2114 die cast camion vigili fuoco man con scala

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Passa al contenuto principale. Includi la descrizione. Modello veicolo. King 1 Oggetti 1. MR 1 Oggetti 1. Non specificato 27 Oggetti Multicolore 1 Oggetti 1. Rosso 1 Oggetti 1.

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Non specificato 26 Oggetti Legno 1 Oggetti 1. Pressofuso 1 Oggetti 1. Marca del veicolo. MAN 1 Oggetti 1. Non specificato 28 Oggetti Tipo veicolo. Camion 6 Oggetti 6. Non specificato 23 Oggetti Nuovo 80 Oggetti Usato 62 Oggetti Non specificato 8 Oggetti 8. Inferiore a EUR 13, Superiore a EUR 30,There seems to be a problem serving the request at this time. Passa al contenuto principale. Ti trovi qui eBay Giocattoli e modellismo Modellismo statico Auto, furgoni, camion Vigili fuoco a modellini statici di auto, furgoni e camion Passa alla navigazione della pagina.

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EUR 12,00 spedizione. EUR 19,90 spedizione. EUR 54,Passa al contenuto principale. Includi la descrizione. Modello veicolo. Punto 6 Oggetti 6. Cabrio 2 Oggetti 2. Alpine 1 Oggetti 1. B 1 Oggetti 1. Defender 1 Oggetti 1. Bianco 1 Oggetti 1. Blu 33 Oggetti Multicolore 1 Oggetti 1. Rosso 22 Oggetti Non specificato Oggetti Con scatola 10 Oggetti Con supporto 5 Oggetti 5.

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Edizione limitata 3 Oggetti 3. Scatola chiusa 16 Oggetti Brumm 31 Oggetti Rio 17 Oggetti American Diorama 10 Oggetti Bburago 6 Oggetti 6. Burago 6 Oggetti 6.Scrivi una recensione per primo. Siku MAN vigili del fuoco con scala girevole. Informazioni sul venditore professionale. Informazioni complete. Regola sulla restituzione. Clicca qui per ulteriori dettagli sulle Restituzioni. Per le transazioni idonee, sei coperto dal programma Garanzia cliente eBay se ricevi un oggetto non conforme alla descrizione.

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I Vigili del Fuoco all'opera - Unomattina Estate 29/07/2019

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The object has the following properties: Creating correlation is a process that can take just a few seconds or a few days depending on the size of the dataset used as input and on the workload of BigML's systems. The correlation goes through a number of states until its fully completed. Through the status field in the correlation you can determine when the correlation has been fully processed and ready to be used to create predictions.

Thus when retrieving a correlation, it's possible to specify that only a subset of fields be retrieved, by using any combination of the following parameters in the query string (unrecognized parameters are ignored): Fields Filter Parameters Parameter TypeDescription fields optional Comma-separated list A comma-separated list of field IDs to retrieve. To update a correlation, you need to PUT an object containing the fields that you want to update to the 81 k 5 wiring diagram s base URL.

Once you delete a correlation, it is permanently deleted. If you try to delete a correlation a second time, or a correlation that does not exist, you will receive a "404 not found" response. However, if you try to delete a correlation that is being used at the moment, then BigML. To list all the correlations, you can use the correlation base URL.

By default, only the 20 most recent correlations will be returned. You can get your list of correlations directly in your browser using your own username and API key with the following links. You can also paginate, filter, and order your correlations. Statistical Tests Last Updated: Monday, 2017-10-30 10:31 A statistical test resource automatically runs some advanced statistical tests on the numeric fields of a dataset.

The goal of these tests is to check whether the values of individual fields conform or differ from some distribution patterns. Statistical test are useful in tasks such as fraud, normality, or outlier detection. Note that both the number of tests within each category and the categories may increase in the near future.

You can also list all of your statistical tests. This can be used to change the names of the fields in the test with respect to the original names in the dataset or to tell BigML that certain fields should be preferred. All the fields in the dataset Specifies the fields to be considered to create the statistical test.

The range of successive instances to build the test. Read the Section on to learn how to sample your dataset. Once a statistical test has been successfully created it will have the following properties. The Statistical Tests Object of statistical test has the following properties. The Benford Result Object has the following properties. Benford's Law is a simple yet powerful tool allowing quick screening of data for anomalies. The Chi-Square Object contains the chi-square statistic used to investigate whether distributions of categorical variables differ from one another.

The Cho-Gaines Object has the following properties. The Anderson-Darling Result Object has the following properties. See Anderson-Darling Test for more information. The Jarque-Bera Result Object has the following properties. See Jarque-Bera Test for more information. The Z-Score Object has the following properties. A positive standard score indicates a datum above the mean, while a negative standard score indicates a datum below the mean.Once you delete a cluster, it is permanently deleted.

If you try to delete a cluster a second time, or a cluster that does not exist, you will receive a "404 not found" response. However, if you try to delete a cluster that is being used at the moment, then BigML.

To list all the clusters, you can use the cluster base URL. By default, only the 20 most recent clusters will be returned. You can get your list of clusters directly in your browser using your own username and API key with the following links.

You can also paginate, filter, and order your clusters. Anomaly Detectors Last Updated: Monday, 2017-10-30 10:31 Anomaly detectors can be applied to a variety of domains like fraud detection, security, quality control, medicine, etc. BigML anomaly detectors are built using an unsupervised anomaly detection technique. Therefore, you do not need to explicitly label each instance in your dataset as "normal" or "abnormal".

When you create a new anomaly detector, it automatically returns an anomaly score for the top n most anomalous instances. The newly created anomaly detector can also be used to later create anomaly scores for new data points or batch anomaly scores for all the instances of a dataset. You can also list all of your anomaly detectors. This can be used to change the names of the fields in the anomaly detector with respect to the original names in the dataset or to tell BigML that certain fields should be preferred.

Must be a number greater than or equal to 2 and less than or equal to 1000 (or 16 in development mode). All the fields in the dataset Specifies the fields to be considered to create the anomaly detector. The range of successive instances to build the anomaly detector. Example: "MySample" tags optional Array of Strings A list of strings that help classify and index your anomaly detector.

The minimum number is 1 and the maximum is 1024. Example: 256 You can also use curl to customize a new anomaly detector. Read the Section on Sampling Your Dataset to learn how to sample your dataset. Once an anomaly detector has been successfully created it will have the following properties. Creating an anomaly detector is a process that can take just a few seconds or a few days depending on the size of the dataset used as input and on the workload of BigML's systems.

The anomaly detector goes through a number of states until its fully completed. Through the status field in the anomaly detector you can determine when the anomaly detector has been fully processed and ready to be used to create predictions. Thus when retrieving an anomaly, it's possible to specify that only a subset of fields be retrieved, by using any combination of the following parameters in the query string (unrecognized parameters are ignored): Fields Filter Parameters Parameter TypeDescription fields optional Comma-separated list A comma-separated list of field IDs to retrieve.

To update an anomaly detector, you need to PUT an object containing the fields that you want to update to the anomaly detector' s base URL. Once you delete an anomaly detector, it is permanently deleted.

If you try to delete an anomaly detector a second time, or an anomaly detector that does not exist, you will receive a "404 not found" response. However, if you try to delete an anomaly detector that is being used at the moment, then BigML.

To list all the anomaly detectors, you can use the anomaly base URL. By default, only the 20 most recent anomaly detectors will be returned.


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