Из двух городов навстречу: Решение на Задание 359, Часть 1 из ГДЗ по Математике за 4 класс: Моро М.И.

Реши задачу с помощью уравнения из двух городов навстречу друг другу одновременно вышли два поезда. скорость первого-60км/ч,скорость второго-90 км/ч,через сколько часов они встретятся,если расстояние между городами 900 км? — Школьные Знания.net

• Все предметы

• Математика

• Литература

• Алгебра

• Русский язык

• Геометрия

• Английский язык

• Физика

• Биология

• Другие предметы

• История

• Обществознание

• Окружающий мир

• География

• Українська мова

• Информатика

• Українська література

• Қазақ тiлi

• Экономика

• Музыка

• Беларуская мова

• Французский язык

• Немецкий язык

• Психология

• Оʻzbek tili

• Кыргыз тили

• Астрономия

• Физкультура и спорт

Из двух городов навстречу друг другу одновременно вышли два поезда. Скорость первого-60км/ч,скорость второго-90 км/ч,через сколько часов они встретятся,если расстояние между городами 900 км?

Ответ дан

Mastersdda

Ответ:

60x+90x=900

150x=900

x=6

Пошаговое объяснение:

Ответ дан

parus77

Ответ:

они встретятся через 6 часов

Пошаговое объяснение:

пусть они встретятся через Х часов.

скорость  сближения поездов   — 60+90 (кмч)

тогда по условию сост.уравнение   (60+90)*Х=900

150Х=900

х=900:150

х=6 часов

Из двух городов навстречу друг другу вышли два пассажирских поезда. Один поезд ехал со скоростью 64 км/ч, а другой-28 км/ч. Встретились они через 3 часа. Чему равно расстояние между городами?

Последние вопросы

• Алгебра

  1 минута назад

  Алгебра 8 класс Функция

• История

  6 минут назад

  Как долго венгры будут помнить 1956 год?

• Алгебра

  16 минут назад

  Помогите, пожалуйста, решить систему уравнений, найти точки пересечения

• Русский язык

  16 минут назад

  Придумает и напишите в тетраду сказку Жила была частица 6 8 предложений

• Другие предметы

  31 минут назад

  Помогите ВПР, Какое число надо вписать в окошко, чтобы равенство стало верным? 819:*число*=63???

• Геометрия

  41 минут назад

  N14 решите пожалуйста даю 20 баллов!!! Буду благодарен.

• Қазақ тiлi

  1 час назад

  5 кг метанды жағуға оттектің қандай көлемі (қ.ж.) жұмсалады? Жауабы: 14л Какой объем кислорода (о.с.) требуется чтобы сжечь 5 кг метана? Ответ: 14л Пожалуйста срочно нужно решение и уравнение!

• История

  1 час назад

  Дам 100 балів!!! Допоможіть будь ласка!!​

• Алгебра

  1 час назад

  Найти наибольший и наименьший корень уравнения

• Математика

  1 час назад

  дам100 б решите все плис​

• Обществознание

  1 час назад

  Помогите срочно с задачей

• Литература

  1 час назад

  Нарисуй в тетради таблицу с двумя колонками. 3п/2*t. Определить величину силы F, действующей на материальную точку, для момента времени t = 0,5 с и полную энергию W точки.

• Алгебра

  2 часа назад

  9. x² + (2m — 1)x — m + 1 = 0 если сумма корней (-5) то, x₁²x₂ + x₁x₂² = ? ​даю 50. баллов помогитеее

Все предметы

Выберите язык и регион

English

United States

Polski

Polska

Português

Brasil

English

India

Türkçe

Türkiye

English

Philippines

Español

España

Indonesia

Русский

Россия

How much to ban the user?

1 hour 1 day 100 years

Между двумя городами Essential Edition – Stonemaier Games

Между двумя городами: основное издание

• Дизайнеры Бен Россет и Мэтью О’Мэлли
• Художники Лаура Бевон и Агнешка Домбровецка

Сводное издание современной классической градостроительной игры, основанной на партнерстве и построении плиток.

1-7 игроков

30 минут

Чемпион Stonemaier

Станьте чемпионом Stonemaier, чтобы сэкономить 20% на каждом заказе в интернет-магазине.

Между двумя городами — это 30-минутная игра по составлению тайлов для 1–7 игроков, в которой каждый тайл является частью города. Вы работаете с игроком слева от вас, чтобы построить один центр города, одновременно работая с игроком справа, чтобы построить второй центр города. На каждом ходу вы выбираете две плитки из своей руки, открываете их, а затем работаете со своими партнерами, чтобы поместить одну из выбранных плиток в каждый из двух ваших городов.

В конце игры каждый город получает очки за грандиозность своей архитектуры. Ваш окончательный результат равен наименьшему из результатов двух городов, которые вы помогли разработать, и игрок, набравший наибольшее количество очков, побеждает в игре. Чтобы победить, вы должны поровну разделить свое внимание и преданность между двумя городами.

Essential Edition объединяет компоненты оригинальной игры и дополнения Capitals в единое целое. Несмотря на то, что в ней есть большая коробка, чем в оригинальной игре, другое изображение на некоторых плитках и панель для подсчета очков вместо доски, в ней нет новых элементов игрового процесса (т. .

Компоненты

• 1 коробка (296x296x70 мм)
• 2 книги правил (сетевая игра и одиночная игра)
• 129 строительных плиток
• 24 дуплексных плитки
• 7 жетонов городов*
• 7 ландшафтных ковриков
• 1 блокнот
• 7 карт районов (44×67 мм) и 3 плитки
• 20+ одиночных компонентов Automa

* В правилах и на коробке показана шахта Цольферайн, но на самом деле жетон, который оказался в игре, — это Колизей.

СМИ и другая информация

• Группа Facebook
• Между двумя городами отзывы
• BoardGameGeek
• Любимый враг
• Гильдия настольных игр (и Instagram)
• Присоединяйтесь к играм
• Altru No Existe (как играть на испанском)
• Обзор платы
• Beard and Dice (и распаковка)
• Настольный игрок из Монтаньи
• Джокулеску от howtoplay (румынский)
• I Giochi del Topo (итальянский)
• Настольная игра Brothers (голландский)
• Bordspelbros (голландский)
• Настольные игры All Aboard (прохождение)
• Cafe Mais Geek (португальский)
• BoardGameCo
• Блог Brettspiel (немецкий)

Сведения о выпуске: Between Two Cities Essential Edition можно приобрести в центрах исполнения Stonemaier Games в США, Канаде, Европе и Австралии. Дата розничного выпуска — 21 октября 2022 г.

Информация о продукте: Цена указана в интернет-магазине. Помимо двух основных художников, Осси Хиеккала проиллюстрировал коробку, а Бет Собел проиллюстрировала пейзаж и настольную графику.

На следующем рисунке показана разница между исходной (верхняя строка) и новой плиткой (нижняя строка):

Copyright 2015 Stonemaier LLC. «Между двумя городами» является торговой маркой компании Stonemaier LLC. Все права защищены. Этот контент не авторизован для публикации в Steam.

Часто задаваемые вопросы: Общие вопросы

Почему я должен сделать предварительный заказ в Stonemaier Games, а не ждать розничной продажи несколько месяцев?

Мы предлагаем доставку намного раньше даты розничного выпуска (отправление из центра выполнения в США, Канаде, Европе или Австралии) и гарантию того, что вы действительно своевременно получите первую копию, поскольку мы продаем только те товары, которые действительно есть в наличии. Мы предложим специальную цену предварительного заказа. Мы также поддерживаем любой выбор сделать заказ у выбранного им розничного продавца в день розничного релиза.

Есть ли механические отличия от предыдущей версии?

Джордан Уоттс предлагает хорошее резюме на BoardGameGeek:

• Районы (ранее часть столиц) теперь являются вариантом и не требуются при использовании гражданских плиток и ландшафтных ковриков.
• Магазины изменены с 2/5/10/16 на 1/2/3/4 на 2/5/10/15/20 на 1/2/3/4/5. В правилах Capitals прямо сказано, что «Пять магазинов в очереди дают 18 очков (ряд из четырех магазинов дает 16 очков, а один дополнительный магазин дает 2 очка)».
• Приказ о разрешении конфликтов типов зданий на справочной карте изменен с магазинов, фабрик, таверн, офисов, парков, домов, общественных зданий на фабрики, магазины, парки, таверны, офисы, дома, общественные здания.
• Добавлен новый расширенный вариант для двух игроков , в котором виртуальный третий игрок, «Джейми», выбирает две случайные плитки, а игрок, который получит плитки Джейми следующим (то есть игрок слева в раунде 1 и справа в раунде 3) выбирает, какой город получит какой из них, затем каждый игрок может выбрать расположение всех плиток в городе, который они делят с Джейми. Раунд 2 добавляет предварительный этап, на котором каждый игрок получает две двойные плитки и выбирает одну, чтобы добавить к городу, который они делят с Джейми, прежде чем закончить как обычно.
• Карточки рассадки были удалены.

Ошибка на странице 6 правил Автомы?

Да – пример неверный. Вот макет исправленного примера. Единственным элементом, оставшимся за пределами этого макета, являются стрелки, показанные в примере на стр. 6, которые точно такие же.

• Твитнуть

Электронный информационный бюллетень

Поклонники Facebook

facebook.com/StonemaierGames»> Игры Стоунмайера

Сообщений в блоге

• Первоапрельская неделя дурака: кошачьи открытки, кошачьи рубашки, кошачьи благотворительные организации, кошачьи стратегии и кошачьи коллеги 30 марта 2023 г.
• Текущее состояние игры и победы (2023) 27 марта 2023 г.
• Брене Браун, Уязвимость и 5 критиков 23 марта 2023 г.
• Единое кольцо и чрезвычайная редкость в играх 20 марта 2023 г.

Поиск

Сказка о двух городах! (Рассказывание историй с использованием данных) | by sudha ahuja

Анализ для сравнения городов с использованием данных Foursquare и машинного обучения

Ключевые слова: наука о данных, машинное обучение, Python, просмотр веб-страниц, Foursquare

В этом посте рассказывается о методологии и анализе, использованных для финального проекта в рамках курса IBM Data Science Professional . Подробный отчет, код и результаты можно найти на Github, ссылки на которые приведены в конце поста.

Выбор города, когда дело доходит до Лондона и Парижа, всегда является трудным решением, поскольку оба эти города являются поистине глобальными, мультикультурными и космополитическими городами, расположенными в сердце двух европейских стран. Помимо того, что они являются двумя наиболее важными дипломатическими центрами Европы, они также являются крупными центрами финансов, торговли, науки, моды, искусства, культуры и гастрономии. И Лондон (столица Соединенного Королевства), и Париж (столица Франции) имеют богатую историю и являются двумя наиболее посещаемыми и востребованными городами Европы. Лондон является крупнейшим городом в Великобритании и стоит на реке Темзе в юго-восточной Англии. Париж, с другой стороны, расположен в северо-центральной части страны. Подобно Лондону, город также стоит вдоль реки, широко известной как река Сена.

Наша цель — сравнить два города, чтобы увидеть, насколько они похожи или непохожи. Такие методы позволяют пользователям идентифицировать похожие районы среди городов на основе удобств или услуг, предлагаемых на местном уровне, и, таким образом, могут помочь в понимании местной деятельности, каковы центры различных видов деятельности, как горожане воспринимают город и как они используют его. его ресурсы.

Какой клиентуре будет полезен такой анализ?

1. Потенциальный соискатель с универсальными навыками может пожелать найти работу в выбранных городах, которые наиболее подходят для его квалификации и опыта с точки зрения заработной платы, социальных пособий или даже с точки зрения культуры, подходящей для эмигрантов. .
2. Кроме того, человек, покупающий или арендующий дом в новом городе, может захотеть найти рекомендации о местах в городе, похожих на другие известные им города.
3. Точно так же крупная корпорация, стремящаяся расширить свое присутствие в других городах, может извлечь выгоду из такого анализа.
4. Многие расчеты городского планирования могут также выиграть от моделирования связи города с другими городами.

Для решения поставленной задачи извлечение данных было выполнено следующим образом:

Веб-скрапинг: Данные города были извлечены из соответствующих страниц Википедии [1][2] с использованием библиотек Requests и BeautifulSoup.

  ## URL для извлечения информации о районе города  
 urlL = "https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_London_boroughs" 
 urlP = "https://en.wikipedia.org/wiki/Arrondissements_of_Paris" 
 pageLondon = urllib.request.urlopen(urlL) 
 pageParis = urllib.request.urlopen(urlP)wikitablesL = read_html(urlL, attrs={" class":"wikitable"}) 
 print ("Извлечено  {num}  wikitables из Лондонской Википедии".format(num=len(wikitablesL))) 
 wikitablesP = read_html(urlP, attrs={"class":"wikitable "}) 
 print ("Извлечено  {число}  викитаблиц из парижской Википедии". format(num=len(wikitablesP)))dfP = wikitablesP[0] 
 dfL0 = wikitablesL[0] 
 dfL1 = wikitablesL[1]  ## Запрос и ответ  
 s = запросы.Session() 
 responseL = s.get(urlL,timeout=10) 

Дальнейшая очистка данных была выполнена на извлеченные данные для хранения соответствующей информации о его окрестностях, их соответствующих координатах, площади и населении, а также соответствующих номерах районов.

  def  scrapeLondonTable (таблица): 
 c1=[] 
 c2=[] 
 c3=[] 
 c4=[] 
 c5=[] 
 c6=[] 
 c7=[] 
 c8=[] 
 c9=[] 
 c10=[] 
 c11=[] 
  для строки   в таблице .findAll("tr"): 
 ячеекL = row.findAll('td') 
  if  len(cellsL)==10:  # Извлекать только тело таблицы без заголовка  
 c1.append(cellsL[0].find('a').text) 
 c2 .append(cellsL[1].find(text=  True )) 
 c3.append(cellsL[2].find(text=  True )) 
 c4. append(cellsL[3].find(text=  True  )) 
 c5.append(cellsL[4].find(text=  True  )) 
 c6.append(cellsL[5].find(text=  True  )) 
 c7.append(cellsL[6].find(text=  True  )) 
 c8.append(cellsL[ 7].find(text=  True  )) 
 c9.append(cellsL[8].find('span',{'class': 'geo'})) 
 c10.append(cellsL[9].find (text=  True  )) 
  # создать словарь  
 d = dict([(x,0)  для  x  в  headerL]) 
  # добавить словарь с соответствующим списком данных  
 d[' Район'] = c1 92  
  #dfL["Площадь"] = 2,59 * (pd.to_numeric(dfL["Площадь"]))  
 Широта = [] 
 Долгота = [] 
  для  i  в диапазоне  (len( dfL_table)): 
 locationSplit = dfL_table['Coordinates'].iloc[i].getText().split("; ") 
 Latitude.append(locationSplit[0]) 
 Longitude.append(locationSplit[1] ) 
 dfL_table['Широта'] = Широта 
 dfL_table['Долгота'] = Долгота 
 dfL_table. drop(['Внутренний','Статус','Местная власть','Политический контроль','Штаб-квартира','Со- ординаты'], ось = 1, на месте =  True  ) 
 dfL = dfL_table.rename(columns={'Площадь (кв. мили)': 'Площадь', 'Население (оценка 2013 г.)[1]': 'Население',' Номер на карте':'Район Number'}) 
 dfL['Номер округа'] = dfL['Номер округа'].astype(int) 
  для  i  в диапазоне (len(dfL)): 
 dfL['Область'].iloc [i] = float(re.findall(r'[\d\.\d]+', dfL['Область'].iloc[i])[0]) 
 dfL['Население'].iloc[i ] = int(dfL['Population'].iloc[i].replace(',','')) 
  return  dfL 
 

После необходимой очистки данных мы получаем следующие кадры данных для нашего исследования:

Данные о местоположении Foursquare: Foursquare — это социальная служба определения местоположения, которая позволяет пользователям исследовать окружающий мир. API Foursquare предоставляет возможности на основе местоположения с разнообразной информацией о местах проведения, пользователях, фотографиях и регистрациях. Мы воспользовались данными Foursquare для извлечения информации о местах проведения мероприятий для всех исследуемых районов. Вызов API возвращает файл JSON, и нам нужно превратить его в фрейм данных. Затем данные о местоположении использовались для поиска лучших и уникальных мест в каждом районе. Я решил выбрать по 100 самых популярных мест в каждом районе в радиусе 1 км.

Данные города

Данные Википедии предоставили нам информацию о координатах, площади и населении каждого района в соответствующих городах. Эту информацию можно использовать для визуализации карты города с указанием каждого района в соответствии с его плотностью населения. Для визуализации данных на картах-листовках использовались библиотеки «Геокодер» и «фолиум-карта», где районы были отмечены в соответствии с их плотностью населения. Чем выше плотность, тем больше радиус маркера.

Данные о местах

Данные о местоположении Foursquare предоставили информацию о списке мест в радиусе 1 км от каждого района. Это разумное расстояние, чтобы понять особенности района.

 ## Извлечение данных об объектах Foursquare 
 LIMIT = 100  # ограничение количества объектов, возвращаемых API-интерфейсом Foursquare  
 radius = 1000  # определить радиус  
  def  getNearbyVenues(имена, широты, долготы, радиус=500): 
 
 places_list=[] 
  for  name, lattitude28 in 900s , долготы): 
 print(name) 
 
  # создайте URL запроса API  
 url = 'https://api.foursquare.com/v2/venues/explore?&client_id=  {}  &client_secret=  {}  &v=  {}  &ll=  {}  ,  {}  & RADIUS =  {}  & Limit =  {}  '. format (
 Client_ID, 
 Client_Secret, 
, 
 LAT, 
 LNG, 
 Radius, 
 Litt 
 results = request.get(url).json()["response"]['groups'][0]['items'] 
 
  # вернуть только релевантную информацию для каждого близлежащего заведения ( 
 имя, 
 широта, 
 долгота, 
 v['место проведения']['имя'], 
 v['место проведения']['местоположение']['лат'], 
 v['место проведения']['местоположение']['lng'], 
 v['место проведения']['категории'][0]['имя'])  для  v  в  результатах]) 
 
 near_venues = pd.DataFrame([элемент  для  места_списка  в  местах_списка  для  элемента  в  места_списка]) 
 near_venues.columns = ['Район', 
 'Район 2'3, '902 Долгота3' «Место проведения», 
 «Широта места проведения», 
 «Долгота места проведения», 
 «Категория места проведения»] 
 
  возврат  (nearby_venues) print("Получение площадок в следующих районах Лондона:") ] 
 ) 
 

В общей сложности было около 219 уникальных категорий площадок в Лондоне и 180 в Париже. Я использовал эту информацию, чтобы визуализировать наиболее распространенные места в некоторых центральных районах Лондона и Парижа на гистограмме.

  ## Выбор основных районов внутреннего Лондона и Парижа соответственно  
 DistrictsL = ['Лондонский Сити','Вестминстер','Кенсингтон и Челси','Хаммерсмит и Фулхэм', 'Вандсворт'] 
 DistrictsP = ['Лувр, Биржа, Темпл, Отель-де-Виль', ' Пантеон», «Люксембург», «Дворец Бурбон», «Елисейский дворец»] 
  def  nearvenues_count(venues_df, район): 
 Venues_count = Venues_df 
 Venues_count = Venues_count.rename(columns={'Категория объекта': 'Категория' }) 
 места_количества = места_счета.groupby(['Район']).Category.value_counts().to_frame("Количество") 
 fig, ax = plt.subplots (1,1, figsize = (20, 7)) 
 fig.subplots_adjust (слева = 0,115, справа = 0,88) 
 места проведения_графика = места проведения_счет ['Количество']. loc [район] [: 10].head(10) 
 pos = np.arange(len(venues_plot)) 
 ax. set_title(район,размер=20) 
 freqchart = ax.barh(pos, Venues_plot,align='center',height=0.5 ,tick_label=venues_plot.index) 
 
  return  freqchart 
 

 ## Категоризация мест проведения в pandas 
  # одно горячее кодирование  
 London_onehot = pd. get_dummies(London_venues[['Категория места']], prefix="", prefix_sep="") 
  # добавить столбец соседства назад to dataframe  
 London_onehot['Borough'] = London_venues['Borough'] 
 
  # переместить столбец окрестности в первый столбец  
 fixed_columns = [London_onehot.columns[-1]] + list(London_onehot.columns[:- 1]) 
 London_onehot = London_onehot[fixed_columns] 
 London_onehot.head () 
 London_grouped = London_onehot.groupby('Район'). sort_values(ascending=  False  ) 
  return  row_categories_sorted.index.values[0:num_top_venues]num_top_venues = 10 
 индикаторы = ['st', 'nd', 'rd'] 
 
  # создать столбцы по номеру лучших площадок  
 columns = ['Район'] 
  for  ind  in  np.arange(num_top_venues): 
  try  : 
 columns.append('  {}{}  Наиболее распространенное место'.format(ind 1, индикаторы[ind])) 
  кроме  : 
 columns. append('  {}  th Most Common Venue'.format(ind+1)) 
 
  # создать новый фрейм данных для Лондона  
 Londonboroughs_venues_sorted = pd.DataFrame(columns=columns) 
 Londonboroughs_venues_sorted['Район'] = London_grouped['Район']  для  ind  в  np.arange(London_grouped.shape[0]): 
 Londonboroughs_venues_sorted.iloc[ind, 1:] = return_most_common_venues(London_grouped.iloc[ind, :], num_top_venues) 
 
 Londonboroughs_venues_venues(London_grouped.iloc[ind, :], num_top_venues) 
 
 Londonboroughs_venues_sorted.iloc )