной почте или текстовым сообщением.

Просите ли вы пожертвование, когда мы работаем волонтером?
Мы не требуем, чтобы волонтеры делали пожертвования. Однако внесение пожертвования помогает нам покупать материалы и принадлежности, которые вы будете использовать в день сборки. В конечном итоге пожертвования помогают нам строить больше домов для семей в нашем сообществе. Доноры признаны. Если вы заинтересованы в пожертвовании, посетите нашу страницу пожертвований.

В какие дни я могу стать волонтером?
Наши строительные дни - вторник, четверг, пятница и суббота с 8 до 15 часов.У нас есть возможности для волонтеров, и почти каждые несколько недель добавляются новые даты.

Для групп (4+ человек), свяжитесь с Терезой по адресу [email protected], чтобы узнать о свободных днях, или отправьте групповой запрос.

ReStore предлагает волонтерские возможности со вторника по субботу.

У меня нет опыта строительства; могу ли я еще стать волонтером?
Хотя мы приветствуем опытных волонтеров и хотим поощрить тех, у кого есть предыдущий опыт, присоединиться к нам на месте, большинство наших волонтеров практически не имеют опыта строительства.Мы обучим вас выполнению конкретных задач в день, когда вы станете волонтером, с надеждой, что вы продолжите волонтерство и, возможно, даже поделитесь своими навыками с неквалифицированными волонтерами в будущем.

Мы хотим поддерживать веселую и безопасную обстановку в любое время. Если у вас есть какие-либо ограничения, сообщите об этом руководителю объекта до начала вашей смены.

Насколько физически требовательно волонтерство на стройке?
Волонтеры должны быть в хорошей физической форме и подготовлены для выполнения запланированной на день работы.Некоторые задачи требуют больших физических усилий, чем другие. Важно, чтобы все добровольцы сообщали руководителю на месте обо всех проблемах, которые у них могут возникнуть в связи с конкретными задачами, такими как подъем по лестницам или работа с электроинструментами.

Какого рода обязательств требует Habitat Lincoln?
Мы знаем, что у всех плотный график, но мы надеемся, что вы сможете присоединиться к нам, когда сможете! Нам всегда нужны волонтеры, которые готовы помогать на регулярной основе. Многие волонтеры выезжают еженедельно или ежемесячно.Присоединяйтесь к нам, чтобы узнать, подходит ли сайт сборки или ReStore для ваших волонтерских нужд.

Могу ли я заказать поездку на сайт или в ReStore и обратно?
Мы не предоставляем и не организуем транспорт для волонтерской деятельности.

Нужно ли мне оставаться на всю смену?
Волонтеры на стройке должны оставаться всю смену с 8:00 до 15:00. У нас обеденный перерыв в 11:30. Обед не предоставляется.

Все волонтеры ReStore должны пройти ориентацию перед тем, как стать волонтерами.Ориентации проходят по средам в 10:30 и по субботам в 9:30. Посмотреть время и смены ориентации можно здесь.

После ориентации волонтеры ReStore запишутся на 4-часовую смену и, как ожидается, останутся там на время смены, если предварительная договоренность не была достигнута с нашим помощником менеджера.

Что делать, если мне нужно отменить?
Отмены случаются, но важно, чтобы они были минимизированы. Имейте в виду, что после того, как вы зарегистрируетесь, наши сотрудники по строительству и ReStore планируют соответственно.Если вам нужно отменить, пожалуйста, сделайте это как можно скорее через наш портал регистрации волонтеров или из вашего электронного письма с подтверждением. Это позволит другому волонтеру заполнить вакансию. Вы также можете написать нашему координатору волонтеров Терезе по адресу [email protected], и она удалит вашу регистрацию из системы.

Как контролируются волонтеры?
Наш менеджер по строительству будет на месте, чтобы работать вместе с волонтерами и обеспечивать обучение и общий надзор.У нас также есть опытные волонтеры, которые могут наблюдать за волонтерами и оказывать им помощь.

В ReStore наш помощник менеджера будет наблюдать за всеми волонтерами, но любой сотрудник ReStore будет рядом, чтобы помочь волонтерам. В ReStore также есть опытные волонтеры, которые могут оказать вам помощь.

Что нужно принести на сайт?
Волонтерам-строителям необходимо принести с собой много воды для питья в течение дня и обеденный мешок, чтобы насладиться ими во время обеденного перерыва.

Волонтеры должны носить одежду, которая может испачкаться и подходящая для погоды. Мы рекомендуем многослойную одежду. На строительной площадке всегда необходима обувь с закрытым носком. Если вы хотите принести свои собственные рабочие перчатки, вы можете, но это не обязательно. Пожалуйста, воздержитесь от использования собственных инструментов. Мы предоставили все инструменты и материалы, необходимые для выполнения повседневных задач.

Могу я просто появиться?
Чтобы помочь нам создать безопасную и приятную волонтерскую деятельность, каждый волонтер должен зарегистрироваться онлайн заранее.Регистрация закрывается по средам в дни сборки следующих недель. Это помогает нашему менеджеру по строительству лучше подготовить инструменты, материалы и проекты для всех.

Есть еще вопросы? Свяжитесь с нашим координатором волонтеров по телефону 402-480-6205.

Квантованный SGD с компенсацией ошибок и его приложения для крупномасштабной распределенной оптимизации

1 Введение

Из-за стремительного роста объемов данных в последние годы крупномасштабное машинное обучение привлекает все большее внимание в различных областях, таких как компьютерное зрение и распознавание речи.Распределенная оптимизация является одним из основных строительных блоков в этих приложениях, где обучающие данные часто слишком велики, чтобы их мог эффективно обрабатывать один вычислительный узел.

Обычно используемой средой распределенного обучения является параллелизм данных, при котором весь набор данных разделяется и сохраняется на нескольких узлах в кластере. Каждый узел вычисляет свои локальные градиенты и передает градиенты другим узлам для обновления параметров модели. Для таких обучающих систем затраты времени можно грубо разделить на вычисления или коммуникации.Связь часто становится узким местом в производительности, особенно для больших кластеров и / или моделей с множеством параметров.

Было предпринято несколько работ, направленных на повышение эффективности распределенного обучения за счет снижения стоимости коммуникации. Некоторые методы сосредоточены на квантовании градиентов в числа с фиксированной запятой (Zhou et al., 2016; Alistarh et al., 2017) , поэтому требуется гораздо меньше битов для передачи. Более агрессивное квантование, такое как двоичное или троичное представление, также исследовалось в (Seide et al., 2014; Стром, 2015; Wen et al., 2017) . Другие методы накладывали разреженность на градиенты во время коммуникации, когда только небольшая часть градиентов передается между узлами на каждой итерации (Wangni et al., 2017; Lin et al., 2018) .

Основная идея этих методов состоит в том, чтобы сжимать градиенты в некоторую особую форму, в которой каждая запись может быть представлена ​​гораздо меньшим количеством бит, чем исходное 32-битное число с плавающей запятой. Такое сжатие вносит дополнительные стохастические шумы, т.е.е. ошибка квантования в процесс оптимизации и замедлит сходимость или даже приведет к расхождению. 1Bit-SGD (Seide et al., 2014) принял схему обратной связи по ошибке, которая должна была компенсировать текущие локальные градиенты с ошибкой квантования из последней итерации, перед подачей их в функцию квантования. Хотя авторы заявили, что это улучшило поведение сходимости, не было дано теоретического анализа, подтверждающего его эффективность.

В этой статье мы предлагаем метод квантованного стохастического градиентного спуска с компенсацией ошибок, а именно ECQ-SGD.В нашем алгоритме также используется схема обратной связи по ошибкам, но здесь мы накапливаем все предыдущие ошибки квантования, а не только с последней итерации, как в 1Bit-SGD. Хотя эмпирическая оценка показывает, что эта модификация приводит к более быстрой и стабильной сходимости, чем многие базовые методы, нетривиально установить теоретическую гарантию этого явления.

В статье (Alistarh et al., 2017)

авторы доказали, что для предложенного ими алгоритма QSGD количество итераций, необходимых для достижения определенного разрыва субоптимальности, пропорционально границе дисперсии стохастических квантованных градиентов.Однако это не может объяснить поведение сходимости нашего метода, поскольку наши квантованные градиенты являются смещенными оценками, в отличие от QSGD. Фактически, граница дисперсии квантованных градиентов даже больше, чем в QSGD, из-за накопленной ошибки квантования. Чтобы решить эту проблему, мы представляем анализ сходимости с другой точки зрения и доказываем, что наш алгоритм имеет более жесткую границу ошибок наихудшего случая, чем QSGD с правильно выбранными гиперпараметрами. Можно показать, что предложенная нами схема обратной связи по ошибке может хорошо подавлять вклад ошибки квантования в границу ошибки, что приводит к меньшему разрыву субоптимальности, чем QSGD, как мы наблюдали в экспериментах.

Оставшаяся часть этого документа будет организована следующим образом. Мы кратко рассмотрим соответствующие работы в разделе 2 и представим предварительные сведения в разделе 3. В разделах 4 и 5 мы предлагаем алгоритм ECQ-SGD и его теоретический анализ. В разделе 6 проводятся обширные эксперименты, за которыми следуют окончательные выводы.

2 Связанные работы

Было предложено несколько работ для ускорения стохастического градиентного спуска в контексте распределенного обучения.Некоторые применяют асинхронное обновление, чтобы отделить вычисления от обмена данными, в то время как другие сосредоточены на сокращении накладных расходов на обмен данными с помощью градиентного квантования или разрежения.

Асинхронный SGD. Hogwild! (Recht et al., 2011) - это безблокировочная реализация параллельной SGD, которая может достичь почти оптимальной скорости сходимости для определенных проблем. (Dean et al., 2012). предлагает структуру DistBelief, которая использует асинхронный SGD для обучения глубоких сетей в распределенной среде.Поведение сходимости асинхронных SGD подробно анализировалось во многих работах (Chaturapruek et al., 2015; Zhao & Li, 2016; Zheng et al., 2017; De Sa et al., 2017) .

Градиентное квантование. В (Seide et al., 2014) предлагается 1Bit-SGD для квантования каждого компонента градиента до 1 или -1 с нулевым пороговым значением. Схема обратной связи по ошибке вводится во время квантования, чтобы компенсировать ошибку квантования от последней итерации. Подобные идеи приняты в (Strom, 2015) , который накапливает локальные градиенты по итерациям и передает только компоненты градиента, превышающие предварительно выбранный порог.Wen et al. далее расширить эту идею и сжать градиенты до троичных значений с помощью функции стохастического квантования, чтобы гарантировать несмещенность (Wen et al., 2017) . Quantized SGD (Alistarh et al., 2017)

случайным образом квантует градиенты с использованием равномерно распределенных точек квантования, и представлен подробный анализ для решения проблемы его сходимости. ZipML

(Zhang et al., 2017) представляет оптимальную стратегию квантования посредством динамического выбора точек квантования на основе распределения.Чжоу и др. предложить DoReFa-Net для обучения сверточных сетей с входными данными, весами и градиентами, квантованными в числа с фиксированной точкой (Zhou et al., 2016) .

Градиентное разрежение. Метод снижения градиента предложен в (Aji & Heafield, 2017) , чтобы ввести разреженность в градиенты для снижения стоимости связи. В (Wangni et al., 2017)

разбиение градиента моделируется как задача линейного программирования, направленная на минимизацию увеличения дисперсии квантованных градиентов.Lin et al. предложить алгоритм сжатия глубокого градиента с использованием коррекции импульса, отсечения градиента, маскировки фактора импульса и разминки для достижения более высокой разреженности без потери точности

(Lin et al., 2018) .

3 Предварительные встречи

Мы рассматриваем следующую безусловную оптимизацию:

где w∈Rd и f: Rd → R - выпуклая дифференцируемая функция, которую мы хотим минимизировать. Часто целевая функция f определяется на наборе обучающих выборок D = {xi}, и потребность в распределенной оптимизации возникает, когда обучающий набор слишком велик, чтобы поместиться в один узел.

Предположим, мы решаем эту задачу распределенной оптимизации параллельно с данными. Полный набор D равномерно распределяется по узлам P, а подмножество данных, расположенное в узле p, обозначается как Dp. Формально желаем оптимизировать:

минут P∑p = 1∑xi∈Dpf (w; xi) (2)

На рисунке 1 показано, как параметры модели w обновляются через распределенную SGD. Каждый узел инициализирует свою локальную реплику модели, используя одно и то же случайное начальное число, чтобы гарантировать согласованность всех реплик модели.На t-й итерации каждый узел случайным образом выбирает мини-пакет обучающих выборок, вычисляет локальные градиенты и затем передает их всем остальным узлам. Когда один узел собирает все локальные градиенты, отправленные другими узлами, глобальные градиенты могут быть вычислены и использованы для обновления параметров модели.

Рисунок 1: Распределенная оптимизация при настройке параллельных данных.

4 Квантованный SGD

с компенсацией ошибок

Для распределенной оптимизации при настройке параллельных данных требуется обмен локальными градиентами между каждыми двумя узлами в каждой итерации.Для крупномасштабной распределенной оптимизации с большим количеством параметров модели, например

при обучении сверточной нейронной сети, градиентная связь может стать узким местом в производительности.

Одно из возможных решений - квантовать локальные градиенты перед передачей, чтобы снизить стоимость связи. В этом разделе мы предлагаем алгоритм ECQ-SGD (квантованный SGD с компенсацией ошибок), который обновляет параметры модели с помощью квантованных локальных градиентов. На каждой итерации текущие локальные градиенты компенсируются накопленной ошибкой квантования от всех предыдущих итераций, а затем передаются в функцию стохастического квантования для сжатия.

Пусть Q: Rd → Cd будет несмещенной функцией стохастического квантования, которая отображает каждый компонент в ad

-мерном векторе в некоторый элемент из кодовой книги квантования

C. Кодовая книга обычно содержит только ограниченное количество элементов, поэтому квантованный вектор может быть эффективно закодированы. На каждой итерации каждый узел квантует свои локальные градиенты перед трансляцией:

, где g (t) p - локальные градиенты p-го узла на t-й итерации, а ~ g (t) p - его квантованный аналог.

Когда узел получает все локальные градиенты, отправленные другими узлами, он вычисляет глобальные градиенты и обновляет реплику своей локальной модели через:

w (t + 1) = w (t) −η⋅ ~ g (t) = w (t) −ηPP∑p = 1 ~ g (t) p (4)

где η> 0 - скорость обучения.

Основная идея ECQ-SGD заключается в том, что при квантовании локальных градиентов следует учитывать как текущие градиенты, так и ранее накопленную ошибку квантования.В частности, мы используем h (t) p для обозначения накопленной ошибки квантования p-го узла на t-й итерации:

h (t) p = t − 1∑t ′ = 0βt − 1 − t ′ (g (t ′) p− ~ g (t ′) p) (5)

, где β - коэффициент уменьшения во времени (0≤β≤1). Обратите внимание, что накопленную ошибку квантования можно постепенно обновлять:

h (t) p = βh (t − 1) p + (g (t − 1) p− ~ g (t − 1) p) (6)

, где h (0) p = 0.Квантованные локальные градиенты теперь вычисляются путем применения функции квантования к скомпенсированным градиентам:

~ g (t) p = Q (g (t) p + αh (t) p) (7)

, где α - коэффициент компенсации (α≥0).

Здесь мы принимаем функцию стохастического квантования с равномерно распределенными точками квантования, подобную QSGD (Alistarh et al., 2017) , где i-й компонент квантуется как:

~ gi = ∥g∥⋅sgn (gi) ⋅ξ (| gi |; ∥g∥) (8)

, где ∥g∥ действует как коэффициент масштабирования (возможные варианты включают l2-норму и l∞-норму), а ξ (⋅) - стохастическая функция, которая отображает скаляр на некоторый элемент в {0,1s,…, 1} :

ξ (| gi |; ∥g∥) = ⎧⎨⎩ls,

с вероятностью ~ {}

l + 1 − s⋅ | gi | ∥g∥l + 1s, иначе
(9)

, когда | gi | / ∥g∥ попадает в интервал [ls, l + 1s).Гиперпараметр s определяет количество ненулевых уровней квантования: чем больше s, тем выше тонкоструктурное квантование за счет увеличения стоимости связи. С этого момента мы используем Qs (⋅) для обозначения функции квантования с s ненулевыми уровнями квантования.

После квантования нам нужно только r = ⌈log2 (2s + 1) ⌉ битов для кодирования каждого квантованного ~ gi и одно число с плавающей запятой для представления коэффициента масштабирования g∥. Общая стоимость связи составляет 32 + dr бит (r≪32), что намного меньше 32d битов, необходимых для исходных 32-битных градиентов полной точности.Более эффективные схемы энтропийного кодирования, например Кодирование Хаффмана (Хаффман, 1952) может дополнительно снизить стоимость связи. Пусть dk обозначает количество измерений, назначенных k-му уровню квантования, тогда общая длина кодирования составляет не более 2s + 1k = 1dklog2ddk битов.

Вход: распределенные данные D = D1∪ ⋯ ∪DP

инициализировать параметры модели w (0) и сбросить h (0) p ← 0

для t = 0,…, T − 1 делать

// 1. Вычисление градиента и связь

для p = 1,…, P do

случайным образом выбрать мини-партию D (t) p

вычисляет локальные градиенты g (t) p = ∇f (w (t); D (t) p)

вычислить квантованные локальные градиенты ~ g (t) p с (7)

широковещательных квантованных локальных градиентов ~ g (t) p

обновить накопленную ошибку квантования h (t + 1) p с помощью (6)

конец для

// 2.Обновление модели

для p = 1,…, P do

получает квантованные локальные градиенты {~ g (t) p}

вычисляет глобальные градиенты ~ g (t) = ∑p ~ g (t) p / P

обновить параметры модели w (t + 1) = w (t) −η⋅ ~ g (t)

конец для

конец для

Алгоритм 1 Квантованный SGD с компенсацией ошибок

Мы суммируем общий рабочий процесс в алгоритме 1. Поскольку все локальные градиенты квантуются перед передачей, накладные расходы связи могут быть значительно уменьшены.Это имеет решающее значение для эффективности обучения, особенно когда связь между узлами является узким местом производительности.

5 Теоретический анализ

В этом разделе мы анализируем поведение сходимости предложенного алгоритма ECQ-SGD. Мы начнем с обсуждения границы дисперсии ошибки квантования. После этого мы построим границу ошибки для задач квадратичной оптимизации и продемонстрируем преимущество ECQ-SGD перед QSGD.

5.1 Граница дисперсии ошибки квантования

Мы определяем ошибку квантования как разницу между скомпенсированными локальными градиентами и результатами его квантования:

ε (t) p = ~ g (t) p− (g (t) p + αh (t) p) (10)

Если функция квантования использует l2-norm в качестве коэффициента масштабирования, то она идентична той, что используется в QSGD.В этом случае мы можем напрямую позаимствовать их выводы о следующих двух свойствах ошибки квантования:

Лемма 1.
.

(Alistarh et al., 2017) Для любого вектора v∈Rd пусть ε = Qs (v) −v обозначает ошибку квантования, тогда мы имеем:

  • Ограниченная дисперсия: E∥ε∥22≤min (ds2, √ds) ⋅∥v∥22

Здесь мы предполагаем, что второй момент локальных градиентов ограничен,

т.е. ∥g (t) p∥22≤B, ∀ (p, t). При этом предположении ошибка квантования в QSGD удовлетворяет:
E∥ε (t) p∥22≤γB (11)

где γ = min (d / s2, √d / s).

Однако в ECQ-SGD вектор, подлежащий квантованию, представляет собой линейную комбинацию текущих локальных градиентов и накопленной ошибки квантования. Тем не менее, мы можем получить слегка ослабленную границу для второго момента ошибки квантования:

Лемма 2.
.

Для p-го узла его ошибка квантования на t-й итерации удовлетворяет:

E∥ε (t) p∥22≤ (1 + α2γ⋅1 − λt1 − λ) ⋅γB (12)

, где λ = α2γ + (β − α) 2.

Доказательство.

См. Дополнительные материалы. ∎

В ECQ-SGD мы обычно выбираем гиперпараметры (α, β), чтобы удовлетворить λ <1 (т. Е. Пусть 0 <α <2γ + 1 и β = 1), обеспечивая выполнение следующей границы дисперсии ошибки квантования для любого итерация t:

E∥ε (t) p∥22 <(1 + α2γ1 − λ) ⋅γB (13)

Следовательно, пока α2γ1-λ мало, граница дисперсии ошибки квантования в алгоритме ECQ-SGD все еще очень близка к таковой для QSGD.Также стоит отметить, что эта верхняя граница не зависит от t, что указывает на то, что граница дисперсии не будет расходиться во время оптимизации.

На основе приведенных выше результатов можно сделать вывод, что граница дисперсии квантованных локальных градиентов в ECQ-SGD также больше, чем в QSGD. Согласно анализу сходимости в QSGD, количество итераций, необходимых для достижения определенной субоптимальности, пропорционально границе дисперсии стохастических градиентов. Это означает, что после анализа сходимости в QSGD можно было бы сделать вывод, что ECQ-SGD должен сходиться медленнее, чем QSGD, что фактически противоречит экспериментальным результатам (как показано ниже).Следовательно, нам необходимо проанализировать поведение конвергенции ECQ-SGD с другой точки зрения, чтобы объяснить его преимущество перед QSGD, наблюдаемое на практике.

5.2 Сходимость для квадратичной оптимизации

Теперь проанализируем, как параметры модели сходятся к оптимальному решению в ECQ-SGD. Рассмотрим следующую выпуклую квадратичную оптимизацию:

мин. P∑p = 1∑ (Ai, bi) ∈Dp12wTAiw + bTiw (14)

, где весь набор данных D = D1∪ ⋯ ∪DP равномерно разделяется и сохраняется в P-узлах.Суммируя все Ais и bis, приведенная выше оптимизация эквивалентна:

, где A = ∑ (Ai, bi) ∈DAi и b = ∑ (Ai, bi) ∈Dbi

. Наименьшее и наибольшее сингулярные значения

A обозначаются как a1 и a2 соответственно, то есть a1I⪯A⪯a2I. Здесь мы предполагаем, что a1> 0, чтобы обеспечить сильную выпуклость, которая приводит к оптимальному решению в замкнутой форме w ∗ = - A − 1b.

На каждой итерации каждый узел создает мини-пакет обучающих выборок {(Ai, bi)}, равномерно выбираемых из его локального подмножества данных.Результирующие локальные градиенты могут быть представлены как лежащие в основе истинные градиенты плюс член стохастического шума, который равен:

г (t) p = Aw (t) + b + ξ (t) p (16)

, где {ξ (t) p} - i.i.d. случайные шумы с нулевым средним. Квантованные локальные градиенты даются по формуле:

~ g (t) p = Aw (t) + b + ξ (t) p + αh (t) p + ε (t) p (17)

Напомним правило обновления ECQ-SGD, имеем:

w (t + 1) = w (t) −η (Aw (t) + b + ξ (t) + αh (t) + ε (t)) (18)

, где вспомогательные переменные определены следующим образом:

ξ (t) = 1PP∑p = 1ξ (t) p, h (t) = 1PP∑p = 1h (t) p, ε (t) = 1PP∑p = 1ε (t) p (19)

Из леммы 2 мы можем получить оценку дисперсии для ошибки псевдоквантования:

E∥ε (t) ∥22≤ [1 + α2γ⋅1 − λt1 − λ] ⋅γBP (20)

Ниже мы представляем наихудший случай верхней границы ожидаемого расстояния между w (t + 1), решением, полученным на (t + 1) -й итерации, и w ∗, оптимальным решением.

Теорема 1.

Позвольте быть минимизируемой целевой функцией, оптимальное решение которой обозначается как w ∗, а R2 = supw∈Rd∥w − w ∗ ∥22. Предположим, что стохастический шум в градиентах мини-партии удовлетворяет E∥ξ (t) ∥22≤σ2, тогда граница ошибки в алгоритме ECQ-SGD удовлетворяет:

E∥w (t + 1) −w ∗ ∥22≤R2∥Ht + 1∥22 + η2σ2t∑t ′ = 0∥Ht′∥22 + η2E∥ε (t) ∥22 + η2t − 1∑t ′ = 0∥Θ (t ′) ∥22⋅E∥ε (t ′) ∥22 (21)

, где H = I − ηA и:

Θ (t ′) = Ht − t′ − t∑t ′ ′ = t ′ + 1α (β − α) t ′ ′ - t′ − 1Ht − t ′ ′ (22)
Доказательство.

См. Дополнительные материалы. ∎

Стоит отметить, что наш алгоритм отличается от QSGD только двумя последними условиями оценки ошибок, приведенными выше; два других члена идентичны в обоих алгоритмах. Теперь мы анализируем значение Θ (t '), чтобы выявить разницу между ECQ-SGD и QSGD. Во-первых, мы можем доказать, что:

Лемма 3.
.

Если скорость обучения удовлетворяет ηa1 <1, то:

Θ (t ′) ⪯ (1 − α1 − ηa11 − νt − t′1 − ν) ⋅Ht − t ′ (23)

где ν = (β − α) / (1 − ηa1).

Полагая 0 <α <1 и β = 1 − ηa1, неравенство в лемме 3 упрощается до Θ (t ′) ⪯νt − t′⋅Ht − t ′. Кроме того, у нас есть 0 <ν <1 из его определения, что означает, что в ECQ-SGD множитель каждой предыдущей ошибки квантования последовательно предшествует ее аналогу в QSGD (где ν = 1 из-за α = 0).

Чтобы упростить дальнейшее обсуждение, мы вводим вспомогательную переменную τ (t ′), определяемую как:

τ (t ′) = sup (∥Θ (t ′) ∥22⋅E∥ε (t ′) ∥22) (24)

, который обозначает верхнюю границу вклада ошибки квантования ε (t ') в окончательную границу ошибки (21).Точно так же верхняя граница вклада ошибки квантования в QSGD определяется как:

τ (t ′) QSGD = ∥Ht − t′∥22⋅γBP (25)

, который на самом деле является частным случаем ECQ-SGD, когда α = 0.

Напомним, что в (13), обеспечивая λ <1, граница дисперсии ошибки квантования в ECQ-SGD относительно близка к таковой для QSGD. Следовательно, при правильно выбранных гиперпараметрах коэффициент уменьшения ECQ-SGD в τ (t ′) (по сравнению с QSGD) приближается к нулю, когда временной интервал (t − t ′) увеличивается до бесконечности:

Лемма 4.

Если β = 1 − ηa1 и α> 0 удовлетворяет λ = α2γ + (β − α) 2 <1, то имеем:

lim (t − t ′) → ∞τ (t ′) τ (t ′) QSGD = 0 (26)

Подробное доказательство лемм 3 и 4 можно найти в дополнительном материале. На практике, поскольку скорость обучения η≪1a1, мы можем просто установить β = 1 и α равным некоторому небольшому положительному числу, чтобы приблизительно удовлетворить требованиям леммы 4.

Из леммы 4 следует, что по мере продолжения итерации ECQ-SGD может лучше подавлять вклад всех предыдущих ошибок квантования в границу ошибки (21), чем QSGD.Внутреннее понимание состоит в том, что со схемой обратной связи по ошибкам ошибки квантования из разных итераций компенсируются при оценке окончательной границы ошибки, что приводит к более жесткой верхней границе для худшего случая, чем у QSGD.

Рисунок 2:

Сравнение значения функции потерь и расстояния до оптимального решения (слева:

Syn-256; в центре: Syn-512; справа: Syn-1024).

6 экспериментов

В этом разделе мы демонстрируем эффективность предлагаемого нами алгоритма ECQ-SGD с помощью обширных экспериментов.Мы начинаем с линейных моделей выпуклой оптимизации, а затем расширяемся до невыпуклой оптимизации с помощью глубоких сверточных нейронных сетей. Далее мы анализируем масштабируемость для крупномасштабных сценариев и заканчиваем обсуждение подробным исследованием выбора гиперпараметров.

6.1 Линейные модели

В предыдущем анализе сходимости мы утверждали, что для выпуклой квадратичной оптимизации ECQ-SGD может уменьшить вклад ошибки квантования в границу ошибки, что приводит к лучшему решению после сходимости.Теперь мы проверим это, сравнив поведение сходимости ECQ-SGD и QSGD для обучения моделей линейной регрессии.

Здесь мы начинаем с трех синтетических наборов данных: Syn-256, Syn-512 и Syn-1024. Каждый набор данных состоит из 10 тысяч обучающих выборок, а суффикс обозначает размерность объекта d. Обучающая выборка создается как yi = w ∗ Txi + ϵi, где w ∗ ∈Rd - параметры базовой модели, которые мы хотим получить, а {ϵi} - i.i.d. случайные шумы. Скорость обучения установлена ​​на 0,02, и как QSGD, так и ECQ-SGD используют l2-norm в качестве коэффициента масштабирования и 4 ненулевых уровня квантования, т.е.е. s = 4. Для ECQ-SGD мы принимаем α = 0,2 и β = 0,9.

На рисунке 2 мы сравниваем значение функции потерь (вверху) и расстояние до оптимального решения (внизу) на каждой итерации. Для всех трех наборов данных значение функции сходимости ECQ-SGD ближе к 32-битному SGD полной точности и значительно быстрее, чем QSGD. С другой стороны, разрыв между QSGD (или ECQ-SGD) и 32Bit-FP в расстоянии до оптимального решения измеряет вклад ошибки квантования в границу ошибки, как определено в (21).Разрыв расстояний ECQ-SGD явно меньше, чем QSGD, что указывает на то, что вклад ошибки квантования в границу ошибки хорошо подавляется.

Теперь мы сравним скорость выполнения QSGD и ECQ-SGD на более крупном наборе данных Syn-20k, который состоит из 50 000 обучающих выборок, а размерность функции составляет 20 000. На рисунке 3 мы сообщаем о разложенном расходе времени и потерях при тестировании (в скобках) для различных методов после 1000 итераций. Мы обнаружили, что ECQ-SGD достигает аналогичных потерь при тестировании с 32-битным FP за более короткое время, чем 32Bit-FP и QSGD.Хотя ECQ-SGD требует дополнительного времени кодирования и декодирования, общая скорость обучения все же улучшается из-за сокращения времени передачи градиента.

Рисунок 3: Сравнение разложенного потребления времени и потерь при тестировании (в скобках) в наборе данных Syn-20K. Суффикс в QSGD и ECQ-SGD представляет s, количество ненулевых уровней квантования. Всего затрачено времени на 1к итераций.

Кроме того, мы расширяем оценку на два общедоступных набора данных: YearPredictionMSD для регрессии и жизетта для классификации (Chang & Lin, 2011)

.Модели линейной регрессии и логистической регрессии обучаются с использованием различных методов квантования градиента для этих двух наборов данных соответственно. Сравнение значения функции потерь и затрат на связь, усредненных по пяти случайным прогонам, показано на рис.

4 и в таблице 1. Здесь мы используем квадратичные потери l2 для регрессии и логарифмические потери для классификации. Стоимость связи измеряется общим количеством бит для кодирования градиентов после 1k итераций. Мы используем энтропийное кодирование, чтобы полностью использовать разреженность после градиентного квантования для всех методов.Рисунок 4: Сравнение значения функции потерь для обучения линейных моделей с помощью различных методов (вверху: YearPredictionMSD; внизу: таблица; слева: потеря обучения; справа: потеря теста). Таблица 1: Сравнение значения функции потерь и общей стоимости связи для обучение линейных моделей различными методами.

Из рисунка 4 мы видим, что все методы, кроме 1Bit-SGD, сходятся с одинаковой скоростью, и конечная производительность также почти идентична друг другу. Это может быть связано с относительно небольшим количеством измерений признаков (90) в наборе данных YearPredictionMSD, так что разные методы градиентного квантования не имеют значительного разрыва в производительности.

Для набора данных gisette, размерность которого составляет 5000, и TernGrad, и ECQ-SGD могут по-прежнему соответствовать производительности 32-битного SGD полной точности, в то время как 1Bit-SGD и QSGD страдают более серьезным ухудшением производительности. С другой стороны, ECQ-SGD обеспечивает гораздо более высокую степень сжатия (281,88 ×), чем TernGrad (34,67 ×).

6.2 Сверточные нейронные сети

Теперь мы оцениваем алгоритм ECQ-SGD для обучения сверточных нейронных сетей, который представляет собой крайне невыпуклую задачу оптимизации.

Эксперименты проводятся на наборе данных CIFAR-10 (Крижевский, 2009) , который состоит из 60 тысяч изображений из 10 категорий. Мы следуем общему протоколу, используя 50 тыс. Изображений для обучения и оставшиеся 10 тыс. Изображений для оценки. Мы обучаем модель ResNet-20 (He et al., 2016) с различными методами градиентного квантования, и результаты представлены на рисунке 5

. Для всех методов размер пакета установлен на 128, а скорость обучения начинается с 0.1, разделенное на 10 при 40k и 60k итерациях. Процесс обучения завершается в конце 200-й эпохи (

∼78k итераций).

Рисунок 5: Сравнение значения функции потерь и стоимости связи (измеряемой количеством переданных битов) для обучения модели LeNet на наборе данных CIFAR-10. Точность классификации указывается в скобках. Для первых двух столбцов и QSGD, и ECQ-SGD используют l∞-norm в качестве коэффициента масштабирования, а для последнего столбца используется l2-norm.

В первом столбце рисунка 5 мы сравниваем значение функции потерь и общие накладные расходы на связь различных методов. Гиперпараметры каждого метода выбраны так, чтобы обеспечить незначительную потерю точности по сравнению с 32-битной базовой линией полной точности. Мы обнаружили, что все методы сходятся с одинаковой скоростью, но ECQ-SGD предлагает более 80-кратное снижение стоимости связи и значительно превосходит другие методы градиентного квантования.

Во втором и третьем столбцах рисунка 5 мы представляем более подробное сравнение с QSGD, так как оно является наиболее подходящим для нашего метода.Используются разные коэффициенты масштабирования: l2-норма для второго столбца и l∞-норма для третьего столбца. Оба метода используют размер корзины 4096 для справедливого сравнения. Мы заметили, что ECQ-SGD неизменно превосходит QSGD как по скорости сходимости, так и по точности классификации, в то время как снижение стоимости связи этими двумя методами одинаково при одинаковых настройках гиперпараметров.

6.3 Производительность модели

Мы принимаем модель производительности, предложенную в (Yan et al., 2015) , чтобы оценить масштабируемость нашего алгоритма ECQ-SGD. Облегченное профилирование времени вычислений и связи выполняется для оценки эффективности обучения для более крупных кластеров. Основные технические характеристики оборудования следующие: процессор Intel Xeon E5-2680, графический процессор Nvidia Tesla P40 (8 блоков на узел) и сетевая карта Mellanox ConnectX-3 Pro (скорость подключения 40 Гбит / с).

Рисунок 6: Сравнение пропускной способности для обучения модели ResNet-50 на наборе данных ILSVRC-12 с разным количеством графических процессоров.

На рисунке 6 мы сообщаем о пропускной способности для обучения модели ResNet-50 на наборе данных ILSVRC-12 (Русаковский и др., 2015) . При обучении с 512 графическими процессорами ECQ-SGD достигает 143,5% ускорения по сравнению с обычным SGD (66,42 КБ против 27,28 КБ изображений в секунду). В наших экспериментах полоса пропускания соединения относительно велика, и поэтому для кластеров с меньшей пропускной способностью ожидается, что наш метод может обеспечить еще большее ускорение.

6.4 Исследование параметров

В лемме 4 мы представляем руководство по выбору гиперпараметров α и β в ECQ-SGD.Простая практика - установить β = 1 и α равным некоторому небольшому положительному числу, удовлетворяющему условию α2γ + (β − α) 2 <1. Теперь проверим, действительно ли это оптимально для обучения моделей с большей точностью.

Для количественной оценки мы обучаем модели ResNet-20 на наборе данных CIFAR-10 с различными комбинациями гиперпараметров, и результаты представлены в таблице 2. При фиксировании α на 0,01 мы обнаруживаем, что наименьшая частота ошибок достигается, когда β установлен на 1. С другой стороны, когда β = 1 фиксировано, аналогичная частота ошибок достигается путем установки α на любое значение от 0.01 и 0.1. Если α слишком мало, то эффект обратной связи по ошибке значительно ослабляется, что приводит к аналогичной производительности с QSGD. Если α слишком велико, то ограничение λ = α2γ + (β − α) 2 <1 может быть нарушено, и процесс обучения становится менее стабильным (например, когда α = 0,15, оптимизация вообще не сходится). Приведенные выше наблюдения согласуются с нашим предыдущим анализом в лемме 4.


Таблица 2: Сравнение частоты ошибок классификации ResNet-20 на CIFAR-10 при различных комбинациях гиперпараметров.

7 Заключение

В этой статье мы представляем квантованный алгоритм SGD с компенсацией ошибок для повышения эффективности обучения для крупномасштабной распределенной оптимизации. За счет введения схемы обратной связи по ошибкам алгоритм ECQ-SGD может эффективно подавлять вклад ошибки квантования в границу ошибки. Мы анализируем его поведение сходимости с теоретической точки зрения, а также демонстрируем его преимущество перед современным алгоритмом QSGD. Эксперименты на выпуклых линейных моделях и невыпуклых сверточных нейронных сетях демонстрируют эффективность предложенного алгоритма.

% PDF-1.5 % 1 0 объект > эндобдж 4 0 obj (Абстрактный) эндобдж 5 0 obj > эндобдж 8 0 объект (Благодарности) эндобдж 9 0 объект > эндобдж 12 0 объект (Содержание) эндобдж 13 0 объект > эндобдж 16 0 объект (Обозначение) эндобдж 17 0 объект > эндобдж 20 0 объект (1. Введение) эндобдж 21 0 объект > эндобдж 24 0 объект (1.1 Мотивация) эндобдж 25 0 объект > эндобдж 28 0 объект (1.2 Постановка задачи) эндобдж 29 0 объект > эндобдж 32 0 объект (1.3 Ограничения) эндобдж 33 0 объект > эндобдж 36 0 объект (1.4 Краткое содержание диссертации) эндобдж 37 0 объект > эндобдж 40 0 объект (2 Теория и предыстория) эндобдж 41 0 объект > эндобдж 44 0 объект (2.1 Лазерная 3D-триангуляция) эндобдж 45 0 объект > эндобдж 48 0 объект (2.2 Рейнджер3) эндобдж 49 0 объект > эндобдж 52 0 объект (2.2.1 Аппаратное обеспечение) эндобдж 53 0 объект > эндобдж 56 0 объект (2.2.2 GigE Vision) эндобдж 57 0 объект > эндобдж 60 0 объект (2.3 Настройка оборудования) эндобдж 61 0 объект > эндобдж 64 0 объект (2.3.1 Xilinx ZYNQ-7045) эндобдж 65 0 объект > эндобдж 68 0 объект (2.3.2 шина AXI4-S) эндобдж 69 0 объект > эндобдж 72 0 объект (2.4 Сжатие изображений без потерь) эндобдж 73 0 объект > эндобдж 76 0 объект (2.4.1 Энтропия) эндобдж 77 0 объект > эндобдж 80 0 объект (2.4.2 Кодирование Голомба) эндобдж 81 0 объект > эндобдж 84 0 объект (2.4.2.1 Коды Голомба-Райса) эндобдж 85 0 объект > эндобдж 88 0 объект (2.5 Соответствующие алгоритмы) эндобдж 89 0 объект > эндобдж 92 0 объект (2.5.1 JPEG-LS) эндобдж 93 0 объект > эндобдж 96 0 объект (2.5.1.1 Расчет контекста) эндобдж 97 0 объект > эндобдж 100 0 объект (2.5.1.2 Фиксированный прогноз) эндобдж 101 0 объект > эндобдж 104 0 объект (2.5.1.3 Адаптивная коррекция) эндобдж 105 0 объект > эндобдж 108 0 объект (2.5.1.4 Энтропийное кодирование) эндобдж 109 0 объект > эндобдж 112 0 объект (2.5.1.5 Рабочий режим) эндобдж 113 0 объект > эндобдж 116 0 объект (2.5.1.6 Проблема конфликта контекста) эндобдж 117 0 объект > эндобдж 120 0 объект (2.5.2 ФЕЛИКС) эндобдж 121 0 объект > эндобдж 124 0 объект (2.5.2.1 Скорректированное двоичное кодирование) эндобдж 125 0 объект > эндобдж 128 0 объект (2.5.2.2 Выбор параметра k) эндобдж 129 0 объект > эндобдж 132 0 объект (3 предварительных исследования) эндобдж 133 0 объект > эндобдж 136 0 объект (3.1 Подход к оценке) эндобдж 137 0 объект > эндобдж 140 0 объект (3.2 Метод оценки) эндобдж 141 0 объект > эндобдж 144 0 объект (3.2.1 Алгоритмы сжатия) эндобдж 145 0 объект > эндобдж 148 0 объект (3.2.2 Оценка показателей эффективности) эндобдж 149 0 объект > эндобдж 152 0 объект (3.2.2.1 Степень сжатия) эндобдж 153 0 объект > эндобдж 156 0 объект (3.2.2.2 Пропускная способность) эндобдж 157 0 объект > эндобдж 160 0 объект (3.2.2.3 Стоимость оборудования) эндобдж 161 0 объект > эндобдж 164 0 объект (3.2.2.4 Стоимость памяти) эндобдж 165 0 объект > эндобдж 168 0 объект (3.2.2.5 Вычислительная сложность) эндобдж 169 0 объект > эндобдж 172 0 объект (3.3 Промежуточные результаты) эндобдж 173 0 объект > эндобдж 176 0 объект (3.3.1 Первоначальный выбор) эндобдж 177 0 объект > эндобдж 180 0 объект (3.3.2 Дальнейшая оценка) эндобдж 181 0 объект > эндобдж 184 0 объект (3.3.3 Энтропия) эндобдж 185 0 объект > эндобдж 188 0 объект (3.4 Выбор алгоритма) эндобдж 189 0 объект > эндобдж 192 0 объект (4 Моделирование системы) эндобдж 193 0 объект > эндобдж 196 0 объект (4.1 Описание системы) эндобдж 197 0 объект > эндобдж 200 0 объект (4.1.1 Этап моделирования) эндобдж 201 0 объект > эндобдж 204 0 объект (4.1.2 Исходное кодирование) эндобдж 205 0 объект > эндобдж 208 0 объект (4.1.2.1 Кодирование Голомба-Райса) эндобдж 209 0 объект > эндобдж 212 0 объект (4.1.2.2 Упрощенное скорректированное двоичное кодирование) эндобдж 213 0 объект > эндобдж 216 0 объект (4.1.2.3 Кодирование длины цикла) эндобдж 217 0 объект > эндобдж 220 0 объект (4.1.3 Упаковщик данных) эндобдж 221 0 объект > эндобдж 224 0 объект (4.1.3.1 Счетчик размера кода) эндобдж 225 0 объект > эндобдж 228 0 объект (4.1.4 Декодер) эндобдж 229 0 объект > эндобдж 232 0 объект (4.2 Программная реализация) эндобдж 233 0 объект > эндобдж 236 0 объект (4.2.1 Энкодер) эндобдж 237 0 объект > эндобдж 240 0 объект (4.2.1.1 Исходное кодирование) эндобдж 241 0 объект > эндобдж 244 0 объект (4.2.2 Декодер) эндобдж 245 0 объект > эндобдж 248 0 объект (4.2.3 Тестирование и проверка) эндобдж 249 0 объект > эндобдж 252 0 объект (4.2.4 Тестовые изображения) эндобдж 253 0 объект > эндобдж 256 0 объект (4.3 Реализация VHDL) эндобдж 257 0 объект > эндобдж 260 0 объект (4.3.1 Верхний уровень) эндобдж 261 0 объект > эндобдж 264 0 объект (4.3.2 Ввод) эндобдж 265 0 объект > эндобдж 268 0 объект (4.3.3 Обработка интенсивности) эндобдж 269 ​​0 объект > эндобдж 272 0 объект (4.3.4 Исходное кодирование) эндобдж 273 0 объект > эндобдж 276 0 объект (4.3.4.1 Кодер риса Голомба) эндобдж 277 0 объект > эндобдж 280 0 объект (4.3.4.2 Упрощенный скорректированный двоичный кодер) эндобдж 281 0 объект > эндобдж 284 0 объект (4.3.4.3 Контроль) эндобдж 285 0 объект > эндобдж 288 0 объект (4.3.4.4 Кодировщик длин серий) эндобдж 289 0 объект > эндобдж 292 0 объект (4.3.5 Упаковщик данных) эндобдж 293 0 объект > эндобдж 296 0 объект (4.4 Моделирование тестирования оборудования) эндобдж 297 0 объект > эндобдж 300 0 объект (4.5 Проверка цели) эндобдж 301 0 объект > эндобдж 304 0 объект (5 Результат) эндобдж 305 0 объект > эндобдж 308 0 объект (5.1 предварительное исследование) эндобдж 309 0 объект > эндобдж 312 0 объект (5.2 Моделирование системы) эндобдж 313 0 объект > эндобдж 316 0 объект (5.2.1 Программная реализация) эндобдж 317 0 объект > эндобдж 320 0 объект (5.2.2 Аппаратная реализация) эндобдж 321 0 объект > эндобдж 324 0 объект (6 Обсуждение) эндобдж 325 0 объект > эндобдж 328 0 объект (6.1 Метод) эндобдж 329 0 объект > эндобдж 332 0 объект (6.1.1 Предварительное обучение) эндобдж 333 0 объект > эндобдж 336 0 объект (6.1.2 Моделирование системы) эндобдж 337 0 объект > эндобдж 340 0 объект (6.1.3 Оценка) эндобдж 341 0 объект > эндобдж 344 0 объект (6.2 Результат) эндобдж 345 0 объект > эндобдж 348 0 объект (6.2.1 Сравнение с требованиями) эндобдж 349 0 объект > эндобдж 352 0 объект (6.2.2 Сравнение с аналогичными работами) эндобдж 353 0 объект > эндобдж 356 0 объект (6.2.3 Узкое место декодера) эндобдж 357 0 объект > эндобдж 360 0 объект (6.2.4 Эффекты конвейерной обработки) эндобдж 361 0 объект > эндобдж 364 0 объект (6.2.5 Выбор параметра k) эндобдж 365 0 объект > эндобдж 368 0 объект (6.2.6 Адаптация RLE) эндобдж 369 0 объект > эндобдж 372 0 объект (6.2.7 Требования к линии передачи) эндобдж 373 0 объект > эндобдж 376 0 объект (6.2.8 Многокомпонентная реализация) эндобдж 377 0 объект > эндобдж 380 0 объект (7 Заключение) эндобдж 381 0 объект > эндобдж 384 0 объект (7.1 Общий вывод) эндобдж 385 0 объект > эндобдж 388 0 объект (7.2 Дальнейшая работа) эндобдж 389 0 объект > эндобдж 392 0 объект (Тестирование) эндобдж 393 0 объект > эндобдж 396 0 объект (A.1 Технические характеристики системы) эндобдж 397 0 объект > эндобдж 400 0 объект (A.2 Тестовые изображения) эндобдж 401 0 объект > эндобдж 404 0 объект (B Предварительное обучение) эндобдж 405 0 объект > эндобдж 408 0 объект (B.1 Дополнительные изображения, используемые при оценке) эндобдж 409 0 объект > эндобдж 412 0 объект (Библиография) эндобдж 413 0 объект > эндобдж 417 0 объект > транслировать x ڍ RMO0 + z8Yuы 끰 m [4 [h2 ك 0 e ޛ7 E

Большая охота за сокращениями

OZ

Количество найденных ОЗ: 47 (7.0%)
OZAB - Браузер Zip архивов Ольги.
OZAD - Справочник партнеров по офисной зоне
OZAH - Офис по зонированию и административным слушаниям
OZAZ - Зона активности Omega
OZBS - Okregowy Zwiazek Brydza Sportowego
OZCE - Серьга для люстры Orange Zinnia
Zorobaleling Community
OZCFast - Ontrian Community Earring
OZCFast - Ontrian Community Earring
OZCFast Wagenberg =
OZDC - Ohio Zeta Delta Chapter
OZET - Offenes Zentrum EDV Technologie
OZEU - Органическая эпоксидная смола с цинком и уретан
OZFC - Органическое покрытие из забутона
OZFP - ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА ZONED Organic FREIGHT PROGRAM
OZFRIGHT Indígena del Putumayo
OZIS - Open Zorg Informatie Systeem
OZKS - Okregowe Zak + ady Koncentrat + w Spozywczych
OZKT - Okregowy Zwiazek Karate Tradycyjnego
OZLA - Okregowki Zwiazung Lending Marketing.
OZME - Ogolnopolski Zjazd Mlodziezy Ewangelickiej.
OZMH - oorlog zij met hem
OZMO - Ostrowieckie Zaklady Materialow Ogniotrwalych
OZNG - Op zoek naar geluk
OZNJ - Op zoek naar jezelf
OZNK - Open Zuid Zuid Zuid Zuid Zuid Zuid 9000 - OZNKO00070007 OZNK - Open Zuid Zuid. OZOJ - Ozolotepec Zapotec language Ozols, Janis
OZON - CYCLO PSS CORP
OZPF - Фонд защиты прибрежного зонирования
OZPN - Okregowego Zwiazku Pilki Noznej
OZPR - Okregowi Zwiazku Pilki Noznej
OZPR - Okregowki Zwiazeki 9000 - Okregowki Zwiazeki
OZPY - Обуховский завод porystykh yzdelyi
OZRK - BANK OF THE OZARKS INC
OZRM - otwartych zawodow robotow minisumo
OZSB - Operativna zona Srednja Bosna
OZTS - Operativna zona Srednja Bosna
OZTS- Vizovick drha (Чешские железные дороги)
OZWB - Ostrokowitz-Zlin-Wisowitz (Чешские железные дороги)
OZWC - оптимальное зональное вейвлет-кодирование 9 0007 OZWR - Ostre zapalenie wyrostka robaczkowego
OZZL - Ogólnopolski Związek Zawodowy Lekarzy
OZZP - Ostre zapalenie zatok przynosowych

АБВГДЕЖЗИКЛМНОПРСТУФХЧШЭЮЯ
OAOBOCODOEOFOGOHOIOJOKOLOMONOOOPOQOROSOTOUOVOWOXOYOZ

OSG3.4.0 + VS2015 + Win10 + x64 Этапы создания среды - Программист искал

1. Скачать

1. Исходный код стабильной версии OSG. Загрузки выпуска OpenSceneGraph 3.4.0:
http://www.openscenegraph.org/index.php/download-section/stable-releases/206-openscenegraph-3-4-0-released

2. Сторонние библиотеки

Официальный сайт

: http://www.openscenegraph.org/index.php/download-section/dependencies

VS2010: http://members.iinet.net.au/~bchrist/3rdParty_VC10_x86_x64.почтовый индекс

VS2015 x64 : https: //pan.baidu.com/s/18cr9nAIEi9FXZ55O3FkusQ Код извлечения: fcbk

Примечание. Версия сторонней библиотеки должна соответствовать версии Visual Studio. Статья, используемая в этой статье, применима только к Visual Studio2015 x64, а версия набора инструментов платформы - v140.

3. Пакет данных osg3.4.0

http://www.openscenegraph.org/downloads/stable_releases/OpenSceneGraph-3.4.0/data/OpenSceneGraph-Data-3.4.0.zip

4. Скачать cmake

https: // cmake.org / Выберите загрузку файла в каталоге Binary distributions, я скачал cmake3.19.0

2. Подготовка перед компиляцией

Создайте новую папку OSG в D: \ и создайте еще 4 папки под ней

D: \ OSG \ OpenSceneGraph хранит исходный код OSG

D: \ OSG \ 3rdParty хранит сторонние зависимые библиотеки

D: \ OSG \ data хранит распакованный пакет данных

D: \ OSG \ build готов для хранения скомпилированных библиотек, файлов заголовков и т. Д.

(я создал папку OSG в D: \ Program)

Три, используйте cmake для генерации по сравнению с проектом

1. Откройте cmake-gui.exe

2. Перетащите CmakeLists.txt из папки OpenSceneGraph с исходным кодом в интерфейс Cmake

3. Измените каталог сборки на D: \ OSG \ build

4. Нажмите «Настроить» и выберите Visual Studio 2015 x64 (обязательно вручную выберите x64)

5. Задайте параметры

Advanced: подключите

ACTUAL_3RDPARTY_DIR: D: / Program / OSG / 3rdParty;

BUILD_OSG_EXAMPLES: снимите отметку

CMAKE_INSTALL_PREFIX: D: / Программа / OSG / OpenSceneGraph; // Пользовательский

6.Нажмите "Настроить" и "Сгенерировать

".

7, полная

Четвертый, компиляционный проект

1. Откройте проект D: \ Program \ OSG \ build \ OpenSceneGraph.sln;

2. Generate- "Пакетная генерация, выберите отладочную и выпускную версии ALL_BUILD;

3. Далее он будет компилироваться более двух часов ...

"

4. При нормальных обстоятельствах компиляция завершена

Пять, чистовая обработка и конфигурация переменных среды

(1) Онлайн-шаги

После успешной компиляции создайте новую папку на диске C с именем OSG3.4,0

1. Скопируйте три файла bin, include и lib из D: \ OSG \ build, только что сгенерированные, в OSG на диске C

2. Скопируйте все папки во включении в D: \ OSG \ OpenSceneGraph в C: \ OSG3.4.0 \ include

3. Создайте новую папку в OSG на диске C, назвав данные, и скопируйте ранее загруженные данные.

4. Задайте переменные среды: добавьте C: \ OSG3.4.0 \ bin в путь к системной переменной; создать новую переменную OSG_FILE_PATH: C: \ OSG3.4.0 \ data

(2) Мои шаги

1.Я не использовал метод создания новой папки на диске C, но поделился ранее созданной папкой, поэтому я скопировал папку во включении в OSG \ OpenSceneGraph во включение в OSG \ build, а затем настроил переменные среды It может гарантированно соответствовать вышеуказанным онлайн-шагам.

2. Установите переменные среды: создайте новый D: \ Program \ OSG \ build \ bin в пути; создать новую переменную OSG_FILE_PATH: D: \ Program \ OSG \ data

Шесть, проба

(1) Тест командной строки

1.Введите osgversion в каталог D: \ Program \ OSG \ build \ bin>, чтобы просмотреть версию;

2. Скопируйте cow.osg в каталог D: \ Program \ OSG \ build \ bin и введите osgviewer.exe cow.osg, чтобы увидеть, видите ли вы корову. Если он сообщает, что zlib.dll отсутствует, установите D: \ OSG Скопируйте zlib.dll и zlibd.dll из каталога \ 3rdParty \ bin в каталог D: \ Program \ OSG \ build \ bin.

Если корова выходит, это доказывает, что с командной строкой все в порядке. Далее протестируем работу в среде VS.

(Два) код теста

1. Создайте новый проект консоли win32, пустой проект для конфигурации

.

2. Щелкните проект правой кнопкой мыши, выберите «Свойства», выберите x64 на верхней платформе, выберите «Каталог VC ++» для свойств конфигурации слева, нажмите «Включить каталог» и «Каталог библиотеки» для редактирования и добавьте путь, как показано на рисунке ниже:

(в основном включает и lib в процессе сборки)

3. Выберите «Препроцессор» в «C / C ++» слева и добавьте WIN32 в определение препроцессора; (не забудьте использовать точку с запятой, чтобы отделить его от следующих символов):

4.Выберите «вход» для «компоновщика» слева и добавьте дополнительные зависимости:

OpenThreadsd.lib

osgd.lib

osgDBd.lib

osgUtild.lib

osgGAd.lib

osgViewerd.lib

osgTextd.lib

5. Введите следующий код в OsgTest.cpp, Ctrl + F5 для запуска, появится корова, указывающая, что конфигурация в проекте C ++ выполнена успешно.

  #include "stdafx.h"

#include 

#include 

#include 

int main (int argc, char ** argv)

{

 osgViewer :: Viewer просмотрщик;

 viewer.setSceneData (osgDB :: readNodeFile ("cow.osg"));

 вернуть viewer.run ();

}
  

Справочный блог:

https://www.pianshen.com/article/4351285774/

https://www.cnblogs.com/smbx-ztbz/p/7197983.html

https://blog.csdn.net/sunnyloves/article/details/55519569

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *