Как узнать дату создания документа
Пытаясь сориентироваться в большом количестве данных, мы часто пользуемся упорядочиванием файлов по каким-либо параметрам, например, по дате изменений или создания. Однако не всегда удается узнать точные сведения о документе.
Откройте директорию нахождения документа. Щелкните правой кнопкой мыши на нужном вам файле, дату создания которого хотите узнать. Откройте в контекстном меню параметр «Свойства» и просмотрите в появившемся окне содержание первой вкладки, там же прописана дата и время создания, редактирования, имя компьютера автора и т.д.
Обратите внимание, что любой способ узнать дату создания документа не может предоставить вам достоверную информацию, потому как все зависит от настроек компьютера, на котором происходило его первоначальное редактирование. Если системная дата была установлена неверно (такое часто случается, когда сбиваются параметры БИОСа), то дату создания документа вам не узнать никак даже с использованием сторонних программ, здесь поможет только метод вычислений.
Откройте директорию нахождения нужного вам документа в файловом менеджере Total Commander. Выделите его, просмотрите в дополнительном окне сведения о дате создания, внесения изменений, авторе и т.д. Для файлов изображений также доступна функция просмотра модели камеры помимо даты снимка. То же самое относится и к другим менеджерам для работы с файлами на компьютере, а также программ-каталогизаторов и фотоальбомов. Обратите внимание, что многие из них имеют специальные пункты меню и дополнительные окна, содержащую полную доступную информацию о файле.
Если вам нужно узнать дату записи аудиофайла, упорядочите значки в папке по дате изменения. Выберите в меню «Вид» табличный вариант просмотра данных, в графе «Год записи» просмотрите доступные сведенья. Также вы можете просмотреть данную информацию в медиатеке iTunes, Windows Media Player и других проигрывателях аудиозаписей, которые имеют функцию добавления файлов в библиотеку.
Выставляйте правильную дату и время на компьютере и устройствах.
Забыли пароль? Еще не зарегистрированы?
Как узнать дату создания почты Gmail и аккаунта гугл (Google)? | 2 Проверенных способа
В современных реалиях практически у каждого человека есть учетка в Гугл. Она требуется для решения многих задач. К примеру, полноценно пользоваться смартфоном на Android нельзя без этого аккаунта. Также невозможно использовать Документы Google.
В общем, без данной учетной записи пользователь становится немного ограничен в своих возможностях. И это не есть хорошо.
А теперь представьте, что вы потеряли доступ к аккаунту. И лишились всех своих контактов. Для того, чтобы его восстановить нужно знать дату создания учетки. Вот тут и начинаются проблемы.
Большинство пользователей, конечно, и думать забыли об этой дате. Но лучше ее вспомнить и куда-нибудь записать. Ситуации разные в жизни бывают. Сейчас мы рассмотрим самые действенные способы для решения проблемы.
Способ №1 Использование почты Gmail
Это самый простой и понятный способ. Логичнее всего использовать электронную почту. А точнее, ее настройки. Сама процедура не особо сложная, но нужно четко знать, где располагаются требуемые пункты меню.
Поэтому вот подробная инструкция:
В появившемся контекстном меню выбираем пункт
Далее переходим на вкладку Пересылка и POP / IMAP
В блоке Доступ по протоколу POP и будет находиться искомая информация.
Дело в том, что протокол POP отображает дату первого прихода письма на почтовый ящик. А это приветственное письмо от команды Google как раз в тот день, когда вы создали аккаунт. Так что такой способ можно считать весьма простым.
Инструкция актуальная для ПК под управлением Microsoft Windows. Но те, кто сидят на Linux или Mac OS тоже могут ею воспользоваться.
На мобильных устройствах (вроде iPhone) попытаться найти нужные настройки в Gmail Apps не представляется возможным. Согласно политике конфиденциальности и хранения данных, устройства, которые не обладают надежной степенью авторизации не могут использоваться для полной настройки почтового ящика. И это правильно.
Увидеть время прихода первого сообщения с приветствием вы сможете только в том случае, если настройки POP не менялись вручную с того времени. Если же это произошло, то дата отображаться не будет. Или же там будет то число и месяц, когда настройки были изменены. Так что особенно полагаться на данный вариант не стоит. Все зависит от настроек.
В этой главе речь пойдет тоже о почтовом ящике Gmail. Способ основан на поиске первого сообщения (того самого, от команды Google) в папке . Если посмотреть число отправки письма, то можно определить точную дату регистрации и создания аккаунта.
Вот пошаговая инструкция:
Запускаем браузер, входим в почту Gmail (mail.google.com) и сразу же кликаем по папке
Теперь в верхней строке поиска вписываем и нажимаем кнопку
Появятся все сообщения, которые были присланы системой. Нужно найти самое старое и взглянуть на его дату. Это и будет временем создания учетной записи.
Данный способ еще проще предыдущего, так как в настройках копаться не обязательно. Но если у вас несколько десятков тысяч писем, то поиск может затянуться. Но делать нечего в том случае, если предыдущий вариант не помог.
Кстати, не забудьте проверить папку . Возможно, искомое письмо будет там.
Учтите, что способ работает исключительно в том случае, если вы ни разу не чистили почтовый ящик со дня создания учетной записи. Если же это происходило, и вы удалили сообщение от команды Гугл, то и этот вариант вам ничем не поможет. Кстати, пытаться выяснить это при помощи мобильного приложения не стоит. Ничего не получится, так как оно не имеет доступа ни к настройкам почтового ящика, ни к полноценному поиску.
Письмо в службу поддержки
Маловероятно, чтобы способ сработал, но у некоторых пользователей получалось. Суть его состоит в том, чтобы послать службе поддержки Google сообщение с просьбой раскрыть дату создания учетной записи в системе. Только делаться это должно с аккаунта и компьютера владельца. Иначе учетную запись просто заблокируют. Ведь Гугл постоянно проверяет пользователей.
Необходимо подробно описать проблему, ничего не упуская. В 90% случаев ребята из Google промолчат. Но есть шанс, что ответят и попросят подтвердить свою личность. К примеру, выслав SMS на номер, привязанный к вашему аккаунту.
Если вы все сделаете правильно в ответном письме, то велика вероятность того, что узнаете дату создания своей учетной записи в этой системе. Но мало кто добивается успеха при попытке связи с данной службой. А вот если вы не осуществляли привязки ни к резервному электронному адресу (вроде mail.ru) , ни к телефону, то никакой проверки вы не сможете пройти.
А если вы пользуетесь им бесплатно, то не рассчитывайте на то, чтобы поддержка вам помогла. Впрочем, вы можете воспользоваться возможностями прямого чата на официальном сайте Google. Как знать, быть может, там помогут. Самое же неприятное то, что ускорить процесс никак нельзя. Однако мы надеемся, что корпорация пересмотрит свою политику.
Что знает о нас Google?
Конечно, компания предупреждает о сборе сведений. Но кто бы мог подумать, что слежка будет настолько тотальной? Гугл знает о вас все. В том числе и то, чего вы сами не знаете. Отслеживающие механизмы делают свою работу.
Конечно, такое положение вещей радует далеко не всех пользователей. Полностью отключить слежку со стороны Google мы не сможем. Но мы можем хоть как-то ее ограничить.
Сейчас мы расскажем о том, как это сделать:
Затем отключаем персонализацию рекламы при помощи галочки в соответствующем пункте.
В разделе Действия и хронология щелкните по пункту
Теперь в блоке кликаем по пиктограмме с мусорным баком для удаления всех действий. Повторяем процедуру и для других дней, пока не уничтожим все.
Возвращаемся на предыдущую страницу и щелкаем
В нижней части страницы кликаем по кнопке
Передвигаем ползунок для отключения сбора данных
А теперь стоит подвести итоги и обобщить информацию. Мы поговорили о том, как можно узнать дату создания учетки в Гугл. Оказалось, что это не так просто. Есть несколько способов. Но если они не сработают, то придется общаться со службой поддержки.
Вообще, механизмы Google помнят все. Но просто так добраться до информации не получится. Нет необходимого интерфейса. Однако узнать, когда именно вы зарегистрировали учетную запись все же можно. Хоть и сложно. Однако будем надеяться, что у вас все получится сделать так, как положено и вы добьетесь поставленной цели.
15 Фишек Gmail
Любой файл в операционной системе Windows имеет постоянный набор обязательных атрибутов: имя, расширение, размер, дату создания и другие. Некоторые атрибуты, как имя или расширения, изменяемы, другие — как дата создания — остаются одинаковыми не зависимо от операционной системы.
Найдите файл, атрибут которого вам интересен. Для удобства вы можете сделать это в «Моем компьютере». Кликните правой кнопкой мыши по значку файла и в выпадающем меню выберите пункт «Свойства» – обычно он самый последний. Данное меню отражает все основные параметры файлов, которые имеются на вашем компьютере. Также стоит отметить, что с помощью операционной системы можно узнать модель фотоаппарата, которым было сделано фото.
На вкладке «Общие» отображается информация обо всех атрибутах файла: его тип, название приложение, с которым файл ассоциирован, местоположение, его размер, дата создания, дата изменения и такие атрибуты, как «Только чтение», «Скрытый», «Архивный». Посмотрите дату создания файла в соответствующем разделе. Формат даты стандартный: день, месяц, год и точное время до секунд.
В других диспетчерах файлов эту операцию значительно упростили. Так, в программе Total Commander информация о дате создания файлов выводится в специальном столбце вслед за расширением и размером. Если вам нужно будет просмотреть дату создания какого-либо файла, используйте данное программное обеспечение. Найти можно на официальном сайте разработчиков wincmd.ru.
Дату создания файла нельзя изменить обычными средствами Windows, поэтому этот атрибут можно считать постоянным, и пользоваться им при произведении различных операций над файлами. Например, программа Total Commander позволяет отсортировать файлы по дате создания. Можно организовать поиск файлов, созданных в определенный день или не старше заданного количества дней, по всему винчестеру компьютера. Это пригодится, например, при лечении компьютера от вирусов.
Как узнать год выпуска песни по набору аудио характеристик?
Время на прочтение
Недавно завершился курс Scalable Machine Learning по Apache Spark, рассказывающий о применении библиотеки MLlib для машинного обучения. Курс состоял из видеолекций и практических заданий. Лабораторные работы необходимо было выполнять на PySpark, а поскольку по работе мне чаще приходится сталкиваться со scala, я решил перерешать основные лабы на этом языке, а заодно и лучше усвоить материал. Больших отличий конечно же нет, в основном, это то, что PySpark активно использует NumPy, а в версии со scala используется Breeze.
Первые два практических занятия охватывали изучение основных операций линейной алгебры в NumPy и знакомство с apache spark соответственно. Собственно машинное обучение началось с третьей лабораторной работы, она и разобрана ниже.
Данная лабораторная работа нацелена на изучение метода линейной регрессии (одного из методов обучения с учителем). Мы будем использовать часть данные от Million Song Dataset. Наша цель заключается в нахождении лучшей модели, предсказывающей год песни по набору аудио характеристик при помощи метода линейной регрессии.
Данная лабораторная работа включает следующие этапы:
1. Чтение, парсинг и обработка данных
2. Создание и оценка базовой модели
3. Реализация базового алгоритма линейной регрессии, обучение и оценка модели
4. Нахождение модели с помощью MLlib, настройка гиперпараметров
5. Добавление зависимостей между характеристиками
Чтение, парсинг и обработка данных
Сырые данные в настоящее время хранятся в текстовом файле и представляют собой строки такого вида:
Каждая строка начинается с метки (год выпуска песни), а затем следуют аудио-характеристики записи, разделённые запятой.
Первое, с чего мы начнём: представим данные в виде RDD:
Посмотрим, сколько записей у нас есть:
Что бы лучше понять предоставленные нам данные, давайте визуализируем их, построив тепловую карту хотя бы для части наблюдений. Т.к. характеристики находятся в диапазоне от 0 до 1, то пусть чем ближе значение к единице тем темнее будет оттенок серого, и наоборот.
В MLlib обучающая выборка (точнее её элементы) должна храниться в специальном объекте LabeledPoint, который состоит из метки (label) и набора характеристик (features), принадлежащих данной метке. В нашем случае меткой будет год, а характеристиками- аудио- данные записи.
Напишем функцию, которая на вход будет получать одну строку из нашего набора данных и возвращать готовый labeledPoint.
Переведём наши данные в рабочий вариант:
Теперь давайте изучим метки и найдём диапазон годов, в который укладываются наши данные; чтобы это сделать, нужно найти максимальный и минимальный год.
Как мы видим, метки расположены между 1922 и 2011 г.г. В задачах обучения часто является естественным смещение значений так, чтобы они начинались с нуля. Давайте создадим новый RDD, который будет содержать объекты с метками смещёнными на 1922.0.
Мы почти закончили подготовку данных, и всё, что нам осталось- разбить данные на 3 подмножества:
Для этих целей в spark есть метод randomSplit:
Создание и оценка базовой модели
Давайте попробуем придумать простую модель, с которой мы могли бы сравнивать точность моделей, полученных в дальнейшем. В самом простом случае модель может выдавать в качестве предсказания среднюю величину года, независимо от входящих данных. Давайте посчитаем эту величину:
Чтобы оценить, насколько хорошо работает наша модель, давайте используем в качестве оценки квадратный корень из среднеквадратической ошибки (RMSE)
В нашем случае yi — это метка-год, а yi с крышечкой — это год, предсказанный моделью. Сначала реализуем функцию, вычисляющую квадрат разности label и prediction и функцию, которая будет вычислять RMSE:
Теперь мы можем рассчитать RMSE наших данных на основе предсказаний базовой модели. Для этого подготовим новые RDD содержащие кортежи с наблюдаемыми и прогнозными годами.
Обратите внимание, что каждый полученный RMSE может быть истолкован как средняя ошибка прогнозирования для данного набора (в терминах количества лет)
Реализация базового алгоритма линейной регрессии, обучение и оценка модели
Теперь, когда у нас есть базовая модель и её оценка, мы можем проверить, сможет ли метод линейной регрессии предложить нам результат лучше предыдущего.
Напомним формулу шага градиентного спуска для линейной регрессии:
wi+1 = wi — αi * ∑(wiT * xj — yj) * xj.
Где i это номер итерации а j идентификатор наблюдения.
Для начала реализуем функцию, которая вычисляет слагаемое для данного обновления (wT * x — y) * x:
Идём дальше: нам необходимо реализовать функцию, которая будет принимать рассчитанные веса модели и наблюдаемые значения, а отдавать — кортеж (наблюдаемое значение, предсказанное значение).
Настало самое время реализовать метод Градиентного спуска:
Ну вот всё готово! Теперь осталось обучить нашу модель линейной регрессии на всей обучающей выборке и оценить её точность на проверочной выборке:
На каждой итерации мы считали RMSE для обучающей выборки и теперь мы можем отследить, как вёл себя алгоритм: для этого построим два графика. Первый- это логарифм ошибки от номера итерации для всех 50 итераций, а второй-собственно значения ошибки для последних 44 итерации.
Улучшения мы явно добились: теперь наши предсказания ошибаются в среднем не на 21 год, а всего лишь на 18. Надо отметить, что если количество итераций увеличить до 500, то ошибка будет составлять 16,403.
Нахождение модели с помощью MLlib, настройка гиперпараметров
Ну что же, теперь это выглядит гораздо лучше. Однако давайте посмотрим, можем ли мы улучшить ситуацию, используя свободный член (константа, intercept) и регуляризацию. Для этого мы воспользуемся уже готовым классом LinearRegressionWithSGD, который по существу реализует тот же алгоритм, что и реализовали мы, но более эффективно, с различным дополнительным функционалом, таким, к примеру, как стохастический градиентный спуск, возможность добавление свободного члена, а также L1 и L2 регуляризация.
Для начала, реализуем функцию, которая поможет настроить модель:
Мы использовали RidgeRegressionWithSGD, потому что это обёртка с уже заданным типом регуляризации L2, точно также мы могли бы использовать и LinearRegressionWithSGD, но тогда пришлось бы дописать ещё одну строчку
model.optimizer.setUpdater(new SquaredL2Updater)
Результат сравним с нашей реализацией (а если вспомнить, что при равном числе итераций мы получили 16.4, то результат не ахти какой), но, вероятно, мы сможем улучшить результат, пробуя разные значения регуляризации. Давайте посмотрим, что получится, если параметр регуляризации взять 1e-10, 1e-5 и 1.
Осталось проверить, как ведёт себя модель, если изменить значение шага (alpha) и количества итераций. Параметр регуляризации возьмём тот, который дал наилучшее значение, шаг пусть будет 1e-5, 10, а количество итераций 500 и 5.
Итак, мы можем сделать вывод, что при маленьком шаге алгоритм очень медленно приближается к минимуму, а при большом вообще расходится, притом очень быстро.
Добавление зависимостей между характеристиками
До сих пор мы использовали только те характеристики, которые нам были предоставлены. Например, если бы у нас было только 2 характеристики x1 и x2, то модель представляла бы собой:
w0 + w1x1 + w2x2.
Однако ничто не мешает нам создать дополнительные характеристики: возвращаясь к нашему примеру, мы могли бы придумать модель и посложнее:
w0 + w1x1 + w2x2 + w3x1x2 + w4x2x1 + w5x12 + w6x22
Давайте так и поступим; для этого нам необходимо реализовать функцию, которая бы попарно перемножала значения характеристик и возвращала бы новый набор, объединённый с исходным.
Теперь давайте создадим новую модель, для этого нам нужно применить функцию описанную выше к нашим наборам данных:
val trainDataInteract = parsedTrainData.map(twoWayInteractions)
val valDataInteract = parsedValData.map(twoWayInteractions)
val testDataInteract = parsedTestData.map(twoWayInteractions)
Ну а далее мы должны повторить поиск гиперпараметров для новой модели, т. к. найденные ранее настройки могут не дать наилучший результат. Но мы повторять здесь этого не будем а сразу подставим оптимальные.
Ну и напоследок оценим нашу новую модель на тестовых данных. Обратите внимание что мы не использовали тестовые данные для выбора лучшей модели. Поэтому наша оценка даёт несмещённую оценку того как полученная модель будет работать на новых данных. Теперь мы можем увидеть насколько новая модель лучше базовой.
Ну вот собственно и всё, финальная оценка конечно не выглядит особенно хорошо, но определённо лучше чем та с которой мы стартовали.
Некоторые пользователи зарегистрировали аккаунт Google так давно, что уже и сами не помнят, когда именно это было сделано. Знать дату необходимо не только из-за простого человеческого любопытства, но и по причине того, что эта информация поможет, если ваш аккаунт неожиданно взломают.
Узнаем дату регистрации аккаунта
Дата создания играет важную роль при восстановлении доступа к аккаунту, который всегда можно потерять — от таких моментов никто не застрахован. При попытке вернуть аккаунт в свое пользование, может возникнуть довольно-таки неприятная ситуация. Поскольку для техподдержки Google важны все имеющиеся данные, при запросе на восстановление владелец должен ответить на 3 вопроса:
Нас интересует именно третий вопрос из этого списка. Поэтому полезным будет знать хотя бы приблизительное время регистрации, для того чтобы помочь местной технической поддержке и ускорить процесс возврата в общем.
Подробнее: Как восстановить аккаунт в Google
Просмотр настроек Gmail
Открытой информации касательно даты регистрации аккаунта в Гугл нет. Тем не менее можно воспользоваться альтернативными возможностями сервисов этой компании, связанными преимущественно с почтой.
Обратите внимание, что не всегда сервис указывает точную дату только в том случае, если после регистрации аккаунта настройки POP не менялись пользователем вручную. Для проверки достоверности информации рекомендуем дополнительно воспользоваться вторым способом, о котором идет речь ниже.
Поиск писем в Gmail
Банальный и простой способ, тем не менее он является рабочим. Необходимо отследить самое первое почтовое сообщение на аккаунте.
Одним из этих двух способов можно узнать точный день регистрации в системе. Надеемся, что данная статья помогла вам.
