Как вывести из щитка розетку


Путь проводки: от щитка до розетки!

Почему нужна замена старой проводки

Дело в том, что ещё в девяностые годы нагрузка на сеть была в разы меньше, и с увеличением нагрузок проводка уже не выдерживает и требуется замена. К тому же, в домах старого образца в основном алюминиевая проводка — ЗАПРЕЩЁННАЯ с 2000-го года ПУЭ. Почему же? И так, во первых: УЭС (удельное электрическое сопротивление) меди меньше алюминия почти в два раза, значит медный провод будет тоньше- но выдерживать большие нагрузки.

размыкание цепи, или плохое снабжение. Так же, алюминиевый провод хрупок и плохо поддаётся соединению с медным проводом — это просто опасно, и потому — запрещено! Контакт при реакциях ослабевает, из-за чего провод нагревается и связь рушится, в лучшем случае просто распадётся, а в худшем- загорится изоляция.

На плане чертим всё- от электрошкафа, до всех розеток, выключателей, лампочек, и, особенно, расположение проводов. Помните, что чем точнее будет схема — тем удобней это будет для вас: при ремонте, или элементарном забивании гвоздя (вы же не хотите разрушить цепь ударом молотка?!), а так же при продаже квартиры.

Удачного ремонта!

Основное назначение

Электрощиток состоит из ряда модульных устройств (выключателей, автоматов, индикаторов, розеток т. п.), каждый из которых выполняет определенную функцию.

Щитовая розетка монтируется в электрический щиток для возможности подключения к нему любого электроприбора во время обслуживания и ремонта элементов распределительного устройства. Такую розетку часто используют для подключения потребителей электричества, расположенных близко к щитовой. Нередко во время контрольного осмотра оборудования подключают и переносные светильники.

Розетка на DIN-рейку устанавливается в зданиях различных предприятий и офисных помещениях крупных компаний для создания надежного электрического контакта с сетевой вилкой прибора любой мощности во время обустройства макетных павильонов, испытательных стендов и т. п.

Рассчитываем нагрузку

Прежде всего, стоит рассчитать нагрузки требуемые разным комнатам, и в соответствии с ними распределить группы контуры во внутриквартирном щитке. Например:

  • Розетки комнат
  • Розетки кухни
  • Плита (эл)
  • Духовка (эл)
  • Освещение комнат
  • Освещение кухни
  • Розетки и освещение с/у
  • Кондиционер

Это нужно для распределения нагрузки, чтобы у вас не выбивало электричество при скачках напряжения, выходах за лимиты. Нужно знать при этом, какой мощности ваш наружный щиток (тот, что в подъезде), чтобы приобрести в квартиру щиток меньшей мощности: иначе у вас будет перегрузка сети, а автоматы не сработают, что приведёт к повреждениям проводов со всеми вытекающими.

Разновидности DIN-реек

DIN-рейка — специальный профиль из металла (сталь, AL, Cu), который применяется в качестве общепринятого крепежного приспособления для монтажа и демонтажа (при необходимости) штепсельных розеток, электрических счетчиков, дифференцированных автоматов, автоматических выключателей и других электротехнических приспособлений.

Рейка получила название DIN в честь немецкого института стандартизации, где была разработана. Данный стандарт обобщенный — базовый документ, к которому ссылаются при изготовлении электротехнических приборов практически во всех странах мира.

DIN-рейки унифицированы по размерам, имеют отверстия или насечки для крепления изделия или разделения его для получения определенной длины.

Рейки классифицируются на следующие разновидности:

  1. Тип рейки Ω. Это часто применяемая крепежная конструкция, в боковом разрезе напоминающая букву Ω. Многие модульные устройства, включая щитовые розетки, крепятся на рейку марки ТН 35, где 35 мм — ширина реечной полосы. Для крепления клемм применяют подобные рейки уменьшенных габаритных размеров.
  2. Тип рейки С. Изделия этой категории имеют С-образную форму. Нашли широкое применение для крепления электроустановочных изделий, предназначенных для соединения проводов (клеммных колодок).
  3. Тип рейки G. Профиль такого изделия внешне напоминает букву G. Основная область применения — крепление аппаратных зажимов.

Определяемся с количеством автоматов в квартирном щитке

Но вернёмся к квартире, в которой будет не магистральная, а смешанная с радиальной, схема. И так, нас ждёт щиток, в котором должны стоять автоматы. Сколько их должно быть- зависит от вас, но рекомендуется делать много контуров. В одной комнате, отдельно, розетки, освещение, выключатели, мощные приборы.

Это нужно чтобы не остаться без света при затоплении соседями, чтобы обезопасить детей от розеток и т.д. Добавлю, что желательно иметь автомат и на общую сеть, как для ручного- так и для автоматического отключения подачи питания в квартиру (дифференциальный автомат) его же поставить для ванной комнаты, что предотвратит утечку тока: вас не будет бить током от электроприборов, или при мытье рук. Щиток должен находиться на расстоянии 1.5-1.7м. от пола.

Конструкция и характеристики

Особенность внутреннего устройства розеток щитовых на DIN-рейку — пластиковая защелка, благодаря которой устройство надежно крепится к дополнительному профилю — рейке.

Существует несколько разновидностей модульных розеток:

  1. Без заземления. Небольшого размера, шириной 17,5 мм, а значит, занимают в щитке место 1 стандартного модуля. Это их основное преимущество. Применяются для подключения электроприборов, не требующих заземления, незначительной мощности: паяльников, светильников и т. п. Номинальный ток 6А, 10А.
  2. С заземлением. Их ширина значительно больше незаземленных, составляет 2,5 модуля. Благодаря тому, что такие розетки обустроены заземляющими контактами, их применение распространяется на подключение приборов с металлическими составляющими, требующими заземления. Параметр тока составляет 10А и 6А.

Модульные розетки делят по степени защиты от таких вредных факторов, как влага и пыль. Значение указывается в буквенно-численном виде. К примеру, код IP44, где IP — уровень защищенности от проникновения инородных элементов любого размера в корпус устройства, а 44 — степень его влагозащиты.

Размеры модульных розеток установлены мировым стандартом и находятся в таком диапазоне:

  • длина (с заземлением): 44 мм, 18 мм;
  • высота (с заземлением или без): 45 мм;
  • расстояние между краями: 76 мм, 77 мм;
  • толщина: 64 мм, 66 мм.

Расположение магистральных проводов и их защита

Как вывести розетку из щитка

Защитить провода необходимо гофрой, или пластиковой трубой. Последняя — менее пластична. Длина проводов и их защита должна быть вымерена заранее, чтобы не делать ненадёжных, да и, вообще, не нужных соединений на половине пути. Необходимо учесть, что для создания соединений — нужно ещё 10 -15 см провода.

Для начала, нужно отметить на стене путь, по которому в последствии будет проходить проводка всего жилища. Это будут магистральные провода к розеткам в каждую из комнат, отдельно к освещению, отдельно к розеткам и т.д., а от них уже будут идти провода к самим розеткам, выключателям, и т.д. Разветвительные коробки ставятся на все ответвления от главной линии!

Монтаж

Перед тем как начать монтаж электрического гнезда, нужно убедиться, что параметры розетки соответствуют мощности того оборудования, которое предусматривается к подключению.

Если розетка будет установлена на небольшой электрический щиток дома или квартиры, то номинальный ток вполне допустим 6А, 10А. Если модульный прибор будет установлен для питания мощных электроприборов, необходимых при выполнении работ строительного или ремонтного характера, то его номинальный ток должен быть не менее 16А.

Для примера приведем электрогнездо с заземлением Bemis 1/16A со степенью защищенности IP44. Прочный пластиковый корпус соответствует высокому уровню защиты, что дает возможность применения Bemis 1/16A на производстве.

Последовательность выполнения монтажа модульного электрического гнезда:

  1. Пользуясь отверткой, приподнимите подвижную часть пластикового зажима.
  2. Установите розетку на профиль рейки и отпустите зажим. Щелчок сигнализирует о том, что защелка закреплена, а значит, розетка зафиксирована.
  3. Займитесь подсоединением к ней трех проводов: фазного, нулевого и заземляющего.

Как выбрать и установить розетку и выключатель

Отверстия для розеток и выключателей высверливайте по приобретённой установочной коробке, с увеличением радиуса, примерно, миллиметра на 2, так как крепится она на штукатурку. В самой коробке необходимо вырезать отверстие для проводов. Розетки, по российским стандартам, должна быть в 70 — 100 см от пола (в Европе- 30 см), и на расстоянии 50 см от батарей, плит, проводящих газ и воду труб, и любых металлических конструкций.

Так же запрещено размещать розетки и выключатели в самих ванной и туалетной комнатах из-за влажности помещения. Однако вы можете приобрести специальные влагозащитные розетки (от 130р. и выше), но для этого требуется установить вне ванной комнаты отдельный трансформатор (стоит ли это одной лишней розетки?).

Выключатели нужно располагать так, чтобы их не касалась дверь, а провода — чтобы расстояние до косяка двери было не менее 10 см. (так же как до окна). Существует несколько стандартов расположения выключателей от пола: на высоте 50-80 см, 150 см, для детских комнат 180 см. ВНИМАНИЕ: розетки и выключатели устанавливаются после оклеивания обоев, или покраски стен!

Подключение проводов

Подключение щитовой розетки можно проводить до или после монтажа. Если выбран первый вариант, то необходимо обратить внимание на длину проводов: их длины должно хватать для проведения работ, связанных с подключением.

Для выполнения подключения понадобятся зажимы для присоединения электропроводов.

Подсоединение проводов можно выполнять в любой последовательности, главное — не перепутать фазный и нулевой провод.

Провод, отвечающий за заземление, в зависимости от электрических схем может подключаться двумя способами: к корпусу щитового шкафа или специально предусмотренными отдельными зажимами.

Популярные производители

Во многих торговых точках представлен шикарный ассортимент электротехнических устройств, в том числе и розеток. Задавшись целью приобрести качественную розетку на DIN-рейку, возникает вопрос: чему отдать предпочтение?

Отметим ряд торговых марок, которые занимают лидирующее место на рынке производителей электротоваров:

  1. Французская компания Legrand. Более 100 лет изготавливает продукцию информационного и электрического назначения.
  2. Крупная французская машиностроительная компания Schneider Electric, которая превосходно зарекомендовала себя как производитель оборудования для распределения и передачи электроэнергии.
  3. Шведско-швейцарская компания АВВ, которая выпускает защитную автоматику для электросетей всевозможного назначения. Признано, что АВВ — лидирующий производитель такой продукции на рынке стран СНГ.
  4. Итальянская компания Bticino, которая производит электротовары высочайшего качества.

Единственный минус всех перечисленных производителей — высокая ценовая политика. Для тех, кто ищут бюджетный вариант электротоваров, рекомендуют следующий перечень торговых марок:

  • Makel;
  • TDM Еlectric;
  • Anam;
  • Lezard;
  • Wessen;
  • GUSI.

Эти производители выпускают качественные электротовары по доступным ценам. Таким образом, покупая розетку на DIN-рейку, вы не понесете особых затрат, но сможете обеспечить удобство обслуживания и ремонта электрооборудования распределительного устройства.

способов обнаружения и удаления выбросов | Наташа Шарма

Что вы ищете, работая над проектом Data Science? Что является наиболее важной частью фазы EDA? Есть определенные вещи, которые, если они не будут выполнены на этапе EDA, могут повлиять на дальнейшее статистическое моделирование / моделирование машинного обучения. Один из них - поиск «выбросов». В этом посте мы попытаемся понять, что такое выброс? Почему важно идентифицировать выбросы? Какие есть методы для выбросов? Не волнуйтесь, мы не будем проходить только теоретическую часть, мы также займемся кодированием и построением графиков данных.

Определение Википедии,

В статистике выброс - это точка наблюдения, удаленная от других наблюдений.

Приведенное выше определение предполагает, что выброс - это что-то отдельное / отличное от толпы. Многие мотивационные видео предлагают отличиться от толпы, особенно Малькольма Гладуэлла. Что касается статистики, это тоже хорошо или нет? мы собираемся найти это в этом посте.

Google Image - Wikihow

Вы видите что-нибудь по-другому на изображении выше? Все числа в диапазоне 30, кроме числа 3.Это наш выброс, потому что он не где-то рядом с другими числами.

Теперь мы знаем, что такое выброс, но задаетесь ли вы вопросом, как выброс представил население?

Проект Data Science начинается со сбора данных, и именно тогда выбросы впервые представлены населению. Однако на этапе сбора данных о выбросах вы вообще не узнаете. Выбросы могут быть результатом ошибки во время сбора данных или могут быть просто показателем расхождения в ваших данных.

Давайте посмотрим на несколько примеров. Предположим, вас попросили понаблюдать за выступлениями индийской команды по крикету, т. Е. Пробегом каждого игрока, и собрать данные.

Собранные данные

Как вы можете видеть из собранных выше данных, все остальные игроки набрали 300+, кроме Игрока 3, который набрал 10. Эта цифра может быть просто ошибкой ввода или дисперсией в ваших данных и указанием, что Player3 работает очень плохо, поэтому требует улучшений.

Теперь, когда мы знаем, что выбросы могут быть либо ошибкой, либо просто отклонением, как бы вы решили, важны они или нет. Что ж, это довольно просто, если они являются результатом ошибки, тогда мы можем их игнорировать, но если это просто расхождение в данных, нам нужно подумать немного дальше. Прежде чем мы попытаемся понять, игнорировать выбросы или нет, нам необходимо знать способы их выявления.

Большинство из вас может подумать: «О! Я могу просто получить пик данных, чтобы найти выбросы, как мы это сделали в ранее упомянутом примере крикета.Давайте представим файл с 500+ столбцами и 10k + строками. Как вы думаете, выбросы можно найти вручную? Чтобы облегчить обнаружение выбросов, у нас есть множество методов статистики, но мы будем обсуждать только некоторые из них. В основном мы будем стараться рассматривать методы визуализации (самые простые), а не математические.

Итак, приступим. Мы будем использовать набор данных Boston House Pricing Dataset, который включен в API набора данных sklearn. Мы загрузим набор данных и разделим функции и цели.

 boston = load_boston () 
x = boston.data
y = boston.target
columns = boston.feature_names # создать фрейм данных
boston_df = pd.DataFrame (boston.data)
boston_df.columns = columns
boston_df.head ()
Boston Housing Data

Характеристики / независимая переменная будет использоваться для поиска любых выбросов. Глядя на данные выше, кажется, что у нас есть только числовые значения, то есть нам не нужно выполнять какое-либо форматирование данных. (Вздох!)

Есть два типа анализа, которым мы будем следовать, чтобы найти выбросы - Uni-variate (анализ выбросов с одной переменной) и многомерный (анализ выбросов с двумя или более переменными).Не запутайтесь, когда вы начнете кодировать и строить график данных, вы сами убедитесь, насколько легко было обнаружить выброс. Для простоты мы начнем с основного метода обнаружения выбросов и постепенно перейдем к более продвинутым методам.

Обнаружение выбросов с помощью инструментов визуализации

Коробчатая диаграмма-

Определение Википедии,

В описательной статистике прямоугольная диаграмма - это метод графического изображения групп числовых данных через их квартили.Коробчатые диаграммы также могут иметь линий, идущих вертикально на из прямоугольников ( усов, ) , указывающих на изменчивость , за пределами верхнего и нижнего квартилей, отсюда термины прямоугольная диаграмма и прямоугольная диаграмма. Выбросы могут быть , нанесенными на график как отдельных точек.

Приведенное выше определение предполагает, что если есть выброс, он будет отображаться как точка на прямоугольной диаграмме, а другая совокупность будет сгруппирована вместе и отображаться в виде прямоугольников.Давайте попробуем и увидим сами.

 import seaborn as sns 
sns.boxplot (x = boston_df ['DIS'])
Boxplot - Distance to Employment Center

На графике выше показаны три точки от 10 до 12, это выбросы, поскольку они не включены в рамку другое наблюдение, т. е. где-то рядом с квартилями.

Здесь мы проанализировали единичный выброс, т.е. мы использовали столбец DIS только для проверки выброса. Но мы также можем проводить многомерный анализ выбросов. Можем ли мы провести многомерный анализ с помощью прямоугольной диаграммы? Ну, это зависит от того, если у вас есть категориальные значения, вы можете использовать их с любой непрерывной переменной и выполнять многомерный анализ выбросов.Поскольку у нас нет категориального значения в нашем наборе данных Boston Housing, нам, возможно, придется забыть об использовании ящичной диаграммы для многомерного анализа выбросов.

Диаграмма рассеяния -

Определение в Википедии

Диаграмма рассеяния - это тип графика или математической диаграммы, использующей декартовы координаты для отображения значений обычно двух переменных для набора данных. Данные отображаются как набор из точек , каждая из которых имеет значение , одна переменная , определяющая положение на горизонтальной оси , , и значение , другая переменная , определяющая положение на вертикальной оси , .

Как следует из определения, диаграмма рассеяния - это набор точек, который показывает значения двух переменных. Мы можем попытаться построить диаграмму рассеяния для двух переменных из нашего набора данных о жилищном строительстве.

 fig, ax = plt.subplots (figsize = (16,8)) 
ax.scatter (boston_df ['INDUS'], boston_df ['TAX'])
ax.set_xlabel ('Доля акров, не связанных с розничной торговлей на город ')
ax.set_ylabel (' Полная ставка налога на имущество на $ 10 000 ')
plt.show ()
Точечная диаграмма - Доля некоммерческих коммерческих площадей на город по сравнению с полной стоимостью налога на недвижимость

На графике выше мы видим, что большинство точек данных находятся внизу слева, но есть точки, которые далеки от населения, например, в правом верхнем углу.

Выявление выбросов с помощью математической функции

Z-Score-

Определение Википедии

Z-score - это стандартное отклонение со знаком, на которое значение наблюдения или точки данных превышает среднее значение того, что наблюдается или измеряется.

Интуиция, стоящая за Z-оценкой, заключается в описании любой точки данных путем нахождения их взаимосвязи со стандартным отклонением и средним значением группы точек данных.Z-оценка находит распределение данных, где среднее значение равно 0, а стандартное отклонение равно 1, то есть нормальное распределение.

Вам должно быть интересно, как это помогает в выявлении выбросов? Что ж, при вычислении Z-показателя мы повторно масштабируем и центрируем данные и ищем точки данных, которые слишком далеки от нуля. Эти точки данных, которые слишком далеки от нуля, будут рассматриваться как выбросы. В большинстве случаев используется порог 3 или -3, то есть, если значение Z-оценки больше или меньше 3 или -3 соответственно, эта точка данных будет идентифицирована как выбросы.

Мы будем использовать функцию Z-score, определенную в библиотеке scipy, для обнаружения выбросов.

 из scipy import stats 
import numpy as npz = np.abs (stats.zscore (boston_df))
print (z)
Z-score of Boston Housing Data

Глядя на код и выходные данные выше, трудно сказать какая точка данных является выбросом. Давайте попробуем определить порог для выявления выброса.

 порог = 3 
печать (np.where (z> 3))

Это даст результат, как показано ниже -

Точки данных, где Z-оценка больше 3

Результаты не могут вас смутить.Первый массив содержит список номеров строк, а второй массив номеров соответствующих столбцов, что означает, что z [55] [1] имеют Z-оценку выше 3.

 print (z [55] [1]) 3.375038763517309 

Итак , точка данных - 55-я запись в столбце ZN является выбросом.

Оценка IQR -

Ящичковая диаграмма использует метод IQR для отображения данных и выбросов (форма данных), но для того, чтобы получить список идентифицированных выбросов, нам нужно будет использовать математическую формулу и получить выброс данные.

Определение Википедии

Межквартильный диапазон ( IQR ), также называемый средним или средний 50% , или технически H-разброс , является мерой статистической дисперсии, равной разница между 75-м и 25-м процентилями или между верхним и нижним квартилями, IQR = Q 3 - Q 1.

Другими словами, IQR - это первый квартиль, вычитаемый из третьего квартиля; эти квартили можно четко увидеть на прямоугольной диаграмме данных.

Это мера дисперсии, аналогичная стандартному отклонению или дисперсии, но гораздо более устойчивая к выбросам.

IQR в чем-то похож на Z-оценку с точки зрения определения распределения данных и последующего сохранения некоторого порога для выявления выброса.

Давайте выясним, что мы можем использовать коробчатый график с использованием IQR и как мы можем использовать его для поиска списка выбросов, как мы это делали при вычислении Z-показателя. Сначала мы рассчитаем IQR,

 Q1 = boston_df_o1.quantile (0.25) 
Q3 = boston_df_o1.quantile (0,75)
IQR = Q3 - Q1
print (IQR)

Здесь мы получим IQR для каждого столбца.

IQR для каждого столбца

Поскольку теперь у нас есть оценки IQR, пора зафиксировать выбросы. Приведенный ниже код даст результат с некоторыми истинными и ложными значениями. Точка данных, где у нас есть False, означает, что эти значения действительны, тогда как True указывает на наличие выброса.

 print (boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR)) 
Обнаружение выбросов с помощью IQR

Теперь, когда мы знаем, как обнаруживать выбросы, важно понимать, нужны ли они быть удаленным или исправленным.В следующем разделе мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов и, при необходимости, подстановки новых значений.

Во время анализа данных, когда вы обнаруживаете выброс, одним из самых сложных решений может быть то, как поступить с выбросом. Должны ли они их удалить или исправить? Прежде чем мы поговорим об этом, мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов.

Z-Score

В предыдущем разделе мы видели, как можно обнаружить выбросы, используя Z-оценку, но теперь мы хотим удалить или отфильтровать выбросы и получить чистые данные.Это можно сделать с помощью всего одного строчного кода, поскольку мы уже вычислили Z-оценку.

 boston_df_o = boston_df_o [(z <3) .all (axis = 1)] 
С и без размера выброса набора данных

Итак, приведенный выше код удалил около 90+ строк из набора данных, т.е. выбросы были удалены.

Оценка IQR -

Так же, как Z-оценка, мы можем использовать ранее рассчитанную оценку IQR, чтобы отфильтровать выбросы, сохраняя только действительные значения.

 boston_df_out = boston_df_o1 [~ ((boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR))). Any (axis = 1)] boston_df_out.shape 

Приведенный выше код удалит выбросы из набора данных.

Существует несколько способов обнаружения и удаления выбросов, но методы, которые мы использовали для этого упражнения, широко используются и просты для понимания.

Следует ли удалять выбросы. Эти мысли могут возникать у каждого аналитика / специалиста по данным хоть раз при каждой проблеме, над которой он работает. Я нашел несколько хороших объяснений -

https: // www.researchgate.net/post/When_is_it_justifiable_to_exclude_outlier_data_points_from_statistical_analyses

https://www.researchgate.net/post/Which_is_the_best_method_for_removing_outliers_in_a_best_method_for_removing_outliers_in_a_a_data_set 9000-data_set 9000-data_set

000-data_set

Подводя итог их объяснения - неверные данные, неправильный расчет, их можно определить как выбросы, и их следует отбросить, но в то же время вы можете захотеть исправить и их, поскольку они изменяют уровень данных i.е. означают, что вызывает проблемы при моделировании данных. Например, 5 человек получают зарплату 10К, 20К, 30К, 40К и 50К, и вдруг один из них начинает получать зарплату 100К. Рассмотрите эту ситуацию, поскольку, если вы являетесь работодателем, новое обновление зарплаты может быть воспринято как необъективное, и вам может потребоваться увеличить зарплату и другим сотрудникам, чтобы сохранить баланс. Итак, может быть несколько причин, по которым вы хотите понять и исправить выбросы.

На протяжении этого упражнения мы видели, как на этапе анализа данных можно столкнуться с некоторыми необычными данными i.е выброс. Мы узнали о методах, которые можно использовать для обнаружения и удаления этих выбросов. Но был поднят вопрос о том, можно ли удалить выбросы. Чтобы ответить на эти вопросы, мы нашли дополнительные материалы для чтения (эти ссылки упоминаются в предыдущем разделе). Надеюсь, этот пост помог читателям узнать о выбросах.

Note- Для этого упражнения использовались инструменты и библиотеки, указанные ниже.

Framework- Jupyter Notebook, Language- Python, Libraries - библиотека sklearn, Numpy, Panda и Scipy, Plot Lib- Seaborn и Matplot.

  1. Boston Dataset
  2. Github Repo
  3. Выбросы KDNuggets
  4. Обнаружение выбросов
.

ios - как удалить все ссылки для розетки

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
.

ios - Swift: как убрать розетки из кода?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

javascript - Как удалить тег маршрутизатора-розетки в визуализированном html?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
.

Смотрите также