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|
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522370.53125
|
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|
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|
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530254.5
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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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|
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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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|
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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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|
||||
355856.65625
|
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|
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360839.625
|
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|
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|
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|
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352916.84375
|
||||
357394.5625
|
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359382.21875
|
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|
||||
343665.75
|
||||
349987.71875
|
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367912.96875
|
||||
356094.96875
|
||||
369864.5
|
||||
355634.5625
|
||||
345137.0625
|
||||
345034.34375
|
||||
339779.3125
|
||||
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|
||||
343679.625
|
||||
358346.75
|
||||
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|
||||
355075.25
|
||||
372258.875
|
||||
347829.8125
|
||||
355634.5625
|
||||
359937.40625
|
||||
364609.46875
|
||||
340398.375
|
||||
363962.65625
|
||||
346825.8125
|
||||
358593.40625
|
||||
349495.40625
|
||||
341722.53125
|
||||
343665.75
|
||||
355087.6875
|
||||
344135.5
|
||||
357122.53125
|
||||
347766.875
|
||||
343824.90625
|
||||
358133.0
|
||||
353560.875
|
||||
366583.53125
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
361464.25
|
||||
348877.28125
|
||||
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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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|
||||
338807.6875
|
||||
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|
||||
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|
||||
358166.3125
|
||||
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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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|
||||
340465.0
|
||||
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
361492.0
|
||||
346164.1875
|
||||
360326.0625
|
||||
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|
||||
347813.15625
|
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|
||||
359243.40625
|
||||
354260.4375
|
||||
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|
||||
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|
||||
349412.125
|
||||
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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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|
||||
350050.625
|
||||
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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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352415.8125
|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
359124.03125
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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368445.96875
|
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|
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352410.25
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
346103.09375
|
||||
357693.03125
|
||||
349417.6875
|
||||
343971.125
|
||||
346638.875
|
||||
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|
||||
396465.84375
|
||||
363196.46875
|
||||
355112.6875
|
||||
357852.625
|
||||
355076.59375
|
||||
350325.4375
|
||||
355076.59375
|
||||
358252.375
|
||||
348426.65625
|
||||
365289.59375
|
||||
352238.125
|
||||
365289.59375
|
||||
345672.8125
|
||||
360120.625
|
||||
356748.59375
|
||||
365045.3125
|
||||
|
|
22
predict.py
22
predict.py
@ -17,7 +17,25 @@ def read_data_file(filepath):
|
||||
|
||||
def dataframe_to_arrays(dataframe):
|
||||
dataframe1 = dataframe.copy(deep=True)
|
||||
dataframe1["type"] = dataframe1["type"].astype('category').cat.codes
|
||||
#dataframe1["type"] = dataframe1["type"].astype('category').cat.codes
|
||||
|
||||
|
||||
dataframe1 = pd.get_dummies(dataframe1, columns=['type'])
|
||||
if 'type_apartamentowiec' not in dataframe1:
|
||||
dataframe1['type_apartamentowiec'] = 0
|
||||
if 'type_blok' not in dataframe1:
|
||||
dataframe1['type_blok'] = 0
|
||||
if 'type_dom wolnostojący' not in dataframe1:
|
||||
dataframe1['type_dom wolnostojący'] = 0
|
||||
if 'type_loft' not in dataframe1:
|
||||
dataframe1['type_loft'] = 0
|
||||
if 'type_kamienica' not in dataframe1:
|
||||
dataframe1['type_kamienica'] = 0
|
||||
if 'type_plomba' not in dataframe1:
|
||||
dataframe1['type_plomba'] = 0
|
||||
if 'type_szeregowiec' not in dataframe1:
|
||||
dataframe1['type_szeregowiec'] = 0
|
||||
|
||||
return dataframe1
|
||||
|
||||
#PREDICT_FILE_PATH = 'dev-0/in.tsv'
|
||||
@ -31,7 +49,7 @@ def main():
|
||||
|
||||
for index, row in data.iterrows():
|
||||
#print(row[0], row[1])
|
||||
x = torch.tensor([float(row[0]), float(row[1]), 1])
|
||||
x = torch.tensor([float(row[0]), float(row[1]), 1, float(row[3]), float(row[4]),float(row[5]),float(row[6]),float(row[7]),float(row[8])])
|
||||
y = x @ w
|
||||
print(y.item())
|
||||
|
||||
|
836
test-A/out.tsv
836
test-A/out.tsv
@ -1,418 +1,418 @@
|
||||
526424.3125
|
||||
527137.8125
|
||||
522576.40625
|
||||
545414.75
|
||||
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|
||||
537396.625
|
||||
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|
||||
508069.3125
|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
517908.5
|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
476548.25
|
||||
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|
||||
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|
||||
546916.3125
|
||||
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|
||||
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|
||||
521745.75
|
||||
527013.5625
|
||||
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|
||||
538861.9375
|
||||
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|
||||
490420.6875
|
||||
477641.59375
|
||||
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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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|
||||
526108.375
|
||||
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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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|
||||
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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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|
||||
484386.09375
|
||||
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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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|
||||
477109.125
|
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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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|
||||
526960.375
|
||||
515778.625
|
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523705.21875
|
||||
519356.78125
|
||||
526250.375
|
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|
||||
517908.5
|
||||
524010.5
|
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467336.65625
|
||||
526214.875
|
||||
471962.0
|
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570599.5
|
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|
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|
||||
477180.125
|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
522168.1875
|
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522878.125
|
||||
525362.9375
|
||||
519434.875
|
||||
520783.78125
|
||||
526782.875
|
||||
585820.8125
|
||||
585632.6875
|
||||
569179.625
|
||||
493970.4375
|
||||
523960.8125
|
||||
515121.9375
|
||||
543366.5625
|
||||
586395.875
|
||||
515104.1875
|
||||
569211.5625
|
||||
523339.59375
|
||||
495645.1875
|
||||
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|
||||
496071.15625
|
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519839.5625
|
||||
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|
||||
521997.78125
|
||||
554136.5
|
||||
465501.4375
|
||||
543224.5625
|
||||
522193.03125
|
||||
525313.25
|
||||
525717.9375
|
||||
475937.6875
|
||||
573978.875
|
||||
517908.5
|
||||
518263.46875
|
||||
526889.375
|
||||
441995.71875
|
||||
520748.28125
|
||||
522168.1875
|
||||
572374.375
|
||||
561470.25
|
||||
573080.75
|
||||
516531.1875
|
||||
527066.8125
|
||||
527279.8125
|
||||
535302.25
|
||||
569534.5625
|
||||
520180.3125
|
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493970.4375
|
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526782.875
|
||||
522271.125
|
||||
515359.75
|
||||
519683.34375
|
||||
516864.84375
|
||||
528202.75
|
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567049.75
|
||||
521103.25
|
||||
504261.15625
|
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|
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522004.90625
|
||||
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|
||||
528202.75
|
||||
568114.6875
|
||||
521458.25
|
||||
549312.375
|
||||
528316.375
|
||||
536277.6875
|
||||
525494.3125
|
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524298.0625
|
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523233.09375
|
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525714.375
|
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|
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529729.125
|
||||
522335.03125
|
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518263.46875
|
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|
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520059.625
|
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|
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545567.375
|
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|
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|
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|
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477996.5625
|
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530687.5625
|
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523304.09375
|
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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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499904.875
|
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|
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|
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|
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515750.25
|
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|
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|
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472671.9375
|
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|
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522878.125
|
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|
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574859.1875
|
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518930.8125
|
||||
521209.75
|
||||
580538.8125
|
||||
523577.4375
|
||||
513528.09375
|
||||
469771.78125
|
||||
518845.625
|
||||
551689.375
|
||||
521788.375
|
||||
546561.3125
|
||||
568789.125
|
||||
478848.5
|
||||
518618.4375
|
||||
488645.8125
|
||||
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|
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520038.34375
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570599.5
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454064.875
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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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|
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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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365628.28125
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|
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355784.46875
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|
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351308.15625
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345867.15625
|
||||
344776.15625
|
||||
367476.6875
|
||||
353946.75
|
||||
347857.5625
|
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|
||||
349432.5
|
||||
357327.9375
|
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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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361924.625
|
||||
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|
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352208.9375
|
||||
354135.53125
|
||||
385060.5
|
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358688.21875
|
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349202.09375
|
||||
347211.6875
|
||||
353455.375
|
||||
346164.1875
|
||||
356217.53125
|
||||
360717.5
|
||||
367199.09375
|
||||
357300.1875
|
||||
357300.1875
|
||||
358688.21875
|
||||
364637.25
|
||||
355495.78125
|
||||
357022.59375
|
||||
351593.5
|
||||
346677.75
|
||||
357291.4375
|
||||
395514.59375
|
||||
346997.0
|
||||
359548.78125
|
||||
348385.0
|
||||
350050.625
|
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|
||||
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|
||||
349217.8125
|
||||
348190.6875
|
||||
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|
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|
||||
357067.0
|
||||
368210.0
|
||||
377204.34375
|
||||
353691.34375
|
||||
345639.5
|
||||
356522.90625
|
||||
356094.96875
|
||||
353715.0
|
||||
349051.25
|
||||
366150.1875
|
||||
346677.75
|
||||
338419.0625
|
||||
356278.625
|
||||
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|
||||
366608.21875
|
||||
362130.5
|
||||
351736.59375
|
||||
357258.5625
|
||||
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|
||||
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|
||||
352549.0625
|
||||
363962.65625
|
||||
363685.0625
|
||||
357250.21875
|
||||
369514.71875
|
||||
352842.71875
|
||||
358454.59375
|
||||
361186.625
|
||||
355023.84375
|
||||
360270.53125
|
||||
349217.8125
|
||||
344776.15625
|
||||
345331.375
|
||||
352271.4375
|
||||
363407.46875
|
||||
359013.0
|
||||
352208.9375
|
||||
344498.5625
|
||||
344498.5625
|
||||
349467.65625
|
||||
344776.15625
|
||||
350050.625
|
||||
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|
||||
354196.59375
|
||||
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|
||||
365284.0625
|
||||
371818.84375
|
||||
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|
||||
353381.875
|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
362685.6875
|
||||
354912.8125
|
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|
||||
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|
||||
356550.65625
|
||||
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|
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|
||||
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|
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347524.4375
|
||||
358688.21875
|
||||
343488.09375
|
||||
346441.78125
|
||||
349495.40625
|
||||
342127.84375
|
||||
344443.03125
|
||||
360170.59375
|
||||
356435.5
|
||||
368792.96875
|
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|
||||
358410.59375
|
||||
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|
||||
344284.8125
|
||||
345053.78125
|
||||
345608.96875
|
||||
342891.25
|
||||
354829.53125
|
||||
346164.1875
|
||||
350050.625
|
||||
362102.71875
|
||||
356602.0625
|
||||
349634.21875
|
||||
355356.96875
|
||||
355489.5
|
||||
350308.78125
|
||||
351855.03125
|
||||
341167.3125
|
||||
356800.5
|
||||
359548.78125
|
||||
349911.8125
|
||||
339993.0625
|
||||
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|
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347736.34375
|
||||
361103.34375
|
||||
346069.78125
|
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373317.875
|
||||
366960.78125
|
||||
358077.46875
|
||||
351308.15625
|
||||
346550.0625
|
||||
360928.78125
|
||||
356745.0
|
||||
362241.53125
|
||||
341452.65625
|
||||
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|
||||
350637.71875
|
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|
||||
363990.0
|
||||
356189.78125
|
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357300.1875
|
||||
377192.8125
|
||||
358096.90625
|
||||
341261.71875
|
||||
359462.71875
|
||||
361197.75
|
||||
350050.625
|
||||
358546.625
|
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364073.71875
|
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|
||||
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|
||||
346247.46875
|
||||
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|
||||
371301.15625
|
||||
341333.875
|
||||
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|
||||
343940.59375
|
||||
353381.875
|
||||
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|
||||
342991.1875
|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
369891.84375
|
||||
347477.25
|
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345051.0
|
||||
360084.125
|
||||
358480.0
|
||||
357000.375
|
||||
350187.28125
|
||||
350187.28125
|
||||
359736.8125
|
||||
364417.9375
|
||||
343913.4375
|
||||
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|
||||
360312.1875
|
||||
357969.21875
|
||||
358688.21875
|
||||
344946.4375
|
||||
358269.03125
|
||||
348107.40625
|
||||
358815.90625
|
||||
366247.34375
|
||||
359920.75
|
||||
359920.75
|
||||
353667.21875
|
||||
356328.59375
|
||||
355608.25
|
||||
375055.28125
|
||||
364068.15625
|
||||
361256.03125
|
||||
358843.65625
|
||||
339787.625
|
||||
355073.8125
|
||||
354793.4375
|
||||
358704.875
|
||||
366380.59375
|
||||
351613.53125
|
||||
363363.03125
|
||||
|
|
17
train.py
17
train.py
@ -24,14 +24,18 @@ def read_data_file(filepath):
|
||||
|
||||
def dataframe_to_arrays(dataframe):
|
||||
dataframe1 = dataframe.copy(deep=True)
|
||||
dataframe1["type"] = dataframe1["type"].astype('category').cat.codes
|
||||
#dataframe1["type"] = dataframe1["type"].astype('category').cat.codes
|
||||
|
||||
dataframe1 = pd.get_dummies(dataframe1, columns =['type'])
|
||||
print(dataframe1.columns)
|
||||
input_cols = dataframe1.columns.values[1:]
|
||||
output_cols = dataframe1.columns.values[:1]
|
||||
inputs_array = dataframe1[input_cols].to_numpy()
|
||||
targets_array = dataframe1[output_cols].to_numpy()
|
||||
return inputs_array, targets_array
|
||||
|
||||
data = read_data_file(TRAIN_FILE_PATH)
|
||||
input_cols = data.columns.values[1:]
|
||||
output_cols = data.columns.values[:1]
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@ -40,11 +44,10 @@ inputs_array_training, targets_array_training = dataframe_to_arrays(data)
|
||||
inputs_training = torch.from_numpy(inputs_array_training).type(torch.float32)
|
||||
targets_training = torch.from_numpy(targets_array_training).type(torch.float32)
|
||||
|
||||
|
||||
weights = torch.tensor([1.0, 1.0,300000.0], requires_grad=True)
|
||||
learning_rate = torch.tensor(0.00000000001)
|
||||
weights = torch.tensor([1.0, 300000.0,1.0, 1.0, 1.0, 1.0,1.0,1.0,1.0], requires_grad=True)
|
||||
learning_rate = torch.tensor(0.0000000000005)
|
||||
print("training started")
|
||||
for i in range(20000):
|
||||
for i in range(300):
|
||||
y_predicted = inputs_training @ weights
|
||||
cost = torch.sum((y_predicted - targets_training) ** 2)
|
||||
cost.backward()
|
||||
|
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