Как убрать вой раздатки на ниве шевроле


вой, вибрация, гул » НАВСЕГДА избавляемся от посторонних звуков

Содержание
  1. Разбираемся в терминологии.
  2. Изучаем проблемы и способы ремонта.
    1. Вибрация и как с ней справиться.
    2. Убираем вой и гул.
    3. Снимаем вероятность протечки масла.
  3. Универсальное средство, которое точно уберёт шум раздатки.
  4. Разница есть? Какие раздаточные коробки стоят на разных модификациях Нивы.
    1. Нива (LADA 4x4)
    2. Chevrolet Niva
  5. Рекомендации SV-PARTS.

Разбираемся в терминологии

Начнём с того, что окунёмся в матчасть. Раздаточная коробка (РК) – отдельный узел полноприводной машины, который осуществляет разнорежимную раздачу мощности от двигателя к передней и задней оси.

Внешне это механизм, расположенный под днищем машины, в корпусе которого последовательно помещается демультипликатор (делитель) для получения промежуточного передаточного числа в трансмиссии и разветвитель одного потока мощности на два. Именно с помощью этого устройства и его органов управления (рычагов), выходящих в салон автомобиля, водитель LADA 4x4 выбирает режим работы полного привода.

Непосредственно с КПП автомобиля РК связывает передний карданный вал и промежуточный вал (промвал) с гасителем колебаний. Как, наверное, уже понятно из описания, с задней осью машины данный элемент агрегатируется посредством заднего карданного вала.


Назад к содержанию

Изучаем проблемы и способы ремонта.

Любому автовладельцу точно не нужно рассказывать – почему вой и гул – это плохо. Вибрация раздатки на Ниве на маленькой скорости – встречается довольно часто. Водитель, конечно, привыкает постепенно ко многим посторонним звукам в машине, но уровень шума достаточно высок, чтобы в поездке с пассажирами невозможно было поддерживать беседу. Из-за чрезмерного шумового загрязнения – поневоле придётся бороться с проблемой.

Вибрация и как с ней справиться.

Основная причина возникновения лишних звуков – разночастотные колебания составных частей трансмиссии. Вообще, вибрация раздатки на Ниве – один из наиболее распространённых краеугольных камней, с которыми иные автовладельцы вынуждены бороться (или мириться) постоянно.

  • Проверьте подушки (опоры) на которых к кузову крепится силовой агрегат, КПП и др. детали вплоть до глушителя. Любая изношенная подушка или резинка легко может быть причиной излишние тряски железа и сопутствующего громыхания. Изношенные сайлентблоки и подушки лучше сразу заменить.
  • Непременно обратите внимание на промежуточный вал (промвал). Увидели признаки «усталости» – поменяйте элементы, пришедшие в негодность, или деталь целиком!

Добавление / снятие залога с транспортного средства

Добавление или снятие залогового права на транспортное средство

Чтобы добавить или снять залог на право собственности на транспортное средство, обратитесь в местную налоговую инспекцию округа. Взнос за титул составляет 28 или 33 доллара, в зависимости от вашего округа, и должен быть оплачен при подаче заявления. Пожалуйста, свяжитесь с налоговой инспекцией вашего местного округа, чтобы узнать точную стоимость.

Добавить залог

Чтобы добавить залоговое право на титул, вам понадобятся: название транспортного средства и заполненное Заявление на получение права собственности в Техасе и / или регистрации (форма 130-U).

Форма 130-У

Добавить дополнительное залоговое право

Чтобы добавить еще одного держателя залога на право собственности на транспортное средство, вам потребуются название транспортного средства, Заявление на получение права владения в Техасе и Дополнительное заявление о залоге.

Форма ВТР-267

Удаление залога

После погашения залога на транспортное средство у держателя залога есть 10 рабочих дней после получения платежа, чтобы снять залог.

  • Если право удержания было записано на заглавие бумаги, то держатель права залога отправляет его вам по почте.
  • Если ваше право удержания было записано в электронном виде, запись о праве собственности в электронном виде ведется TxDMV, и держатель залога уведомляет вас, что удержание было снято.

Чтобы снять удержание, записанное на заглавие статьи, вам потребуется:

  • название автомобиля,
  • - выпуск письма об удержании и / или других уведомлений от держателя (ов) залога, который в настоящее время указан в праве собственности, и
  • заполненное заявление на получение титула в Техасе.
    130-U Заявка на регистрацию в штате Техас

Если ваше право удержания было записано в электронном виде, держатель залога согласовывает с нами вопрос об удалении залога из наших записей.С вашей стороны никаких действий не требуется.

Получить документальное название для электронной записи

Когда отдел получает электронное уведомление об удержании от держателя залога, электронная запись автоматически преобразуется из электронного заголовка в документ и отправляется по почте зарегистрированному владельцу или третьей стороне.

.

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 видно 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 прямоугольник и усы и диаграмма прямоугольник и усы. Выбросы могут быть , нанесенными на график как отдельных точек.

Приведенное выше определение предполагает, что если есть выброс, он будет отображаться в виде точки 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. не где рядом с квартилями.

Здесь мы проанализировали однозначный 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.

Обнаружение 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 за Z-оценкой состоит в том, чтобы описать любую точку данных, найдя их связь 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? Итак, при вычислении Z-оценки 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 приведенный выше код и выходные данные, трудно сказать какая точка данных является выбросом. Давайте попробуем определить порог для выявления выброса.

 порог = 3 
print (np.where (z> 3))

Это даст результат, как показано ниже -

Точки данных, где Z-оценка больше 3

Результаты вас не смущают.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 средним 50% , или технически H-разбросом , 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 некоторой степени 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 говорить 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 для фильтрации выбросов, 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-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 людей начинает получать зарплату 100К. Рассмотрим 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. KDNuggets выбросы
  4. Обнаружение выбросов
.

Remnant: From the Ashes - Боссы на Роме (Как победить)

Remnant: From the Ashes - Bosses on Rhom (How to Defeat)

Other Remnant: From the Ashes Руководства:


Rhom

Чтобы продвигаться по Rhom, вам нужно получить воющий ключ от Claviger или The Harrow. Воющий ключ должен быть помещен на алтарь между горящими колоннами, который обжигает дверь гробницы бессмертного короля.

Remnant: From the Ashes - Bosses on Rhom (How to Defeat)

Достигнув гробницы, вы можете решить, хотите ли вы сражаться или помочь королю.В любом случае вы получите ключ от лабиринта, который будет использоваться в лабиринте для продвижения по сюжету.

Бессмертный король (Мировой босс)

Remnant: From the Ashes - Bosses on Rhom (How to Defeat)

Слабое место: Голова

* Вы можете выбрать сражаться с этим боссом или нет! В любом случае вы получите ключ от лабиринта.

  • Чтобы сражаться: откажитесь от помощи ему - если вы решите сразиться с ним, вы получите бессмертное сердце для создания Руины (винтовка), а также черту Kingslayer (+ Crit Hit Dmg).
  • Избегайте битвы: Согласитесь принести ему сердце зверя (Иксиллис) - если вы решите помочь ему, вам придется победить Иксиллиса на Корсусе. В награду вы получите Ривен (оружие ближнего боя).

Бой довольно сложный!

Фаза 1:

  • Босс будет вызывать рекламу, выходящую из гробов, расположенных в комнате.

Remnant: From the Ashes - Bosses on Rhom (How to Defeat)
  • В качестве альтернативы, он также может вызвать два неподвижных летающих световых шара, которые стреляют снарядами в вашем местоположении.Уничтожьте их как можно скорее.

Фаза 2:
  • По сути, король будет только призывать вещи и уклоняться от выстрелов, пока он не вытащит свое оружие ближнего боя. (Боже, это стало реальностью).

Remnant: From the Ashes - Bosses on Rhom (How to Defeat)
  • Когда он выйдет из рукопашной, он начнет медленно следовать за вами.
  • Если он близко, он прыгнет к вам и выполнит комбо ближнего боя, когда это произойдет, уклонитесь, перекатитесь вперед и бегите.
  • Это комбо может выстрелить в вас с одного раза, поэтому держитесь как можно дальше.

Фаза 3:

  • Босс чередуется между фазами 1 и 2, пока вы не нанесете ему достаточно урона.
  • Как только вы нанесете достаточно урона, король отправится обратно к своему бассейну, где он будет медитировать, чтобы восстановить здоровье. К счастью, регенерация медленная, поэтому в первую очередь сосредоточьтесь на вызываемой рекламе.
  • Итак, когда он регенерирует, он неподвижен, поэтому, убрав всю рекламу в комнате, выстрелите ему в голову несколькими снарядами. Это остановит его медитацию и вернет его к фазе 1.
  • Обратите внимание, что он снова появляется, когда вы убиваете его в первый раз с частью его здоровья.
  • Просто убейте его снова, и бессмертие больше не будет бессмертным.

Claviger (Мировой босс)

Remnant: From the Ashes - Bosses on Rhom (How to Defeat)

* Этот бой утомительный, мягко говоря, вам может потребоваться ящик с боеприпасами, если у вас закончатся боеприпасы.

Награды: Stone of the Guardian (Убедитесь, что он активен, когда Клавигер вращает платформу).

Альтернативная награда: Серебро пустоты ((Убедитесь, что нет активной рекламы, когда Клавигер вращает платформу).

Фаза 1:

  • Босс появится с двумя шарами сбоку, которые создают защищающее его поле.
  • Уничтожьте шары.
  • Босс будет вызывать рекламу во время боя.
  • Босс также будет стрелять в вас молниеносным шаром. Просто бегите влево и вправо, и все будет в порядке.

Фаза 2: Фаза Камекаме

  • Через некоторое время бобышка раскручивает шпиндель.
  • Когда вы начинаете видеть желтые частицы и его рука начинает хлопать, будьте готовы, потому что босс может выпустить луч, который будет очень больно.Чтобы увернуться от луча, просто бегите к боссу как можно ближе, так как есть место, где вы можете перекатиться, чтобы избежать луча.
  • Если вы чувствуете себя смелым, вы можете также перепрыгнуть через луч. Обычно я просто уворачиваюсь и бегаю с одной стороны на другую.
  • Через некоторое время луч остановится, и снова произойдут действия из фазы 1.

Борона (Мировой босс)

Remnant: From the Ashes - Bosses on Rhom (How to Defeat)

Борона будет атаковать вас, когда вы находитесь на расстоянии, дождитесь, пока он приблизится, и уклоняйтесь вперед.Постарайтесь выстрелить в его ноги, так как это ошеломит его. Если вы выстрелите в его ноги достаточно раз, он упадет на землю, если вы побежите за ним, вы сможете схватить потерянный гарпун.

Примечание: если вы схватите Гарпун, то умрете, вам придется повторить процесс. В отличие от некоторых других альтернативных наград боссов, состояние «Гарпун взят» не сохраняется между попытками.

При приближении он выполнит комбо из трех ударов, которое может нанести большой урон, попытаться уклониться вперед и остаться позади него.Когда вы нанесете достаточно урона, он убежит и спамит рекламой. Попытайтесь победить рекламу до того, как вернется Харроу.

  • Рывок и удар: он будет атаковать в вашем месте, атакуя когтями. Счетчик: подождите, пока он не окажется рядом, а затем уклоняйтесь, избегая его и ложась ему на спину.
  • Комбо из трех атак: он использует свои когти для выполнения мощного комбо из трех ударов. Counter: Уклоняйтесь вперед и убегайте от него.
  • Убегай и создай аддов: он скроет и создаст аддов, через мгновение он вернется.Счетчик: попробуйте разобраться с рекламой, пока босса нет в комнате.

Награда: Тепловая жеода (Вы должны убить Борону, не взяв утерянный гарпун.)

Альтернатива: Потерянный гарпун (Выстрелите ему в ноги, чтобы несколько раз ошеломить, и в конце концов он упадет на землю Когда он это сделает, идите за ним и возьмите потерянный гарпун. ПРИМЕЧАНИЕ: это не постоянное состояние между попытками. Если вы умрете, вы должны повторить процесс, чтобы получить гарпун.)

Raze (Dungeon Boss)

Летающий глаз, окруженный летающими черепами в пустыне, что может пойти не так?

.

Как создать автозаполнение в поле ввода

Узнайте, как создать автозаполнение.

Пример








Пример

Массив всех стран мира:

var country = [«Афганистан», «Албания», «Алжир», «Андорра», «Ангола», «Ангилья», «Антигуа» & amp; Барбуда »,« Аргентина »,« Армения »,« Аруба »,« Австралия »,« Австрия »,« Азербайджан »,« Багамы »,« Бахрейн »,« Бангладеш »,« Барбадос »,« Беларусь »,« Бельгия » , «Белиз», «Бенин», «Бермуды», «Бутан», «Боливия», «Босния» & amp; Герцеговина »,« Ботсвана »,« Бразилия »,« Британская девственница » Острова »,« Бруней »,« Болгария »,« Буркина ». Фасо »,« Бурунди »,« Камбоджа »,« Камерун »,« Канада »,« Кабо-Верде »,« Каймановы острова »,« Центральный » Арфриканская Республика »,« Чад »,« Чили »,« Китай »,« Колумбия »,« Конго »,« Повар ». Острова »,« Коста-Рика »,« Кот-д'Ивуар »,« Хорватия »,« Куба »,« Кюрасао »,« Кипр »,« Чехия ». Республика »,« Дания »,« Джибути »,« Доминика »,« Доминиканский » Республика »,« Эквадор »,« Египет »,« Сальвадор »,« Экваториальный Гвинея »,« Эритрея »,« Эстония »,« Эфиопия »,« Фолклендские острова »,« Фарерские острова ». Острова »,« Фиджи »,« Финляндия »,« Франция »,« Французская Полинезия »,« Французский Запад ». Индия »,« Габон »,« Гамбия »,« Грузия »,« Германия »,« Гана »,« Гибралтар »,« Греция »,« Гренландия »,« Гренада »,« Гуам »,« Гватемала »,« Гернси ». , «Гвинея», «Гвинея» Бисау »,« Гайана »,« Гаити »,« Гондурас »,« Хонг » Конг »,« Венгрия »,« Исландия »,« Индия »,« Индонезия »,« Иран »,« Ирак »,« Ирландия »,« Остров оф. Человек »,« Израиль »,« Италия »,« Ямайка »,« Япония »,« Джерси »,« Иордания »,« Казахстан »,« Кения »,« Кирибати »,« Косово »,« Кувейт »,« Кыргызстан » , «Лаос», «Латвия», «Ливан», «Лесото», «Либерия», «Ливия», «Лихтенштейн», «Литва», «Люксембург», «Макао», «Македония», «Мадагаскар», » Малави »,« Малайзия »,« Мальдивы »,« Мали »,« Мальта »,« Маршалл ». Острова »,« Мавритания »,« Маврикий »,« Мексика »,« Микронезия »,« Молдова »,« Монако »,« Монголия »,« Черногория »,« Монтсеррат »,« Марокко »,« Мозамбик »,« Мьянма » , «Намибия», «Науро», «Непал», «Нидерланды», «Нидерланды» Антильские острова »,« Новая Каледония »,« Новая Зеландия »,« Никарагуа »,« Нигер »,« Нигерия »,« Север ». Корея »,« Норвегия »,« Оман »,« Пакистан »,« Палау »,« Палестина »,« Панама »,« Папуа-Новый ». Гвинея »,« Парагвай »,« Перу »,« Филиппины »,« Польша »,« Португалия »,« Пуэрто ». Rico »,« Катар »,« Реюньон »,« Румыния »,« Россия »,« Руанда »,« Saint Pierre & amp; Микелон »,« Самоа »,« Сан-Марино »,« Сан-Томе и Принсипи »,« Саудовская Аравия » Аравия »,« Сенегал »,« Сербия »,« Сейшельские острова »,« Сьерра ». Леоне »,« Сингапур »,« Словакия »,« Словения »,« Соломоновы острова »,« Сомали »,« Юг ». Африка »,« Южная Корея »,« Южный Судан »,« Испания »,« Шри-Ланка »,« Сент-Китс и amp; Невис "," Сент-Люсия "," Санкт-Петербург " Винсент »,« Судан »,« Суринам »,« Свазиленд »,« Швеция »,« Швейцария »,« Сирия »,« Тайвань »,« Таджикистан »,« Танзания »,« Таиланд »,« Тимор ». L'Este "," Того "," Тонга "," Trinidad & amp; Тобаго »,« Тунис »,« Турция »,« Туркменистан »,« Turks & amp; Кайкос »,« Тувалу »,« Уганда »,« Украина »,« Объединенные Арабские Эмираты »,« United Королевство »,« Соединенные Штаты Америки »,« Уругвай »,« Узбекистан »,« Вануату »,« Ватикан. Город »,« Венесуэла »,« Вьетнам »,« Виргинские острова (США) »,« Йемен »,« Замбия »,« Зимбабве »];

Контейнер должен иметь «относительное» расположение.

.

Смотрите также