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SzamanFL
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a9defbbc5a
commit
f688e6e966
@ -21,12 +21,10 @@ dict_column_23 = {"":9, "beton":1, "beton komórkowy":2, "cegła":3, "inne":4, "
|
||||
|
||||
def read_data(in_file):
|
||||
print("Reading in")
|
||||
all_data = pd.read_csv(in_file, sep='\t', keep_default_na=False, header = 1)
|
||||
expected = all_data.iloc[:,0]
|
||||
data = all_data.iloc[:,1:]
|
||||
all_data = pd.read_csv(in_file, sep='\t', keep_default_na=False, header = 0)
|
||||
|
||||
print("Data read")
|
||||
return expected, data
|
||||
return all_data
|
||||
|
||||
def clean_df(data_):
|
||||
print("Cleaning data")
|
||||
@ -43,6 +41,7 @@ def clean_df(data_):
|
||||
if col == 'parter':
|
||||
data_.iloc[i,14] = 22
|
||||
|
||||
|
||||
# clear money
|
||||
for i, col in enumerate(data_.iloc[:,1]):
|
||||
try:
|
||||
@ -50,9 +49,10 @@ def clean_df(data_):
|
||||
data_.iloc[i,1] = 1.0
|
||||
else:
|
||||
data_.iloc[i,1] = float(col.replace("zł", "").replace(" ", ""))
|
||||
except ValueError:
|
||||
except AttributeError:
|
||||
import ipdb; ipdb.set_trace()
|
||||
|
||||
|
||||
# deleting columns
|
||||
deleted_columns = [4,13,18,20,22,24]
|
||||
data_.drop(data_.columns[deleted_columns], axis = 1, inplace=True)
|
||||
@ -71,20 +71,11 @@ def clean_df(data_):
|
||||
data_.iloc[i,4] = 1
|
||||
|
||||
for i, col in enumerate(data_.iloc[:,6]):
|
||||
data_.iloc[i,6] = col.replace(' ', '')
|
||||
print("Data cleaned")
|
||||
return data_
|
||||
|
||||
def clear(data_):
|
||||
for i, col in enumerate(data_.iloc[:,2]):
|
||||
try:
|
||||
if col == "":
|
||||
data_.iloc[i,2] = 1.0
|
||||
else:
|
||||
data_.iloc[i,2] = float(col.replace("zł", "").replace(" ", ""))
|
||||
data_.iloc[i,6] = col.replace(' ', '')
|
||||
except AttributeError:
|
||||
data_.iloc[i,2] = float(data_.iloc[i,2])
|
||||
#import ipdb; ipdb.set_trace()
|
||||
pass
|
||||
print("Data cleaned")
|
||||
return data_
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
@ -94,9 +85,8 @@ def main():
|
||||
parser.add_argument("--out")
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
expected, data = read_data(args.in_file)
|
||||
clean_data = clear(data)
|
||||
clean_data = clean_data.iloc[:,2]
|
||||
data = read_data(args.in_file)
|
||||
clean_data = clean_df(data)
|
||||
|
||||
import ipdb; ipdb.set_trace()
|
||||
#model = Network(len(clean_data.columns))
|
||||
@ -105,8 +95,15 @@ def main():
|
||||
print(f"Loading model : {args.checkpoint}")
|
||||
model.load_state_dict(torch.load(args.checkpoint))
|
||||
with open(args.out, 'w+') as f:
|
||||
for i in clean_data:
|
||||
tensor = torch.tensor([i])
|
||||
for i in range(len(clean_data.index)):
|
||||
data_arr = clean_data.loc[i].to_numpy()
|
||||
data_arr[data_arr == ""] = 0
|
||||
try:
|
||||
data_arr = pd.to_numeric(data_arr)
|
||||
except ValueError:
|
||||
ipdb.set_trace()
|
||||
data_arr = np.sum(data_arr)
|
||||
tensor = torch.tensor([data_arr])
|
||||
y = model(tensor.float())
|
||||
try:
|
||||
f.write(str(y.item()) + '\n')
|
||||
|
||||
28
src/train.py
28
src/train.py
@ -21,7 +21,7 @@ dict_column_23 = {"":9, "beton":1, "beton komórkowy":2, "cegła":3, "inne":4, "
|
||||
|
||||
def read_data(in_file):
|
||||
print("Reading in")
|
||||
all_data = pd.read_csv(in_file, sep='\t', keep_default_na=False, header = 1)
|
||||
all_data = pd.read_csv(in_file, sep='\t', keep_default_na=False, header = 0)
|
||||
expected = all_data.iloc[:,0]
|
||||
data = all_data.iloc[:,1:]
|
||||
|
||||
@ -83,7 +83,7 @@ def main():
|
||||
|
||||
expected, data = read_data(args.in_file)
|
||||
clean_data = clean_df(data)
|
||||
clean_data = clean_data.iloc[:,1]
|
||||
#clean_data = clean_data.iloc[:,6]
|
||||
|
||||
import ipdb; ipdb.set_trace()
|
||||
#model = Network(len(clean_data.columns))
|
||||
@ -91,7 +91,7 @@ def main():
|
||||
if args.checkpoint:
|
||||
print(f"Loading model : {args.checkpoint}")
|
||||
model.load_state_dict(torch.load(args.checkpoint))
|
||||
lr = 10
|
||||
lr = 0.1
|
||||
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
|
||||
criterion = torch.nn.MSELoss()
|
||||
|
||||
@ -102,21 +102,23 @@ def main():
|
||||
counter = 0
|
||||
l = [i for i in range(len(clean_data.index))]
|
||||
#import ipdb; ipdb.set_trace()
|
||||
for j in range(100):
|
||||
for j in range(500):
|
||||
random.shuffle(l)
|
||||
for i in l:
|
||||
data_arr = [clean_data[i]]
|
||||
#data_arr = clean_data.loc[i].to_numpy()
|
||||
#data_arr[data_arr == ""] = 0
|
||||
#try:
|
||||
# data_arr = pd.to_numeric(data_arr)
|
||||
#except ValueError:
|
||||
# import ipdb; ipdb.set_trace()
|
||||
#data_arr = [float(clean_data[i])]
|
||||
data_arr = clean_data.loc[i].to_numpy()
|
||||
data_arr[data_arr == ""] = 0
|
||||
try:
|
||||
data_arr = pd.to_numeric(data_arr)
|
||||
except ValueError:
|
||||
import ipdb; ipdb.set_trace()
|
||||
#import ipdb; ipdb.set_trace()
|
||||
data_arr = np.sum(data_arr)
|
||||
#$import ipdb; ipdb.set_trace()
|
||||
expected_arr = float(expected.loc[i])
|
||||
|
||||
#tensor = torch.from_numpy(data_arr)
|
||||
tensor = torch.tensor(data_arr)
|
||||
tensor = torch.tensor([data_arr])
|
||||
y = torch.tensor([expected_arr])
|
||||
|
||||
optimizer.zero_grad()
|
||||
@ -134,7 +136,7 @@ def main():
|
||||
counter += 1
|
||||
|
||||
print(f"Saving last model model-final-{lr}-{random_number}")
|
||||
torch.save(model.state_dict(), f"model-{counter}-{lr}-{random_number}.ckpt")
|
||||
torch.save(model.state_dict(), f"model-{counter}-{lr}-{random_number}-final.ckpt")
|
||||
|
||||
|
||||
main()
|
||||
|
||||
834
test-A/out.tsv
834
test-A/out.tsv
@ -1,416 +1,418 @@
|
||||
-495323.9375
|
||||
-950439.375
|
||||
-643593.0
|
||||
-499419.0
|
||||
-515375.5625
|
||||
-348890.5625
|
||||
-377979.5625
|
||||
-594170.0
|
||||
-580049.125
|
||||
-424013.5625
|
||||
-586827.125
|
||||
-507609.0625
|
||||
-588945.25
|
||||
-690333.125
|
||||
-865996.625
|
||||
-130440.78125
|
||||
-850746.125
|
||||
-943237.75
|
||||
-456915.1875
|
||||
-761078.625
|
||||
-813043.375
|
||||
-839873.0
|
||||
-755006.625
|
||||
-615351.3125
|
||||
-904405.375
|
||||
-652771.5625
|
||||
-1003675.125
|
||||
-523848.0625
|
||||
-224203.3125
|
||||
-415682.25
|
||||
-99657.3125
|
||||
-1266040.75
|
||||
-682707.875
|
||||
-614927.6875
|
||||
-457480.0
|
||||
-509162.375
|
||||
-740179.75
|
||||
-604619.4375
|
||||
-569034.875
|
||||
-503514.0625
|
||||
-861054.375
|
||||
-427120.1875
|
||||
-844391.75
|
||||
-474142.625
|
||||
-320225.1875
|
||||
-553219.5
|
||||
-755147.875
|
||||
-430085.5625
|
||||
-615351.3125
|
||||
-1034034.875
|
||||
-1147849.125
|
||||
-424296.0
|
||||
-550677.75
|
||||
-658419.9375
|
||||
-615351.3125
|
||||
-1064536.0
|
||||
-510856.875
|
||||
-704454.0
|
||||
-184100.0625
|
||||
-656019.375
|
||||
-690333.125
|
||||
-804429.625
|
||||
-581320.0
|
||||
-882094.375
|
||||
-572847.5
|
||||
-594170.0
|
||||
-671269.9375
|
||||
-754441.75
|
||||
-561409.5625
|
||||
-480920.6875
|
||||
-530626.125
|
||||
-474142.625
|
||||
-909206.5
|
||||
-709113.875
|
||||
-697393.5
|
||||
-650653.4375
|
||||
-615351.3125
|
||||
-640062.8125
|
||||
-644581.5
|
||||
-631307.875
|
||||
-603489.75
|
||||
-491934.9375
|
||||
-730153.875
|
||||
-923892.25
|
||||
-629472.125
|
||||
-175627.5625
|
||||
-629330.9375
|
||||
-589368.875
|
||||
-615351.3125
|
||||
-601230.4375
|
||||
-506620.625
|
||||
-388852.625
|
||||
-498148.125
|
||||
-239877.5
|
||||
-591204.625
|
||||
-286758.75
|
||||
-683131.5
|
||||
-558867.8125
|
||||
-556749.6875
|
||||
-615351.3125
|
||||
-465952.5625
|
||||
-392806.4375
|
||||
-524836.5625
|
||||
-653054.0
|
||||
-366541.625
|
||||
-756560.0
|
||||
-715750.625
|
||||
-510292.0625
|
||||
-332934.0
|
||||
-530626.125
|
||||
-708831.375
|
||||
-1035447.0
|
||||
-583720.5625
|
||||
-982635.0
|
||||
-502384.375
|
||||
-604478.25
|
||||
-502384.375
|
||||
-600524.375
|
||||
-1014548.125
|
||||
-631307.875
|
||||
-792003.25
|
||||
-700076.5
|
||||
-550395.3125
|
||||
-756560.0
|
||||
-1338480.75
|
||||
-580049.125
|
||||
-523565.6875
|
||||
-427120.1875
|
||||
-1105768.875
|
||||
-476119.5625
|
||||
-611679.875
|
||||
-637097.4375
|
||||
-474566.25
|
||||
-897768.625
|
||||
-486427.8125
|
||||
-474142.625
|
||||
-876022.5
|
||||
-953687.25
|
||||
-517352.5
|
||||
-752606.125
|
||||
-465670.125
|
||||
-460163.0
|
||||
-649382.5625
|
||||
-843262.0
|
||||
-418788.875
|
||||
-397183.9375
|
||||
-743145.125
|
||||
-522577.1875
|
||||
-784660.5
|
||||
-700782.5
|
||||
-710384.75
|
||||
-425708.0625
|
||||
-676353.375
|
||||
-468070.6875
|
||||
-770680.75
|
||||
-742439.125
|
||||
-545029.375
|
||||
-608573.25
|
||||
-383486.6875
|
||||
-657713.875
|
||||
-950721.875
|
||||
-728318.25
|
||||
-421895.4375
|
||||
-683837.5
|
||||
-580049.125
|
||||
-597417.8125
|
||||
-479508.5625
|
||||
-537827.75
|
||||
-596146.9375
|
||||
-498289.3125
|
||||
-580190.3125
|
||||
-709537.5
|
||||
-687932.5
|
||||
-488969.5625
|
||||
-615351.3125
|
||||
-991672.375
|
||||
-976704.25
|
||||
-693016.0
|
||||
-607867.25
|
||||
-493629.4375
|
||||
-523706.875
|
||||
-500125.0625
|
||||
-675929.75
|
||||
-645569.9375
|
||||
-493488.25
|
||||
-1139800.25
|
||||
-530061.25
|
||||
-488122.3125
|
||||
-526107.4375
|
||||
-608290.875
|
||||
-597700.1875
|
||||
-547853.5625
|
||||
-828858.75
|
||||
-389135.0625
|
||||
-546865.125
|
||||
-756560.0
|
||||
-707136.875
|
||||
-427967.4375
|
||||
-728318.25
|
||||
-701488.625
|
||||
-584426.625
|
||||
-489675.5625
|
||||
-870797.75
|
||||
-389417.4375
|
||||
-799063.75
|
||||
-298620.3125
|
||||
-537262.9375
|
||||
-544746.9375
|
||||
-474142.625
|
||||
-750770.375
|
||||
-1625416.75
|
||||
-454514.625
|
||||
-647123.25
|
||||
-219967.0625
|
||||
-237476.9375
|
||||
-798922.5
|
||||
-728318.25
|
||||
-210364.875
|
||||
-549124.4375
|
||||
-756560.0
|
||||
-766585.75
|
||||
-707136.875
|
||||
-1355990.625
|
||||
-527801.9375
|
||||
-768845.125
|
||||
-356515.8125
|
||||
-718010.0
|
||||
-798216.5
|
||||
-635544.125
|
||||
-613939.1875
|
||||
-692592.375
|
||||
-937165.75
|
||||
-493488.25
|
||||
-645993.5625
|
||||
-460021.75
|
||||
-182546.8125
|
||||
-837190.125
|
||||
-654042.4375
|
||||
-527378.3125
|
||||
-383486.6875
|
||||
-488545.9375
|
||||
-582449.6875
|
||||
-365976.8125
|
||||
-692451.25
|
||||
-1745020.5
|
||||
-589368.875
|
||||
-615351.3125
|
||||
-523706.875
|
||||
-328697.75
|
||||
-856818.125
|
||||
-502666.8125
|
||||
-651359.5
|
||||
-483744.8125
|
||||
-1116077.125
|
||||
-824340.125
|
||||
-369365.8125
|
||||
-724223.125
|
||||
-791862.125
|
||||
-769974.75
|
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-841285.125
|
||||
-654183.6875
|
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-498571.75
|
||||
-495182.75
|
||||
-841285.125
|
||||
-498854.125
|
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-427826.1875
|
||||
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|
||||
-580049.125
|
||||
-701771.0
|
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|
||||
-427543.8125
|
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-500689.875
|
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|
||||
-746816.5
|
||||
-758960.5
|
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|
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-507185.4375
|
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-950721.875
|
||||
-558867.8125
|
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|
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|
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|
||||
-798922.5
|
||||
-768562.625
|
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|
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|
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|
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||||
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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-580049.125
|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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-510856.875
|
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-613656.8125
|
||||
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|
||||
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|
||||
-587109.5625
|
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|
||||
-251597.8125
|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
-589933.75
|
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-502384.375
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
-594170.0
|
||||
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|
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|
||||
-608290.875
|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
||||
-629472.125
|
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-940131.125
|
||||
-629472.125
|
||||
-601230.4375
|
||||
-587109.5625
|
||||
-587109.5625
|
||||
-161365.5
|
||||
-636532.5625
|
||||
-728318.25
|
||||
-724929.25
|
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-388005.375
|
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-615351.3125
|
||||
-629472.125
|
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|
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|
||||
-636532.5625
|
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|
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-961453.75
|
||||
-943237.75
|
||||
-544746.9375
|
||||
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|
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|
||||
292780.09375
|
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|
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|
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|
||||
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|
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247435.4375
|
||||
256481.875
|
||||
323397.09375
|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
364843.96875
|
||||
297226.15625
|
||||
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|
||||
304042.59375
|
||||
359707.46875
|
||||
482760.71875
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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271183.875
|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
403194.53125
|
||||
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|
||||
263762.5
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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350796.40625
|
||||
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|
||||
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|
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287331.0
|
||||
306716.09375
|
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335129.1875
|
||||
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|
||||
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|
||||
377107.21875
|
||||
353235.125
|
||||
319987.78125
|
||||
331454.46875
|
||||
450475.46875
|
||||
477543.28125
|
||||
369924.6875
|
||||
341529.5625
|
||||
306176.8125
|
||||
331454.46875
|
||||
308119.875
|
||||
348750.34375
|
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340099.28125
|
||||
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|
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501291.6875
|
||||
308650.59375
|
||||
315550.21875
|
||||
303163.28125
|
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328932.5625
|
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|
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331589.40625
|
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|
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|
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|
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|
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359210.46875
|
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|
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|
||||
385158.3125
|
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336441.65625
|
||||
311407.75
|
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414214.15625
|
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259488.21875
|
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388089.09375
|
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242570.15625
|
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320508.625
|
||||
317673.21875
|
||||
285978.5
|
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391455.25
|
||||
652008.75
|
||||
304260.71875
|
||||
339820.40625
|
||||
206505.390625
|
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211452.96875
|
||||
387616.8125
|
||||
365439.9375
|
||||
206685.296875
|
||||
310269.8125
|
||||
375180.8125
|
||||
390420.75
|
||||
359662.46875
|
||||
588864.0
|
||||
301818.4375
|
||||
380269.625
|
||||
250763.8125
|
||||
378231.6875
|
||||
403734.25
|
||||
352998.96875
|
||||
330484.3125
|
||||
377129.71875
|
||||
450556.4375
|
||||
292212.4375
|
||||
341207.96875
|
||||
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|
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