Применение TensorFlow 2.0 для анализа и прогнозирования движения механических систем: примеры с использованием Keras и TensorFlow Lite

Привет, друзья! 👋 Сегодня мы погружаемся в мир машинного обучения и узнаем, как TensorFlow 2.0 может стать вашим лучшим помощником в анализе и прогнозировании движения механических систем! 🚀

Представьте: у вас есть робот-манипулятор, который должен выполнять сложные задачи, или сложный механизм, движение которого нужно оптимизировать. Как понять, как он будет двигаться, и как сделать его движения более точными? 🤔

Ответ прост: машинное обучение! И TensorFlow 2.0 – идеальный инструмент для этого. 💪

В этой статье я расскажу вам, как использовать TensorFlow 2.0 для моделирования движения, применяя Keras и TensorFlow Lite. Вы узнаете, как строить модели, обучать их на данных, а затем оптимизировать их для работы на мобильных устройствах и микроконтроллерах. 🤖

Так что, застегните ремни, потому что мы отправляемся в увлекательное путешествие в мир машинного обучения и прогнозирования движения! 🚀

Ключевые слова: TensorFlow 2.0, машинное обучение, прогнозирование движения, механические системы, Keras, TensorFlow Lite, моделирование движения, динамика систем, системы управления.

Источники:

Преимущества TensorFlow 2.0 для моделирования движения

TensorFlow 2.0 – это мощный инструмент, который предлагает множество преимуществ для моделирования движения. Он предоставляет все необходимое, чтобы создавать и обучать модели машинного обучения, а затем оптимизировать их для работы на различных устройствах. 💡

Вот ключевые преимущества TensorFlow 2.0:

Упрощенная разработка: TensorFlow 2.0 использует Keras как свою основную библиотеку, делая разработку моделей более интуитивной и доступной. Это особенно важно для новичков в машинном обучении. В сравнении с предыдущими версиями, TensorFlow 2.0 значительно упростил процесс создания моделей, уменьшив количество нужного кода и устранив некоторые неудобства в использовании.
Eager Execution: TensorFlow 2.0 ввел режим “Eager Execution”, который делает код более понятным и легким для отладки. Этот режим позволяет вам визуализировать вычисления в реальном времени, что упрощает поиск и исправление ошибок.
Высокая производительность: TensorFlow 2.0 оптимизирован для использования GPU и TPU, что делает его идеальным выбором для тренировки моделей с большими объемами данных. По данным Google, TensorFlow 2.0 в 3 раза быстрее, чем TensorFlow 1.x, при использовании GPU.
TensorFlow Lite: TensorFlow Lite – это оптимизированная версия TensorFlow для мобильных устройств и микроконтроллеров. С его помощью вы можете развертывать свои модели на устройствах с ограниченными ресурсами, что открывает новые возможности для применения машинного обучения в разных сферах.

Источники:

В общем, TensorFlow 2.0 – это невероятно мощный инструмент, который идеально подходит для моделирования движения и решает множество задач в различных сферах, от робототехники до анализа вибраций. 😉

Keras: простая разработка моделей глубокого обучения

Кeras – это настоящий “герой” в TensorFlow 2.0! Он превращает сложное искусство создания моделей глубокого обучения в легкий и приятный процесс. 💖

С Keras вы можете быстро создавать модели с разными архитектурами – от простых линейных до сложных многослойных нейронных сетей. Keras также предоставляет широкий набор готовых компонентов, что сводит к минимуму нужно писать код с нуля. 🧠

Keras использует концепцию “Sequential” и “Functional” API, что делает его очень гибким. С “Sequential” API вы можете создавать модели последовательно, добавляя слои один за другим. А “Functional” API позволяет вам создавать более сложные модели с разветвлениями и циклами. 🏗️

Вот несколько примеров того, что можно сделать с Keras:

Регрессия: Keras может использоваться для прогнозирования непрерывных значений, например, скорости или угла вращения механической системы.
Классификация: Keras может классифицировать данные, например, определять тип движения механической системы по ее характеристикам.
Генерация данных: Keras может создавать синтетические данные, что полезно для тестирования моделей или дополнения недостающих данных.

Keras также интегрирован с TensorFlow Lite, что позволяет вам легко преобразовать свои модели для работы на мобильных устройствах и микроконтроллерах. 🚀

В общем, Keras – это прекрасный выбор для разработки моделей глубокого обучения, особенно если вы только начинаете свой путь в машинном обучении. Он прост в использовании, гибок и мощен. 😉

Источники:

TensorFlow Lite: оптимизация моделей для мобильных и встроенных устройств

Представьте: вы создали крутую модель машинного обучения, которая прогнозирует движение робота или анализирует вибрации двигателя. Но что делать, если вы хотите запустить ее на мобильном устройстве или микроконтроллере? 🤔

Тут в игру вступает TensorFlow Lite! 💪 Это оптимизированная версия TensorFlow, специально разработанная для работы на устройствах с ограниченными ресурсами.

TensorFlow Lite позволяет вам:

Сжимать модели: TensorFlow Lite использует различные методы оптимизации, такие как квантование, чтобы уменьшить размер модели и ускорить ее работу на мобильных устройствах.
Ускорять вычисления: Он оптимизирован для работы на процессорах и графических процессорах мобильных устройств, что позволяет запускать модели с минимальной задержкой.
Делать модели доступными: TensorFlow Lite предоставляет API для интеграции моделей в приложения для Android, iOS и других платформ.

TensorFlow Lite уже запущен на более чем 4 миллиардах устройств по всему миру, поддерживая Android, iOS, устройства интернета вещей на базе Linux и микроконтроллеры. Он работает в разных сферах: от приложений для обработки изображений до систем управления роботами.

Вот некоторые причины, почему TensorFlow Lite так популярен:

Универсальность: TensorFlow Lite поддерживает широкий спектр задач машинного обучения, от классификации изображений до распознавания речи.
Простота использования: TensorFlow Lite предоставляет инструменты и API для простого и быстрого развертывания моделей на устройствах.
Эффективность: TensorFlow Lite обеспечивает высокую производительность и минимизирует использование ресурсов устройства.

Источники:

Примеры использования TensorFlow 2.0 для прогнозирования движения

Теперь давайте рассмотрим, как TensorFlow 2.0 реально применяется для прогнозирования движения. 🤖 У меня есть несколько крутых примеров, которые демонстрируют его мощь!

Прогнозирование движения робота-манипулятора

Представьте: у вас есть робот-манипулятор, который должен сборка деталей на заводе. Чтобы он действовал точно и эффективно, нужно прогнозировать его движение с высокой точностью. И здесь TensorFlow 2.0 приходит на помощь! 💪

С помощью TensorFlow 2.0 можно обучить модель, которая будет предсказывать положение и скорость каждого звена робота в зависимости от входных данных, таких как целевая точка и текущее состояние.

Для этого можно использовать данные из симуляции или реального робота. С помощью Keras вы можете создать нейронную сеть, которая будет учиться на этих данных и генерировать точные прогнозы.

Затем можно использовать TensorFlow Lite для развертывания модели на устройстве, на котором работает робот. Это позволит вам получать прогнозы в реальном времени и управлять движением робота более точно и эффективно.

Вот некоторые преимущества использования TensorFlow 2.0 для прогнозирования движения робота:

Повышенная точность: модели глубокого обучения могут улавливать сложные закономерности в движении робота, что позволяет повысить точность прогнозирования.
Автоматизация: TensorFlow 2.0 автоматизирует процесс обучения и оптимизации моделей, что сводит к минимуму ручной труд и ускоряет разработку.
Гибкость: TensorFlow Lite позволяет вам развертывать модели на разных платформах, включая мобильные устройства и микроконтроллеры, что делает их применение более широким.

Источники:

Анализ вибраций в механических системах

Вибрации – это часто невидимый враг механических систем. Они могут привести к повреждениям, уменьшению эффективности и даже к авариям. 😔 Но с помощью TensorFlow 2.0 мы можем оружиться против этого врага! ⚔️

TensorFlow 2.0 позволяет вам создавать модели глубокого обучения, которые анализируют сигналы вибрации и определяют аномалии или предсказывают возможные неисправности.

Представьте: у вас есть двигатель, и вы хотите раньше обнаружить возможную неисправность, прежде чем она приведет к серьезным поломкам. С помощью TensorFlow 2.0 можно обучить модель, которая будет анализировать сигналы вибрации двигателя и определять характерные паттерны, свидетельствующие о потенциальных проблемах.

Используя TensorFlow Lite, вы можете развернуть эту модель на встроенном устройстве, близком к двигателю. Это позволит вам мониторить состояние двигателя в реальном времени и своевременно реагировать на возможные проблемы.

Преимущества использования TensorFlow 2.0 для анализа вибраций:

Раннее обнаружение: модели глубокого обучения могут обнаруживать аномалии в вибрациях на ранних стадиях, что позволяет своевременно провести ремонт и избежать серьезных проблем.
Точность: модели глубокого обучения могут улавливать сложные паттерны в вибрациях, что делает их более точными, чем традиционные методы анализа.
Автоматизация: TensorFlow 2.0 автоматизирует процесс анализа вибраций, что сводит к минимуму ручной труд и ускоряет процесс обнаружения неисправностей.

Источники:

Разработка моделей с Keras

Итак, вы решили использовать TensorFlow 2.0 для моделирования движения? Отличный выбор! 🎉 А Keras станет вашим лучшим помощником в этом путешествии.

Keras – это идеальный инструмент для быстрого и простого создания моделей глубокого обучения. Он предоставляет все необходимые инструменты для создания, обучения и оценки моделей, а также для преобразования моделей в TensorFlow Lite для развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами.

С помощью Keras вы можете строить модели разной сложности, от простых линейных до многослойных нейронных сетей. Keras также предоставляет широкий набор готовых компонентов, таких как слои, активационные функции и оптимизаторы, что упрощает процесс разработки.

Вот некоторые ключевые аспекты разработки моделей с Keras:

Выбор архитектуры: Keras позволяет выбрать из широкого спектра архитектур нейронных сетей, включая многослойные перцептроны (MLP), сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и их разновидности.
Создание модели: Keras предлагает два основных API: “Sequential” и “Functional”. “Sequential” API идеально подходит для последовательных моделей, где слои добавляются один за другим. “Functional” API дает вам большую гибкость и позволяет создавать более сложные модели с разветвлениями и циклами.
Обучение модели: Keras предоставляет методы для обучения моделей с помощью набора данных. Вы можете установить гиперпараметры модели (например, скорость обучения и количество эпох) и запустить процесс обучения.
Оценка модели: Keras предоставляет инструменты для оценки производительности модели с помощью метрических показателей, таких как точность, отзыв, F1-мера и других.

Источники:

Помните: Keras – это мощный инструмент, который позволяет вам создавать модели глубокого обучения с минимальными затратами времени и усилий. 🚀

Обучение и оптимизация моделей

Модель создана, но она еще “сырая”, как глиняный горшок. Чтобы она стала по-настоящему полезной, ее нужно “испечь” в печи обучения и отшлифовать с помощью оптимизации. 🔥

Обучение модели глубокого обучения – это процесс настройки ее параметров на основе набора данных. Модель “учится” на этих данных, ища скрытые закономерности и создавая связи между входными и выходными данными. 🧠

В TensorFlow 2.0 для обучения моделей используется метод “Model.fit”. Этот метод принимает в качестве входных данных набор данных и гиперпараметры модели (например, скорость обучения и количество эпох).

Оптимизация модели – это процесс улучшения ее производительности с помощью изменения ее гиперпараметров или архитектуры. Это может включать в себя изменение функции потери, оптимизатора или структуры модели. 🔧

Вот некоторые ключевые аспекты обучения и оптимизации моделей:

Выбор функции потери: функция потери определяет, как “плохо” модель предсказывает выходные данные. Правильный выбор функции потери очень важен для получения хороших результатов.
Выбор оптимизатора: оптимизатор используется для настройки параметров модели во время обучения. Существует множество оптимизаторов, и правильный выбор может значительно ускорить процесс обучения.
Подбор гиперпараметров: гиперпараметры модели (например, скорость обучения, количество слоев, количество нейронов в слое) не обучаются на данных. Их нужно подбирать вручную или с помощью методов автоматического поиска.
Регуляризация: регуляризация используется для предотвращения переобучения модели, когда она слишком хорошо “запоминает” данные обучения и плохо обобщает на новые данные.

Источники:

Обучение и оптимизация моделей – это итеративный процесс, который требует экспериментов и наблюдения. Не бойтесь экспериментировать с разными параметрами и методами, чтобы найти оптимальные решения для вашей задачи! 💪

Преобразование моделей в TensorFlow Lite

Ваша модель обучена, и она работает как часы! ⏱️ Но что делать, если вы хотите запустить ее на мобильном устройстве или микроконтроллере? Тут в игру вступает TensorFlow Lite! 🚀

TensorFlow Lite – это оптимизированная версия TensorFlow, специально разработанная для работы на устройствах с ограниченными ресурсами. Он позволяет вам преобразовать свои модели в более компактный и эффективный формат, который можно запускать на мобильных устройствах и микроконтроллерах.

Преобразование моделей в TensorFlow Lite – это относительно простой процесс, который можно выполнить с помощью инструмента “tf.lite.TFLiteConverter”. Этот инструмент принимает в качестве входных данных модель TensorFlow и генерирует ее версию для TensorFlow Lite.

TensorFlow Lite предлагает несколько методов оптимизации, которые можно использовать при преобразовании моделей:

Квантование: квантование – это метод уменьшения размера модели путем преобразования значений с плавающей точкой в целочисленные. Это может значительно уменьшить размер модели, не приводя к значительной потере точности.
Удаление неиспользуемых узлов: TensorFlow Lite может удалять из модели неиспользуемые узлы, что уменьшает ее размер и ускоряет вычисления.
Оптимизация для целевой платформы: TensorFlow Lite может оптимизировать модель для целевой платформы, например, для Android или iOS, что улучшает ее производительность.

Источники:

Преобразование моделей в TensorFlow Lite – это ключевой шаг для развертывания моделей глубокого обучения на мобильных устройствах и микроконтроллерах. С помощью TensorFlow Lite вы можете запускать свои модели практически на любом устройстве, открывая новые возможности для использования машинного обучения.

Внедрение моделей TensorFlow Lite

Ваша модель TensorFlow Lite готова! 💪 Теперь самое время “оживить” ее, встроив в реальное приложение или устройство.

TensorFlow Lite предоставляет несколько API для интеграции моделей в приложения для Android, iOS и других платформ. Он также поддерживает разные языки программирования, такие как Java, C++, Python и Swift.

Вот два основных API для интеграции моделей TensorFlow Lite в Android-приложения:

TensorFlow Lite Task API (рекомендуется): этот API предлагает более высокоуровневый интерфейс для работы с моделями TensorFlow Lite. Он предоставляет удобные методы для загрузки модели, обработки входных данных и получения выходных данных.
TensorFlow Lite Interpreter API: этот API предоставляет более низкоуровневый интерфейс для работы с моделями TensorFlow Lite. Он позволяет вам управлять процессом выполнения модели более детально.

При встраивании моделей TensorFlow Lite в приложение необходимо учитывать следующие аспекты:

Обработка входных данных: входные данные для модели должны быть предобработаны согласно требованиям модели. Это может включать в себя изменение размера изображения, нормализацию данных или преобразование данных в нужный формат.
Обработка выходных данных: выходные данные модели также могут требовать дополнительной обработки. Например, вы можете хотеть преобразовать вероятности классов в наиболее вероятный класс или преобразовать координаты в другой формат.
Оптимизация производительности: при интеграции модели TensorFlow Lite в приложение необходимо учитывать оптимизацию производительности, чтобы обеспечить гладкую работу приложения. Это может включать в себя использование кеширования данных или параллельной обработки.

Источники:

Внедрение модели TensorFlow Lite – это последний шаг в вашем путешествии по созданию приложений машинного обучения для мобильных устройств и микроконтроллеров. С помощью TensorFlow Lite вы можете реализовать свои идеи и создать уникальные и инновационные продукты.

Вот мы и добрались до финиша! 🏁 Я надеюсь, что эта статья помогла вам разобраться в преимуществах использования TensorFlow 2.0 для анализа и прогнозирования движения механических систем.

Мы узнали, как с помощью Keras создавать модели глубокого обучения, обучать их на данных и оптимизировать их производительность. А TensorFlow Lite позволяет нам развертывать эти модели на мобильных устройствах и микроконтроллерах, что открывает новые возможности для применения машинного обучения в разных сферах.

TensorFlow 2.0 – это мощный инструмент, который может изменить то, как мы проектируем, управляем и анализируем механические системы. Он упрощает разработку моделей, делает их более точными и эффективными, а также открывает новые возможности для использования машинного обучения в реальных приложениях.

Помните, что машинное обучение – это не “волшебная палочка”, а инструмент, который требует понимания и опыта. Но с помощью TensorFlow 2.0 вы можете реализовать свои идеи и создать инновационные решения, которые изменят мир! 🚀

Источники:

Хотите получить полное представление о TensorFlow 2.0 и его возможностях? Тогда обратите внимание на эту таблицу! Она содержит ключевую информацию о компонентах TensorFlow 2.0 и их особенностях:

Компонент	Описание	Ключевые особенности	Преимущества
TensorFlow 2.0	Мощная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, предназначенная для разработки и развертывания моделей машинного обучения.	Eager Execution для интуитивной отладки и разработки. Keras как основная библиотека для разработки моделей. Оптимизация для GPU и TPU для высокопроизводительной обработки. TensorFlow Lite для оптимизации моделей для мобильных и встроенных устройств.	Упрощенный процесс разработки моделей. Высокая производительность при использовании GPU и TPU. Гибкость и масштабируемость. Широкое сообщество разработчиков и обширная документация.
Keras	Библиотека, которая упрощает разработку моделей глубокого обучения, предоставляя простой и интуитивный API.	Sequential API для создания моделей последовательно. Functional API для создания более сложных моделей с разветвлениями. Широкий набор готовых компонентов, таких как слои, активационные функции и оптимизаторы.	Быстрое и простое создание моделей глубокого обучения. Гибкость и возможность создания моделей разной сложности. Простой и интуитивный API.
TensorFlow Lite	Оптимизированная версия TensorFlow для мобильных и встроенных устройств.	Сжатие моделей для уменьшения размера и ускорения работы. Оптимизация для процессоров и графических процессоров мобильных устройств. API для интеграции моделей в приложения для Android, iOS и других платформ.	Возможность запускать модели глубокого обучения на устройствах с ограниченными ресурсами. Высокая производительность и оптимизация для мобильных устройств. Простота использования и широкая поддержка платформ.

Источники:

Эта таблица поможет вам лучше понять взаимосвязь между компонентами TensorFlow 2.0 и их роль в решении задач анализа и прогнозирования движения механических систем!

Иногда бывает сложно выбрать между разными вариантами. 🤔 И в мире машинного обучения это тоже актуально. Например, как выбрать между разными фреймворками или методами?

Чтобы сделать ваш выбор более осознанным, я подготовил сравнительную таблицу, которая поможет вам сравнить TensorFlow 2.0 с другими популярными фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch и Scikit-learn.

Характеристика	TensorFlow 2.0	PyTorch	Scikit-learn
Область применения	Разработка и развертывание моделей машинного обучения, включая глубокое обучение, для различных задач, таких как классификация, регрессия, прогнозирование, обработка естественного языка и компьютерное зрение.	Разработка и развертывание моделей машинного обучения, с акцентом на глубокое обучение, особенно в области компьютерного зрения и обработки естественного языка.	Разработка моделей машинного обучения, преимущественно для задач классификации, регрессии и кластеризации, с использованием традиционных алгоритмов машинного обучения.
Уровень сложности	Средний: TensorFlow 2.0 предлагает как высокоуровневые API (Keras) для простоты использования, так и низкоуровневые API для большей гибкости.	Средний: PyTorch предлагает более гибкий и динамичный подход к разработке моделей, который может быть более сложным для начинающих.	Низкий: Scikit-learn предоставляет простой и интуитивный API для работы с традиционными алгоритмами машинного обучения, что делает его идеальным для начинающих.
Скорость обучения	Высокая: TensorFlow 2.0 оптимизирован для работы с GPU и TPU, что позволяет ускорить процесс обучения.	Высокая: PyTorch также оптимизирован для работы с GPU, обеспечивая высокую скорость обучения.	Средняя: Scikit-learn использует традиционные алгоритмы машинного обучения, которые могут быть медленнее, чем методы глубокого обучения.
Возможности развертывания	Широкие: TensorFlow 2.0 поддерживает развертывание моделей на различных платформах, включая серверы, мобильные устройства, микроконтроллеры и облачные сервисы.	Широкие: PyTorch также поддерживает развертывание моделей на различных платформах, включая мобильные устройства, веб-браузеры и облачные сервисы.	Ограниченные: Scikit-learn в основном предназначен для разработки моделей, а не для их развертывания.
Сообщество разработчиков	Большое и активное: TensorFlow 2.0 имеет большое и активное сообщество разработчиков, что обеспечивает богатую документацию, учебные материалы и поддержку.	Большое и активное: PyTorch также имеет большое и активное сообщество разработчиков, предоставляющее многочисленные ресурсы для обучения и поддержки.	Большое и стабильное: Scikit-learn имеет большое и стабильное сообщество разработчиков, предоставляющее обширную документацию и поддержку.

Источники:

Эта таблица поможет вам сравнить TensorFlow 2.0 с другими популярными фреймворками машинного обучения и сделать более осознанный выбор для ваших проектов!

FAQ

Часто возникают вопросы о TensorFlow 2.0 и его применении в разных сферах, в том числе и для анализа движения механических систем. Давайте разберемся с самыми распространенными вопросами:

Нужно ли знать программирование, чтобы использовать TensorFlow 2.0?

Не обязательно быть профессиональным программистом, чтобы использовать TensorFlow 2.0. Благодаря Keras вы можете создавать модели глубокого обучения с помощью простого и интуитивного API.

Однако, для более глубокого понимания процессов и для решения более сложных задач знания программирования будут очень полезными.

Какие данные нужны для обучения модели TensorFlow 2.0?

Для обучения модели необходимо иметь наборы данных, которые отражают движение механической системы. Это могут быть данные из симуляции или реальных измерений.

Важно выбрать наборы данных достаточно большого размера и разнообразия, чтобы модель могла правильно обучиться и обобщать свои знания на новые данные.

Как быстро обучаются модели TensorFlow 2.0?

Скорость обучения модели зависит от многих факторов, включая размер набора данных, сложность модели, используемые ресурсы (CPU или GPU).

TensorFlow 2.0 оптимизирован для работы с GPU и TPU, что значительно ускоряет процесс обучения. По данным Google, TensorFlow 2.0 в 3 раза быстрее, чем TensorFlow 1.x, при использовании GPU.

Можно ли использовать TensorFlow 2.0 для анализа вибрации двигателя?

Да, TensorFlow 2.0 идеально подходит для анализа вибрации двигателя. Вы можете создать модель, которая будет анализировать сигналы вибрации и определять аномалии или предсказывать возможные неисправности.

TensorFlow Lite позволяет вам развернуть эту модель на встроенном устройстве, близком к двигателю, чтобы мониторить его состояние в реальном времени.

Есть ли бесплатные учебные ресурсы по TensorFlow 2.0?

Да, TensorFlow 2.0 имеет богатую документацию и множество бесплатных учебных ресурсов, включая видеоуроки, статьи и интерактивные курсы.

Вы можете найти их на официальном сайте TensorFlow, а также на платформах обучения, таких как Coursera и Udacity.

Источники:

Надеюсь, этот FAQ разъяснил ваши вопросы о TensorFlow 2.0! Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь спрашивать в комментариях!

Admin

Все записи »

Применение TensorFlow 2.0 для анализа и прогнозирования движения механических систем: примеры с использованием Keras и TensorFlow Lite

Преимущества TensorFlow 2.0 для моделирования движения

Keras: простая разработка моделей глубокого обучения

TensorFlow Lite: оптимизация моделей для мобильных и встроенных устройств

Примеры использования TensorFlow 2.0 для прогнозирования движения

Прогнозирование движения робота-манипулятора

Анализ вибраций в механических системах

Разработка моделей с Keras

Обучение и оптимизация моделей

Преобразование моделей в TensorFlow Lite

Внедрение моделей TensorFlow Lite

FAQ

Нужно ли знать программирование, чтобы использовать TensorFlow 2.0?

Какие данные нужны для обучения модели TensorFlow 2.0?

Как быстро обучаются модели TensorFlow 2.0?

Можно ли использовать TensorFlow 2.0 для анализа вибрации двигателя?

Есть ли бесплатные учебные ресурсы по TensorFlow 2.0?

Admin

Связь

Информация

Разное

Родителям

Разделы

Социальные