Для создания стильного и функционального интерьера кухни выбирайте стулья с простыми формами и натуральными материалами. В 2023 году популярны модели из светлого дерева, например, дуба или ясеня, которые легко сочетаются с любым декором. Такие стулья визуально увеличивают пространство и добавляют теплоту в атмосферу.
Если вы предпочитаете минимализм, обратите внимание на металлические стулья с тонкими ножками и мягким сиденьем из текстиля. Они выглядят легко и современно, а их конструкция обеспечивает долгов### [SPARK-18444][ML][DOC] Add user guide for Locality Sensitive Hashing(LSH)
## What changes were proposed in this pull request?
The user guide for LSH is added to ml-features.md, with several scala/java examples in spark-examples.
## How was this patch tested?
Doc has been generated through Jekyll, and checked through manual inspection.
Author: Yunni
Author: Yun Ni
Author: Joseph K. Bradley
Author: Yun Ni
Closes #16490 from Yunni/SPARK-18444-lsh-doc.
branch-3.2-sio
父节点 4c0ff5f585
当前提交 35e8d9b3bc
共有 3 个文件被更改，包括 124 次插入 和 1 次删除
@ -361,6 +361,7 @@
@ -369,7 +370,6 @@
@ -0,0 +1,122 @@
layout: global
title: Locality Sensitive Hashing — MLlib
displayTitle: MLlib — Locality Sensitive Hashing
## Overview
Locality Sensitive Hashing (LSH) is an important class of hashing techniques, which is commonly used in clustering, approximate nearest neighbor search and outlier detection with large datasets.
The general idea of LSH is to use a family of functions («LSH families») to hash data points into buckets, so that the data points which are close to each other are in the same buckets with high probability, while data points that are far away from each other are very likely in different buckets. An LSH family is formally defined as follows.
In a metric space `(M, d)`, where `M` is a set and `d` is a distance function on `M`, an LSH family is a family of functions `h` that satisfy the following properties:
`d(p, q) <= r1 => Pr(h(p) == h(q)) >= p1`
`d(p, q) >= r2 => Pr(h(p) == h(q)) <= p2`
for any `p` and `q` in `M` such that `d(p, q)` is the distance between `p` and `q`. This LSH family is called `(r1, r2, p1, p2)`-sensitive.
In Spark, different LSH families are implemented in separate classes (e.g., `MinHash`), and APIs for feature transformation, approximate similarity join and approximate nearest neighbor are provided in each class.
In LSH, we define a false positive as a pair of distant input features (with `d(p,q) >= r2`) which are hashed into the same bucket, and a false negative as a pair of nearby features (with `d(p,q) <= r1`) which are hashed into different buckets.
## LSH Operations
We describe the major types of operations which LSH can be used for. A fitted LSH model has methods for each of these operations.
### Feature Transformation
Feature transformation is the basic functionality to add hashed values as a new column. This can be useful for dimensionality reduction. Users can specify input and output column names by setting `inputCol` and `outputCol`.
LSH also supports multiple LSH hash tables. Users can specify the number of hash tables by setting `numHashTables`. This is also used for [OR-amplification](https://en.wikipedia.org/wiki/Amplification_of_boolean_circuits#OR_amplification) in approximate similarity join and approximate nearest neighbor. Increasing the number of hash tables increases the accuracy but also increases the communication cost and running time.
The type of `outputCol` is `Seq[Vector]` where the dimension of the array equals `numHashTables`, and the dimensions of the vectors are currently set to 1. In future releases, we will implement AND-amplification so that users can specify the dimensions of these vectors.
### Approximate Similarity Join
Approximate similarity join takes two datasets and approximately returns pairs of rows in the datasets whose distance is smaller than a user-defined threshold. Approximate similarity join supports both joining two different datasets and self-joining. Self-joining will produce some duplicate pairs.
Approximate similarity join accepts both transformed and untransformed datasets as input. If an untransformed dataset is used, it will be transformed automatically. In the case of a join, the hash tables will be recalculated.
### Approximate Nearest Neighbor Search
Approximate nearest neighbor search takes a dataset (of feature vectors) and a key (a single feature vector), and it approximately returns a specified number of rows in the dataset that are closest to the vector.
Approximate nearest neighbor search accepts both transformed and untransformed datasets as input. If an untransformed dataset is used, it will be transformed automatically. In this case, the hash tables are kept for future reuse when the same dataset is used as a key.
[SPARK-18414][SPARK-18415][SPARK-18416][SPARK-18417] Add user guide for approximate nearest neighbor search in LSH.
## LSH Algorithms
### Bucketed Random Projection for Euclidean Distance
[Bucketed Random Projection](https://en.wikipedia.org/wiki/Locality-sensitive_hashing#Stable_distributions) is an LSH family for Euclidean distance. The Euclidean distance is defined as follows:
`d(\mathbf{x}, \mathbf{y}) = \sqrt{\sum_i (x_i — y_i)^2}`
Its LSH family projects feature vectors `\mathbf{x}` onto a random unit vector `\mathbf{v}` and portions the projected results into hash buckets:
`h(\mathbf{x}) = \Big\lfloor \frac{\mathbf{x} \cdot \mathbf{v}}{r} \Big
floor`
where `r` is a user-defined bucket length. The bucket length can be used to control the average size of hash buckets (and thus the number of buckets). A larger bucket length (i.e., fewer buckets) increases the probability of features being hashed to the same bucket (increasing the numbers of true and false positives).
Bucketed Random Projection accepts arbitrary vectors as input features, and supports both sparse and dense vectors.
### MinHash for Jaccard Distance
[MinHash](https://en.wikipedia.org/wiki/MinHash) is an LSH family for Jaccard distance where input features are sets of natural numbers. Jaccard distance of two sets `A` and `B` is defined as the size of their intersection divided by the size of their union:
`d(A, B) = 1 — \frac`
MinHash applies a random hash function `g` to each element in the set and take the minimum of all hashed values:
`h(A) = \min_{a \in A}(g(a))`
The input sets for MinHash are represented as binary vectors, where the vector indices represent the elements themselves and the non-zero values in the vector represent the presence of that element in the set. While both dense and sparse vectors are supported, typically sparse vectors are recommended for efficiency. For example, `Vectors.sparse(10, Array[(2, 1.0), (3, 1.0), (5, 1.0)])` means there are 10 elements in the space. This set contains elem 2, elem 3 and elem 5. All non-zero values are treated as binary «1» values.
Note: Empty sets cannot be transformed by MinHash, which means any input vector must have at least 1 non-zero entry.
## Examples
The following code demonstrates how to use LSH.
Refer to the [BucketedRandomProjectionLSH Scala docs](api/scala/index.html#org.apache.spark.ml.feature.BucketedRandomProjectionLSH) and the [MinHashLSH Scala docs](api/scala/index.html#org.apache.spark.ml.feature.MinHashLSH) for more details on the API.
{% include_example scala/org/apache/spark/examples/ml/LSHExample.scala %}
Refer to the [BucketedRandomProjectionLSH Java docs](api/java/org/apache/spark/ml/feature/BucketedRandomProjectionLSH.html) and the [MinHashLSH Java docs](api/java/org/apache/spark/ml/feature/MinHashLSH.html) for more details on the API.
{% include_example java/org/apache/spark/examples/ml/JavaLSHExample.java %}
Refer to the [BucketedRandomProjectionLSH Python docs](api/python/pyspark.ml.html#pyspark.ml.feature.BucketedRandomProjectionLSH) and the [MinHashLSH Python docs](api/python/pyspark.ml.html#pyspark.ml.feature.MinHashLSH) for more details on the API.
{% include_example python/ml/lsh_example.py %}
@ -0,0 +1 @@
../../../examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/ml/JavaLSHExample.java
正在加载…
在新工单中引用
仓库
ODIn/spark-instrumented-optimizer
标题
内容
- Современный стиль кухонных стульев: актуальные модели и тренды
- Как выбрать стул под стиль кухни: основные рекомендации
- Практические аспекты выбора
- Дополнительные рекомендации
- Какие материалы популярны в 2023 году: дерево, металл или пластик?
- Комфорт или дизайн: как найти баланс при выборе стула?
- Какие цвета и фактуры актуальны для кухонных стульев?
- Популярные фактуры
- Актуальные принты и текстуры
- Как сочетать стулья с барными и обеденными столами?
- Материалы и стиль
- Форма и пропорции
- Практичные решения для маленьких кухонь: складные и модульные стулья
- Преимущества складных стульев
- Почему модульные стулья удобны
Современный стиль кухонных стульев: актуальные модели и тренды
Выбирайте стулья с комбинированными материалами: деревянные каркасы с мягкими сиденьями из текстиля или кожи. Такие модели сочетают практичность и эстетику, подходят для кухонь любого размера.
Обратите внимание на стулья с металлическими ножками. Они выглядят легко и современно, особенно в сочетании с барными стойками или высокими столами. Черный или матовый металл добавляет интерьеру строгости.
Стулья с геометричными формами набирают популярность. Круглые или трапециевидные спинки, асимметричные сиденья – такие решения делают кухню стильной и запоминающейся.
Используйте стулья с акцентом на цвет. Яркие оттенки – терракотовый, горчичный, изумрудный – оживляют пространство. Если кухня нейтральная, такие стулья станут главным акцентом.
Для небольших кухонь выбирайте складные модели или стулья с тонкими ножками. Они не загромождают пространство, сохраняя функциональность. Подойдут также табуреты без спинки, если их дополнить мягкими подушками.
Экологичные материалы в тренде. Стулья из ротанга, бамбука или переработанного пластика не только выглядят естественно, но и поддерживают идею устойчивого дизайна.
Сочетайте разные модели для динамичного интерьера. Например, объедините стулья с мягкими сиденьями и табуреты из дерева. Главное – выдержать общую цветовую гамму или стиль.
Не забывайте о комфорте. Даже самые стильные стулья должны быть удобными. Проверьте высоту сиденья и спинки, чтобы они подходили для длительного использования.
Как выбрать стул под стиль кухни: основные рекомендации
Обратите внимание на цветовую гамму: стул должен гармонировать с основными оттенками кухни. Если кухня выполнена в светлых тонах, выбирайте стулья на 1-2 тона темнее или добавьте яркий акцент. Для темных интерьеров подойдут модели нейтральных или контрастных цветов.
Соотнесите форму стула с общим стилем помещения. Для минимализма подойдут стулья с прямыми линиями и лаконичным дизайном. В скандинавский интерьер впишутся модели из натурального дерева с мягкими сиденьями. Классическая кухня требует стульев с резными элементами и обивкой из текстиля.
Учитывайте материал изготовления. Металлические стулья с пластиковыми сиденьями подойдут для современных интерьеров, а деревянные модели – для традиционных. Для небольших кухонь выбирайте стулья с прозрачными элементами, например, из акрила, чтобы зрительно увеличить пространство.
Практические аспекты выбора
Обратите внимание на высоту стула: стандартный диапазон – 40-50 см от пола до сиденья. Убедитесь, что стул комфортно подходит под высоту стола. Оптимальный зазор между сиденьем и столешницей – 25-30 см.
Проверьте удобство: сядьте на стул и оцените, насколько комфортно сидеть. Для частого использования выбирайте модели с мягкими сиденьями и спинками. Если в доме есть дети, отдайте предпочтение стульям с закругленными углами и устойчивой конструкцией.
Дополнительные рекомендации
Не забывайте о функциональности. Складные стулья помогут сэкономить место, а модели с подлокотниками добавят комфорта. Для маленьких кухонь рассмотрите табуреты или стулья без спинки.
Сочетайте разные стили, если хотите создать уникальный интерьер. Например, к деревянному столу можно подобрать металлические стулья с кожаной обивкой. Главное – сохранить общую гармонию и не перегружать пространство.
Какие материалы популярны в 2023 году: дерево, металл или пластик?
В 2023 году дерево остаётся фаворитом для кухонных стульев благодаря своей экологичности и универсальности. Массив дуба, бука или сосны подходит для классических и современных интерьеров. Деревянные стулья легко комбинируются с другими материалами, такими как металл или текстиль, что делает их практичным выбором.
Металл активно используется в минималистичных и индустриальных стилях. Хромированные или матовые поверхности добавляют лёгкость и современность. Металлические стулья часто сочетают с кожаными или тканевыми сиденьями, что повышает их комфорт и эстетику.
Пластик продолжает завоёвывать популярность благодаря доступности и разнообразию дизайнов. Современные модели из качественного пластика выглядят стильно и подходят для интерьеров в стиле хай-тек или скандинавском. Лёгкость и влагостойкость делают их идеальными для активного использования на кухне.
Сочетание материалов становится трендом 2023 года. Например, деревянные ножки с металлическими элементами или пластиковые сиденья с тканевой обивкой создают гармоничный баланс между функциональностью и дизайном. Выбирайте материалы, которые соответствуют вашему стилю и потребностям.
Комфорт или дизайн: как найти баланс при выборе стула?
Выбирая стул, сначала определите, как часто он будет использоваться. Для ежедневного применения важнее комфорт: обратите внимание на модели с регулируемой высотой, мягким сиденьем и поддержкой спины. Если стул нужен для редких случаев, акцент можно сделать на дизайне.
Материалы играют ключевую роль. Для комфорта подойдут стулья с текстильной обивкой или натуральной кожей. Деревянные или металлические модели чаще выбирают из-за их эстетики, но они могут быть менее удобными для долгого сидения.
Проверьте эргономику. Стул должен поддерживать естественный изгиб позвоночника. Если спинка слишком низкая или жесткая, это может вызвать дискомфорт. Оптимальная глубина сиденья – 40–45 см, чтобы ноги не уставали.
| Параметр | Рекомендация |
|---|---|
| Высота стула | Соответствует высоте стола (примерно 45–50 см от пола до сиденья). |
| Ширина сиденья | Не менее 45 см для комфортного расположения. |
| Ножки | Прорезиненные наконечники защищают пол от царапин. |
Цвет и форма стула должны гармонировать с интерьером кухни. Если мебель в стиле минимализм, выбирайте стулья с прямыми линиями и нейтральными оттенками. Для ярких кухонь подойдут модели с акцентными деталями.
Не бойтесь экспериментировать с комбинациями. Например, деревянный ст
Какие цвета и фактуры актуальны для кухонных стульев?
Выбирайте натуральные оттенки: бежевый, серый, мягкий зеленый или терракотовый. Эти цвета легко комбинируются с разными стилями интерьера и создают уютную атмосферу. Для акцентов подойдут глубокие тона: темно-синий, изумрудный или бордовый.
Популярные фактуры
- Дерево: светлые породы, такие как ясень или береза, остаются в тренде. Они добавляют тепла и естественности.
- Металл: хромированные или матовые поверхности сочетаются с минимализмом и индустриальным стилем.
- Текстиль: мягкие ткани с фактурной поверхностью, например, лен или шерсть, делают стулья комфортными и стильными.
- Кожа: классическая или искусственная кожа в нейтральных тонах добавляет элегантности.
Экспериментируйте с сочетаниями: деревянный каркас с текстильной обивкой или металлическая основа с кожаным сиденьем. Такие комбинации выглядят современно и практично.
Актуальные принты и текстуры
- Геометрические узоры: полоски, клетка или зигзаги добавляют динамики.
- Текстуры под камень или мрамор: актуальны для пластиковых стульев.
- Минималистичные принты: мелкие цветочные или абстрактные рисунки.
Не бойтесь смелых решений: стулья с яркими акцентами или необычной фактурой станут изюминкой кухни.
Как сочетать стулья с барными и обеденными столами?
Выбирайте стулья, учитывая высоту стола. Для барных столов (высота 75-90 см) подойдут модели с высотой сиденья 60-75 см. Для обеденных столов (высота 72-78 см) выбирайте стулья с сиденьем на уровне 45-50 см. Это обеспечит комфорт и правильную осанку.
Материалы и стиль
Сочетайте стулья со столом по материалу и цвету. Например, деревянный стол гармонирует с кожаными или тканевыми сиденьями. Металлические каркасы стульев подчеркивают современный стиль, а мягкие подушки добавляют уют.
Форма и пропорции
Для круглых столов выбирайте стулья с закругленными спинками, для прямоугольных – с прямыми линиями. Убедитесь, что стулья не слишком громоздкие и оставляют достаточно места для свободного перемещения.
Используйте контрасты для создания акцентов. Например, темные стулья к светлому столу или яркие сиденья к нейтральной поверхности. Это добавит интерьеру динамики и выразительности.
Практичные решения для маленьких кухонь: складные и модульные стулья
Для экономии пространства выбирайте складные стулья с металлическим или деревянным каркасом. Они легко складываются и убираются в шкаф или угол, освобождая место. Обратите внимание на модели с мягкими сиденьями – они комфортны даже при длительном использовании.
Преимущества складных стульев
- Компактность – занимают минимум места в сложенном виде.
- Универсальность – подходят для кухни, балкона или дачи.
- Доступность – широкий выбор по цене от 1500 рублей.
Модульные стулья – еще одно удачное решение. Они могут трансформироваться в табуреты или небольшие скамейки, что удобно для хранения. Выбирайте модели с регулируемой высотой, чтобы использовать их как для кухонного стола, так и для барной стойки.
Почему модульные стулья удобны
- Многофункциональность – одна модель заменяет несколько предметов мебели.
- Эргономичность – легко адаптируются под разные задачи.
- Стильный дизайн – подчеркивают современный интерьер.
При покупке проверяйте устойчивость стульев и качество материалов. Для маленьких кухонь лучше выбирать светлые оттенки – они визуально расширяют пространство.
