המהלכים הקרביים בדרום בסרביה היו מהמורכבים ביותר במבצע כולו, הם כללו ארטילריה, ספינות מלחמה, כלי טיס, חיילים ונחתים משני הצדדים. הלחימה בגזרה זו של החזית החלה ימים ספורים לפני המבצע, עם התכתשות ראשונה בין ספינות מלחמה סובייטיות ורומנית ב-23 ביוני, כאשר כלי השיט הסובייטיים ניסו לשבור את המצור הימי הרומני. ב-9 ביולי, ספינות המלחמה הסובייטיות ניצלו את הראות המופחתת והצליחו לחמוק מהמצור. ב־26 ביוני, כתמיכה בפשיטה הימית על קונסטנצה, נחתו סירות תותחים משוריינות סובייטיות בקילייה הישנה ותפסו את רוב גדוד חיל הרגלים הימי ה-15 הרומני. הרומנים איבדו 468 חיילים. שרידי הגדוד, בתמיכת סירה חמושה אחת ושתי סירות מנוע, הצליחו להגן על האי סטיפוק מפני התקפות סובייטיות נוספות. גדוד חיל הרגלים הימי ה-17 הרומני הצליח להחזיק בגזרת פריפראבה לאורך כל המבצע ובימים שקדמו לה, תוך הדיפת התקפות סובייטיות רבות. במהלך תקופה זו, הארטילריה הרומנית הטביעה ארבע סירות משוריינות סובייטיות. בליל שבין 22–23 ביולי כבש גדוד את טאטארבונארי. בין 18–19 ביולי נסוג הצי מהדלתה של הדנובה. כך כבשו הרומנים את רני, איזמאיל, קיליה ו-ולקוב.
חיזוק גרדיאנט
Gradient boosting (מילולית: "הגברת גרדיאנט") היא טכניקת למידת מכונה המשמשת בין היתר במשימות רגרסיה וסיווג. היא נותנת מודל חיזוי בצורה של תמהיל (ensemble) של מודלי חיזוי חלשים, שהם בדרך כלל עצי החלטה. כאשר עץ החלטות הוא הלומד החלש (weak learner), האלגוריתם המתקבל נקרא עצים מחוזקי שיפוע, והוא בדרך כלל מתעלה ביעילותו על יער אקראי (random forest). מודל עצי-מחוזק שיפוע בנוי בצורה שלבית כמו שיטות boosting אחרות, אבל זה מכליל שיטות אחרות בכך שהוא מאפשר אופטימיזציה של פונקציית הפסד גזירה שרירותיות.
הקדמה לא רשמית.
בדומה לשיטות חיזוק אחרות, חיזוק שיפוע משלבת "לומדים" חלשים ללומד חזק יחיד בצורה איטרטיבית. המקרה הפשוט ביותר הוא בהגדרת הרגרסיה על ידי קריטריון של ריבועים מינימליים, שבה המטרה היא "ללמד" מודל formula_1 לחזות את ערכי הצורה formula_2 על ידי מזעור השגיאה הממוצעת בריבוע formula_3, כאשר formula_4 אינדקסים מעל סט אימונים כלשהו בגודל formula_5 של ערכים בפועל של משתנה הפלט formula_6 :
כעת, הבה נבחן אלגוריתם להגברת שיפוע עם formula_12 שלבים. בכל שלב formula_13 ( formula_14 ) של הגברת שיפוע, נניח מודל לא מושלם formula_15 (עבור formula_13 נמוך, ייתכן שהדגם הזה פשוט יחזור formula_17, שבו ה- RHS הוא הממוצע של formula_6). כדי לשפר את formula_15, האלגוריתם שלנו צריך להוסיף איזשהו אומדן חדש, formula_20. לכן,
או, באופן שווה,
לכן, הגברת שיפוע תתאים את "לשארית" formula_23 . כמו בגרסאות חיזוק אחרות, כל formula_24 מנסה לתקן את השגיאות של קודמו formula_15. הכללה של רעיון זה לפונקציות הפסד שאינן שגיאה בריבוע, ולבעיות סיווג ודירוג, נובעת מהתצפית ששאריות formula_20 עבור מודל נתון שוות ערך (פרופורציונלית) לשיפועים השליליים של פונקציית ההפסד הממוצעת בריבוע (MSE) (ביחס ל formula_8):
אז אפשר לכוון בהגברת השיפוע לאלגוריתם של ירידה בשיפוע, והכללה שלו כרוכה ב"חיבור" של הפסד שונה ושל הגרדיאנט שלו.
Gradient boosting
ברנדשטטר
ברנדשטטר הוא שם משפחה ממקור גרמני (Brandstätter או Brandtstädter).
סטארקוויל
סטארקוויל (באנגלית: Starkville) היא עיר במדינת מיסיסיפי בארצות הברית שמונה כ-25 אלף תושבים. בצמוד לעיר ממוקמת אוניברסיטת מיסיסיפי.
השטח שעליו נבנתה העיר אוכלס מאות שנים על ידי שבטים אינדיאניים. בהתאם להסכם שנחתם בשנת 1830 האינדיאנים פונו מהשטח. המתיישבים החדשים התפרנסו בעיקר מיצירת לוחות עץ ולכן שם היישוב שהוקם בשנת 1834 היה "Boardtown". בשנת 1835 היישוב הפך למרכז המחוז ושמו שונה לסטארקוויל לכבוד ג'ון סטארק, מאלופי מלחמת העצמאות של ארצות הברית.
תושבי העיר התפרנסו בעיקר מחקלאות וגידולי בקר. מפעלי התעשייה של העיר כוללים בין היתר "MFJ אנטרפרייזס" לייצור ציוד לרדיו.
בעיר ממקומות מוסדות ומגורי סטודנטים של אוניברסיטת מיסיסיפי. 22 אתרים בעיר רשומים ב"רשם מקומות היסטוריים הלאומי".
דיני התכנון והבניה (עוקדן)
דיני התכנון והבניה הוא עוקדן בן ארבעה כרכים, המתעדכן בתכיפות ויוצא לאור בהוצאת סדן. העוקדן כולל סקירה מקיפה של החקיקה והפסיקה בתחומי התכנון והבניה. החקיקה המלאה מבוארת ומודגמת על ידי הצגת מאות מקרים אשר ניתנה להם תשובה בפסיקת בתי המשפט.
המהדורה הראשונה ראתה אור בשנת 1981. המהדורות הראשונות נכתבו על ידי ד"ר שמואל רויטל. מאז פטירתו של רויטל ב-2015, ממשיך עו"ד איל ד' מאמו בכתיבת הספר ועריכתו.
תוכן הספר.
עוקדן דיני התכנון והבניה משלב את עיקרי הפסיקה לצד כל דברי החקיקה. החקיקה המלאה מבוארת ומודגמת על ידי הצגת מאות מקרים אשר ניתנה להם תשובה בפסיקת בתי המשפט.
בכרך הראשון מובאים חוק התכנון והבניה, והתוספת הרביעית לחוק (סעיף 76א). כרך ראשון-המשך כולל את המשך סעיפי חוק התכנון והבניה והתקנות בנושאים: חישוב אחוזי בניה, שימוש חורג ומתן הקלה, סטיה ניכרת מתוכנית, קרקע חקלאית, שטחים פתוחים ומימי חופים, וכן מובאות כל תקנות התכנון והבנייה (בקשה להיתר, תנאיו ואגרות) על תיקוניהן (התשס"ח-2008), ובהן בטיחות אש בבניינים.
כרך שני כולל את המשך סעיפי חוק התכנון והבניה, כולל תמ"א 35, התוספת השלישית לחוק (סעיף 196א), חוק לקידום הבניה במתחמים מועדפים לדיור, וכן הובאו סעיפים מתוך חוקים רלווטיים הקשורים בהוראות חוק התכנון והבניה.
הכרך השלישי כולל את חוק הרשות הממשלתית להתחדשות עירונית, חוק פינוי ובינוי (עידוד מיזמי פינוי ובינוי), חוק המקרקעין, חוק בתי משפט לעניינים מינהליים, חוק המהנדסים והאדריכלים, חוק רישום קבלנים לעבודות הנדסה בנאיות, חוק דיני רכישה לצורכי ציבור, פקודת הקרקעות, חוק גנים לאומיים, וכן הוראות למתקני תברואה (הל"ת - כולל השינויים מתשס"ז-2007) וחקיקה בעניין מקלטים.
פרסים.
ד"ר רויטל זכה בפרס השלטון המקומי על הספר "דיני התכנון והבניה".
XGBoost
XGBoost היא ספריית תוכנה קוד פתוח המספקת מסגרת נירמול (regularizing) וחיזוק גרדיאנט לשפות: C ++, Java,Python, ג'וליה, Perl, וסקאלה. XGBoost עובדת על לינוקס, Windows, ו- macOS. מתוך תיאור הפרויקט, היא שואפת לספק "ספרייה להגברת הדרגתיות ניתנת להרחבה, ניידת ומבוזרת (GBM, GBRT, GBDT). XGBoost פועל על מכונה בודדת, כמו גם על מסגרות עיבוד מבוזרות Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink ו- Dask.
הספרייה זכתה לפופולריות רבה ותשומת לב בתור האלגוריתם המועדף עבור צוותים מנצחים רבים של תחרויות למידת מכונה.
היסטוריה.
XGBoost התחילה כפרויקט מחקר של טיאנקי צ'ן כחלק מקבוצת ה-Distributed (Deep) Machine Learning Community (או DMLC). בתחילה, כיישום מסוף שניתן להגדיר באמצעות קובץ תצורה של libsvm. הוא התפרסם בחוגי התחרות ב-ML לאחר השימוש בו בפתרון המנצח של אתגר למידת המכונה של Higgs. זמן קצר לאחר מכן, חבילות Python ו-R נבנו, ול-XGBoost יש כעת הטמעת חבילות עבור Java, Scala, Julia, Perl ושפות אחרות. זה הביא את הספרייה למפתחים נוספים ותרם לפופולריות שלה בקרב קהילת Kaggle, שם היא שימשה למספר רב של תחרויות.
עד מהרה הוא שולב עם מספר חבילות אחרות מה שהופך אותו קל יותר לשימוש בקהילות שלהם. כעת הוא שולב עם scikit-learn עבור משתמשי Python ועם חבילת caret עבור משתמשי R. ניתן לשלב אותו גם במסגרות Data Flow כמו Apache Spark, Apache Hadoop ו- Apache Flink באמצעות ה-Rabit המופשט ו-XGBoost4J. ספריית XGBoost זמינה גם ב- OpenCL עבור FPGAs. יישום יעיל וניתן להרחבה של XGBoost פורסם על ידי Tianqi Chen ו-Carlos Guestrin.
מאפיינים.
תכונות בולטות של XGBoost שמבדילות אותו מאלגוריתמים אחרים של Gradient boosting כוללות:
אלגוריתם.
בשונה מאלגוריתם מסוג חיזוק גרדיאנט (gradient boosting) שפועל כדעיכת גרדיאנט, XGBoost עובד כ"ניוטון-רפסון" במרחב הפונקציונלי. שערוך טיילור מסדר שני משמש בתור פונקציית ההפסד כדי לקשר למתודת ניוטון-רפסון.
אלגוריתם גנרי של XGBoost, עם נתוני קלט: formula_1, פונקציית הפסד: formula_2, מספר "לומדים חלשים": formula_3, וקצב למידה: formula_4.
ויליאם בב
ויליאם בב (באנגלית: William Bebb; ) היה פוליטיקאי אמריקאי מאוהיו, איש המפלגה הוויגית, שכיהן כמושל אוהיו ה-19 בשנים 1846–1849.
ראשית חייו.
ויליאם בב נולד במחוז המילטון שבטריטוריה הצפון מערבית (כיום בתחומי מחוז באטלר שבאוהיו) לאדוארד בב ומרגרט רוברטס, זוג מהגרים ולשים. הוריו של בב היו התושבים היחידים בפדי רן, כיום שנדון שבאוהיו. ב-1826 הוקם בית הספר המקומי על פי חוק חדש של המדינה, הוקם מבנה חדש, וויליאם בב היה למורה הראשון של בית הספר.
ב-1824 נשא בב לאישה את שרה שאק. ב-1828 פתחו בב ורעייתו פנימייה לנערים שנקראה "בית הספר חורשת השקמים". בעת שלימד בבית הספר, למד בב משפטים והתקבל ללשכת עורכי הדין של אוהיו. ב-1831 הוא החל לעבוד במשרד עורכי הדין של ג'ון וודס.
קריירה.
בב היה פעיל מסור במסע הבחירות של ויליאם הנרי הריסון בבחירות לנשיאות של 1840, ובזה של הנרי קליי בבחירות של 1844. ב-1844 הוא היה בחבר האלקטורים והצביע עבור קליי ופרלינגהויסן.